用unity-mlagents强化学习训练AI打高尔夫

最新推荐文章于 2025-05-12 22:14:23 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-12 22:14:23 发布 · 535 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客介绍了使用Unity-MLAgents强化训练技术来训练AI打高尔夫。通过该技术可让AI学习高尔夫击球技巧，在信息技术领域，这涉及到强化学习和游戏开发的结合应用。

在这里插入图片描述

C#与Unity ML-Agents：强化学习游戏AI
java专栏
08-14 853
📚 Unity ML-Agents是一个由Unity Technologies和Google DeepMind共同开发的开源项目，它提供了一套工具和算法，用于在Unity环境中训练智能体（AI）。
unity ML-Agents强化学习安装
m0_63671696的博客
10-03 320
如果没有报错就结束了。
golfsim 模拟高尔夫运动的Unity游戏.rar
05-20
模拟高尔夫运动的Unity游戏 ，比较简单，键盘控制击球，高尔夫球模型做的很逼真
Unity的机器学习工具包ML-Agents
Peter的博客
12-02 3309
Github下载链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agentsML-Agents是游戏引擎Unity3D中的一个插件，也就是说，这个软件的主业是用来开发游戏的，实际上，它也是市面上用得最多的游戏引擎之一。而在几年前随着人工智能的兴起，强化学习算法的不断改进，使得越来越多的强化学习环境被开发出来，例如总所周知的OpenAI的Gym，同时还有许多实验室都采用的星际争霸2环境来进行多智能体强化学习的研究。
ml-agents 训练
hanshuning的专栏
05-26 400
GitHub - Unity-Technologies/ml-agents: Unity Machine Learning Agents Toolkit Train: 在anaconda prompt中（需要pytorch环境） cd D:\ml-agents-release_16 mlagents-learn .\config\ppo\3DBall.yaml --run-id=ball 如果是上次训练中断了， mlagents-learn config/ppo/3DBall.yaml ..
Unity之ml-agents（一）：环境配置及初步使用
gls_nuaa的博客
02-15 6693
  ml-agents是Unity官方专门用来提供强化学习的工具包，关于ml-agents的介绍不是本文的重点。相比于其他的工具包只需要在package manager中导入，ml-agents需要进行一下简单的配置。这篇文章就对于配置过程及过程中可能遇到的一些问题给予解答。   Unity开源网址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents   ml-agents的配置有CPU版和GPU版，因为目前GPU并没有提供太多的增益。本篇文章就介绍CPU的配置了
Unity 制作的 简单迷你高尔夫游戏_C#_代码_下载
06-24
迷你高尔夫 Unity 中的简单迷你高尔夫游戏 控件 使用鼠标导航 单击并拖动外部球圈以旋转相机 单击并在球圈内拖动以给球方向和力量，释放射门。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件
Unity使用ml-agents快速实现一个强化学习demo
qq_54078539的博客
11-25 1909
Unity使用ml-agents实现强化学习demo
Unity-ML-Agents安装
aaaccc444的博客
04-19 4352
Unity-ML-Agents安装 1.下载ML-Agents 2.下载Anaconda 3.虚拟环境 4. 安装cuda和cudnn
Unity下ML-Agents第一个示例
zouxin_88的专栏
02-12 1408
本文写于2025年2月12日，需要提前安装好Anaconda。
Unity3D_34_高尔夫球推杆游戏源码
10-30
Unity3D_34_高尔夫球推杆游戏DEMO源码；Unity3D_34_高尔夫球推杆游戏DEMO
Unity3D_34_高尔夫球推杆游戏DEMO
12-09
Unity3D_34_；源码Unity3D_34_高尔夫球推杆游戏DEMO高尔夫球推杆游戏DEMO
Unity 机器学习(ML-Agents) 基础
热门推荐
Maddie_Mo的博客
01-24 1万+
Unity 机器学习 ML-Agents 基础Unity 官方示例下载ML-Agents 部分Python 下载AnacondaAnaconda 虚拟环境构建 ML-Agents安装 ML-Agents Python 包安装 ML-Agents 包ML-Agents 入门指南Unity Hub 部分虚拟环境 训练虚拟环境 训练运行：虚拟环境 开始训练：虚拟环境 观察训练进度：虚拟环境 停止训练虚拟环境 恢复训练虚拟环境 训练模型ML-Agents 打造新的学习环境ML-Agents 资产导入 Unity 官
Unity 对接 ML-Agents 初探
艾沃尼斯の飞空庭
02-24 1631
ML-Agents
Unity ML-Agents: 革新游戏AI开发的开源工具包
helloaiworld的博客
10-09 1157
Unity ML-Agents为游戏开发者和AI研究人员提供了一个强大而灵活的工具,使他们能够轻松地在Unity环境中实现和训练智能代理。通过结合Unity的强大图形功能和最先进的机器学习算法,ML-Agents正在推动游戏AI的发展,为创造更智能、更有趣的游戏体验铺平道路。无论您是游戏开发者、AI研究人员还是对机器学习感兴趣的学生,ML-Agents都为您提供了一个绝佳的平台来探索和实现智能行为。
Unity游戏源码分享-迷你高尔夫球游戏MiniGolfConstructionKitv1.1
蒙双眼看世界
07-16 767
Unity游戏源码分享-迷你高尔夫球游戏MiniGolfConstructionKitv1.1。
训练 ML-Agent
m0_58988991的博客
12-01 1083
有关强化学习、模仿学习和所有 ML-Agents Toolkit 中的培训场景、方法和选项，请参阅。一旦学习环境创建完毕并准备就绪，接下来的步骤就是启动训练运行。ML-Agents工具包中的训练是由一个专门的Python包驱动的，该包名为mlagents。该包提供了一个命令，是所有训练工作流（例如强化学习、模仿学习、课程学习）的唯一入口点。其实现可在中找到。
Unity ML-Agents实战指南：构建多技能游戏AI训练系统
最新发布
m0_72958694的博客
05-12 658
在《赛博朋克2077》的动态NPC系统到《Dota 2》OpenAI Five的突破性表现中，强化学习正在重塑游戏AI边界。本文将通过Unity ML-Agents框架，结合PPO算法与课程学习技术，构建具备多任务处理能力的智能体。我们将实现一个3D环境下的综合训练系统，涵盖环境搭建、算法调优、课程编排到评估工具开发的全流程。
配置Unity-ml-agents
Nicho_的博客
04-16 347
https://connect.unity.com/p/unity-ml-agents-huan-jing-da-jian-zhi-nan 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值