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Unity机器学习3 ML-Agents模仿学习（Imitation Learning）

Unity机器学习3ML-Agents模仿学习（ImitationLearning）上一章的例子中，机器通过自主学习不断强化训练来学习（ReinforcementLearning），随机移动来到目标球位置

Thinbug·2023-01-05 00:30

【回答问题】ChatGPT上线了！请使用python语言写一个谷歌 LaMDA模型?

LaMDA模型的示例代码：复制importtensorflowastfimporttensorflow_datasetsastfds#下载并准备数据集dataset,info=tfds.load('tf_agents

源代码杀手·2023-01-04 15:41

边境的悍匪—机器学习实战：第十八章强化学习

学习优化奖励2、策略搜索3、OpenAIGym介绍4、神经网络策略5、评估动作：信用分配问题6、策略梯度7、马尔克夫决策过程8、时序差分学习9、Q学习10、实现深度Q学习11、深度Q学习的变体12、TF-Agents

doubleZ7·2023-01-03 09:43

数据库--精选题库

Selectcid,aid,pidfromcustomers,agents,productsWherecustomers.city=agents.cityandagents.city=products.city

yxbkl·2022-12-29 21:20

【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览｛Analysis of emergent behaviors（行为分析)_、Learning communication（通信学习）｝

Analysisofemergentbehaviors（行为分析)_、Learningcommunication（通信学习）｝【四】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览｛Learningcooperation（协作学习）、Agents

汀、·2022-12-29 00:40

【四】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览｛Learning cooperation（协作学习）、Agents modeling agents（智能体建模）｝

Analysisofemergentbehaviors（行为分析)_、Learningcommunication（通信学习）｝【四】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览｛Learningcooperation（协作学习）、Agents

汀、·2022-12-29 00:40

在M1芯片的Mac上搭建Unity ML-Agents的支持环境

写在前面：截止2022年4月，Pytorch仍没有办法调用M1的GPU，所以在M1Mac上使用ML-Agents是极其低效的。

CottePutman·2022-12-26 10:45

ml-agents_使用ML-Agents的自玩功能来训练智能对手

ml-agentsInthelatestreleaseoftheML-AgentsToolkit(v0.14),wehaveaddedaself-playfeaturethatprovidesthecapabilitytotraincompetitiveagentsinadversarialgames(asinzero-sumgames,whereoneagent’sgainisexactlyth

culiao6493·2022-12-22 16:23

zabbix分布式监控

proxy）概述：zabbixproxy可以代替zabbixserver收集性能和可用性数据,然后把数据汇报给zabbixserver,并且在一定程度上分担了zabbixserver的压力.此外，当所有agents

whlxiaofei·2022-12-16 13:30

Unity Ml-Agents环境配置与示例运行

写在前面小白准备做毕设了，寒假基本形成想法并看了一点点语言和引擎相关基础（摸鱼），这两天才开始配置Ml-Agents，中途遇到好多问题，在这里记录下来，其实主要也是给自己看的。

好运莲莲～·2022-12-16 03:23

入门指南【ML-Agents 官方文档翻译（ML-Agent 1.9.1，Unity 2018-2020）】

GettingStartedGuide本指南将讲解在Unity中打开其中一个示例工程，训练一个Agent，并将训练过的模型嵌入到Unity环境中的完整过程。阅读本教程之后，您应该能够训练任何示例环境。如果你不熟悉的UnityEngine，查看我们的Background:Unity章节。此外，如果你不熟悉机器学习，请查看我们的Background:MachineLearning页面，以了解简要概述和

FutaAlice·2022-12-16 03:52

ML-Agents + PyTorch遇到的问题

参考：https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12452360.html虽然是之前的ML-Agentsv0.15.0，基于TensorFlow的，但是安装环境的道理都差不多一、PyTorch、CUDA、cuDNN的版本问题按着教程装了一遍，训练的时候出现这个：意思是PyTorch要1.6.0以上的版本，但是CUDA10.0最高版本也只是支持到PyTorch

