申请/专利权人：电子技术公司

申请日：2020-07-01

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN112169339B

主分类号：A63F13/67

分类号：A63F13/67;G06N20/00

优先权：["20190702 US 16/460,871"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2021.01.22#实质审查的生效;2021.01.05#公开

摘要：公开了以旨在模仿特定玩家将如何控制角色或实体的方式训练机器学习模型以控制视频游戏中的游戏中角色或其他实体的系统和方法。可以获得与特定玩家无关地训练的通用行为模型，并且然后基于所观察的特定玩家的玩游戏定制所述通用行为模型。定制训练过程可以包括冻结通用模型中的层或层次的至少一个子集，然后生成使用所述特定玩家的玩游戏数据训练的一个或多个附加的层或层次。

主权项：1.一种系统，包括：数据存储器，所述数据存储器存储与一个或多个视频游戏相关联的通用玩家行为模型，其中所述通用玩家行为模型被配置为提供待在多个玩游戏情形中的每个中执行的游戏中动作的指示；以及计算系统，所述计算系统与所述数据存储器电子通信并且被配置为执行计算机可读指令，所述计算机可读指令将所述计算系统配置为：从所述数据存储器检索所述通用玩家行为模型，其中在检索之前已经基于一个或多个玩家的玩游戏数据而与第一玩家的玩游戏数据无关地训练了所述通用玩家行为模型，其中所述通用玩家行为模型是包括多个层的机器学习模型；获得所述第一玩家的玩游戏数据，其中该玩游戏数据标识在视频游戏中的多个游戏状态中的每个游戏状态下由所述第一玩家执行的游戏中动作；将所述通用玩家行为模型中的所述多个层的至少一个子集指定为待在与所述第一玩家相关联的定制模型中使用的冻结层；基于所述第一玩家的所述玩游戏数据生成用于所述定制模型的一个或多个定制层，其中所述一个或多个定制层至少部分地依赖于所述通用玩家行为模型的所述冻结层，以预测在至少一个或多个游戏状态下将由所述第一玩家执行的游戏中动作；以及存储与所述第一玩家相关联的经训练的定制模型，其中所述经训练的定制模型包括所述一个或多个定制层并且还包括或依赖于所述通用玩家行为模型的所述冻结层，其中所述经训练的定制模型被配置为接收关于所述视频游戏的游戏状态的数据作为输入并且输出待在所述视频游戏中执行的自动化动作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子技术公司 用于在视频游戏中模仿玩家玩游戏的定制的模型

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