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Testpyramidsrnd

由curt-tigges開發
這是一個基於PPO算法的強化學習智能體,專門為Unity ML-Agents的金字塔環境訓練而成。
下載量 49
發布時間 : 9/5/2022

模型概述

該模型使用PPO(Proximal Policy Optimization)算法在Unity的ML-Agents金字塔環境中進行訓練,能夠在該環境中執行特定的強化學習任務。

模型特點

基於PPO算法
使用Proximal Policy Optimization算法進行訓練,這是一種先進的強化學習算法。
Unity ML-Agents集成
專為Unity ML-Agents框架設計,可以無縫集成到Unity環境中。
金字塔環境適配
專門針對金字塔環境進行訓練和優化。

模型能力

金字塔環境導航
強化學習任務執行
Unity環境交互

使用案例

遊戲AI
金字塔環境導航
智能體可以在金字塔環境中進行導航和探索。
強化學習研究
PPO算法驗證
可用於驗證PPO算法在3D環境中的表現。
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