Ppo BipedalWalker V3
模型简介
该模型基于 PPO (Proximal Policy Optimization) 算法,用于训练一个双足行走机器人在 BipedalWalker-v3 环境中实现稳定行走。
模型特点
高性能强化学习
在 BipedalWalker-v3 环境中实现了 288.30 的平均奖励值
并行训练
使用 32 个并行环境进行训练,提高训练效率
参数优化
经过精心调优的超参数组合,包括学习率、批量大小等
模型能力
双足行走控制
强化学习训练
环境交互
使用案例
机器人控制
双足行走机器人训练
训练双足机器人实现稳定行走
平均奖励达到 288.30 ± 2.23
强化学习研究
PPO 算法性能验证
验证 PPO 算法在连续控制任务中的表现
在 BipedalWalker-v3 环境中表现良好
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