改进用于技术系统的机器学习
公开
摘要
提供了一种用于支持机器学习的系统(100)，该系统包括：一个或多个处理器(110)；存储器(120)，该存储器被配置为存储估计器的一个或多个参数；折扣奖励的可微估计器，该可微估计器也称为值估计器，被配置为：接收观测值环境和/或系统，从存储器访问值估计器的参数，并生成折扣奖励估计，称为值估计。该系统还包括一个或多个资格迹生成器，该一个或多个资格迹生成器被配置为接收值估计；从值估计器接收值估计的偏导数；从资格迹生成器接收信号并生成更新的信号，称为资格迹。该系统进一步包括一个或多个自举梯度估计器，该一个或多个自举梯度估计器被配置为从技术奖励系统接收奖励信号；接收值估计和资格迹；并基于输入产生梯度估计。
基本信息
专利标题 ：
改进用于技术系统的机器学习
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114556374A
申请号 ：
CN202080071675.9
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2020-07-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
伦纳德·卡伯格约哈德
申请人 ：
伦纳德·卡伯格约哈德
申请人地址 ：
俄罗斯联邦鞑靼斯坦
代理机构 ：
北京安信方达知识产权代理有限公司
代理人 ：
李健
优先权 ：
CN202080071675.9
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 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
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-05-27 ：
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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