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Decision Transformer Gym Hopper Expert

由edbeeching開發
這是一個經過訓練的決策變換器模型,其訓練數據來源於Gym Hopper環境中的專家軌跡。
下載量 727
發布時間 : 3/16/2022

模型概述

該模型使用決策變換器架構,專門針對Gym Hopper連續控制環境進行訓練,能夠根據環境狀態生成有效的控制策略。

模型特點

專家軌跡訓練
模型基於Gym Hopper環境中的專家軌跡數據進行訓練,能夠學習到高質量的控制策略。
決策變換器架構
採用創新的決策變換器架構,將強化學習問題轉化為序列建模問題。
歸一化處理
提供詳細的輸入歸一化係數,確保模型輸入數據在正確的分佈範圍內。

模型能力

連續動作空間控制
強化學習策略生成
機器人控制模擬

使用案例

機器人控制
Hopper機器人控制
在Gym Hopper環境中控制機器人完成跳躍和平衡任務
能夠生成有效的控制策略使機器人保持平衡和移動
強化學習研究
決策變換器算法驗證
用於研究和驗證決策變換器在連續控制任務中的表現
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