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对抗性攻击的原理简介
由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量（numeric vectors），所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判，这便被称为对抗性攻击。和其他攻击不同，对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候，该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗R-SNN: An Analysis and Design Methodology for Robustifying Spiking Neural Networks against Adversari
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布 To appear at the 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2021). Abstract 脉冲神经网络(SNN)旨在在具有基于事件的动态视觉传感器(DVS)的神经形态芯片上实现时提供345
请观看 2 分钟视频1. 在页面上的任意位置记录笔记 请在此处写上您的名字 2. 让一切都井井有条 从"我的笔记本"开始 - 囊括所有事项 为以下活动添加分区: 在每个分区内添加页面:Adversarial Autoencoders
摘要 在本文中，我们提出了“对抗自编码器”(AAE)，这是一种概率自编码器，它使用最近提出的生成式对抗网络(GAN)，通过匹配自编码器的隐藏码向量的聚合后测值与任意先验分布来执行变分推理。将聚集的后验与先验匹配，可以确保从先验空间的任何部分生成有意义的样本。因此，对抗性自编码论文笔记：Adversarial Attacks and Defenses in Deep Learning 对抗训练部分
5.对抗防御 通常包括对抗训练、基于随机的方案、去噪方法、可证明防御以及一些其他方法。 5.1对抗训练 对抗训练：通过与对抗样本一起训练，来尝试提高神经网络的鲁棒性。 通常情况下，可视为如下定义的最大最小游戏： 其中，代表对抗代价，θ代表网络权重，x‘代表对抗输入，y代表真对抗性攻击
在数学和计算机领域有很多重要的猜想，比如哥德巴赫猜想、黎曼猜想、ABC猜想，P&NP猜想等等，有些猜想是“简单的”，有些问题则已经困扰了全人类几百年。但是这些猜想里，大部分普通人都很难能看懂。 最近，有个新闻华裔数学家黄皓（Hao Huang）仅用两页纸就证明了一个近30年的计算机科学猜想【论文笔记】DELVING INTO TRANSFERABLE ADVERSARIAL EXAMPLES AND BLACK-BOX ATTACKS
【摘要】 深层神经网络的一个有趣的特性是存在对抗性样本，它可以在不同的体系结构之间进行转换。这些可转移的通用示例可能严重阻碍基于神经网络的深层次应用。以往的工作主要是利用小规模数据集来研究可移植性。在这项工作中，我们首先对大模型和大规模数据集的可转移性进行了2020cvpr论文阅读之Efficient Adversarial Attacks for Visual ObjectTracking 视觉目标跟踪的高效对抗攻击
2020cvpr论文阅读之Efficient Adversarial Attacks for Visual ObjectTracking 视觉目标跟踪的高效对抗攻击 摘要 现有的最先进的物体跟踪器，即基于暹罗的跟踪器，使用DNNs来获得高精度。然而，视觉跟踪模型的鲁棒性很少被研究。在本文中，我们分析了基于暹罗网络的目标跟踪器的弱点