模型简介
该模型使用Proximal Policy Optimization (PPO)算法训练,旨在控制航天器在月球表面安全着陆。
模型特点
稳定训练
使用PPO算法确保训练过程的稳定性
连续动作空间处理
能够处理LunarLander环境中的连续动作空间
奖励优化
通过强化学习优化航天器着陆的奖励函数
模型能力
航天器控制
连续动作决策
强化学习任务解决
使用案例
航天模拟
月球着陆器控制
模拟控制航天器在月球表面安全着陆的过程
平均奖励达到92.08 +/- 122.82
教育演示
强化学习教学案例
作为强化学习算法的教学演示案例
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

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

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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
简体中文