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Decision Transformer Gym Halfcheetah Expert

由edbeeching開發
這是一個經過訓練的決策變換器模型,其訓練數據來自Gym HalfCheetah環境中採樣的專家軌跡。
下載量 98
發布時間 : 3/16/2022

模型概述

該模型使用決策變換器架構,專門用於Gym HalfCheetah環境的連續控制任務,能夠根據環境狀態預測最優動作。

模型特點

專家軌跡訓練
模型使用Gym HalfCheetah環境中採樣的專家軌跡進行訓練,能夠學習專家策略。
狀態歸一化
提供詳細的歸一化係數(均值和標準差),確保輸入狀態正確處理。
序列決策
基於Transformer架構,能夠處理序列決策問題,考慮歷史狀態信息。

模型能力

連續動作空間控制
強化學習策略預測
機器人控制仿真

使用案例

機器人控制
HalfCheetah仿真控制
在Gym HalfCheetah環境中實現高效的運動控制
能夠學習專家策略,實現類似專家的控制效果
強化學習研究
決策變換器應用研究
作為決策變換器在連續控制任務中的應用案例
驗證決策變換器在Mujoco環境中的有效性
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