版权所有：内蒙古大学图书馆 技术提供：维普资讯• 智图
内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
一种基于深度学习的动作模型及其训练方法
专利申请号：CN201911090220.7
公 开 号：CN110852419B
代 理 人：陈伟斌
代理机构：广州粤高专利商标代理有限公司
专利类型：发明专利
申 请 日：20230523
公 开 日：20191108
专利主分类号：G06N3/0455
关 键 词：动作模型 原始数据 数据编解码模块 学习 无监督学习 规划问题 数据训练 搜索算法 推理模块 训练过程 有效地 建模 求解 推理 隐含
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。
