面向强化学习的深度神经网络生成方法

被引：0

申请号：

CN202211200662.4

申请日：

2022-09-29

公开(公告)号：

CN115511077A

公开(公告)日：

2022-12-23

发明(设计)人：

陆钱融唐文明杜科李嘉琪于祥祯

申请人：

申请人地址：

200233 上海市闵行区中春路1555号

IPC主分类号：

G06N308

IPC分类号：

G06N3063 G06N304

代理机构：

上海元好知识产权代理有限公司 31323

代理人：

包姝晴;张妍

法律状态：

实质审查的生效

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
2023-01-10	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/08 申请日:20220929
2022-12-23	公开	公开

共 50 条

[1]

基于强化学习的端云框架神经网络生成方法和系统 [P].

张爽 ;

向立瑶 .

中国专利 :CN114021697A ,2022-02-08

[2]

训练强化学习神经网络 [P].

豪多·菲利普·范哈塞尔特 ;

亚瑟·克莱蒙特·格斯 .

中国专利 :CN107851216A ,2018-03-27

[3]

一种基于强化学习的深度神经网络压缩方法 [P].

胡章一 ;

彭凝多 ;

唐博 .

中国专利 :CN110728361B ,2020-01-24

[4]

利用快速更新循环神经网络和慢速更新循环神经网络的深度强化学习 [P].

I.R.杜宁 ;

W.恰尔内茨基 ;

M.E.贾德德格 .

中国专利 :CN112119406A ,2020-12-22

[5]

利用快速更新循环神经网络和慢速更新循环神经网络的深度强化学习 [P].

I·R·杜宁 ;

W·恰尔内茨基 ;

M·E·贾德德格 .

英国专利 :CN120146141A ,2025-06-13

[6]

利用快速更新循环神经网络和慢速更新循环神经网络的深度强化学习 [P].

I.R.杜宁 ;

W.恰尔内茨基 ;

M.E.贾德德格 .

英国专利 :CN112119406B ,2025-02-21

[7]

综合深度神经网络与强化学习的车辆路径问题求解方法 [P].

陈荣元 ;

邓乔木 ;

周鲜成 ;

申立智 ;

李甜霞 ;

何志雄 ;

陈浪 .

中国专利 :CN115545350B ,2024-01-16

[8]

基于强化学习和深度神经网络的病理图像自动标注方法 [P].

杨梦宁 ;

郭乔楠 ;

王壮壮 ;

陈海玲 ;

吕杨帆 .

中国专利 :CN110659692A ,2020-01-07

[9]

综合深度神经网络与强化学习的车辆路径问题求解方法 [P].

陈荣元 ;

邓乔木 ;

周鲜成 ;

申立智 ;

李甜霞 ;

何志雄 ;

陈浪 .

中国专利 :CN115545350A ,2022-12-30

[10]

基于强化学习的神经网络控制方法及强化学习系统 [P].

陈保卫 ;

刘淼 ;

李庚达 ;

梁凌 ;

李雄威 ;

王昕 ;

段震清 ;

张婷 ;

胡勇 ;

曾德良 .

中国专利 :CN111445005A ,2020-07-24

← 1 2 3 4 5 →