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一种基于元模拟学习的多任务智能机器人学习方法及装置

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本发明是关于一种基于元模拟学习的多任务智能机器人学习方法及装置。该方案包括获取所有的初始数据，通过one‑shot模拟学习对所述初始元策略进行预训练，获取最优训练参数的第一元策略；进行B次训练将第一试验数据集更新为第二试验数据集；对比余弦距离与配对阈值α之间的关系，第二试验数据更新为第三试验数据；通过one‑shot模拟学习进行训练，利用神经网络将第一元策略参数化为第二元策略，输出一个智能机器人的行为分布。该方案利用额外的自主收集的数据来提高其one‑shot模拟性能，并可利用机器人自己的试验来演示机器人实际尝试的任务以外的任务，易于实现，且能够扩展智能机器人的自主学习能力。

著录项

公开/公告号CN114248265A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-29

原文格式PDF
申请/专利权人广州中国科学院先进技术研究所;
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申请/专利号CN202011022727.1
发明设计人雷渠江;桂光超;李秀昊;王雨禾;金锦涛;王卫军;
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申请日2020-09-25
分类号B25J9/16(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构44326 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人刘新年
地址 511458 广东省广州市南沙区海滨路1121号A栋
入库时间 2023-06-19 14:42:14

法律信息

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法律状态
2022-03-29

公开

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