基于深度Q學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法

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摘要：提出了一種基于Q學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法，將強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合，為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提供了持續(xù)的自主學(xué)習(xí)能力.同時(shí)，使用自動(dòng)試錯(cuò)方法檢測不同類型的網(wǎng)絡(luò)入侵，并不斷增強(qiáng)其檢測能力.此外，還提供了微調(diào)深度Q學(xué)習(xí)模型中涉及的不同超參數(shù)的細(xì)節(jié)，以實(shí)現(xiàn)更有效的自適應(yīng)學(xué)習(xí).基于NSL-KDD數(shù)據(jù)集的（剩余8719字）