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公开/公告号CN111950691A
专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-17
原文格式PDF
申请/专利权人 天津科技大学;
申请/专利号CN201910410199.8
发明设计人 赵婷婷;王雨芯;陈亚瑞;杨巨成;王嫄;任德华;
申请日2019-05-15
分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构
代理人
地址 300456 天津市经济技术开发区第十三大街9号天津科技大学计算机科学与信息工程学院
入库时间 2023-06-19 08:55:10
机译: 综合多经验模型的经验强化型强化学习方法与环境识别型强化学习方法的分布式强化学习方法
机译: 一种学习方法和学习设备,用于将另一辆自动驾驶汽车的空间检测结果与通过V2V通信获取的自己的自动驾驶汽车的空间检测结果进行积分,以及一种使用该学习方法和学习设备的测试方法和测试设备。将通过V2V通信从其他自治车辆获取的目标检测信息与当前自主车辆生成的目标检测信息集成在一起的装置,测试方法和测试装置,使用相同的方法
机译: 潜在空间中基于模仿学习的动作选择神经网络训练
机译:基于动作历史的动态强化功能的利润共享强化学习方法
机译:基于动作选择概率的动态强化函数强化学习方法
机译:前额叶皮层的整合和解雇模型提供了强化学习理论中动作选择的生物学实现,该学习方法重用了已知的表示形式
机译:使用依赖于动作的分区来学习状态和动作空间层次结构,以进行强化学习。
机译:骨架驱动动作识别使用基于图像的空间时间表示和卷积神经网络
机译:基于潜在动作图的自上而下注意力的强化学习模型。
机译:基于假设的计划推理的事件,动作和计划的明确表示。