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把论文分为攻击、防御、测试、验证、其他几类。攻击指通过一定的方法设计，生成能够欺神经网络的对抗样本。防御指使神经网络能够抵抗对抗样本的攻击。测试感觉是软工领域的说法，一般目的是希望生成能够探测到更多神经网络错误的更完备的测试集。验证是从理论上分析神经网络的安全性...
来自论文AlecRadford等人在2015年发表的题为"深度卷积生成对抗性网络的非监督表征学习"[3]的重要论文中所使用的演示，该论文演示了如何在一定规模上训练稳定的GANs。他们演示了生成卧室的新例子的模型：
本文首发于公众号【机器学习与生成对抗网络】下述论文已分类打包好！共116篇，事实上仍有一些GAN论文未被包含入内，比如笔者发推文时，又看到一篇《Rotate-and-Render:UnsupervisedPhotorealisticFaceRotatio…
GAN作者IanGoodfellow最新论文：对神经网络策略的对抗性攻击.【新智元导读】迄今为止，多数对于对抗样本的研究是关于对抗样本对监督式学习算法影响的。.一个最新的技术报告研究了对抗性攻击干扰代理训练，使其无法学到任何有意义的事情的设想情况...
在对抗样本的防御中，神经网络的鲁棒性是一个重要的方向，但是很多研究对鲁棒性的定义不尽相同，缺乏精确的共同基础的鲁棒性概念。在该论文中，作者提出了一个严格而灵活的框架来定义不同类型的鲁棒性，这有助于解释鲁棒性和泛化之间的相互作用。
论文发表选题：基于对抗样本的神经网络安全性问题研究综述.摘要：随着神经网络的运用日益广泛，安全问题越来越受重视。.对抗样本的出现更是使得攻击神经网络变得轻而易举，该文以神经网络的安全性问题为出发点，介绍了对抗样本的概念和形成原因...
图卷积神经网络(GCN)老师让我选择一个方向图数据机器学习里面什么方向好文。我看的论文都是关于对抗攻击比较多，对抗攻击里面是攻击还是防御好文？
GAN(生成对抗神经网络)能gan(干)什么？.|万字总结20种应用.生成对抗神经网络（GAN）的应用非常广泛，近年来，对GAN的研究也越来越多，成为深度学习中最为活跃的领域之一。.我在本文中对GAN网络的主要应用进行详细梳理，共总结出近20种应用，给出了代表...
DCGAN是将卷积神经网络和对抗网络结合起来的一篇经典论文[19]。其中作者之一是FacebookAIRearch的SoumithChintala。他和他团队发表了几篇重要的相关论文。Soumith的github地址为[6],在youtube的关于GANs的演讲地址为[7].(如果要从事这方面的
深度之眼招募人工智能领域讲师，兼职时间一年可赚30w，招聘详情见文章底部。学习人工智能的你想快速文吗？今天给大家推荐一个出论文的好方向——图神经网络！它是近些年学术界和工业…
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GAN作者IanGoodfellow最新论文：对神经网络策略的对抗性攻击.【新智元导读】迄今为止，多数对于对抗样本的研究是关于对抗样本对监督式学习算法影响的。.一个最新的技术报告研究了对抗性攻击干扰代理训练，使其无法学到任何有意义的事情的设想情况...
在对抗样本的防御中，神经网络的鲁棒性是一个重要的方向，但是很多研究对鲁棒性的定义不尽相同，缺乏精确的共同基础的鲁棒性概念。在该论文中，作者提出了一个严格而灵活的框架来定义不同类型的鲁棒性，这有助于解释鲁棒性和泛化之间的相互作用。
论文发表选题：基于对抗样本的神经网络安全性问题研究综述.摘要：随着神经网络的运用日益广泛，安全问题越来越受重视。.对抗样本的出现更是使得攻击神经网络变得轻而易举，该文以神经网络的安全性问题为出发点，介绍了对抗样本的概念和形成原因...
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DCGAN是将卷积神经网络和对抗网络结合起来的一篇经典论文[19]。其中作者之一是FacebookAIRearch的SoumithChintala。他和他团队发表了几篇重要的相关论文。Soumith的github地址为[6],在youtube的关于GANs的演讲地址为[7].(如果要从事这方面的
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