Mlagents Walker
這是一個使用Unity ML-Agents庫訓練的PPO智能體模型,專門用於Walker環境。
下載量 81
發布時間 : 7/4/2022
模型概述
該模型是基於PPO算法的深度強化學習智能體,用於控制Walker環境中的行走行為。
模型特點
基於PPO算法
使用Proximal Policy Optimization算法進行訓練,平衡探索與利用
Unity ML-Agents集成
完全兼容Unity ML-Agents框架,便於在Unity環境中部署
可視化演示
支持在瀏覽器中直接觀看智能體的運行表現
模型能力
行走控制
強化學習決策
環境交互
使用案例
遊戲開發
NPC行走控制
用於遊戲中非玩家角色的行走行為控制
實現自然的行走動作
機器人模擬
雙足機器人控制
模擬雙足機器人的行走行為
實現穩定的行走控制
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