用于无模型强化学习的堆叠的卷积长短期记忆

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201980040637.4

申请日：

2019-09-27

公开(公告)号：

CN112313672A

公开(公告)日：

2021-02-02

发明(设计)人：

迈赫迪·米尔扎穆罕默迪亚瑟·克莱蒙特·格斯卡罗尔·格雷戈尔里沙巴·卡布拉

申请人：

申请人地址：

英国伦敦

IPC主分类号：

G06N300

IPC分类号：

G06N304 G06N308 G06N700

代理机构：

中原信达知识产权代理有限责任公司 11219

代理人：

周亚荣;邓聪惠

法律状态：

公开

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-02-02	公开	公开
2021-02-23	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/00 申请日:20190927

共 50 条

[1]

用于无模型强化学习的堆叠的卷积长短期记忆 [P].

迈赫迪·米尔扎穆罕默迪 ;

亚瑟·克莱蒙特·格斯 ;

卡罗尔·格雷戈尔 ;

里沙巴·卡布拉 .

英国专利 :CN112313672B ,2024-09-13

[2]

具有正则化纳什动力学的无模型强化学习 [P].

朱利安·佩罗拉特 ;

巴特·德维尔德 ;

卡尔·保罗·图伊尔斯 .

英国专利 :CN119487528A ,2025-02-18

[3]

利用辅助任务的强化学习 [P].

V.姆尼 ;

W.扎内基 ;

M.E.雅德伯格 ;

T.绍尔 ;

D.西尔弗 ;

K.卡乌库奥格卢 .

中国专利 :CN110114783A ,2019-08-09

[4]

使用强化学习的环境导航 [P].

F.维奥拉 ;

P.W.米罗夫基 ;

A.巴尼诺 ;

R.帕斯卡努 ;

H.J.索耶 ;

A.J.巴拉德 ;

S.库马兰 ;

R.T.哈德塞尔 ;

L.西夫勒 ;

R.戈罗什恩 ;

K.卡夫克佐格卢 ;

M.M.R.德尼尔 .

中国专利 :CN110088774A ,2019-08-02

[5]

中间强化学习目标的无监督的检测 [P].

皮埃尔·塞马内 .

中国专利 :CN110168574A ,2019-08-23

[6]

基于长短期记忆网络强化学习的水下视频摘要生成方法 [P].

陈华杰 ;

张杰豪 ;

姚勤炜 ;

侯新雨 .

中国专利 :CN109213896A ,2019-01-15

[7]

用于执行推理任务的基于奖励模型的强化学习 [P].

伊琳娜·希金斯 ;

乔纳森·肯·尤萨托 ;

纳撒尼尔·亚瑟·库什曼 ;

拉马纳·库马尔 .

英国专利 :CN119998819A ,2025-05-13

[8]

用于计算图形的强化学习 [P].

A·斯坦顿 ;

A·马西耶维奇 ;

S·巴洛格 .

美国专利 :CN119183568A ,2024-12-24

[9]

使用神经网络的用于强化学习的动作选择 [P].

S.奥新德罗 ;

K.卡夫库格鲁 ;

A.维兹尼韦茨 .

中国专利 :CN110546653A ,2019-12-06

[10]

基于长短期记忆强化学习的PD-IoT设备故障检测方法及系统 [P].

郭志民 ;

王磊 ;

郭祥富 ;

杨挺 ;

毛万登 ;

袁少光 ;

刘昊 ;

田杨阳 ;

刘善峰 ;

李哲 ;

贺翔 ;

赵健 ;

陈岑 ;

刘亚闯 ;

马建伟 ;

魏小钊 ;

黄清江 ;

牛荣泽 ;

孙芊 ;

耿俊成 ;

万迪明 .

中国专利 :CN115629591A ,2023-01-20

← 1 2 3 4 5 →