Repozytorium
Otwarte źródło
Stable-Baselines3
Algorytmy uczenia się przez wzmacnianie do szkolenia i oceny polityk kontroli.
Frameworki uczenia się robotów
Oprogramowanie / Badania
sofa dr rl · andreaprotopapa
Miękki robot RL oparty na SOFA z randomizacją domeny.
Przegląd
Miękki robot RL oparty na SOFA z randomizacją domeny.
Podsumowanie wydawcy: „Umożliwienie szybszego szkolenia w zakresie solidnych zasad uczenia się przez wzmacnianie dla miękkich robotów”
Skorzystaj z jego repozytorium, aby sprawdzić wdrożenie, dokumentację i obsługiwane przepływy pracy. Ten zapis katalogu identyfikuje opiekuna, licencję na kod i powiązane zasoby; nie twierdzi, że projekt został zainstalowany lub przetestowany na Twoim robocie.
Informacje o projekcie
- Konserwator
- andreaprotopapa
- Język podstawowy
- Python
- Licencja na kod repozytorium
- Nie określono
- Licencja na wagę modelu
- Nie nagrano
- Licencja na zbiór danych
- Nie nagrano
- Licencja na projektowanie sprzętu
- Nie nagrano
- Konserwacja
- Nie zarchiwizowane w ostatnio zarejestrowanych metadanych
- Ostatnio zaobserwowane wypchnięcie repozytorium
- 2024-08-26
Licencje na kod nie obejmują automatycznie wag modeli, zbiorów danych ani projektów sprzętu. Niezarejestrowane szczegóły licencji wymagają potwierdzenia u wydawcy.
Sekcje dokumentacji
- SOFA-DR-RL: Training Reinforcement Learning Policies for Soft Robots with Domain Randomization in SOFA Framework
- Abstract
- Table of Contents
- Installation
- Requirements
- Install modules and requirements
Przeglądaj kategorie tego zasobu
Przeglądaj powiązane kolekcje
Przeglądaj Oprogramowanie →Więcej w Oprogramowanie
Repozytorium
Otwarte źródło
Repozytorium
Otwarte źródło
SOFA
Narzędzia symulacyjne do interaktywnych badań fizyki i układów odkształcalnych.
Symulacja i fizyka