운동

설명 :

데이터 세트는 MuJoCo 이동 작업의 환경 보상에 대해 훈련된 SAC 에이전트를 사용하여 생성되었습니다. 이러한 데이터세트는 적대적 모방 학습에 무엇이 중요합니까? Orsiniet al. 2021 .

데이터 세트는 RLDS 형식을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.

홈페이지 : https://github.com/google-research/rlds
소스 코드 : tfds.rlds.datasets.locomotion.Locomotion
버전 :
- 1.0.0 (기본값): 최초 릴리스입니다.
감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
인용 :

@article{orsini2021matters,
  title={What Matters for Adversarial Imitation Learning?},
  author={Orsini, Manu and Raichuk, Anton and Hussenot, L{'e}onard and Vincent, Damien and Dadashi, Robert and Girgin, Sertan and Geist, Matthieu and Bachem, Olivier and Pietquin, Olivier and Andrychowicz, Marcin},
  journal={International Conference in Machine Learning},
  year={2021}
}

locomotion/ant_sac_1M_single_policy_stochastic (기본 구성)

구성 설명 : Ant에 대해 1M 단계에 대해 훈련된 SAC 에이전트에 의해 생성된 데이터 세트입니다.
다운로드 크기 : 6.49 MiB
데이터세트 크기 : 23.02 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	50

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(8,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(111,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

운동/hopper_sac_1M_single_policy_stochastic

구성 설명 : Hopper에 대해 1M 단계에 대해 훈련된 SAC 에이전트에 의해 생성된 데이터 세트입니다.
다운로드 크기 : 2.26 MiB
데이터세트 크기 : 2.62 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	50

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(삼,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(11,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

운동/halfcheetah_sac_1M_single_policy_stochastic

구성 설명 : HalfCheetah에 대해 1M 단계에 대해 훈련된 SAC 에이전트에 의해 생성된 데이터 세트입니다.
다운로드 크기 : 4.49 MiB
데이터세트 크기 : 4.93 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	50

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

운동/walker2d_sac_1M_single_policy_stochastic

구성 설명 : Walker2d에 대해 1M 단계에 대해 훈련된 SAC 에이전트에 의해 생성된 데이터 세트입니다.
다운로드 크기 : 4.35 MiB
데이터세트 크기 : 4.91 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	50

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

운동/humanoid_sac_15M_single_policy_stochastic

구성 설명 : 휴머노이드에 대해 15M 단계에 대해 훈련된 SAC 에이전트에 의해 생성된 데이터 세트입니다.
다운로드 크기 : 192.78 MiB
데이터세트 크기 : 300.94 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	200

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(376,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(17,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(376,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):