摘要
本发明提出了一种基于Transformer多输出层的网络流量预警训练学习系统,包括:Transformer子模块、Transformer子模块输入端的自适应时间序列输入子模块、Transformer子模块输出端的强化学习代理子模块、强化学习代理子模块输出端的判断是否输出预警结果子模块;其特点是:所述Transformer子模块的输出层为改造后的输出层,该改造后的输出层将原有Transformer的一个输出层变为由n个输出层组成的一组输出层,每个输出层的长度和每个时间点的自适应时间序列输入子模块的长度相适应。本发明提出了一种基于Transformer多输出层的网络流量预警机构,该预警机构通过改造Transformer的输出层、使得输出层由固定长度变为自适应长度,由单层输出变为多层输出,能够实现更加快速、有效的时间序列安全状态判断。
技术关键词
训练学习系统
强化学习代理
子模块
更新模型参数
输出预警信息
预警机构
序列
特征提取器
输入端
点分配
单层
数据
入口
系统为您推荐了相关专利信息
时序依赖关系
分类方法
配电网故障
暂态录波数据
混合网络模型
蒸发器
压缩机转速
电子膨胀阀开度
PID控制算法
冷凝风机
多层感知机
图像类别
图像分类方法
文本
融合特征
锅炉燃烧系统
建模方法
更新模型参数
注意力机制
预测误差
模拟系统
数据传输模块
模拟飞行软件
机械臂
数据获取模块