对抗性扰动第24页

卷积神经网络可视化理解

文章目录设计来源可视化第一层卷积核可视化第一层featuremap底层特征可视化隐层featuremap可视化遮挡、扰动实验GradientAscent、featureinversionDeepDream

之子无裳·2022-12-16 11:58

为了统计一切出现在图像上的目标类别的计数：Learning To Count Everything 论文笔记

LearningToCountEverything论文笔记一、Abstract二、引言三、RelatedWorks四、少样本适应与匹配网络4.1网络结构4.2训练4.3测试阶段适应4.3.1最小计数损失4.3.2扰动损失

乄洛尘·2022-12-16 08:35

半闲居士视觉SLAM十四讲笔记（4）李群与李代数 - part 2 指数与对数映射、李代数求导与扰动模型

本系列文章由youngpan1101出品，转载请注明出处。文章链接：http://blog.csdn.net/youngpan1101/article/details/71087919作者：宋洋鹏（youngpan1101）邮箱：[email protected]该讲详细资料下载链接【BaiduYun】【Video】【Code】若您觉得本博文对您有帮助，请支持高博的新书《视觉SLAM十四讲

youngpan1101·2022-12-14 19:09

视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-李代数求导与扰动模型

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉

goldqiu·2022-12-14 19:38

【李代数求偏导】SLAM中李代数SE3求偏导左扰动模型和右扰动模型的区别

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言结论1、左扰动模型：2、右扰动模型：2.1右扰动+右乘更新2.2右扰动+左乘更新3、将T展开后求偏导（具体看后文）3.1右扰动

小芜情·2022-12-14 19:08

李代数的导数

扰动模型BCH公式与近似模型李群李代数的关系已知，当我们将两个李群的矩阵相乘时，李代数的运算应该时什么呢。

qq_40007147·2022-12-14 19:37

[论文笔记&随手] Training with Weighted Sum of Denoising Score Matching Objectives

本文的目的是解释如何对原始数据进行扰动。fromhttps://yang-song.github.io/blog/2021/score/一、理论首先，挑选一个随机过程（SDE）对原始数据

文三路张同学·2022-12-14 17:07

学习笔记 | 2023 AAAI 对抗性权值扰动改善图神经网络的泛化性能

一、前言对抗性权值扰动改善图神经网络的泛化性能。2022ICLRReject，2023AAAIAccept。

叶庭云·2022-12-14 14:24

解决对一个对象多次BP更新时造成的RuntimeError: you can only change requires_grad flags of leaf variables.问题

环境：PyTorch1.7.1问题描述：在生成对抗样本的情境中，常常需要对一个对象（比如对抗扰动）进行多次的反向传播更新，例如下述代码段：defattack_update(self,perturbation

YulongYang1896·2022-12-14 13:24

MATLAB给数据加噪声/扰动

#个人记录自己关于给图像加噪声的实验，见文件：Add_Noise_to_Image.mlx。网页记录：https://blog.csdn.net/Dust_Evc/article/details/125583315#个人记录正态分布噪声、高斯噪声：生成一个维度为Custom_size，均值为Mean，方差为Var的噪声：Noise=Mean+sqrt(Var)*randn(Custom_size)

Dust_Evc·2022-12-14 13:45

侧向推搡下的四足机器人复合抗扰控制策略

该策略由摆动相的自适应侧摆规划策略和支撑相的关节抗扰控制构成.摆动相自适应侧摆规划策略通过四足机器人足端落地点的力平衡条件进行主动式步态规划以保证机器人在侧向推搡下的姿态稳定，并基于关节输出力矩给出了侧摆的启动条件.支撑相关节抗扰控制通过带扰动项的四足机器人完整动力学模型设计了基于干扰观测器的鲁棒滑模控制器

宋罗世家技术屋·2022-12-14 07:43

具有执行器故障的随机鲁棒预测容错切换控制

摘要:针对一类具有不确定性、未知扰动、执行器随机故障的工业过程，提出了一种随机鲁棒预测容错切换控制（SRPFTSC）方法.其主要贡献是融合了随机控制理论与鲁棒预测控制方法，解决了实际工业过程中执行器存在一定概率故障的问题

