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Decision Transformer Gym Halfcheetah Medium

由 edbeeching 开发
这是一个基于决策变换器架构的强化学习模型,专门针对Gym HalfCheetah连续控制环境训练,使用中等质量轨迹数据进行训练。
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发布时间 : 3/16/2022

模型简介

该模型采用决策变换器架构,能够处理连续控制任务,特别适用于机器人控制和物理模拟环境中的决策问题。

模型特点

轨迹建模能力
能够有效建模和预测中等质量轨迹数据中的动作序列
连续控制优化
专门针对连续控制任务进行优化,适合机器人控制场景
标准化处理
提供完整的归一化系数,便于输入数据的预处理

模型能力

连续动作空间预测
强化学习策略生成
物理模拟环境控制

使用案例

机器人控制
HalfCheetah运动控制
在Gym HalfCheetah环境中实现高效的运动控制
能够生成有效的控制策略使机器人实现稳定运动
强化学习研究
决策变换器应用研究
作为决策变换器在连续控制任务中的基准模型
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