对抗性扰动第25页

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

L0对抗攻击JSMA的算法盘点

PaperWeekly原创·作者｜孙裕道学校｜北京邮电大学博士生研究方向｜GAN图像生成、情绪对抗样本生成引言JSMA是非常著名的对抗攻击，它第首次在对抗攻击中引入了的度量方式，度量本质上是限制输入图象中扰动像素点的个数

PaperWeekly·2022-12-07 21:22

【论文阅读】Towards Certified Robustness of Distance Metric Learning

【论文阅读】TowardsCertifiedRobustnessofDistanceMetricLearning距离度量学习的鲁棒性证明时间：2022年10月26日1.主要贡献主张在输入空间中引入对抗性边界

木桷·2022-12-07 21:50

Tsinghua:Finding Skill Neurons in Pre-trained Transformer-based Language Models

当相应的技能神经元受到扰动

等景，不如找景·2022-12-07 12:36

对抗样本生成算法-FGSM、I-FGSM、ILCM、PGD

对抗样本生成算法一、FGSM(FastGradientSignMethod)1.FGSM基本思想2.FGSM算法流程3.FGSM扰动有效性分析二、I-FGSM/BIM(IterativeFGSM)1.I-FGSM

东方旅行者·2022-12-07 12:05

slam十四讲ch4

文章目录ch4-主要内容推导+课后习题[十四讲]主要目标4.1群4.2李群与李代数4.3指数映射和对数映射4.4李代数求导与扰动模型实践：Sophus库的使用2.课后习题：ch4-主要内容推导+课后习题

A172494·2022-12-07 10:08

【信息与内容安全】实验一：对抗样本攻击实验

对抗性样本攻击实验摘要：根据PyTorch官网教程中AdversarialExampleGeneration章节内容，完整实现FastGradientSignAttack(FGSM)算法。

框架主义者·2022-12-07 01:06

pytorch 对抗样本_对抗示例生成

本教程将提高您对ML模型的安全漏洞的认识，并深入了解对抗性机器学习的热门话题。您可能会惊讶地发现，对图像添加无法察觉的扰动会导致模型性能大不相同。

Foo Xu·2022-12-07 01:35

对抗样本生成方法论文阅读笔记

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。

跟着宇哥爱数学的Camila·2022-12-07 01:04

PyTorch——实现对抗性样本生成（以MNIST为例）

运行代码from__future__importprint_functionimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasp

Yiir·2022-12-07 01:34

对抗样本生成算法之JSMA算法

目录背景算法的原理和步骤论文2016EuroS&P-TheLimitationsofDeepLearninginAdversarialSettings.背景之前的对抗样本的扰动方向都是损失函数的梯度方向

学-evday·2022-12-07 00:33

(10)stata的基本使用--短面板数据处理

但是，由于同一州不同时期之间的扰动项存在自相关，并且在使用普通稳健标准误时，默认扰动项微独立同分布，故普通稳健

小蜗笔记·2022-12-06 22:21

【优化求解】粒子群的微电网多目标优化matlab源码

1.2软件基础：智能的控制技术，是指诊断电网状态，防止供电中断，改善电能质量扰动的装置和算法。2智能电网的组成智能电网由很多部分组成，可分为：智能变电站，智能配电网，智能电能表，智能交互终端，智能

Matlab科研辅导帮·2022-12-06 19:19

BN、LN、IN、GN的区别

然而，在残差网络出现之前，网络的加深使得网络训练变得非常不稳定，甚至出现网络长时间不更新甚至不收敛的现象，同时网络对超参数比较敏感，超参数的微量扰动也会导致网络的训练轨迹完全改变。

SCU-JJkinging·2022-12-06 18:04

python足球作画

因足球运动对抗性强、战术多变、参与人数多等特点，故被称为“世界第一运动”。现代足球的前身起源于中国古代山东临淄（今淄博市）的球类游戏“蹴鞠”，后

醉蕤·2022-12-06 17:16

用二元泊松模型预测2022世界杯8强

而我们都知道，在对抗性比赛中，两队的比分是存在关联的，因为两队都会根据场上的比分形势调整策略。

JarodYv·2022-12-06 13:30

《机器学习》（西瓜书）第六章

6.1间隔与支持向量对于两类训练样本分开的超平面很多，我们需要找到对训练样本局部扰动的“容忍”性最好的那一个。对未见示例的泛化能力最强。（鲁棒性：一个系统或组织抵御或克服不利条件的能力。）

江鸟61·2022-12-05 22:19

【李宏毅机器学习特训营】作业5-迁移学习

Desc作业内容：迁移学习-对抗性训练(DomainAdversarialTraining)。datasetsourcedata:真实照片，targetdata:手画涂鸦。

成甜汁er·2022-12-05 19:03

Fast and Scalable Adversarial Training of Kernel SVM via Doubly Stochastic Gradients

