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    基于強化學習DQN算法的Deepfake檢測方法

    1102   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 06:42:49
    本發明涉及機械學習技術領域，具體涉及一種基于強化學習DQN算法的Deepfake檢測方法，包括如下步驟：步驟1，采集樣本數據劃分為訓練集S和測試集T；步驟2，將訓練集S輸入Q網絡，將訓練集S的[狀態?動作對](si,ai)和Q網絡輸出的Q(si,a′i)輸入到判別器D中，獲得置信度δ；用置信度δ求導更新Q網絡的模型參數θi，得到Q網絡檢測模型；步驟3，測試Q網絡；步驟4，將Q網絡檢測模型應用于Deepfake的真假判別中。本發明通過強化學習DQN算法用一組真假已知的樣本來訓練一個Q網絡，通過強化學習DQN算法更新Q值，最終使Q網絡訓練成為一個能對視頻或圖片的真假做出判斷的模型，不需要設計復雜的框架結構，泛化能力強，應用場景廣泛。
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    聲明：
    “基于強化學習DQN算法的Deepfake檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
    我是此專利(論文)的發明人(作者)
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