Mean Reward: 9136
Papers with Code · CC BY-SA 4.0
OpenAI Gym
An open-source toolkit from OpenAI that implements several Reinforcement Learning benchmarks including: classic control, Atari, Robotics and MuJoCo tasks.
(Description by Evolutionary learning of interpretable decision trees)
(Image Credit: OpenAI Gym)
개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.
벤치마크
Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.
데이터셋
17개논문
Average Return: 500
Mean Reward: 9571.99Action Repetition: .1805Average Decisions: 831.42
Average Return: 198.44
Average Return: 139.14
Action Repetition: .8073Average Decisions: 38.6Mean Reward: -125.02
Average Return: 6923.22
Average Return: 925.89
Average Return: 6211.50
라이브러리
Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.