末多末·2022-12-16 03:50

从零开始搭建Unity机器学习环境—Chapter2：建立行人基本行为模型

0前言ML-Agents官方文档中首先介绍了该项目DemoProject的上手方法，随后才涉及到如何建立全新的机器学习环境。本专栏则将先行介绍如何从零开始搭建机器学习环境。

lennonmao·2022-12-16 03:16

从零开始搭建Unity机器学习环境—Chapter1：常用训练参数解析

Unity官方机器学习官方库（ML-Agents）组件为游戏开发者及研究人员提供了一整套易集成、所见即所得的机器学习框架。

lennonmao·2022-12-16 03:46

Unity中训练一个ML-Agents项目—解决torch和mlagents配置问题

开始一个全新的Unity机器学习项目-ML-Agents目录一、安装Anaconda并新建一个环境二、配置torch和mlagents1.进入虚拟环境（我的环境命名为ml-agents）2.pipinstalltorch3

LLLQQQismmmmme·2022-12-16 03:43

Unity机器学习2 ML-Agents第一个例子

Unity机器学习2ML-Agents第一个例子上一节我们安装了机器学习mlagents的开发环境，本节我们创建第一个例子，了解什么是机器学习。

Thinbug·2022-12-16 03:42

Unity中决策AI---GOAP

UnityMovementAI（一），UnityMovementAI（二）找到最短路径并避开障碍物---A*寻路，NavMesh等角色自主决策---有限状态机FSM和行为树机器学习---Unity机器学习ML-Agents

u010019717·2022-12-15 18:39

【多目标轨迹预测】DESIRE: Distant Future Prediction in Dynamic Scenes with Interacting Agents（2017 翻译+笔记）

目录阅读总结：关键词内容评价摘要1简介方法提出的新机制多样化的样本生成基于IOC的排名与细化场景上下文的融合特性2相关工作经典方法经典方法的限制用于路径预测的IOC路径预测IOC的限制未来预测交互用于序列预测的RNN深度生成模型3方法公式3.1使用CVAE生成不同的样本训练阶段测试阶段更多细节3.2.基于IOC的排名和细化3.3.场景上下文融合3.4DESIRE的特性阅读总结：关键词多目标轨迹预测

光光同学·2022-12-15 01:46

CVPR2021论文速览--LaPred: Lane-Aware Prediction of Multi-Modal Future Trajectories of Dynamic Agents

LaPred：动态代理多模态未来轨迹的车道感知预测原文链接：LaPred:Lane-AwarePredictionofMulti-ModalFutureTrajectoriesofDynamicAgents(thecvf.com)研究背景DNN模型中间逻辑可解释性差；交互感知预测：需要人为设计坐标系统和张量分辨率；场景上下文感知预测：通过轨迹数据推断二维图像上绘制的车道关系难度高；研究问题预测问题

UnicornH!XD·2022-12-10 07:19

OpenAI对强化学习环境的汇总

文章目录视频游戏类飞行小鸟gym-derkMineRLProcgenSlimeVolleyballML-Agents棋牌类abalonespoof象棋游戏魔方环境围棋机器人环境GymFCgym-gazebogoddardjiminyminiworldpybullet-drones

小小何先生·2022-12-09 16:29

多智能体强化学习仿真环境Unreal Engine和Unity3D

UnrealEngine和Unity3D选择多智能体强化学习仿真平台的准则UnrealEngine与AirSim的关系AirSim与Python之间的通信Airsim无人机的仿真效果Unity3D与ml-agents

濒临秃头的少女·2022-12-08 09:30

轨迹预测笔记——TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents

轨迹预测笔记简单概括细节解释4Dgraph简单概括这篇文章是基于YuexinMa等人写的TrafficPredict:TrajectoryPredictionforHeterogeneousTraffic-Agents

Noobmaster69·2022-12-06 23:44

Agents and Multi-Agents System 智能与多智能体系统

文章目录Week2EmbeddedAgents2.1Mathrevision2.2Accessibleandinaccessibleenvironments2.3Deterministicandnon-deterministicenvironments2.4Staticanddynamicenvironments2.5Formalspecificationofanembeddedagent2.6U

