赫尔实验室有限公司S·索莱曼获国家专利权
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龙图腾网获悉赫尔实验室有限公司申请的专利用于自主行为生成的系统、计算机程序产品和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114746867B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080081303.4，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权用于自主行为生成的系统、计算机程序产品和方法是由S·索莱曼;D·科斯拉设计研发完成，并于2020-10-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于自主行为生成的系统、计算机程序产品和方法在说明书摘要公布了：本公开提供了用于自主行为生成的系统、计算机程序产品和方法。本公开涉及利用分层强化学习的自主行为生成。描述了一种用于自主行为生成的系统。该系统包括高级控制器和低级控制器两者。高级控制器接收来自环境的观测结果，并且使用神经网络，基于来自环境的观测结果选择高级行为。低级控制器基于所选择的一个高级行为，生成用于脚本化动作的输出命令。在生成输出命令之后，该系统可以实现动作，诸如使装置执行该脚本化动作。
本发明授权用于自主行为生成的系统、计算机程序产品和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于自主行为生成的系统，所述系统包括： 一个或更多个处理器和一个或更多个关联的存储器，各个关联的存储器是非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质上编码有可执行指令，使得当执行所述可执行指令时，关联的一个或更多个处理器执行以下操作： 通过高级控制器接收来自环境的观测结果，并且使用神经网络，基于来自所述环境的所述观测结果从脚本化行为集合中选择高级行为； 使用softmax学习函数训练所述高级控制器内的强化学习代理，以产生选择不同高级行为的概率； 通过低级控制器来生成针对与所选择的一个高级行为相对应的脚本化动作的输出命令；以及 使装置执行所述脚本化动作，其中，使所述装置执行所述脚本化动作包括对载具进行控制， 其中，附加神经网络集位于所述神经网络之外，并且各个附加神经网络确定运行所述高级行为中的一个高级行为持续多长时间。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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