一个基于PPO算法的强化学习智能体，专门训练用于玩贪吃蛇游戏
TensorBoard 下载量 85
发布时间 : 9/5/2022
模型简介
该模型使用Unity ML-Agents框架训练，采用PPO(近端策略优化)算法，能够自主玩贪吃蛇游戏。
模型特点
基于PPO算法
使用近端策略优化算法进行训练，这是一种先进的强化学习算法
Unity ML-Agents集成
完全兼容Unity ML-Agents框架，便于在Unity环境中部署和运行
贪吃蛇游戏专精
专门为贪吃蛇游戏训练，能够自主决策并完成游戏目标
模型能力
贪吃蛇游戏控制
强化学习决策
游戏策略优化
使用案例
游戏AI
贪吃蛇游戏AI
作为贪吃蛇游戏的AI对手或演示AI
能够自主完成贪吃蛇游戏
强化学习教学
PPO算法示例
作为PPO算法的实际应用案例
展示PPO算法在简单游戏中的表现
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
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
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
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