[发明专利]基于拟态机制的深度学习实现方法及系统有效
| 申请号： | 202110627364.2 | 申请日： | 2021-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN113537284B | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 高彦钊;沈剑良;张霞;刘勤让;宋克;刘冬培;祁晓峰;虎艳宾;张文建;张丽 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F18/25 | 分类号： | G06F18/25;G06F18/2433;G06F18/214;G06N3/045;G06N3/042;G06N3/044;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/0475;G06N3/08;G06N3/092 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能技术领域，特别涉及一种基于拟态机制的深度学习实现方法及系统，针对已训练的不同类型深度学习网络模型，将每个类型的深度学习网络模型作为执行体，构建异构执行体池；利用预设选择策略从异构执行体池中选取多个深度学习网络模型对目标数据进行检测分类，并依据检测分类结果确定用于最终检测分类输出的正确分类结果及用于重训练的异常分类结果；针对异常分类结果的深度学习网络模型进行下线，通过重训练来更新网络模型参数后再输送至异构执行体池进行上线。本发明将拟态防御应用于人工智能深度学习算法，利用不同算法间的异构性克服算法自身存在的脆弱性，进而提升算法整体的安全性，有效提升深度学习抗干扰攻击能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 拟态 机制 深度 学习 实现 方法 系统 | ||
【主权项】：
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