模型简介
该模型使用Proximal Policy Optimization (PPO)算法训练，能够在LunarLander-v2模拟环境中学习控制月球着陆器的策略，实现安全着陆。
模型特点
稳定训练
采用PPO算法，提供稳定的策略优化过程
高效学习
能够在相对较少的训练步数内学习有效的控制策略
可复现性
基于stable-baselines3实现，具有良好的实验可复现性
模型能力
强化学习控制
连续动作空间处理
环境状态感知
使用案例
游戏AI
月球着陆器控制
在LunarLander-v2环境中控制着陆器安全着陆
平均奖励达到263.23 +/- 15.11
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
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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