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Ppo LunarLander V2
模型概述
該模型使用Proximal Policy Optimization (PPO)算法訓練，能夠在LunarLander-v2模擬環境中學習控制月球著陸器的策略，實現安全著陸。
模型特點
穩定訓練
採用PPO算法，提供穩定的策略優化過程
高效學習
能夠在相對較少的訓練步數內學習有效的控制策略
可復現性
基於stable-baselines3實現，具有良好的實驗可復現性
模型能力
強化學習控制
連續動作空間處理
環境狀態感知
使用案例
遊戲AI
月球著陸器控制
在LunarLander-v2環境中控制著陸器安全著陸
平均獎勵達到263.23 +/- 15.11
教育演示
強化學習教學
作為強化學習算法教學的典型案例
TensorBoard精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98