[发明专利]基于不确定性估计的多任务离线数据共享方法及系统在审
| 申请号： | 202211307085.9 | 申请日： | 2022-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN115545188A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 李学龙;白辰甲;王震 | 申请（专利权）人： | 上海人工智能创新中心 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N7/00 |
| 代理公司： | 上海智晟知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31313 | 代理人： | 李镝的 |
| 地址： | 200232 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明总的来说涉及强化学习技术领域，提出一种基于不确定性估计的多任务离线数据共享方法及系统。该方法包括：提供多任务离线数据集，所述多任务离线数据集包括多个任务；利用所述多任务离线数据集进行数据共享以生成混合数据集；根据所述混合数据集进行离线策略学习，其中包括：根据所述混合数据集对多个值函数网络进行训练并且生成多个预测结果；使用所述多个预测结果的标准差进行不确定性计算；以及基于所述不确定性计算的结果进行策略学习。本发明大大提升了数据共享的效率、创造性地使用近似贝叶斯后验来衡量数据的不确定性符合离线强化学习的应用场景并且可以用于大规模的机器人任务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 不确定性 估计 任务 离线 数据 共享 方法 系统 | ||
【主权项】：
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