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Ppo LunarLander V2
模型简介
该模型使用Proximal Policy Optimization (PPO)算法在LunarLander-v2环境中训练，用于解决连续控制问题，特别是航天器着陆任务。
模型特点
稳定训练
PPO算法提供稳定的策略更新，避免训练过程中的剧烈波动
连续动作控制
能够处理连续动作空间，适合精确控制任务
高效学习
在相对较少的训练步数内达到较好的性能
模型能力
连续动作控制
强化学习决策
航天器着陆模拟
使用案例
航天模拟
登月器着陆控制
模拟控制登月器在月球表面安全着陆
平均奖励达到263.22 +/- 22.53
教育演示
强化学习教学
作为强化学习算法教学的典型案例
TensorBoard精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98