动作指令生成方法、动作决策模型的训练方法及装置
公开
摘要
本发明实施例公开了一种动作指令生成方法、动作决策模型的训练方法及装置，通过获取参与游戏对局的多个参与对象的第一对象特征，获取多个参与对象中目标对象的第二对象特征，动作决策模型生成的第一标签和第二标签分别用于表征动作类型和动作对象，实现目标对象的特征的全面合理刻画以及动作标签的层次化，可以更好地适应参与对象数量较多且针对虚拟角色可执行的操作较为复杂的场景，从而提高生成的动作指令的准确性以及合理性，提高目标对象的人工智能水平。另外，在训练动作决策模型时，通过获取目标结果信息来确定目标函数的奖励值，达到强化学习的效果，本发明实施例提供的方法可以应用于人工智能、云计算、游戏等场景中。
基本信息
专利标题 ：
动作指令生成方法、动作决策模型的训练方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114344912A
申请号 ：
CN202111401276.7
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-11-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
唐柯黄明辉
申请人 ：
腾讯科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
代理机构 ：
广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人 ：
谭英强
优先权 ：
CN202111401276.7
主分类号 ：
A63F13/67
IPC分类号 ：
A63F13/67 A63F13/822 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A63
运动；游戏；娱乐活动
A63F
纸牌，棋盘或轮盘赌游戏；利用小型运动物体的室内游戏；视频游戏；其他类目不包含的游戏
A63F13/00
视频游戏，即使用二维或多维电子显示器的游戏
A63F13/60
在执行游戏程序时或之前生成或修改游戏内容，如特别适合游戏开发或集成游戏关卡编辑器的创作工具
A63F13/67
适应性的或通过向玩家的动作学习，例如技能水平的调整或重新使用存储成功的作战序列
法律状态
2022-04-15 ：
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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