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188宝金博页面版: 游戏人工智能训练方法、装置及服务器和存储介质

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内容提示: (19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911228748.6(22)申请日 2019.12.04(71)申请人 腾讯科技(深圳)有限公司地址 518000 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人 蔺洁琼 (74)专利代理机构 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285代理人 王兆林(51)Int.Cl.G06N 20/00 (2019.01)A63F 1/18 (2006.01) (54)发明名称游戏人工智能训练方法、装置及服务器和存储介质(57)摘要本申请公开了一种游戏人工智能训练方法、装置、系统及一种服务器和计算机可读存储介质,该方法包...

文档格式:PDF | 页数:23 | 浏览次数:57 | 上传日期:2020-09-03 11:39:30 | 文档星级:
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911228748.6(22)申请日 2019.12.04(71)申请人 腾讯科技(深圳)有限公司地址 518000 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人 蔺洁琼 (74)专利代理机构 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285代理人 王兆林(51)Int.Cl.G06N 20/00 (2019.01)A63F 1/18 (2006.01) (54)发明名称游戏人工智能训练方法、装置及服务器和存储介质(57)摘要本申请公开了一种游戏人工智能训练方法、装置、系统及一种服务器和计算机可读存储介质,该方法包括:分析目标游戏的游戏规则,确定目标游戏的计分项和局内采样项;以计分项为类别划分标准对目标游戏的所有对局进行分层采样得到对局样本;以局内采样项为类别划分标准对所有对局样本中的所有局面进行分层采样得到对局局面样本;基于对局局面样本进行目标游戏的人工智能训练。由此可见,本申请提供的游戏人工智能训练方法,通过两阶段的分层采样增大稀有样本的数量,使得游戏AI能够学习到稀有样本对应的打法,平衡各类别样本的数量,使得游戏AI能够不偏向于学习数量最多的样本,游戏AI的学习更加灵活,能力更强。权利要求书2页 说明书15页 附图5页CN 110909890 A2020.03.24CN 110909890 A

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