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龙图腾网获悉渊慧科技有限公司申请的专利用于选择动作的系统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：CN116992917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310773649.6，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权用于选择动作的系统和方法是由R·帕斯卡努;R·T·哈德塞尔;M·韦斯里克;T·罗索尔;A-A·鲁苏;N·M·O·赫斯设计研发完成，并于2017-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于选择动作的系统和方法在说明书摘要公布了：公开了用于选择动作的系统和方法。该方法包括：接收表征与执行机器人任务的机器人智能体交互的真实世界环境的当前状态的观察，使用神经网络系统处理所述观察以生成策略输出，以及使用策略输出选择要由机器人智能体响应于所述观察而执行的动作。神经网络系统包括深度神经网络DNN的序列，所述DNN的序列包括模拟训练的DNN和第一机器人训练的DNN。模拟训练的DNN已经在机器人智能体的模拟版本与真实世界环境的模拟版本的交互上进行了训练，以执行机器人任务的模拟版本。第一机器人训练的DNN已经在机器人智能体与真实世界环境的交互上进行了训练，以执行机器人任务，以确定第一机器人训练的DNN的参数的训练值，同时保持模拟训练的DNN的参数的训练值固定。

本发明授权用于选择动作的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，包括： 接收执行机器人任务的机器人智能体的表征正在与其交互的真实世界环境的当前状态的观察，其中，所述观察是视觉数据； 使用神经网络系统处理所述观察以生成策略输出，其中，所述神经网络系统包括深度神经网络DNN的序列， 其中，所述DNN的序列包括： 模拟训练的DNN，其已经在机器人智能体的模拟版本为了执行机器人任务的模拟版本与真实世界环境的模拟版本的交互上进行了训练，其中： 所述模拟训练的DNN包括第一多个索引层，以及 由一个或多个计算机实现的模拟训练的DNN被配置为接收所述观察并通过第一多个索引层中的每个层处理所述观察，以生成第一多个索引层中的每个层的各自的层输出；以及 第一机器人训练的DNN，其已经在机器人智能体为了执行机器人任务与真实世界环境的交互上进行了训练，以在保持模拟训练的DNN的参数的训练值固定的同时确定第一机器人训练的DNN的参数的训练值，其中 第一机器人训练的DNN包括第二多个索引层， 由一个或多个计算机实现的第一机器人训练的DNN被配置为接收所述观察并通过第二多个索引层中的每个层处理所述观察，以生成策略输出，并且 由一个或多个计算机实现的第二多个索引层中的一个或多个层的每个层被配置为接收下列作为输入：i由第一机器人训练的DNN的前一层生成的层输出，以及ii由模拟训练的DNN的前一层生成的层输出，其中，前一层是其索引比该层的索引小一的层；以及 使用策略输出选择要由机器人智能体响应于所述观察而执行的动作。

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