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Ppo LunarLander V2
模型概述
該模型使用Proximal Policy Optimization (PPO)算法在LunarLander-v2環境中訓練，用於解決連續控制問題，特別是航天器著陸任務。
模型特點
穩定訓練
PPO算法提供穩定的策略更新，避免訓練過程中的劇烈波動
連續動作控制
能夠處理連續動作空間，適合精確控制任務
高效學習
在相對較少的訓練步數內達到較好的性能
模型能力
連續動作控制
強化學習決策
航天器著陸模擬
使用案例
航天模擬
登月器著陸控制
模擬控制登月器在月球表面安全著陸
平均獎勵達到263.22 +/- 22.53
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