这是一个使用Unity ML-Agents库训练的PPO智能体模型,专门用于Walker环境。
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发布时间 : 7/4/2022
模型简介
该模型是基于PPO算法的深度强化学习智能体,用于控制Walker环境中的行走行为。
模型特点
基于PPO算法
使用Proximal Policy Optimization算法进行训练,平衡探索与利用
Unity ML-Agents集成
完全兼容Unity ML-Agents框架,便于在Unity环境中部署
可视化演示
支持在浏览器中直接观看智能体的运行表现
模型能力
行走控制
强化学习决策
环境交互
使用案例
游戏开发
NPC行走控制
用于游戏中非玩家角色的行走行为控制
实现自然的行走动作
机器人模拟
双足机器人控制
模拟双足机器人的行走行为
实现稳定的行走控制
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