罗伯特之技术屋·2022-12-14 07:07

2019CVPR有关对抗样本的论文总结（防御篇一）

特征图去噪二、PNI参数噪声注入三、输入多样性一、特征图去噪2019CVPR-FeatureDenoisingforImprovingAdversarialRobustness.特征去噪提高对抗鲁棒性背景通过将对抗性图像

学-evday·2022-12-13 02:34

为可迁移对抗性攻击训练元代理模型

关注公众号，发现CV技术之美本篇分享论文『TrainingMeta-SurrogateModelforTransferableAdversarialAttack』，为可迁移对抗性攻击训练元代理模型。

我爱计算机视觉·2022-12-13 02:34

深度学习对抗样本的防御方法

作者：19届lz论文：《深度学习对抗样本的防御方法综述》问题2013年，Szegedy等人[1]首先通过添加轻微扰动来干扰输入样本，使基于深度神经网络（Deepneuralnetwork,DNN）的图片识别系统输出攻击者想要的任意错误结果

中南大学苹果实验室·2022-12-13 02:04

优化策略（一）数据处理

一、数据增强方式图像扰动，改变亮度、对比对、饱和度、色调加噪声随机缩放随机裁剪（randomcrop）翻转旋转随机擦除（randomerase）CutoutMixUpCutMixMosaic随机擦除（randomerase

Bruce_0712·2022-12-12 19:35

常用工业控制（一）：PID和模型控制原理详解

示意图：（图片摘自网络）总结：实际应用上是很少用到开环控制，因为被控对象受到扰动是不可避免的，而且本身控制器到被控制对象信号的传递本身就不是精确无误的。

chunyu_w·2022-12-12 19:46

SVM（支持向量机）算法及python代码实现

比较好的划分超平面，样本局部扰动时对它的影响最小、产生的分类结果最鲁棒、对未见示例的泛化能力最强。

某只旺仔·2022-12-12 16:16

19. 丢弃法（Dropout）

1.动机一个好的模型需要对输入数据的扰动鲁棒（不管一张图片加入多少噪音，也能看清这张图片）使用有噪音的数据等价于Tikhonov正则丢弃法：在层之间加入噪音输入数据加入随机扰动可以防止过拟合，泛化性更好

chnyi6_ya·2022-12-12 14:57

12月07日晚间国际动态

中阿媒体研讨会在利雅得成功举办17:58最后一架波音747飞机下线，该机型正式停产18:31我国自主设计建造亚洲海上石油生产平台恩平15-1投用18：56俄总统新闻秘书表示美国2023财年国防预算具有对抗性质

a18042846511·2022-12-12 03:29

pytorch —— 正则化之weight_decay

误差可分解为偏差，方差与噪声之和，即误差=偏差+方差+噪声之和；偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力；方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响

然后就去远行吧·2022-12-12 03:56

什么是对抗样本、对抗攻击（详解）

1.对抗样本所谓对抗样本就是指：在原始样本添加一些人眼无法察觉的扰动（这样的扰动不会影响人类的识别，但是却很容易愚弄模型），致使机器做出错误的判断。

流年若逝·2022-12-11 00:56

对抗攻击Adversarial Attack

参考链接：（1）对抗攻击常见方法汇总https://blog.csdn.net/qq_43367558/article/details/121694626（2）对抗性样本攻击方法汇总https://zhuanlan.zhihu.com

Jxufe渣渣斯·2022-12-11 00:53

对抗攻击（Adversarial Attack）

文章目录对抗攻击对抗防御对抗攻击图片可以看成一个很长的向量，如果在图片的每个像素上都加上一个很小的pertubation(扰动、杂讯)，再把它输入到神经网络，这个时候分类器可能就会误判。

nanyidev·2022-12-11 00:53

Fairness-aware Adversarial Perturbation Towards Bias Mitigation for Deployed Deep Models[论文笔记]

