一种具有多智能体的神经网络提升收敛和训练速度的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110192255.2
IPC分类号：G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;A63F13/67
申请日期：
2021-02-20
申请人：
厦门吉比特网络技术股份有限公司

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著录项信息

专利名称	一种具有多智能体的神经网络提升收敛和训练速度的方法
申请号	CN202110192255.2	申请日期	2021-02-20
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-18	公开/公告号	CN112819144A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0;;;A;6;3;F;1;3;/;6;7查看分类表>
申请人	厦门吉比特网络技术股份有限公司	申请人地址	福建省厦门市软件园二期望海路4号101室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	厦门吉比特网络技术股份有限公司	当前权利人	厦门吉比特网络技术股份有限公司
发明人	陈晨
代理机构	厦门市新华专利商标代理有限公司	代理人	罗恒兰

摘要

本发明涉及一种具有多智能体的神经网络提升收敛和训练速度的方法、装置、可存储介质，其对多智能体的奖励做出了定向的奖励/惩罚，对于多智能体任务下的单智能体来说，当前已经作出最优决策的智能体被鼓励和保留，而作出错误决策的智能体被定向惩罚，不会影响到其他智能体的神经网络优化过程。基于此，本发明中多智能体AI在反向传播时，能够清楚地得知出错的智能体对象，从而在求导时只对这个对象做出惩罚，加快神经网络的收敛和训练速度，从而进一步提升多智能体AI的效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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