使用一个或更多个神经网络的玩家分析制造技术

提出了用于确定用户的反馈的装置、系统和技术。在至少一个实施例中，向游戏的一个或更多个玩家提供反馈，以帮助那些玩家提高他们玩游戏的表现。游戏的表现。游戏的表现。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用一个或更多个神经网络的玩家分析
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]这是一个PCT申请，要求2019年9月25日提交的题为“使用一个或更多个神经网络的玩家分析(PLAYER ANALYSIS USING ONE OR MORE NEURAL NETWORKS)”的美国申请No.16/581,969的优先权；出于所有目的，该申请的全部公开内容通过引用并入本文。


[0003]至少一个实施例涉及用于执行和促进人工智能的处理资源。例如，至少一个实施例涉及用于根据本文描述的各种新颖技术训练神经网络的处理器或计算系统。

技术介绍

[0004]随着越来越多的视频游戏可用于在线多玩家会话，以及电子竞技的兴起，游戏变得越来越有竞争力。为了提高玩家的技能，该玩家的选择有限，例如阅读静态教程、观看其他玩家的视频或聘请专业教练。
附图说明
[0005]将参照附图描述根据本公开的各个实施例，其中：
[0006]图1A、图1B和图1C示出了根据至少一个实施例的可以分析的游戏内容的显示；
[0007]图2示出了根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种游戏系统，包括：一个或更多个处理器，用于使用一个或更多个神经网络来使得向游戏的一个或更多个玩家提供反馈，其中所述反馈用于帮助所述一个或更多个玩家提高他们玩所述游戏的表现。2.如权利要求1所述的游戏系统，其中所述一个或更多个神经网络接受关于所述一个或更多个玩家在所述游戏期间的动作和奖励的数据作为输入，以确定所述一个或更多个玩家的技能值。3.如权利要求2所述的游戏系统，其中所述动作被分类为多个类别，并且其中所述技能值是使用不同类别中的动作的权重来确定的，所述权重部分地取决于关联的奖励。4.如权利要求1所述的游戏系统，其中所述一个或更多个神经网络是使用采用降维和数据聚类的无监督学习来训练的。5.如权利要求1所述的游戏系统，其中所述反馈与所述一个或更多个玩家正在玩的游戏的当前上下文有关。6.如权利要求1所述的游戏系统，其中所述一个或更多个神经网络用于进一步使得提供与所述游戏的所述一个或更多个玩家的疲劳或反应时间中的至少一个相关的反馈。7.一种处理器，包括：一个或更多个电路，用于使一个或更多个神经网络使得向游戏的一个或更多个玩家提供反馈，其中所述反馈用于帮助所述一个或更多个玩家提高他们玩所述游戏的表现。8.如权利要求7所述的处理器，其中所述一个或更多个神经网络接受关于所述一个或更多个玩家在所述游戏期间的动作和奖励的数据作为输入，以确定所述一个或更多个玩家的技能值。9.如权利要求8所述的处理器，其中所述动作被分类为多个类别，并且其中所述技能值是使用不同类别中的动作的权重来确定的，所述权重部分地取决于关联的奖励。10.如权利要求7所述的处理器，其中所述一个或更多个神经网络是使用采用降维和数据聚类的无监督学习来训练的。11.如权利要求7所述的处理器，其中所述反馈与所述一个或更多个玩家正在玩的游戏的当前上下文有关。12.如权利要求7所述的处理器，其中所述一个或更多个神经网络用于进一步使得提供与所述游戏的所述一个或更多个玩家的疲劳或反应时间中的至少一个相关的反馈。13.一种非暂时性机器可读介质，其上存储有一组指令，所述一组指令如果由一个或更多个处理器执行，则使所述一个或更多个处理器至少：一个或更多个神经网络，用于使得向游戏的一个或更多个玩家提供反馈，其中所述反馈用于帮助所述一个或更多个玩家提高他们玩所述游戏的表现。14.如权利要求13所述的非暂时性机器可读介质，其中所述一个或更多个神经网络接受关于所述一个或更多个玩家在所述游戏期间的动作和奖励的数据作为输入，以确定所述一个或更多个玩家的技能值。15.如权利要求14所述的非暂时性机器可读介质，其中所述动作被分类为多个类别，并且其中所述技能值是使用不同类别中的动作的权重来确定的，所述权重部分地取决于关联的奖励。
16.如权利要求13所述的非暂时性机器可读介质，其中所述一个或更多个神经网络是使用采用降维和数据聚类的无监督学习来训练的。17.如权利要求13所述的非暂时性机器可读介质，其中所述反馈与所述一个或更多个玩家正在玩的所述游戏的当前上下文有关。18.如权利要求13所述的非暂时性机器可读介质，其中所述一个或更多个神经网络用于进一步使得提供与所述游戏的所述一个或更多个玩家的疲劳或反应时间中的至少一个相关的反馈。19.一种处理器，包括：一个或更多个电路，被配置为至少部分地通过分析游戏的一个或更多个玩家执行的动作以生成反馈以帮助所述一个或更多个玩家提高他们玩所述游戏的表现，来训练一个或更多个神经网络。20.如权利要求19所述的处理器，其中所述一个或更多个神经网络接受关于所述一个或更多个玩家在所述游戏期间的动作和奖励的数据作为输入，以确定所述一个或更多个玩家的技能值。21.如权利要求20所述的处理器，其中所述动作被分类为多个类别，并且其中所述技能值是使用不同类别中的动作的权重来确...

【专利技术属性】
技术研发人员：S，
申请(专利权)人：辉达公司，
类型：发明
国别省市：