发明专利 已授权

基于模仿学习和注意力机制的深度强化学习策略保护防御方法和装置

📄 申请号:CN202110592426.0 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2021-05-28
公开号
CN113255936B
公开日
2024-02-13
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

人工智能安全, 自动驾驶决策安全, 智能机器人, 工业控制安全, 网络空间安全

摘要

本发明公开了一种基于模仿学习和注意力机制的深度强化学习策略保护防御方法和装置,包括:利用A3C网络对目标智能体进行预训练得到目标策略,再采样多个回合的其序列状态和动作对作为专家数据;其次将专家数据中的状态输入到模仿学习网络的行动者网络中根据模仿策略来生成动作,再将模仿学习的状态动作对与专家数据一起放入到判别器中,利用判别器的输出作为奖励值来指导模仿策略的学习;然后对目标智能体的目标函数进行修改,增加基于模仿策略的惩罚性以调整目标策略;最后利用注意力机制从模仿学习网络中提取浅层特征来生成对抗样本,对目标模型进行对抗训练,以增强目标模型的鲁棒性。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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