文件名称：DRLND-project-2：Udacity的深度强化学习纳米学位项目2的实施
文件大小：15.18MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-06 20:54:16
deep-reinforcement-learning pytorch continuous-control proximal-policy-optimization unity-environment
DRLND-project-2 该存储库包含项目2的实现。 项目详情 到达者 该项目实现了PPO，用于解决Unity环境中的连续控制问题-使机械臂跟随旋转的航点-在具有20个代理的变体版本上。 最终执行记录： 当手臂末端位于目标球体内/目标航路点的固定范围内时，每个代理随时间累积的奖励。 代理的目标是遵循路标。 对于每个代理，状态空间具有33个维度，而动作空间具有4个连续维度。 该任务是情节性的，当特工在100个连续情节中获得+30的平均分数时，该任务被认为已解决。 履带式 该项目的可选/额外/挑战部分是控制爬虫。 在面对正确方向和该方向的速度时，每个四脚实体尝试遵循目标目标时，每个代理随时间累积的奖励。 该环境具有12个代理，每个代理以129维观察状态，并以20维控制动作。 该环境基于。 入门 依存关系 可以根据依赖关系来设置此项目的依赖关系。 以下说明将引导您逐步设置该
【文件预览】：
DRLND-project-2-master
----.gitignore(127B)
----Continuous_Control.ipynb(7KB)
----ppo_agent.py(12KB)
----Crawler.ipynb(11KB)
----requirements.txt(160B)
----reacher_solved.gif(4.06MB)
----Report.ipynb(39KB)
----README.md(6KB)
----crawler_solved.gif(4.04MB)
----checkpoint-crawler.pth(4.56MB)
----Crawler-Report.ipynb(36KB)
----drlnd_kernel.png(55KB)
----checkpoint-reacher-30.pth(3.08MB)
----model.py(3KB)