基于双重随机梯度的核支持向量机快速可扩展对抗性训练本文针对核支持向量机，提出了adv-SVM，通过对抗训练来提高其对抗鲁棒性。

你今天论文了吗·2022-12-05 18:08

图像质量评估(3) -- 噪声

上面两张对比图直观地展示了噪声对图像质量的影响噪声带来的问题噪声是传输信号伴生的不规则信号扰动（fluctuations）的副产

亦枫Leonlew·2022-12-05 17:02

数据分析之利用ARMA算法对销售进行预测

这里使用ARMA（AutoRegressiveMovingAverage）算法，不仅与前P期的序列值有关，也与前q期的随机扰动有关。

lbship·2022-12-05 16:58

工具变量&两阶段最小二乘

即COV(x1,μ)≠0COV(x_1,\mu)\neq0COV(x1,μ)=0y=β0+β1x1+μy=\beta_0+\beta_1x_1+\muy=β0+β1x1+μx1x_1x1变化时，随机扰动项也会变化

qq_26430933·2022-12-05 10:41

林业GEE应用技术：森林状态监测、砍伐退化火灾监测、森林扰动监测、生理参数反演

近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。以EarthEngine（GEE）为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数

思考的小猴子·2022-12-04 17:47

监测森林扰动、火灾、砍伐退化、生理参数、植被状态

原文>>>GEE遥感云大数据在林业中的应用以EarthEngine（GEE）为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。该平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过60PB，同时依托全球上百万台超级服务器，提供足够的运算能力对这些数据进行处理。相比于ENVI等传统的遥感

吹翻书页的风·2022-12-04 17:15

林业GEE应用技术：森林状态监测、森林砍伐退化监测、森林火灾监测、森林扰动监测、森林生理参数（树高、生物量/碳储量）反演

查看原文：林业GEE应用技术：森林状态监测、砍伐退化火灾监测、森林扰动监测、生理参数反演相关推荐：农林生态专业软件模型：DSSAT、Meta分析、CASA、Biome-BGC、CENTURY、CMIP6

年华往事·2022-12-04 17:45

GEE：变化检测算法介绍，和代码（Landtrendr，Bfast，CCDC，CODED，多时间特征叠加的简图分类方法，CUSUM）遥感时间序列

Landtrendr的原理图APP（https://emaprlab.users.earthengine.app/view/lt-gee-pixel-time-series）扰动年份和最大扰动幅度运算，

_养乐多_·2022-12-04 17:38

基于未知环境下四旋飞行器运动规划应用研究（Matlab代码实现）

本文设计并编写了一种对抗性模式搜索算法来比较性能。四旋翼无人机由于具有可悬停,可垂直起降,在设计速度范围内向任意方向飞行

荔枝科研社·2022-12-04 11:00

控制理论重要概念

7.31.稳定性的概念：系统的稳定性是指一个系统在遭受扰动下偏离原来的平衡状态，但在扰动消失后，这个系统仍能够恢复到原来平衡状态的一种顽性。

AlbertZhang27·2022-12-04 11:31

ggplot2入门大全（从菜鸟到高手）

ggplot2中的mpg数据集2、ggplot2图像的三个基本构成：数据、图形属性和几何对象3、如何将变量映射到图形属性中4、如何指定不同的几何对象绘制各种各样的图形No1、在图中添加平滑曲线No2、箱线图和扰动点图

邱德勋·2022-12-04 02:38

precision与Recall

Precision指精度，意味着随机误差(RandomError)小，即方差(Variance)小，描述了实际值的扰动情况。

jenny_paofu·2022-12-04 02:30

【论文精读】Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution

目录出处贡献纹理转换器1.可学习纹理提取器（LTE）2.相关嵌入（RE）3.硬注意（HA）4.软注意（SA）跨尺度特征融合损失函数重建损失对抗性损失感知损失出处2020IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition

孤单中颤抖·2022-12-04 00:54

R3Live系列学习（四）R2Live源码阅读（2）

不得不说，我在阅读的过程当中并没有抠太多数学上的细节，没有去深入思考四元数的表述形式，李代数是求导还是扰动，公式之间结果的跳变，或是代码和公式有些地方对不上等等，更注重如何剖析整个工程，站在作者的角度去

若愚和小巧·2022-12-03 21:04

昂视智能：助推工业智造迈向新高度

与此同时，我国人口红利逐渐衰减、叠加疫情等外部因素持续扰动，促使制造业企业加速向“黑灯工厂”生产模式转型。

PIQS2021·2022-12-03 17:26

西瓜书学习笔记第6章【支持向量机】

思维导图6.1间隔与支持向量支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）直观上看，应该去找位于两类训练样本“正中间”的划分超平面，即图6.1中红色的那个，因为该划分超平面对训练样本局部扰动的

