公开(公告)号：CN112957740B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202110324418.8

申请日：2021-03-26

Applicant: 南京大学

Inventor： 俞扬 ,  詹德川 ,  周志华 ,  徐寅

IPC: A63F13/67 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开一种适配分层强化学习的自动分解游戏环境的方法，涉及到两个方面，一个是计算机视觉方面的弱监督语义分割技术，这一块为任务分解模块，另一个是强化学习中的分层强化学习的领域，这一块为策略训练模块。该方法能够大大降低强化学习的学习难度，以使得可以在更复杂的游戏环境中训练出更强大的游戏AI。这能够一方面提高游戏公司在设计游戏AI方面的生产力，另一方面也能够提高强化学习技术本身的适用性，使其能够进一步落地到更多的通用领域。

公开(公告)号：CN112957740A

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN202110324418.8

申请日：2021-03-26

Applicant: 南京大学

Inventor： 俞扬 ,  詹德川 ,  周志华 ,  徐寅

IPC: A63F13/67 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种适配分层强化学习的自动分解游戏环境的方法，涉及到两个方面，一个是计算机视觉方面的弱监督语义分割技术，这一块为任务分解模块，另一个是强化学习中的分层强化学习的领域，这一块为策略训练模块。该方法能够大大降低强化学习的学习难度，以使得可以在更复杂的游戏环境中训练出更强大的游戏AI。这能够一方面提高游戏公司在设计游戏AI方面的生产力，另一方面也能够提高强化学习技术本身的适用性，使其能够进一步落地到更多的通用领域。