一个基于stable-baselines3库训练的TD3强化学习智能体,专为MountainCarContinuous-v0环境设计。
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发布时间 : 6/2/2022
模型简介
该模型使用Twin Delayed DDPG (TD3)算法训练,用于解决连续动作空间的MountainCar任务,目标是让小车高效到达山顶。
模型特点
高效连续控制
采用TD3算法,特别适合处理连续动作空间的控制问题
稳定训练
通过双Q网络和延迟策略更新等技术提高训练稳定性
集成噪声机制
使用Ornstein-Uhlenbeck噪声策略增强探索能力
模型能力
连续动作空间控制
强化学习任务解决
环境交互学习
使用案例
经典控制问题
MountainCar连续控制
控制小车在连续动作空间中到达山顶
平均奖励达到93.46
强化学习研究
算法基准测试
作为TD3算法在连续控制任务中的性能基准
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大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统
中文
R
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2,694
98
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