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面向深度强化学习模型的特征过滤防御方法

700   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 07:01:14
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。
声明：
“面向深度强化学习模型的特征过滤防御方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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