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Decision Transformer Gym Hopper Medium

由edbeeching開發
這是一個在Gym Hopper環境中使用中等表現軌跡訓練的決策變換器模型,適用於連續控制任務。
下載量 6,518
發布時間 : 3/16/2022

模型概述

該模型基於決策變換器架構,專門針對Gym Hopper環境的連續控制任務進行訓練,能夠根據環境狀態生成相應的動作決策。

模型特點

基於軌跡的決策生成
模型通過學習中等表現軌跡來生成決策,適用於連續控制任務。
狀態歸一化
提供詳細的歸一化係數,確保輸入狀態正確處理。
強化學習應用
專為強化學習環境設計,特別適合Gym Hopper等連續控制任務。

模型能力

連續動作空間決策
強化學習環境控制
軌跡學習

使用案例

機器人控制
Hopper機器人運動控制
控制Hopper機器人的跳躍和平衡
實現中等水平的運動性能
強化學習研究
決策變換器算法驗證
用於驗證決策變換器在連續控制任務中的表現
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