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Testpyramidsrnd

由michael20at開發
這是一個使用PPO算法在Unity ML-Agents金字塔環境中訓練的強化學習智能體模型
下載量 69
發布時間 : 9/20/2022

模型概述

該模型基於PPO(Proximal Policy Optimization)算法,在Unity ML-Agents的金字塔環境中進行訓練,能夠完成特定的3D環境導航任務。

模型特點

基於PPO算法
使用Proximal Policy Optimization算法進行訓練,這是一種穩定的強化學習算法
Unity環境集成
專門為Unity ML-Agents的金字塔環境訓練,可無縫集成到Unity項目中
3D導航能力
具備在複雜3D環境中導航和完成任務的能力

模型能力

3D環境導航
強化學習決策
Unity環境交互

使用案例

遊戲AI
智能NPC導航
在遊戲環境中為NPC提供智能導航能力
NPC能夠自主在複雜3D環境中移動
機器人仿真
虛擬機器人訓練
用於訓練虛擬機器人在複雜環境中的移動能力
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