【技术实现步骤摘要】
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来训练神经网络的处理器或计算系统。
技术介绍
1、在部署到现实世界之前，人工代理(诸如机器人)需要在具有挑战性的模拟环境中进行广泛的测试。因此，提供精确的模拟器非常重要，但是现有的方法包括编写复杂的过程模型以生成有效和多样的场景，以及指定场景中的每个玩家(actor)如何表现和对其他玩家(包括主代理或自我代理)的动作如何做出反应的复杂行为树。编写包含大量多样场景的模拟器非常耗时，并且需要熟练的图形专家，并且今后很难向前扩展。
技术实现思路
1、本专利技术的实施例涉及一种处理器，包括：一个或更多个电路，用于至少部分地基于与由一个或更多个神经网络生成的模拟环境内的对象相关联的存储的信息来生成所述模拟环境。
2、本专利技术的实施例还涉及一种系统，包括：一个或更多个处理器，用于至少部分地基于与由一个或更多个神经网络生成的模拟环境内的对象相关联的存储的信息来生成所述模拟环境。
...【技术保护点】
1.一种处理器，包括：
2.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个神经网络包括生成式网络，用于接收动作输入和所述模拟环境中的代理的一个或更多个先前图像，并进一步用于推理出所述模拟环境中的所述代理的下一图像。
3.根据权利要求2所述的处理器，其中所述生成式网络包括渲染引擎，用于区分所述模拟环境中的静态对象和动态对象，并至少部分地基于针对所述一个或更多个先前图像确定的状态数据来生成所述下一图像。
4.根据权利要求3所述的处理器，其中所述一个或更多个电路进一步用于使与所述静态对象相关联的信息被存储到存储器模块，其中使所述存储器模...
【技术特征摘要】
1.一种处理器，包括：
2.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个神经网络包括生成式网络，用于接收动作输入和所述模拟环境中的代理的一个或更多个先前图像，并进一步用于推理出所述模拟环境中的所述代理的下一图像。
3.根据权利要求2所述的处理器，其中所述生成式网络包括渲染引擎，用于区分所述模拟环境中的静态对象和动态对象，并至少部分地基于针对所述一个或更多个先前图像确定的状态数据来生成所述下一图像。
4.根据权利要求3所述的处理器，其中所述一个或更多个电路进一步用于使与所述静态对象相关联的信息被存储到存储器模块，其中使所述存储器模块能够生成所述模拟环境中的所述静态对象的存储器映射，以便随后在生成所述模拟环境时重用。
【专利技术属性】
技术研发人员：S·W·金，S·菲德勒，J·菲利昂，A·T·巴留索，
申请(专利权)人：辉达公司，
类型：发明
国别省市：
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