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一种基于深度学习的动作模型及其训练方法

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

发 明 人:蔡佳然 卓汉逵 

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。

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