[發(fā)明專利]訓(xùn)練智能體的方法和裝置有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010077714.8 | 申請(qǐng)日: | 2020-01-31 |
| 公開(公告)號(hào): | CN113206786B | 公開(公告)日: | 2022-12-27 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 毛航宇;劉武龍;郝建業(yè) | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 華為技術(shù)有限公司 |
| 主分類號(hào): | H04L45/243 | 分類號(hào): | H04L45/243;H04L45/00;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京龍雙利達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11329 | 代理人: | 時(shí)林;王君 |
| 地址: | 518129 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 訓(xùn)練 智能 方法 裝置 | ||
1.一種訓(xùn)練智能體的方法,其特征在于,包括:
獲取第一智能體的環(huán)境信息和第二智能體的環(huán)境信息;
根據(jù)所述第一智能體的環(huán)境信息和所述第二智能體的環(huán)境信息生成第一信息;
利用所述第一信息訓(xùn)練所述第一智能體,使得所述第一智能體輸出個(gè)體認(rèn)知信息和鄰域認(rèn)知信息,其中,所述第一智能體的鄰域認(rèn)知信息與所述第二智能體的鄰域認(rèn)知信息具有一致性;
獲取所述第二智能體的鄰域認(rèn)知信息
根據(jù)所述第二智能體的鄰域認(rèn)知信息訓(xùn)練生成所述第一智能體的鄰域認(rèn)知信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以使與具有一致性。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述第一智能體的環(huán)境信息和所述第二智能體的環(huán)境信息生成第一信息,包括:
根據(jù)所述第一智能體的環(huán)境信息生成所述第一智能體的第二信息hi;
根據(jù)所述第二智能體的環(huán)境信息生成所述第二智能體的第二信息hj;
根據(jù)hi和hj生成所述第一信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)hi和hj生成所述第一信息,包括:
根據(jù)hi和第一矩陣的乘積確定第一結(jié)果;
根據(jù)hj和第二矩陣的乘積確定第二結(jié)果;
根據(jù)所述第一結(jié)果和所述第二結(jié)果生成所述第一信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述第二智能體的鄰域認(rèn)知信息訓(xùn)練生成所述第一智能體的鄰域認(rèn)知信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括:
根據(jù)包含和的損失函數(shù)訓(xùn)練生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述包含和的損失函數(shù)為其中,KL表示KL散度,q表示概率分布,oi表示所述第一智能體的環(huán)境信息,wi表示基于oi生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重,oj表示所述第二智能體的環(huán)境信息,wj表示基于oj生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。
6.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,所述利用所述第一信息訓(xùn)練所述第一智能體,使得所述第一智能體輸出個(gè)體認(rèn)知信息和鄰域認(rèn)知信息,包括:
根據(jù)所述第一信息和變分自編碼器確定所述第一智能體的鄰域認(rèn)知信息
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述第一信息和變分自編碼器確定所述第一智能體的鄰域認(rèn)知信息包括:
根據(jù)所述第一信息確定所述第一智能體的鄰域認(rèn)知信息的分布均值和分布方差
從一個(gè)單位高斯分布中采樣得到一個(gè)隨機(jī)值ε;
根據(jù)和ε確定其中,
8.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
根據(jù)所述第一智能體的鄰域認(rèn)知信息確定所述第一智能體的環(huán)境信息的估計(jì)值
根據(jù)包含oi和的損失函數(shù)訓(xùn)練生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法,其特征在于,所述包含oi和的損失函數(shù)為其中,L2表示L2正則化,wi表示基于oi生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。
10.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
根據(jù)所述第一智能體的個(gè)體認(rèn)知信息和鄰域認(rèn)知信息確定所述第一智能體的Q值;
根據(jù)所述第一智能體的Q值訓(xùn)練所述第一智能體。
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