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摘 要:本发明公开了一种面向深度强化学习模型的特征过滤防御方法,包括:(1)针对生成连续行为的DDPG模型,包括actor网络和critic网络,其中,所述actor网络包括动作估计网络和动作实现网络,所述critic网络包括状态估计网络和状态实现网络,对所述深度强化学习模型DDPG进行预训练,并将预训练阶段的当前状态、行为、奖励值以及下一状态保存在缓存区;(2)训练自编码器,并利用训练好的自编码器的编码器对输入状态进行特征过滤,获得过滤后的输入状态对应的特征图,并保存到缓存区;(3)对预训练后的DDPG模型中的卷积核进行剪枝,利用剪枝后的DPG模型进行动作预测,输出并执行预测动作。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010345029.9 | 专利名称: | 面向深度强化学习模型的特征过滤防御方法 |
申请日: | 2020-04-27 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L29/06搜分类 人工智能 化学化工 学习模型搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2024/11/08 | 开放许可声明 | IPC(主分类): H04L 9/40 声明编号: XK2024980009744 专利号: ZL 202010345029.9 申请日: 2020.04.27 专利权人: 浙江工业大学 联系方式: 联系人姓名:朱张怡 邮编:317500 地址:浙江省台州市温岭市应急大厦3楼 电子邮箱:2789058795@qq.com 电话:13588779132 发明名称: 面向深度强化学习模型的特征过滤防御方法 使用费支付方式: 无偿 使用费支付标准: 0元 授权公告日: 2022.03.08 许可期限届满日: 2026.12.31 生效日期: 2024.11.08 |
2022/03/08 | 授权 | |
2020/09/22 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): H04L 29/06 专利申请号: 202010345029.9 申请日: 2020.04.27 |
2020/08/28 | 公开 |