对抗性扰动能提升公平性？！

威化饼的一隅·2022-12-10 21:02

【Keras+计算机视觉+Tensorflow】DCGAN对抗生成网络在MNIST手写数据集上实战（附源码和数据集超详细）

GAN的主要思想是通过两个模型的对抗性训练。随着训练过程的推进，生成网络（Generator，G）逐渐

showswoller·2022-12-10 13:49

【NLP】一文搞懂NLP中的对抗训练

对抗训练的假设是：给输入加上扰动之后，输出分布和原Y的分布一致有监督的数据下使用交叉熵作为损失：半监督数据下可计算KL散度：扰动如何得来呢？这需要对抗的思

风度78·2022-12-10 13:17

一文搞懂NLP中的对抗训练

对抗训练的假设是：给输入加上扰动之后，输出分布和原Y的分布一致有监督的数据下使用交叉熵作为损失：半监督数据下可计算KL散度：扰动如何得来呢？这需要对抗的思

李rumor·2022-12-10 13:17

自动控制理论开环与闭环思考（从飞行控制角度）

飞行器控制初期是将飞行器作为线性、时不变系统进行分析，线性即输入和输出为线性关系，对应小扰动线化，时不变是指系统性能不随时间变化，对应配平点，飞机在飞行过程中会长时间保持一种状态，比如巡航，速度高度不变

井底之蛤·2022-12-10 11:11

开环与闭环概念的理解

开环控制系统一般有两类：按给定量控制方式，也按扰动控制方式。１.１给定量控制方式按给定量控

BlackwhiteXYC·2022-12-10 11:11

2022年冬天的遐想

大yi三年，全球扰动。一场天灾，呈现人间万般情态。岁月静好，突遇天外来客。静默，围合，风空，防御。躁动的人，驿动的心，不得不安静下来，思考天道与人道——归根结底皆自然之道。人毒之战，皆为生存。

秋色斑斓·2022-12-10 10:51

【Keras+计算机视觉+Tensorflow】生成对抗神经网络中DCGAN、CycleGAN网络的讲解（图文解释超详细）

GAN的主要思想是通过两个模型的对抗性训练。随着训练过程的推进，生成网络（Generator，G）逐渐变得擅长创建看起来真实

showswoller·2022-12-10 09:34

FGSM实例：利用fgsm攻击RMB识别模型

模型训练总结回顾二、对RMB分类模型进行fgsm攻击1.fgsm原理2.大致思路流程概述1.求数据集中每个数据集的梯度（以供fgsm生成噪声）2.通过fgsm，得到对抗样本数据集3.检验fgsm攻击效果3.设定扰动量

自然卷的悲伤·2022-12-10 09:33

继PID之后的增强算法ADRC自抗扰控制算法

.ARRC简介自抗扰控制(ActiveDisturbanceRejectionControl,ADRC)是由韩京清先生于1998年正式提出，其独特之处在于它把作用于被控对象的所有不确定因素归结为“未知扰动

迷人的秋·2022-12-10 06:24

《计量经济学》复习重点（敲黑板~）

导论1.计量经济学研究步骤【8】模型设定——确定变量和数学关系式一个完整的计量经济模型包括：经济变量、待确定参数、随机扰动项（核心）估计参数——分析变量间的数量关系模型检验——检验所得结论的可靠性经济意义检验统计推断检验计量经济学检验模型预测检验模型应用

大白要努力啊·2022-12-10 04:58

李代数的求导及扰动模型

1.引言李代数的求导以及扰动模型有什么用？当然就是求导的用，但在什么情况下需要求导，在机器人领域和3d视觉领域当然是函数的变量是旋转矩阵或变换矩阵，多发生在优化问题上！

瀚文文文问问·2022-12-09 19:39

matlab中非线性误差分析方法,matlab计算方法实验指导误差分析

对数值方法的研究而言，所谓坏问题就是问题本身对扰动敏感者，反之属于好问题。通过本实验可获得一个初步体会。

菊果子·2022-12-09 19:08

MEF:分层注意模块:协作细化模块

Attention-guidedGlobal-localAdversarialLearningforDetail-preservingMulti-exposureImageFusion（注意引导的全局-局部对抗性学习

