[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)類型的確定方法和裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910964629.0
• 申請日: 2019-10-11
• 公開（公告）號: CN110781433B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 余意
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/958
• 分類號: G06F16/958;G06Q30/0241;G06F18/2431;G06N3/0475;G06N3/094
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 張秀英

1.一種數(shù)據(jù)類型的確定方法，其特征在于，包括：

獲取待處理數(shù)據(jù)的第一目標(biāo)序列數(shù)據(jù)，其中，所述第一目標(biāo)序列數(shù)據(jù)是從所述待處理數(shù)據(jù)中按照時間序列提取的多個維度的序列數(shù)據(jù)；

將所述第一目標(biāo)序列數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的對抗網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述對抗網(wǎng)絡(luò)模型輸出的所述待處理數(shù)據(jù)屬于正常類型的目標(biāo)概率，其中，所述對抗網(wǎng)絡(luò)模型用于將所述第一目標(biāo)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，得到第二目標(biāo)序列數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述第一目標(biāo)序列數(shù)據(jù)與所述第二目標(biāo)序列數(shù)據(jù)之間的重構(gòu)誤差確定所述目標(biāo)概率，所述目標(biāo)概率與所述重構(gòu)誤差負(fù)相關(guān)，所述對抗網(wǎng)絡(luò)模型是基于所述正常類型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的模型，所述對抗網(wǎng)絡(luò)模型用于在輸入數(shù)據(jù)為所述正常類型的數(shù)據(jù)時輸出的所述輸入數(shù)據(jù)為正常類型的概率大于或等于預(yù)設(shè)閾值；

在所述目標(biāo)概率大于或等于預(yù)設(shè)閾值的情況下，確定所述待處理數(shù)據(jù)屬于所述正常類型；在所述目標(biāo)概率小于所述預(yù)設(shè)閾值的情況下，確定所述待處理數(shù)據(jù)不屬于所述正常類型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述第一目標(biāo)序列數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的對抗網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述對抗網(wǎng)絡(luò)模型輸出的所述待處理數(shù)據(jù)屬于正常類型的目標(biāo)概率，包括：

將所述第一目標(biāo)序列數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的第一目標(biāo)生成器中，所述第一目標(biāo)生成器用于將所述第一目標(biāo)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，得到所述第二目標(biāo)序列數(shù)據(jù)；

將所述第一目標(biāo)序列數(shù)據(jù)與所述第二目標(biāo)序列數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的第一目標(biāo)判別器中，得到所述第一目標(biāo)判別器根據(jù)重構(gòu)誤差輸出的所述目標(biāo)概率，其中，所述對抗網(wǎng)絡(luò)模型包括所述第一目標(biāo)生成器和所述第一目標(biāo)判別器。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在獲取所述待處理數(shù)據(jù)的第一目標(biāo)序列數(shù)據(jù)之前，所述方法還包括：

獲取屬于所述正常類型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的第一序列數(shù)據(jù)，其中，所述第一序列數(shù)據(jù)是從所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中按照時間序列提取的多個維度的時間序列數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一序列數(shù)據(jù)對第一初始生成器進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述第一目標(biāo)生成器，其中，所述第一序列數(shù)據(jù)為所述第一初始生成器的輸入，所述第一初始生成器用于對所述第一序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，得到第二序列數(shù)據(jù)，所述第二序列數(shù)據(jù)與所述第一序列數(shù)據(jù)之間的第一損失函數(shù)滿足第一預(yù)定收斂條件；

根據(jù)所述第一序列數(shù)據(jù)與所述第二序列數(shù)據(jù)對第一初始判別器進(jìn)行訓(xùn)練，得到第一目標(biāo)判別器，其中，所述第一序列數(shù)據(jù)與所述第二序列數(shù)據(jù)為所述第一初始判別器的輸入，所述第一初始判別器輸出所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)屬于所述正常類型的概率，所述第一目標(biāo)生成器基于所述第一序列數(shù)據(jù)、所述第二序列數(shù)據(jù)所輸出的預(yù)估的所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)屬于正常類型的概率的第二損失函數(shù)滿足第二預(yù)定收斂條件。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述第一序列數(shù)據(jù)對第一初始生成器進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述第一目標(biāo)生成器包括：

對所述第一序列數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理，得到所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)的第一隱向量，其中，所述第一隱向量為所述第一序列數(shù)據(jù)編碼處理后的向量；

對所述第一隱向量進(jìn)行解碼處理，得到所述第二序列數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述第一序列數(shù)據(jù)與所述第二序列數(shù)據(jù)對第一初始判別器進(jìn)行訓(xùn)練，得到第一目標(biāo)判別器包括：

將所述第二序列數(shù)據(jù)與所述第一序列數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，得到所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)的第一重構(gòu)誤差；

將所述第一重構(gòu)誤差、所述第一損失函數(shù)以及所述第二損失函數(shù)之和確定為第一目標(biāo)總誤差，在所述第一目標(biāo)總誤差滿足第三預(yù)定收斂條件的情況下，完成對所述第一初始生成器與所述第一初始判別器的訓(xùn)練，分別得到所述第一目標(biāo)生成器與所述第一目標(biāo)判別器。