模型简介
该模型使用stable-baselines3库实现PPO算法，在LunarLander-v2环境中训练，目标是让登月舱安全着陆。
模型特点
稳定的策略优化
使用PPO算法实现稳定的策略梯度更新，避免训练过程中的剧烈波动
连续动作空间支持
能够处理LunarLander-v2环境中的连续动作空间控制问题
高效学习
相比传统强化学习算法，PPO具有更高的样本利用效率
模型能力
连续动作控制
强化学习任务解决
环境状态理解
策略优化
使用案例
游戏AI
登月舱着陆控制
训练AI智能体控制登月舱在指定区域安全着陆
平均奖励达到10 +/- 7.11
教育演示
强化学习教学
作为PPO算法的教学示例，展示强化学习的基本原理
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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