Decision Transformer Gym Walker2d Expert

🚀 決策變壓器模型（基於Gym Walker2d環境的專家軌跡訓練）

本項目是一個經過訓練的決策變壓器（Decision Transformer）模型，該模型基於從Gym Walker2d環境中採樣的專家軌跡進行訓練。

🚀 快速開始

使用此模型需要以下歸一化係數：

mean = [ 1.2384834e+00,  1.9578537e-01, -1.0475016e-01, -1.8579608e-01,  2.3003316e-01,  2.2800924e-02, -3.7383768e-01, 3.3779100e-01,  3.9250960e+00, -4.7428459e-03,  2.5267061e-02, -3.9287535e-03, -1.7367510e-02, -4.8212224e-01, 3.5432147e-04, -3.7124525e-03,  2.6285544e-03] 
std = [0.06664903, 0.16980624, 0.17309439, 0.21843709, 0.74599105, 0.02410989, 0.3729872,  0.6226182,  0.9708009,  0.72936815, 1.504065,   2.495893, 3.511518,   5.3656907, 0.79503316, 4.317483,   6.1784487]

有關使用方法，請參閱我們的博客文章、Colab筆記本或示例腳本。

📚 詳細文檔

模型信息

標籤信息

• 深度強化學習（deep-reinforcement-learning）
• 強化學習（reinforcement-learning）
• 決策變壓器（decision-transformer）
• Gym連續控制（gym-continous-control）

管道標籤

強化學習（reinforcement-learning）