一个基于PPO算法训练的深度强化学习智能体，用于Unity的PushBlock游戏环境
TensorBoard 下载量 30
发布时间 : 8/20/2022
模型简介
该模型使用Unity ML-Agents框架训练，专门用于解决PushBlock环境中的物体推动任务，展示了强化学习在游戏AI中的应用
模型特点
基于PPO算法
使用Proximal Policy Optimization这一稳定的强化学习算法进行训练
Unity环境集成
专为Unity ML-Agents的PushBlock环境设计，可直接在Unity中部署
持续训练支持
支持通过mlagents-learn命令继续训练模型
模型能力
游戏环境中的决策制定
物体推动任务解决
强化学习策略执行
使用案例
游戏AI
PushBlock游戏AI
在PushBlock环境中自动完成物体推动任务
可观察智能体在浏览器演示中的表现
强化学习研究
PPO算法验证
作为PPO算法在简单3D环境中的实现案例
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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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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