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Mlagents Crawler
這是一個使用Unity ML-Agents庫訓練的PPO智能體模型，專門用於Crawler環境中的強化學習任務。
下載量 21
發布時間 : 7/16/2022
模型概述
該模型是基於PPO(Proximal Policy Optimization)算法訓練的強化學習智能體，用於控制Crawler環境中的多足機器人運動。
模型特點
基於PPO算法
使用Proximal Policy Optimization算法訓練，這是一種穩定高效的強化學習算法。
Unity ML-Agents集成
完全兼容Unity ML-Agents庫，可以輕鬆部署到Unity環境中。
多足機器人控制
專門用於控制Crawler環境中的複雜多足機器人運動。
模型能力
多足機器人運動控制
強化學習決策
連續動作空間處理
使用案例
機器人控制
多足機器人行走
控制多足機器人在複雜環境中穩定行走
模型可以學習有效的步態策略
強化學習研究
作為PPO算法的基準測試環境
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