一種基于擬態(tài)對抗學(xué)習(xí)機(jī)制的現(xiàn)場態(tài)勢未來引導(dǎo)技術(shù)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910957421.6 申請日 -
公開（公告）號(hào) CN110807291A 公開（公告）日 2020-02-18
申請公布號(hào) CN110807291A 申請公布日 2020-02-18
分類號(hào) G06F30/27 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 楊理想;王云甘;周亞;范鵬煒 申請（專利權(quán)）人 南京攝星智能科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 南京中律知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 南京攝星智能科技有限公司
地址 210000 江蘇省南京市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)興智路6號(hào)興智科技園C棟1211室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供的基于擬態(tài)對抗學(xué)習(xí)機(jī)制的現(xiàn)場態(tài)勢未來引導(dǎo)技術(shù)，是在擬態(tài)環(huán)境中，通常是類真實(shí)世界的模擬，通過圖像數(shù)據(jù)建立樣本，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)或深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)模型可以保證模型能夠捕捉到當(dāng)前環(huán)境態(tài)勢的特征信息。同時(shí)，基于對抗樣本的學(xué)習(xí)方法在模型訓(xùn)練過程中生成特定的面向識(shí)別模型的攻擊樣本，用于模型的訓(xùn)練，這種方法只需要少量的標(biāo)注樣本，利用梯度反轉(zhuǎn)層以及領(lǐng)域判別器來實(shí)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)的領(lǐng)域遷移，極大減少標(biāo)注成本，還可以增強(qiáng)模型的魯棒性，并且提高模型的泛化能力。