66Kevin·2022-12-05 17:38

【Unity开源项目精选】ML-Agents：给你的游戏加入AI

ML-AgentsUnity机器学习代理工具包（ML-Agents）是一个开源项目，它使游戏和仿真能够作为培训智能代理的环境。

大智_洪流学堂·2022-12-03 21:22

Unity强化学习工具包MLAgents环境搭建

UnityMachineLearningAgents(ML-Agents)是一款开源的Unity插件，使我们得以在游戏和其它模拟环境中训练智能的agent。

WEIXW99·2022-12-03 21:52

Unity 机械学习 ML-Agents

Unity官方github主页上ml-agents文档，传送门是：（插件在正式发布后，文档肯定会放到https://docs.unity3d.com/Manual/index.html中）中文：https

无名君丶·2022-12-03 21:22

【官方】Unity 机器学习 ML-Agents （二）配置Unity机器学习代理工具和TensorFlow环境(Windows 10)

原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MjQ1NTEwOA==&mid=2247490308&idx=1&sn=083e136e78c03836b766703bd33447ac&chksm=fe1e2fafc969a6b930497cf39727158072a688cfa6dcea7b9061c4b3aa2c005bb6a9f72c0302&scene=2

u010019717·2022-12-03 21:22

[Unity与强化学习] ML-Agents Python Api 环境配置与开发

Unity机器学习代理工具包(ML-Agents)是一个开源项目，它使游戏和模拟能够作为训练智能代理的环境。

丧心病狂の程序员·2022-12-03 21:22

ml-agents0.7_宣布ML-Agents Unity软件包v1.0！

ml-agents0.7OnSeptember17,2017,thefirstversionofUnityMachineLearningAgentsToolkit(ML-Agents)wasreleased.Themissionwassimple–allowgamedevelopersandAIresearchersaliketouseUnityasaplatformtotrainandembed

culiao6493·2022-12-03 21:51

Unity机器学习代理ML-Agents v0.2版本

下载ML-Agentsv0.2下载地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents发行说明：https://github.com/Unity-Technologies

软硬兼吃曹达华·2022-12-03 21:20

Unity的机器学习工具包ML-Agents

官方：UnityML-Agents深度学习工具包｜Unity中国官网|Unity中国官网Github下载链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agentsML-Agents

Peter_Gao_·2022-12-03 21:50

18_2Reinforcement Learning_\r_end=““_Deep Q-Learning_Double DQN_Dueling DQN_TF-Agents

cp18_ReinforcementLearningforMarkovDecisionMakinginEnv_Bellman_Q-learning_Q-ValueIteration:https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/11788953518_ReinforcementLearning_CartPole_reduce_mean_Q

LIQING LIN·2022-12-02 01:08

Unity机器学习1 ML-Agents环境搭建

Unity机器学习1ML-Agents环境搭建创建具有响应能力的智能虚拟玩家以及非玩家游戏角色非常困难。尤其是当游戏比较复杂时。为了创建智能行为，开发者不得不编写大量代码或借助高度专业化的工具。

Thinbug·2022-11-23 07:15

关于最新版本的unity-ml-agents配置

耗时三天(本人太菜)终于把unity的ml-agents环境搭建好了，几次都几近崩溃，在此给大家一些建议，避免大家少走弯路，首先注意**一定要用gitclone下载ml-agents，一定要用gitclone

m0_60388871·2022-11-22 11:06

Wizard of Wikipedia Knowledge-Powered Conversational agents

Abstract：背景：开放域对话对话机器人应该展示开放域知识的使用，然后现在很少。目前的seq2seq模型是可以实现对输入的记忆，而不是使用背景知识作为上下文。难点：到目前为止，知识的使用一直被证明是困难的，部分原因是缺乏一个有监督的学习基准任务（benchmark），这个benchmark应该展现出知识渊博的、有明确背景知识的的开放域对话。因此：我们收集并发布了一个大型数据集，其对话直接基于从

been_through·2022-11-22 05:10

Text-based RL Agents with Commonsense Knowledge:New Challenges, Environments and Baselines

dblp:KeerthiramMurugesanListofcomputersciencepublicationsbyKeerthiramMurugesanhttps://dblp.org/pid/178/2877.html摘要基于文本的游戏已经成为强化学习(RL)研究的重要试验台，要求RL代理将基础语言理解与顺序决策结合起来。在这篇论文中，我们研究了向RL制剂注入常识知识的问题。这些知识将允许代

