Обученный агент REINFORCE для игры FlappyBird-PLE-v0, предназначенный для примеров и изучения обучения с подкреплением.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это обученная модель агента REINFORCE для игры FlappyBird-PLE-v0. Репозиторий связан с курсом Deep Reinforcement Learning Course, где модель служит примером применения обучения с подкреплением и основой для изучения или обучения собственного агента. Для модели указаны формат PyTorch и задача reinforcement-learning. README не сообщает размер модели, входное представление состояния игры, показатели качества или лицензию.
Карточка не сообщает метрики успешности, требования к среде запуска и лицензию; применение модели описано только для FlappyBird-PLE-v0.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a trained model of a Reinforce agent playing FlappyBird-PLE-v0 . To learn to use this model and train yours check Unit 4 of the Deep Reinforcement Learning Course: https://huggingface.co/deep-rl-course/unit4/introduction
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
RL-агенты не запускаются как сервис инференса.