使用强化学习来选择内容项

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201780047232.4

申请日：

2017-07-14

公开(公告)号：

CN109643323A

公开(公告)日：

2019-04-16

发明(设计)人：

本杰明·肯尼斯·科潘穆斯塔法·苏莱曼托马斯·查德威克·沃尔特斯蒂莫西·曼谢-月·卡尔顿·朱马丁·苏迈尔路易斯·卡洛斯·科博·鲁斯让-弗朗索瓦·克雷斯波

申请人：

申请人地址：

美国加利福尼亚州

IPC主分类号：

G06F169535

IPC分类号：

代理机构：

中原信达知识产权代理有限责任公司 11219

代理人：

李宝泉;周亚荣

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-05-10	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 16/9535 申请日:20170714
2019-04-16	公开	公开

共 50 条

[1]

使用目标和观察来选择强化学习动作 [P].

汤姆·绍尔 ;

丹尼尔·乔治·霍根 ;

卡罗尔·格雷戈尔 ;

大卫·西尔韦 .

中国专利 :CN106056213B ,2016-10-26

[2]

使用强化学习选择动作名单 [P].

彼得·戈兰·苏内哈格 .

中国专利 :CN108604314B ,2018-09-28

[3]

学习来选择类别特征的词汇 [P].

李聪 ;

杰伊·亚当斯 ;

马纳斯·约戈莱卡尔 ;

普拉纳夫·柯海坦 ;

国·V·勒 ;

陈媚 .

中国专利 :CN111652378A ,2020-09-11

[4]

使用优势估计强化学习 [P].

顾世翔 ;

蒂莫西·保罗·利利克拉普 ;

伊利亚·苏特思科韦尔 ;

谢尔盖·弗拉迪米尔·莱文 .

中国专利 :CN108701251B ,2018-10-23

[5]

使用教师退火来训练机器学习模型 [P].

唐·明·良 ;

国·V·勒 ;

凯文·斯特凡·克拉克 .

美国专利 :CN119378710A ,2025-01-28

[6]

使用教师退火来训练机器学习模型 [P].

唐·明·良 ;

国·V·勒 ;

凯文·斯特凡·克拉克 .

美国专利 :CN111598253B ,2024-10-15

[7]

使用教师退火来训练机器学习模型 [P].

唐·明·良 ;

国·V·勒 ;

凯文·斯特凡·克拉克 .

中国专利 :CN111598253A ,2020-08-28

[8]

从内容项集合中选择内容项的方法和系统，以及介质 [P].

C.弗纳德 ;

A.吉奥吉 ;

T.A.曼恩 .

英国专利 :CN112836117B ,2024-10-18

[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]

使用代理课程的强化学习 [P].

W.恰尔内茨基 ;

S.贾亚库马尔 .

中国专利 :CN112154458A ,2020-12-29

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