[發明專利]學習系統和方法

在審

• 申請號: 202010082885.X
• 申請日: 2020-02-07
• 公開（公告）號: CN111563602A
• 公開（公告）日: 2020-08-21
• 發明（設計）人: 伊曼·索爾塔尼博茲查洛伊
• 申請（專利權）人: 福特全球技術公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00
• 代理公司: 北京連和連知識產權代理有限公司 11278
• 代理人: 楊帆

1.一種方法，其包括：

通過機器學習系統訪問與特定任務相關聯的數據；

通過所述機器學習系統訪問與總體網絡相關聯的數據；

通過所述機器學習系統訪問獎勵數據；以及

所述機器學習系統基于與特定任務相關聯的所述數據、與總體網絡相關聯的所述數據和所述獎勵數據進行操作。

2.如權利要求1所述的方法，其還包括：訪問成本數據。

3.如權利要求2所述的方法，其中所述機器學習系統進一步基于所述成本數據進行操作。

4.如權利要求1所述的方法，其中基于與特定任務相關聯的所述數據、與總體網絡相關聯的所述數據和所述獎勵數據進行操作包括：執行多個不同任務。

5.如權利要求1所述的方法，其中基于與特定任務相關聯的所述數據、與總體網絡相關聯的所述數據和所述獎勵數據進行操作包括：執行控制操作。

6.如權利要求5所述的方法，其中所述控制操作是與自主車輛相關聯的操作。

7.如權利要求1所述的方法，其還包括：訪問與多個不同任務相關聯的數據。

8.如權利要求7所述的方法，其中所述機器學習系統進一步操作多個模塊，其中所述多個模塊中的每一個與所述多個不同任務中的一個相關聯。

9.如權利要求8所述的方法，其中所述機器學習系統進一步并行地操作所述多個模塊。

10.如權利要求1所述的方法，其還包括：確定與所述特定任務相關聯的不確定性。

11.一種機器學習系統，其包括：

處理器；以及

耦接到所述處理器的存儲器裝置，所述存儲器裝置被配置為存儲要在所述處理器上執行的指令，所述指令致使所述處理器：

訪問與特定任務相關聯的數據；

訪問與總體網絡相關聯的數據；

訪問獎勵數據；并且

基于與特定任務相關聯的所述數據、與總體網絡相關聯的所述數據和所述獎勵數據進行操作，以執行所述特定任務。

12.如權利要求11所述的機器學習系統，其中所述指令進一步致使所述處理器訪問成本數據并基于所述成本數據進行操作，以執行所述特定任務。

13.如權利要求11所述的機器學習系統，其中基于與特定任務相關聯的所述數據、與總體網絡相關聯的所述數據和所述獎勵數據進行操作包括：執行控制操作。

14.如權利要求13所述的機器學習系統，其中所述控制操作是與自主車輛相關聯的操作。

15.如權利要求11所述的機器學習系統，所述指令進一步致使所述處理器訪問與多個不同任務相關聯的數據。