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综述论文：对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法.这篇文章首次展示了在对抗攻击领域的综合考察。.本文是为了比机器视觉更广泛的社区而写的，假设了读者只有基本的深度学习和图像处理知识。.不管怎样，这里也为感兴趣的读者讨论了有重要贡献的技术...
这3篇论文都是过去一年来在arXiv.org上讨论十分热烈的论文，包括TwitterCortex团队几周前发表的论文。在新智元后台输入1003下载论文。生成对抗网络概述我在此前的一篇博文（）中简要地提到过IanGoodfellow有关生成式对抗网络的论文。
AdversarialDiscriminativeDomainAdaptation论文翻译版权声明：本文为原创文章，未经博主允许不得转载。本论文发表于2017年CVPR，论文地址AdversarialDiscriminativeDomainAdaptation摘要对抗性学习方法是一种用于训练健壮的深度网络…
生成对抗网络综述：从架构到训练技巧，看这篇论文就够了.近日，帝国理工学院、蒙特利尔大学等研究机构共同发表论文并梳理了生成对抗网络，该论文从最基本的GAN架构及其变体到训练过程和训练技巧全面概述了生成对抗网络的概念、问题和解…
对抗样本生成方法、特点及防御技术综述.摘要随着机器学习技术在生产、生活等各个领域的广泛应用机器学习算法本身的安全问题也引起越来越多的关注。.基于对抗样本的攻击方法是机器学习算法普遍面临的安全挑战之一。.以机器学习的安全性问题为出发点...
集成对抗性机器学习及其应用软件工程研究.本文是一篇软件工程论文，本文首先探索了深度神经网络脆弱性存在的潜在原因，以及针对该缺陷提出的一系列对抗样本生成算法。.然而在现实对抗环境中，由于攻击者无法访问攻击对象的内部结构信息，所以基于单...
因此本论文的主要研究目的是通过对生成对抗网络的研究，探索医学图像领域数据集稀缺的解决之道，以生成对抗网络为基础，对现有模型进行改进，实现医学图像数据增强，并混合生成图像和真实图像形成多种训练集，使用交叉验证电子科技大学硕士学位...
本文是一篇关于神经网络压缩领域的论文解读，通过对ICCV2019中的三篇论文进行分析，读者可以了解目前的发展趋势。.神经网络压缩方向是目前深度学习研究的一个热门的方向，其主要的研究方向是压缩，蒸馏，网络架构搜索，量化等。.在ICCV2019中，不少的...
深度学习中的对抗攻击和对抗防御.摘要：.在深度学习（deepleaming，DL）算法驱动的数据计算时代，确保算法的安全性和鲁棒性至关重要。.最近，研究者发现深度学习算法无法有效地处理对抗样本。.这些伪造的样本对人类的判断没有太大影响，但会使深度学习...
CYZ20论文阅读笔记.发表于2020-09-21更新于2021-09-18分类于科研日志阅读次数：.前言.本篇工作做得是攻击语音设备的对抗样本。.因为没有做图像对抗样本的经验，所以第一次阅读时还是比较一头雾水的。.单纯阅读本篇需要有一些对抗样本相关的知识（比如...
综述论文：对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法.这篇文章首次展示了在对抗攻击领域的综合考察。.本文是为了比机器视觉更广泛的社区而写的，假设了读者只有基本的深度学习和图像处理知识。.不管怎样，这里也为感兴趣的读者讨论了有重要贡献的技术...
这3篇论文都是过去一年来在arXiv.org上讨论十分热烈的论文，包括TwitterCortex团队几周前发表的论文。在新智元后台输入1003下载论文。生成对抗网络概述我在此前的一篇博文（）中简要地提到过IanGoodfellow有关生成式对抗网络的论文。
AdversarialDiscriminativeDomainAdaptation论文翻译版权声明：本文为原创文章，未经博主允许不得转载。本论文发表于2017年CVPR，论文地址AdversarialDiscriminativeDomainAdaptation摘要对抗性学习方法是一种用于训练健壮的深度网络…
生成对抗网络综述：从架构到训练技巧，看这篇论文就够了.近日，帝国理工学院、蒙特利尔大学等研究机构共同发表论文并梳理了生成对抗网络，该论文从最基本的GAN架构及其变体到训练过程和训练技巧全面概述了生成对抗网络的概念、问题和解…
对抗样本生成方法、特点及防御技术综述.摘要随着机器学习技术在生产、生活等各个领域的广泛应用机器学习算法本身的安全问题也引起越来越多的关注。.基于对抗样本的攻击方法是机器学习算法普遍面临的安全挑战之一。.以机器学习的安全性问题为出发点...
集成对抗性机器学习及其应用软件工程研究.本文是一篇软件工程论文，本文首先探索了深度神经网络脆弱性存在的潜在原因，以及针对该缺陷提出的一系列对抗样本生成算法。.然而在现实对抗环境中，由于攻击者无法访问攻击对象的内部结构信息，所以基于单...
因此本论文的主要研究目的是通过对生成对抗网络的研究，探索医学图像领域数据集稀缺的解决之道，以生成对抗网络为基础，对现有模型进行改进，实现医学图像数据增强，并混合生成图像和真实图像形成多种训练集，使用交叉验证电子科技大学硕士学位...
本文是一篇关于神经网络压缩领域的论文解读，通过对ICCV2019中的三篇论文进行分析，读者可以了解目前的发展趋势。.神经网络压缩方向是目前深度学习研究的一个热门的方向，其主要的研究方向是压缩，蒸馏，网络架构搜索，量化等。.在ICCV2019中，不少的...
深度学习中的对抗攻击和对抗防御.摘要：.在深度学习（deepleaming，DL）算法驱动的数据计算时代，确保算法的安全性和鲁棒性至关重要。.最近，研究者发现深度学习算法无法有效地处理对抗样本。.这些伪造的样本对人类的判断没有太大影响，但会使深度学习...
CYZ20论文阅读笔记.发表于2020-09-21更新于2021-09-18分类于科研日志阅读次数：.前言.本篇工作做得是攻击语音设备的对抗样本。.因为没有做图像对抗样本的经验，所以第一次阅读时还是比较一头雾水的。.单纯阅读本篇需要有一些对抗样本相关的知识（比如...
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