reward_signals:extrinsic:gamma:0.99strength:1.0gail:gamma:0.99strength:0.01network_settings:normalize:falsehidden_units:128num_layers:2vis_encode_type:simplelearning_rate:0.0003use_actions:falseuse_vail:falsedem
(2) 将压缩包解压,把com.unity.ml-agents,com.unity.ml-agents.extensions放入Unity的Packages目录下(如果没有请创建一个),将manifest.json中加入此两个目录。 (3) 安装完成后,到工程中就导入后,建立个新脚本,输入以下引用以验证安装成功 using Unity.MLAgents; using Unity.MLAgents.Sensors; using Unity.MLAg...
我们在ml-agents-envs包中提供了一个 Gym 封装,并提供了将其与利用 gym 的现有机器学习算法一起使用的说明。 PettingZoo 封装(图中未显示)-PettingZoo 是用于与多智能体模拟环境交互的 Python API,可提供类似Gym的界面。我们在包中为 Unity ML-Agents 环境提供了 PettingZoo 封装ml-agents-envs,并 提供了将其...
编写算法:你可以选择使用ML-Agents提供的内置算法(如PPO),或者编写自己的算法。 训练智能体:通过ML-Agents的Python接口启动训练过程,智能体将在Unity环境中与算法进行交互。 3. 掌握如何设置和配置ml-agents环境 设置和配置ML-Agents环境包括以下几个步骤: 安装必要的Python包:通过pip安装mlagents和mlagents_envs包。
如前所述,ML-Agents附带了多种用于训练智能Agent的最新算法的实现。在此模式下,Brain类型在训练期间设置为External,在推理期间设置为Internal。更具体地说,在训练期间, 场景中的所有医务人员通过外部通讯器将观察结果发送到Python API(这是外部Brian的行为)。 Python API处理这些观察结果并返回每个医生采取的行动。
在Unity ML-Agents框架下,每个智能代理都由几个关键部分组成:感知模块、决策模块以及学习算法。感知模块负责收集来自环境的信息,如视觉输入或听觉信号;决策模块基于这些信息做出行动选择;而学习算法则通过反复试错来优化决策过程,使代理能够随着时间推移改进其表现。此外,还有通信接口允许不同代理之间共享数据或协同工作,这...
Unity包ml-agents.extensions依赖于com.unity.ml-agents,包含的是实验性组件,还未成为com.unity.ml-agents的一部分。 三个Python包:mlagents包含机器学习算法可以让你训练智能体,大多数ML-Agents的用户值需要直接安装这个文件。mlagents_envs包含了Python的API可以让其与Unity场景进行交互,这使得Python机器学习算法和Uni...
在官方ml-agents的源码中,配置文件都在config文件夹下,例如有config/trainer_config.yaml,config/sac_trainer_config.yaml,gail_config.yaml等配置文件,它们分别指定了当使用PPO(Proximal Policy Optimization)、SAC(Soft Actor-Critic)、GAIL(Generative Adversarial Imitation Learning)的训练方法、超参数和一些附加值。其...
如果您觉得冒险,可以尝试构建自己的机器学习模型和算法以获得更大的灵 参考阅读: Recommended Readings: Introducing ML-Agents v0.2: Curriculum Learning, new environments, and more Introducing: Unity Machine Learning Agents Unity AI – Reinforcement Learning with Q-Learning Unity AI-themed Blog Entries...