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Hpt Base

liruiwによって開発
HPTは異なるエンティティを共有潜在空間にアライメントするトランスフォーマーモデルで、戦略学習における拡張行動の研究に焦点を当てています。
ダウンロード数 70
リリース時間 : 4/11/2024

モデル概要

異種事前学習トランスフォーマー(HPT)は、異なるエンティティを共有潜在空間にアライメントすることで、戦略学習における拡張行動を研究します。戦略の中間に拡張可能なトランスフォーマーを配置でき、ゼロからトレーニングする必要がありません。

モデル特徴

異種エンティティアライメント
異なるエンティティを共有潜在空間にアライメント可能
戦略学習拡張
戦略学習における拡張行動を研究、ゼロからのトレーニング不要
拡張可能トランスフォーマー
戦略中間に拡張可能なトランスフォーマーを配置、モデルの柔軟性向上

モデル能力

異種エンティティアライメント
戦略学習拡張
ロボット制御戦略最適化

使用事例

ロボット技術
ロボット戦略学習
ロボット制御戦略の学習と最適化に使用
ゼロからのトレーニングなしで戦略拡張を実現
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