[发明专利]一种模型训练的方法、信息处理的方法以及相关装置有效
| 申请号： | 201910861875.3 | 申请日： | 2019-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN110598853B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 钟涛 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F16/23;G06F16/27;A63F1/00 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 吴磊 |
| 地址： | 518064 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种模型训练的方法、信息处理的方法以及相关装置，通过交互对象在交互过程中的信息对神经网络模型进行训练，能够通过训练完的神经网络模型模拟交互对象的操作。训练神经网络模型时不需要比较强的专业知识，训练得到的神经网络模型智能水平较好，能够完整覆盖游戏中的各项信息，解决了目前通过行为树指示人工智能玩家操作时效果不好的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 训练 方法 信息处理 以及 相关 装置 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括：/n获取交互对象对应的参数，所述参数包括平面特征参数、数值特征参数以及第一特征向量，所述平面特征参数为所述交互对象在交互过程中产生的非数值信息，所述数值特征参数为所述交互对象在交互过程中产生的数值信息，所述第一特征向量为所述交互对象在交互过程中产生的操作信息；/n根据所述平面特征参数、所述数值特征参数以及所述第一特征参数，通过待训练模型获取第二特征向量，其中，所述待训练模型包括第一待训练子模型以及第二待训练子模型，平面特征参数与所述第一待训练子模型具有第一对应关系，所述数值特征参数与所述第二待训练子模型具有第二对应关系；/n通过损失函数获取所述第一特征向量与所述第二特征向量所对应的损失值；/n当所述损失值达到收敛时，获取所述待训练模型对应的模型参数，得到目标模型。/n
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