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本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及一种深度对数神经网络，包括对数神经元LOGN和对数网络层LOGL，所述对数神经元LOGN的运算法则为：xi为样本中第i个特征数据，为xi经由LOGN处理后的特征值，mi为对数神经元的底数，mi在神经网络训练过程中通过梯度下降算法进行优化，将式(1)视为对数函数，其中xi为函数的自变量，为函数的因变量。该深度对数神经网络的对数神经元LOGN具有强大的特征提取能力，无需数据预处理就能够实现对网络入侵数据的高效特征提取，由于消除了归一化、标准化等操作，可确保神经网络
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112734026 A
(43)申请公布日 2021.04.30
(21)申请号 202011520989.0
(22)申请日 2020.12.21
(71)申请人 江西理工大学
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