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面向深度强化学习的模型隐私保护方法，包括：对目标智能体进行预训练得到目标策略πt；根据深度强度学习预训练模型的策略πt生成T个时刻小车驾驶序列状态动作对作为专家数据用于模仿学习以生成模仿策略πIL；基于模型学习生成模仿策略πIL；对目标智能体的模型进行隐私保护；对目标智能体进行对抗训练。本发明还包括面向深度强化学习的模型隐私保护的系统。本发明能够防止窃取者通过窃取模型进行攻击，在保证目标策略性能好的基础上还保证模仿策略的性能要低以达到模型隐私保护的目的。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113420326 B
(45)授权公告日 2022.06.21
(21)申请号 202110635546.4 CN 111600851 A,2020.08.28
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