小蜗子·2022-10-31 11:11

[python]天地地图瓦片下载

*_fromurllib3importrequestimportreimporturllib.requestimportosimportrandomimportmathimportsyscount=0agents

又要取名字我是女的·2022-10-25 07:32

sqlmap 命令详解（自备速查）

common-columns.txt字段字典common-outputs.txtcommon-tables.txt表字典keywords.txtoracle-default-passwords.txtuser-agents.txtwordlist.txt

剑有心·2022-09-05 16:56

UserAgent 解析

常见的UserAgent解析方式有如下两种：库解析UserAgent不同的语言有不同的解析UserAgent库，例如在Python中有user-agents、ua-parse、PythonUserAgentParser

·2022-07-30 16:56

PyG搭建GCN实现链接预测

论文一共分为六类：Agents、AI（人工智能）、DB（数

Cyril_KI·2022-07-29 07:55

Unity3D ML-Agent-0.8.1 学习一（基础教程）

Unity3DML-Agent-0.8.1学习一（基础教程）写的目的搭建环境下载Anaconda安装Anaconda安装虚拟环境下载ml-agents插件和安装所需要的包训练最简单的例子3DBallLearning

王伟王胖胖·2022-07-17 11:08

ML-Agents案例之看图配对

本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents，本文是详细的配套讲解。

微笑小星·2022-07-17 11:38

ML-Agents案例之“排序算法超硬核版”

本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents，本文是详细的配套讲解。

微笑小星·2022-07-17 11:38

Unity 机器学习(ML-Agents) 基础

Unity机器学习ML-Agents基础Unity官方示例下载ML-Agents部分Python下载AnacondaAnaconda环境变量Anaconda基础环境Anaconda虚拟环境构建ML-Agents

Maddie_Mo·2022-07-16 07:38

Observability：如何使用 Elastic Agents 把定制的日志摄入到 Elasticsearch 中

在我之前的文章“Observability：使用ElasticAgent来摄入日志及指标-ElasticStack8.0”，我详细地描述了如何安装Elasticsearch，Stack及ElasticAgents来采集系统日志及指标。很多开发者可能会有疑问，在我们的实际使用中，我们更多的可能是需要采集定制的应用日志，而不是系统日志。那么在这个时候，我们该如何使用ElasticAgents来把这些日

Elastic 中国社区官方博客·2022-07-01 17:33

ML-Agents记录

安装官方文档Macrelease_19版本gitclone--branchrelease_19https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.git试了两遍

dragonchow123·2022-06-01 18:28

模仿学习与强化学习的结合（原理讲解与ML-Agents实现）

简介模仿学习是强化学习的好伙伴，使用模仿学习可以让智能体在比强化学习短得多的时间内得到与人类操作相近的结果，但是这种做法并不能超越人类，而强化学习能够得到远超人类的智能体，但训练时间往往非常漫长。因此我们希望让智能体并不是从零开始学，我们给予智能体人类的演示，在学习人类演示的基础上，再进行强化学习。这样往往能大大减少强化学习的训练时间。在金字塔环境中，只需要四轮人类的游戏数据，就能使训练步数减少四

微笑小星·2022-05-16 07:53

Human-level control through deep reinforcement learning

Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning[J].Nature,2015,518(7540):529.文章连接:链接文章标题加*的不是原作者标题，是根据个人理解加上的Abstract* 强化学习理论关于agents

我是chios·2022-04-19 07:25

论文笔记之：Human-level control through deep reinforcement learning

为了利用RL成功的接近现实世界的复杂度的环境中，然而，agents遇到了一个难题：他们必须从高维感知输入中得到环境

a1424262219·2022-04-19 07:16

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