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一种基于生成式目标课程学习的自博弈智能对抗方法

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本发明涉及智能体自博弈训练技术领域，尤其涉及一种基于生成式目标课程学习的自博弈智能对抗方法，包括筛选目标课程以组成训练集和验证集，使用训练集训练一个目标生成式对抗网络模型并根据模型的loss值对模型的学习率进行调节，学习率调节完成后，根据训练结果的误差率和标准误差确定最佳训练次数，在对模型进行验证时根据验证合格率对模型的迭代次数进行调节，在判定模型训练完成后，可产生新目标以进行自我博弈智能体训练。本发明采用生成式目标课程以设计学习目标的方法，采用渐进式的学习，逐渐地提高智能体自身和对手的水平，通过不断与自身或自身历史版本的对抗提升能力，进而提高智能体习得策略的速度和鲁棒性。

著录项

公开/公告号CN115146719A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-10-04

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军军事科学院战略评估咨询中心;
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申请/专利号CN202210737480.4
发明设计人伊山;燕玉林;刘晓光;王锐华;路越;李禾;杨洲;
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申请日2022-06-27
分类号G06K9/62;G06N20/00;
代理机构北京翔石知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人范金娇
地址 100097 北京市海淀区厢红旗东门外1号
入库时间 2023-06-19 17:02:55

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法律状态
2022-10-04

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发明专利申请公布

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