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本公开涉及一种动作价值的确定方法、装置、学习框架、介质及设备,所述方法包括:获取深度强化学习模型与虚拟环境交互所产生的交互序列,其中,交互序列包括多个采样数据,每一采样数据包括环境的环境状态、以及与环境状态对应的决策动作;针对每一采样数据,确定深度强化学习模型的优势函数与该采样数据中的环境状态对应的优势函数值,以及在采样数据对应的决策策略下优势函数值的优势期望,决策策略对应的概率分布为基于优势函数和深度强化学习模型的策略熵参数构造的;针对每一采样数据,根据采样数据、与采样数据对应的优势函数值、优
(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 CN 112926628 A
(43)申请公布日 2021.06.08
(21)申请号 202110127259.2
(22)申请日 2021.01.29
(71)申请人 北京字节跳动网络技术有限公司
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