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在人工智能“泛滥”的今天，仍然会有各种各样的问题对这一人类当前最具前景的技术构成威胁，在近日GoogleBrain研究人员IanGoodfellow等人的最新论文《AdversarialExamplesthatFoolbothHumanandComputerVision》中，他们就举出了其中的一个代表——对抗样本。.对抗...
视频|2分钟论文：谷歌新论文发现对抗样本也会人.AI科技评论按：雷锋字幕组出品系列短视频《2分钟论文》，带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解AI领域的最新研究成果。.我们都知道，机器学习模型容易受到对抗样本的影响。.比如，稍稍修改一点...
谷歌新论文发现：对抗样本也会人本文作者：AI研习社-译站2018-06-2614:51导语：人与对抗样本之间最基本的信任呢？雷锋网(公众号：雷锋网...
昨天，号称要回到谷歌组建GAN团队的IanGoodfellow和在他的研究合作者在arXiv上传了一篇论文《可迁移性对抗样本空间》（TheSpaceofTransferableAdversarialExamples），朝着防御对抗性攻击迈出了第一步。.他们在研究中发现，对抗样本空间中存在一个大维度的连续...
AI前线导读：胶囊网络（capsulenetwork，CapsNet）可以自动把对抗样本揪出来啦！这项研究来自capsule模型的原作者Sabour、Frosst以及Hinton，相关论文将在NIPS2018的机器学习安全研讨会中展示。Hinton团队在2017年发表在NIPS上的论文曾经介绍，通过添…
对抗样本（adversarialexamples）这一概念在Szegedyetal.(2014b)中被提出：对输入样本故意添加一些人无法察觉的细微的干扰，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。现如今，deepneuralnetworks在很多问题…
从论文ID公布以来，极市一直在对CVPR进行实时跟进，本文是对80篇CVPR2020论文整理和分类，均有论文链接，部分含开源代码，涵盖的方向有：目标检测、目标、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维...2020CVPR对抗样本相关论文整理(无开源代码...
论文摘要AdversarialExample的延伸，表明不仅仅只有NeuralNetwork有这种现象，在此文章之前对该问题的解释集中在nonlinearity和overfitting上。但是本文提出这些算法对于对抗样本脆弱性的主要原因正是在于它们线性的本质。并通过定量分析来解释AdversarialExample在不同架构不同数据集能…
Szegedy等人在ICLR2014发表的论文[1]中提出了对抗样本（AdversarialExamples）的概念，即在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本，受干扰之后的输入导致模型以高置信度给出一个错误的输出。.他们的研究提到，很多情况…
Transformer的对抗扰动有明显的块（Patch）间差异，看起来似乎是每一块单独生成的对抗样本拼接而成的。他们使用PGD和FGSM测得的稳健性如下：原文中对威胁模型（ThreatModel）的描述是onegraylevel，应该对应。
在人工智能“泛滥”的今天，仍然会有各种各样的问题对这一人类当前最具前景的技术构成威胁，在近日GoogleBrain研究人员IanGoodfellow等人的最新论文《AdversarialExamplesthatFoolbothHumanandComputerVision》中，他们就举出了其中的一个代表——对抗样本。.对抗...
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论文摘要AdversarialExample的延伸，表明不仅仅只有NeuralNetwork有这种现象，在此文章之前对该问题的解释集中在nonlinearity和overfitting上。但是本文提出这些算法对于对抗样本脆弱性的主要原因正是在于它们线性的本质。并通过定量分析来解释AdversarialExample在不同架构不同数据集能…
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Transformer的对抗扰动有明显的块（Patch）间差异，看起来似乎是每一块单独生成的对抗样本拼接而成的。他们使用PGD和FGSM测得的稳健性如下：原文中对威胁模型（ThreatModel）的描述是onegraylevel，应该对应。
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