unity ml-agents

目录 ML-Agents（九）Wall Jump 一、前言 二、课程训练（Curriculum Learning） 一个教学示例 具体实现 三、环境与训练参数 四、场景基本构成 五、代码分析 Agent初始化 环境观测值收集 Agent动作反馈 Agent重置 其他 六、训练 训练配置参数 开始训练 七、总结 ML-Agents（九）Wall Jump 一、前言 这次我们来看一下 Wall Jump 示例，这个例子又和我们之前学习的示例不同，它引用了 Curriculum Learning （课程学习）的学习方法，简单来讲就是使用授课学习的方式来训练神经网络，学习的样本从易到难，模拟人类学系的过程。先来看看本示例的最终效果： 由图中可以看到本示例的效果，小蓝需要越过蓝色的墙体到达绿色的目标地点，此外还可以留意到，蓝色的墙体高度是随机变化的：当蓝色的墙体较高时，小蓝推动大白块当梯子才能越过墙体；当蓝色墙体高度较低时，小蓝则可以直接跳跃过去。 因此，在本示例中，小蓝拥有两个训练好的训练模型—— SmallWallJump 和 BigWallJump ，分别对应矮墙（无墙）和高墙情况下的行动。 下面我们先来学习一下官方对于Curriculum Learning的相关文档。 二、课程训练（Curriculum Learning） 这一节内容主要是翻译官方文档 Training with

目录 本次示例：训练一个追踪红球的白球AI 1. 新建Unity项目，导入package 2. 编写Agent脚本 void OnEpisodeBegin() void CollectObservations(VectorSensor sensor) void OnActionReceived(float[] vectorAction) void Heuristic(float[] action) 3. 搭建好游戏场景 4. 调整脚本参数 Behavior Parameters Roller Agent Decision Requester 5. 开始训练 6. 将训练过的模型整合到Unity中 附录 config文件配置 参考 前言：上一篇博文已经介绍了 Unity Ml-Agents的环境配置 了。 个人建议先敲深度强化学习的Demo再摸清概念比较容易上手，因此本文先提供一个深度强化学习的Demo示例简单阐述下。 更新于2020.3.6：由于现在Unity ml-agents项目比起2018年已经更新了许多，以前的Demo教程已经不适合了，因此决定翻新Unity ml-agents机器学习系列博客。 更新于2020.7.6：没想到仅仅过了几个月，ml-agents项目已经从最初的beta版到现在已经第3个正式发行版了。因此再次翻新博客。 本次示例：训练一个追踪红球的白球AI 1

目录 本次示例：训练一个追踪红球的白球AI 1. 新建Unity项目，导入package 2. 编写Agent脚本 void OnEpisodeBegin() void CollectObservations(VectorSensor sensor) void OnActionReceived(float[] vectorAction) void Heuristic(float[] action) 3. 搭建好游戏场景 4. 调整脚本参数 Behavior Parameters Roller Agent Decision Requester 5. 开始训练 6. 将训练过的模型整合到Unity中 附录 config文件配置 参考 前言：上一篇博文已经介绍了 Unity Ml-Agents的环境配置 了。 个人建议先敲深度强化学习的Demo再摸清概念比较容易上手，因此本文先提供一个深度强化学习的Demo示例简单阐述下。 更新于2020.3.6：由于现在Unity ml-agents项目比起2018年已经更新了许多，以前的Demo教程已经不适合了，因此决定翻新Unity ml-agents机器学习系列博客。 更新于2020.7.6：没想到仅仅过了几个月，ml-agents项目已经从最初的beta版到现在已经第3个正式发行版了。因此再次翻新博客。 本次示例：训练一个追踪红球的白球AI 1

目录 ML-Agents（九）Wall Jump 一、前言 二、课程训练（Curriculum Learning） 一个教学示例 具体实现 三、环境与训练参数 四、场景基本构成 五、代码分析 Agent初始化 环境观测值收集 Agent动作反馈 Agent重置 其他 六、训练 训练配置参数 开始训练 七、总结 ML-Agents（九）Wall Jump 一、前言 这次我们来看一下 Wall Jump 示例，这个例子又和我们之前学习的示例不同，它引用了 Curriculum Learning （课程学习）的学习方法，简单来讲就是使用授课学习的方式来训练神经网络，学习的样本从易到难，模拟人类学系的过程。先来看看本示例的最终效果： 由图中可以看到本示例的效果，小蓝需要越过蓝色的墙体到达绿色的目标地点，此外还可以留意到，蓝色的墙体高度是随机变化的：当蓝色的墙体较高时，小蓝推动大白块当梯子才能越过墙体；当蓝色墙体高度较低时，小蓝则可以直接跳跃过去。 因此，在本示例中，小蓝拥有两个训练好的训练模型—— SmallWallJump 和 BigWallJump ，分别对应矮墙（无墙）和高墙情况下的行动。 下面我们先来学习一下官方对于Curriculum Learning的相关文档。 二、课程训练（Curriculum Learning） 这一节内容主要是翻译官方文档 Training with