利用深度强化学习的连续控制
授权
摘要

用于训练动作器神经网络的方法、系统、和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序,所述动作器神经网络用于选择待由与环境交互的代理执行的动作。所述方法中的一个方法包括:获得小批经验元组;以及更新所述动作器神经网络的参数的当前值,包括:对于所述小批中的每个经验元组:使用评价器神经网络来处理所述经验元组中的所述训练观测值和所述训练动作以确定所述经验元组的神经网络输出,并且确定所述经验元组的目标神经网络输出;使用在所述目标神经网络输出与所述神经网络输出之间的误差来更新所述评价器神经网络的参数的当前值;以及使用所述评价器神经网络来更新所述动作器神经网络的参数的当前值。

基本信息
专利标题 :
利用深度强化学习的连续控制
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN108027897A
申请号 :
CN201680043561.7
公开(公告)日 :
2018-05-11
申请日 :
2016-07-22
授权号 :
CN108027897B
授权日 :
2022-04-12
发明人 :
蒂莫西·保罗·利利克拉普乔纳森·詹姆斯·亨特亚历山大·普里策尔尼古拉斯·曼弗雷德·奥托·黑斯汤姆·埃雷兹尤瓦尔·塔萨大卫·西尔韦丹尼尔·彼得·维尔斯特拉
申请人 :
渊慧科技有限公司
申请人地址 :
英国伦敦
代理机构 :
中原信达知识产权代理有限责任公司
代理人 :
周亚荣
优先权 :
CN201680043561.7
主分类号 :
G06N3/04
IPC分类号 :
G06N3/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构,例如,互连拓扑
法律状态
2022-04-12 :
授权
2018-06-05 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20160722
2018-05-11 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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