[发明专利]一种深度对数神经网络

摘要

本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及一种深度对数神经网络，包括对数神经元LOGN和对数网络层LOGL，所述对数神经元LOGN的运算法则为：xi为样本中第i个特征数据，为xi经由LOGN处理后的特征值，mi为对数神经元的底数，mi在神经网络训练过程中通过梯度下降算法进行优化，将式(1)视为对数函数，其中xi为函数的自变量，为函数的因变量。该深度对数神经网络的对数神经元LOGN具有强大的特征提取能力，无需数据预处理就能够实现对网络入侵数据的高效特征提取，由于消除了归一化、标准化等操作，可确保神经网络中的输入数据保留数据样本的原始特征，提升神经网络的精度。