小郭同学要努力·2022-12-09 09:43

「自动控制元件及线路」8 测量元件

文章目录测量元件的作用和组成测量元件的特性静特性动特性这一章主要讲解一些关于测量元件的理论和原理，做了解即可测量元件的作用和组成作用测量元件也叫传感器测量元件的作用是将被测量按照某种规律转换成容易处理的另一种量一般来说容易处理的量是电信号在控制系统中：由于存在各种扰动

HuangZi-zi·2022-12-08 15:34

小样本学习记录————在提取特征中对抗的小样本Meta-Learning Adversarial Domain Adaptation Network for Few-Shot（MLADA）

Meta-LearningAdversarialDomainAdaptationNetworkforFew-Shot（MLADA）Meta-LearningAdversarialDomainAdaptationNetworkforFew-Shot几篇经典文献元学习对抗性领域自适应网络

云溪龙·2022-12-08 14:31

Cvae-gan: fine-grained image generation through asymmetric training论文阅读笔记

fine-grainedimagegenerationthroughasymmetrictraining推荐阅读：VAE全面理解生成模型——变分自编码器VAE从GANVAE到CVAE-GAN摘要：我们提出了变分生成对抗性网络

只会写bug的菜鸡·2022-12-08 12:15

11月份Aidlux智慧交通AI安全实战--（目标检测+安全算法）

mp.weixin.qq.com/s/xgOCqBRGnl9QasViLUozMw1.1AI对抗攻击算法介绍对抗攻击（adversarialattack）是AI安全方向的重要分支，其核心逻辑是在数据中增加一些微小扰动

LYkuaile·2022-12-08 12:12

[论文]鲁棒的对抗性强化学习

[论文]鲁棒的对抗性强化学习摘要1.简介1.1RARL综述2.背景2.1MDPs中的标准强化学习2.2两人零和折扣游戏3.鲁棒的对抗式RL3.1对抗智能体的鲁棒控制3.2提出方法:RARL结论摘要深度神经网络与快速模拟和改进的计算相结合

如果我变成回忆l·2022-12-08 09:30

se2lam翻译：基于 SE (2)-XYZ 约束的地面车辆视觉-轮速计定位与建图

超出SE(2)的运动扰动并未被忽略，而是被纳入一个新的SE(2)-XYZ约束的综合噪声项中，该约束通过图像特征测量将SE(2)位姿与三维地标相关联

SCH0·2022-12-08 08:31

【元胞自动机】基于元胞自动机模拟晶体生长附matlab代码

1内容介绍基于溶质扩散和界面能的作用,考虑成分过冷,曲率过冷,界面能各向异性和界面扰动等因素,建立了单个等轴枝晶的生长模型.采用元胞自动机(cellularautomata)方法模拟了枝晶生长,界面扰动和分枝的竞争演化

matlab科研助手·2022-12-08 08:54

Adversarial training for multi-context joint entity and relation extraction 论文笔记

Adversarialtrainingformulti-contextjointentityandrelationextractionAbstract对抗训练是一种正则化方法，通过对模型的输入增加微小而持久的扰动从而提高模型的鲁棒性

羽_羊·2022-12-08 02:25

Burg法求解AR(p)模型参数（一）自回归模型

3.2性质四、AR（p）模型4.1定义4.2AR（p）模型的平稳解4.3AR（p）模型的通解参考第一章自回归模型第一节概念一、自回归模型1.1定义在许多应用中，时序数据Xt通常可由历史数据的加权和与随机扰动的叠加来表示

非白不黑·2022-12-08 00:44

自回归模型AR(p)的python实现【案例】

目录1.AR模型2.statsmodels.tsa.ar_model3.示例：4.matplotlib查看模型预测结果1.AR模型时间序列数据通常可由历史数据的加权和与随机扰动的叠加来表示，p阶自回归模型的形式为

Noema_pku·2022-12-08 00:10

AI算法对抗攻击和防御技术综述「AI核心算法」

攻击者可以通过向良性数据中添加特定的扰动，生成对抗样本。附

九三智能控v·2022-12-07 21:29

AidLux之AI对抗防御算法

对抗扰动结构破坏主要在数据流处理的时候使用，通过一些滤波算法，噪声结构破坏算

CV_er·2022-12-07 21:55

推荐频道

对抗性扰动