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Ppo Huggy

PampXによって開発
これはUnity ML-AgentsライブラリでトレーニングされたPPOエージェントモデルで、ハッジゲームの強化学習タスク専用です。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 12/3/2024

モデル概要

このモデルはPPOアルゴリズムを使用してハッジゲーム環境でトレーニングされ、特定のゲームタスクを達成できます。

モデル特徴

Unity ML-Agentsベースのトレーニング
Unity公式のML-Agentsライブラリを使用してトレーニングされ、Unityゲームエンジンとシームレスに統合されます
PPOアルゴリズム実装
Proximal Policy Optimizationアルゴリズムを採用し、これは安定かつ効率的な強化学習アルゴリズムです
ブラウザデモ対応
トレーニング済みモデルはブラウザで直接ゲームパフォーマンスを観察できます

モデル能力

ゲームAI制御
強化学習意思決定
環境インタラクション

使用事例

ゲーム開発
ハッジゲームAI
ハッジゲーム用のインテリジェントAIキャラクターをトレーニング
特定のゲームタスクを達成可能
教育デモ
強化学習教育
強化学習アルゴリズムの教育事例として
ゲーム環境におけるPPOアルゴリズムの応用を展示
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