[发明专利]一种基于深度学习技术的状态空间分解和子目标创建方法在审
| 申请号： | 201710642392.5 | 申请日： | 2017-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN107423813A | 公开（公告）日： | 2017-12-01 |
| 发明（设计）人： | 王燕清;郑豪 | 申请（专利权）人： | 南京晓庄学院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211171 江苏省南京市江宁*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习技术的状态空间分解和子目标创建方法。根据领域指定的奖励机制,典型的强化学习(RL)代理学习完成指定的任务。为了解决这个问题，开发了一个框架，一个深度RL代理可以使用一个重复的注意机制，从更小的、更简单的域，到更复杂的域。任务以图像和指定目标的指令呈现给代理。这个元控制器通过在状态空间中设计一个较小的子任务序列来引导代理实现它的目标，从而有效地分解目标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 技术 状态 空间 分解 目标 创建 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习技术的状态空间分解和子目标创建方法，其特征是：设计一个深度学习框架, 在该框架中，深度学习通过代理机制可以使用一个重复的注意机制，从而通过更小的、更简单的域映射到更复杂的域，学习任务以图像和指定目标的指令呈现给代理，采用元控制器通过在状态空间中设计若干个子任务序列来引导代理实现它的目标，从而有效地分解,元控制器会在关注的范围内创建子目标。
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