摘要
本发明公开一种基于多智能体代理交互的数据分析及结论生成方法与装置,所述方法包括:构建多节点的分布式联邦学习架构;各节点提取通信协议数据;将通信协议数据进行数据的特征提取与降维,得到低维网络通信协议特征;生成本地训练数据,然后分别输入到对应节点的本地模型中进行训练,并将训练出的模型参数均上传至中央服务器的全局模型,以生成基于Transformer网络的生成式模型;采用生态均衡优化算法对参数进行聚合与更新,然后将更新后的参数下发至各节点开始新一轮的迭代训练,直至满足预设迭代要求。本发明打破了数据资源孤岛问题,能够聚合获取更多有效数据;数据在本地使用,模型在本地训练,有效保证了数据安全。
技术关键词
网络通信协议
结构化数据格式
生成方法
样本
梯度下降算法
服务器
监控工具
多节点
生态系统
标签
数据存储
因子
超参数
特征提取模块
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生成对抗网络模型
参数
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