旋转的油纸伞·2022-12-03 14:01

数学建模（8）多元线性回归模型

因变量的分类回归分析三个重要作用：数据分类1.横截面数据：同一时间段内不同对象的数据2.时间序列数据同一对象不同时间内的数据3.面板数据横截面数据和时间序列数据的组合一元线性回归模型β是为了标新立异，和k、b无疑，u是扰动项变量的内生性无偏性

北白川家的氷菓·2022-12-03 12:59

数学建模笔记——最优值之我见（爬山算法，模拟退火

目录爬山问题爬山算法的流程爬山算法优缺点先提物理退火关于模拟退火1.1总论1.2主要流程1.2.1产生初始解1.2.2扰动产生新解1.2.3计算1.2.4判断1.2.4循环2013年国赛B题原题问题分析模型假设符号说明模型的建立代码爬山问题爬山问题简述

aichi_shaqima·2022-12-03 08:21

巢居

静止的城日子像无声的钟摆我们像冬眠的虫窝在自己的穴洞窗前的弯月透过光秃的枝桠洒下霜白的光平添几分薄凉最怕这样的夜扰动我心的思念好想去你的巢居共候一场花开的暖月上林稍

优逸1689·2022-12-02 14:25

竞赛trick-AWP对抗训练的即插即用实现

在竞赛中常在BERT的embedding阶段进行扰动，常使用的对抗训练有pgd,fgm,freelb等。本文主要记录awp对抗训练的即插即用实现。

nlp野指针·2022-12-02 12:29

对抗训练及其代码实现

对抗训练及其代码实现1：fgm对于输入X，正常训练得到梯度，然后给X的embeddings加一个扰动获得扰动后的梯度（扰动根据embedding的梯度计算得来），两个梯度相加更新模型。

fly_jx·2022-12-02 12:58

对抗训练的理解，以及FGM、PGD和FreeLB的详细介绍

中括号里的含义为，我们要找到一组在样本空间内、使Loss最大的的对抗样本（该对抗样本由原样本x和经过某种手段得到的扰动项r_adv共同组合得到）。

_illusion_·2022-12-02 12:57

NLP对抗训练：PyTorch、Tensorflow

一、定义对抗样本：对输入增加微小扰动得到的样本。旨在增加模型损失。对抗训练：训练模型去区分样例是真实样例还是对抗样本的过程。对抗训练不仅可以提升模型对对抗样本的防御能力，还能提升对原始样本的泛化能力。

u013250861·2022-12-02 12:27

pytorch 对抗样本_【炼丹技巧】功守道：NLP中的对抗训练 + PyTorch实

为扰动的范围空间。外部min是为了基于该攻击方式，找到最鲁棒的模型参数，也就是防御，其中D是输入样本的分布。

weixin_39918682·2022-12-02 12:27

解析NLP竞赛中的提分点-对抗训练

对抗样本可以用来攻击和防御，而对抗训练其实是“对抗”家族中防御的一种方式，其基本原理为：通过添加扰动构建对抗样本，喂入模型一同训练，提高模型遇到对抗样本时

JMXGODLZ·2022-12-02 12:25

对抗训练FGM及用pytorch实现

对抗训练通过添加扰动构建对抗样本，喂入模型一同训练，提高模型遇到对抗样本时的鲁棒性，同时一定程度也能提高模型的表现和泛化能力。

艾伦·布拉德·2022-12-02 12:55

NLP中的对抗训练（附PyTorch实现）

简单来说，它是指对于人类来说"看起来"几乎一样，但对于模型来说预测结果却完全不一样的样本，比如下面的经典例子（一只熊猫加了点扰动就被识别成了长臂猿）那么，什么样的样本才是好的对抗样本呢？

数学家是我理想·2022-12-02 12:51

隐私保护，利用不被肉眼察觉的轻微图像数据扰动。

这是在一个科技公众号看到的一个介绍，于是带着浓厚的兴趣去看了看。这是Fawkes，针对面部识别系统的隐私保护工具这代表着你再也不用担心在网上的照片被某些软件扒得干干净净，打包、分类，几毛钱一整份卖掉喂AI了。这就是来自芝加哥大学的最新研究：给照片加上一点肉眼看不出来的修改，就能让你的脸成功「隐形」。如此一来，即使你在网络上的照片被非法抓取，用这些数据训练出来的人脸模型，也无法真正成功识别你的脸。这

菜鸟的低语·2022-12-01 23:59

微软旷视人脸识别100%失灵!照片「隐身衣」,帮你保护照片隐私数据

但就是这样肉眼根本看不出来的扰动，就能100%骗过来自微软、亚马逊、旷视——全球最先进的人脸识别模型！所以意义何在？

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-01 23:28

论文翻译-Learning Deep Network Representations with Adversarially

利用对抗性正则化自编码器学习深层网络表示摘要暂时没时间整理公式，后面有时间改公式 1绪论 2准备工作 2.1自动编码器神经网络 2.2生成对抗网络 2.3网络嵌入 3途径 3.1随机生成器

An_27·2022-12-01 19:58

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