Under de senaste åren har det skett en kraftig ökning av nätverkstillämpningar, där betydande evenemang behöver klassificeras, men endast ett fåtal utbildningsinstanser finns tillgängliga. Dessa är kända som fall av en-shot lärande. Exempel är analys av nätverkstrafik under noll-dagars attacker, och datorseende uppgifter av sensornätverk utplacerade i fältet. För att hantera denna utmanande uppgift använder organisationer ofta mänskliga analytiker för att klassificera händelser under hög osäkerhet. Befintliga algoritmer använder en tröskelbaserad mekanism för att avgöra om ett objekt ska klassificeras automatiskt eller skicka det till en analytiker för djupare inspektion. Detta tillvägagångssätt leder dock till ett betydande resursslöseri eftersom det inte tar hänsyn till de praktiska tidsbegränsningarna för systemresurserna. Vårt bidrag är trefaldigt. För det första utvecklar vi en ny ram för "Deep Enhancement One-shot Learning" (DeROL) för att ta itu med denna utmaning. Den grundläggande idén med DeROL-algoritmen är att utbilda ett djup-Q-nätverk för att få en policy som är omedveten om de osynliga klasserna i testdata. Sedan, i realtid, DeROL kartlägger det nuvarande läget för en-shot inlärningsprocessen till operativa åtgärder baserade på det utbildade djup-Q-nätverket, för att maximera den objektiva funktionen. För det andra utvecklar vi den första programvaran med öppen källkod för praktiskt artificiellt intelligenta klassificeringssystem med begränsade resurser till förmån för forskare inom relaterade områden. För det tredje presenterar vi en omfattande experimentell studie med hjälp av OMNIGLOT dataset för datorseende uppgifter och UNSW-NB15 dataset för intrångsdetektering uppgifter som visar mångsidigheten och effektiviteten i DeROL ramverket. Index Terms-djup förstärkning lärande, en-shot lärande, nätverksoptimering, online klassificering. Detta arbete har överlämnats till IEEE för eventuell publicering. Upphovsrätt kan överföras utan förvarning, varefter denna version inte längre är tillgänglig. Författarna är med
Puzanov och Cohen REF utvecklade en artificiell intelligens klassificeringssystem med samma idé.
Deep Reinforcement One-Shot Learning for Artificially Intelligent Classification Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}