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Decision Transformer Gym Halfcheetah Medium

edbeechingによって開発
これは意思決定トランスフォーマーアーキテクチャに基づく強化学習モデルで、Gym HalfCheetah連続制御環境向けに特別に訓練され、中程度の品質の軌跡データを使用しています。
ダウンロード数 27
リリース時間 : 3/16/2022

モデル概要

このモデルは意思決定トランスフォーマーアーキテクチャを採用しており、連続制御タスクを処理でき、特にロボット制御や物理シミュレーション環境における意思決定問題に適しています。

モデル特徴

軌跡モデリング能力
中程度品質の軌跡データにおける動作シーケンスを効果的にモデリングおよび予測可能
連続制御最適化
連続制御タスク向けに特別に最適化されており、ロボット制御シナリオに適している
標準化処理
完全な正規化係数を提供し、入力データの前処理を容易にする

モデル能力

連続動作空間予測
強化学習方策生成
物理シミュレーション環境制御

使用事例

ロボット制御
HalfCheetah運動制御
Gym HalfCheetah環境で効率的な運動制御を実現
ロボットの安定した運動を実現する効果的な制御方策を生成可能
強化学習研究
意思決定トランスフォーマー応用研究
連続制御タスクにおける意思決定トランスフォーマーのベンチマークモデルとして
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