本发明提供了一种游戏人工智能系统的性能提升方法,对多通道游戏数据使用深度并行计算框架计算节点初始值和返回信息估计;利用节点初始值形成树形结构,并填入节点初始值作为数据节点信息,然后将数据节点信息回传,更新各个数据节点保存的信息,输出最终优先度;对输入的多通道游戏数据,使用深度并行计算框架计算多通道游戏数据权重比例;对输入的多通道游戏数据,使用深度门网络模型获取权重比例,结合固定数据记录,计算两者的加权组合优先度。同时提供了一种用于执行上述方法的系统以及一种采用上述方法进行性能提升的游戏人工智能系统。本发明上有效提高了有限数据下系统的性能,并因其相对低功耗的特点,有利于普通企业或团队进行研制。
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