【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种ai模型学习方法、服务器及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能(artificial intelligence，ai)技术的快速发展，人工智能技术被广泛应用于3d游戏、虚拟交通、自动驾驶仿真、机器人轨迹规划等各个领域，在3d虚拟空间中进行ai仿真具有非常大的商业价值。以3d游戏为例，通常，3d游戏大多是多个ai可以同时与环境进行交互，一个ai对环境做的动作而产生的状态也会影响另一个ai，因此，如何同时训练多个ai成为了一个问题。目前，业界常用的方法是自对弈(self-play)，通过不断的学习，ai在不同的状态下产生不同的动作。只是，由于ai在学习的时候只学习过自己的数据，训练获得的ai模型存在多样性不足的问题。
2、因此，如何提高ai模型的多样性成为亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种ai模型学习方法、服务器及计算机可读存储介质，可以实现提高ai模型的多样性。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种ai模型学习方法，包括：
3、确定智能体的活动时间序列episode中每个序列元素memory对应的熵信息；其中，所述episode被划分为多个序列段trajectory，每个所述trajectory中包含多个所述memory；
4、根据每个所述trajectory中各个所述memory对应的所述熵信息，确定每个所述trajectory对应的平均熵信息；
5、根据所
6、第二方面，本申请实施例还提供了一种服务器，其特征在于，所述服务器包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述的ai模型学习方法。
7、第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现上述的ai模型学习方法。
8、本申请实施例提供了一种ai模型学习方法、服务器及计算机可读存储介质，通过确定智能体的活动时间序列episode中每个序列元素memory对应的熵信息；其中，episode被划分为多个序列段trajectory，每个trajectory中包含多个memory，根据每个trajectory中各个memory对应的熵信息，确定每个trajectory对应的平均熵信息，平均熵信息衡量智能体对应ai模型的多样性，基于平均熵信息对ai模型的当前学习进行奖励，从而实现提高ai模型的多样性。
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1.一种人工智能AI模型学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平均熵信息对应熵值越大，所述AI模型的多样性越强；反之，所述平均熵信息对应熵值越小，所述AI模型的多样性越弱。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述trajectory中各个所述memory对应的所述熵信息，确定每个所述trajectory对应的平均熵信息之后，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，每个所述memory对应的所述熵信息包括熵entropyi和最大熵max_entropyi；每个所述trajectory对应的所述平均熵信息包括平均熵entropy和平均最大熵max_entropy；所述全局熵信息包括全局熵global_entropy和全局最大熵global_max_entropy。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定智能体的活动时间序列episode中每个序列元素memory对应的熵信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态信息，
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据缓存池，确定对应的全局熵信息，包括：
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述平均熵信息和所述全局熵信息，对所述AI模型的当前学习进行奖励，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述平均熵信息和所述全局熵信息满足预设条件包括：
10.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至9中任一项所述的AI模型学习方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至9中任一项所述的AI模型学习方法。
...【技术特征摘要】
1.一种人工智能ai模型学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平均熵信息对应熵值越大，所述ai模型的多样性越强；反之，所述平均熵信息对应熵值越小，所述ai模型的多样性越弱。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述trajectory中各个所述memory对应的所述熵信息，确定每个所述trajectory对应的平均熵信息之后，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，每个所述memory对应的所述熵信息包括熵entropyi和最大熵max_entropyi；每个所述trajectory对应的所述平均熵信息包括平均熵entropy和平均最大熵max_entropy；所述全局熵信息包括全局熵global_entropy和全局最大熵global_max_entropy。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定智能体的活动时间序列episode中每个序列元素memory对应的熵信息，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨培，许壮，李子康，司徒慧翔，梁泽年，陈家涛，
申请(专利权)人：深圳海普参数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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