这是一个使用Unity ML-Agents库训练的PPO智能体模型，专门用于Crawler环境中的强化学习任务。
TensorBoard 下载量 21
发布时间 : 7/16/2022
模型简介
该模型是基于PPO(Proximal Policy Optimization)算法训练的强化学习智能体，用于控制Crawler环境中的多足机器人运动。
模型特点
基于PPO算法
使用Proximal Policy Optimization算法训练，这是一种稳定高效的强化学习算法。
Unity ML-Agents集成
完全兼容Unity ML-Agents库，可以轻松部署到Unity环境中。
多足机器人控制
专门用于控制Crawler环境中的复杂多足机器人运动。
模型能力
多足机器人运动控制
强化学习决策
连续动作空间处理
使用案例
机器人控制
多足机器人行走
控制多足机器人在复杂环境中稳定行走
模型可以学习有效的步态策略
强化学习研究
作为PPO算法的基准测试环境
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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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