[发明专利]一种基于深度学习的动作模型及其训练方法有效
| 申请号： | 201911090220.7 | 申请日： | 2019-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN110852419B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 蔡佳然;卓汉逵 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/0455 | 分类号： | G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 陈伟斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的动作模型及其训练方法，动作模型包括数据补全模块、数据编解码模块和状态推理模块；对动作模型进行训练后，能够求解规划问题。本发明的动作模型能够补全原始数据的缺失部分，有效地解决在对动作模型训练的时候，原始数据部分缺失导致准确性差的问题。本动作模型通过数据训练，学习出状态在隐含空间的命题形式的表达，并学习在隐空间中的推理能力，使得问题可以通过搜索算法得到解序列；且训练过程均为无监督学习，高效地利用了深度学习在大量数据中总结规律的优点，无需耗费人工建模的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 动作 模型 及其 训练 方法 | ||
【主权项】：
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