[发明专利]面向深度强化学习对抗攻击的模型增强防御方法在审
| 申请号： | 202010896464.0 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN112069504A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;王雪柯;章燕 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向深度强化学习对抗攻击的模型增强防御方法，包括：(1)根据A3C模型，从自动驾驶场景中采集每个线程训练所需的样本数据；(2)针对每个线程构建由子Actor网络模型和子Critic网络模型组成的子强化学习模型，设定Actor损失函数和Critic损失函数；(3)针对每个线程对应的子强化学习模型，根据Actor损失函数对子Actor网络模型进行优化学习；根据Critic损失函数对子Critic网络模型进行优化学习；(4)利用子强化学习模型的参数更新A3C模型对应的主强化学习模型的参数，实现对主强化学习模型的训练，得到能够抵抗对抗攻击的主强化学习模型。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 深度 强化 学习 对抗 攻击 模型 增强 防御 方法 | ||
【主权项】：
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