对抗性扰动第26页

【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

现代启发式算法－－初步了解模拟退火算法

对应的物理准则：Metropolis准则假设在状态Xold时，系统受到某种扰动使其状态变为Xnew。与此对应，系统的能量也从E(Xold)变

Richard-Tang·2022-12-01 19:26

一致性正则化, KL散度

机器学习模型也应该对这种扰动具有鲁棒性。这通常通过最小化对原始输入的预测与对该输入的扰动版本的预测之间的差异来实现。可以是均方误差或KL散度或任何其他距离度量。

Stdleohao·2022-12-01 14:59

[半监督学习] Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and SSL

提出一种基于虚拟对抗损失的新正则化方法,虚拟对抗性损失被定义为每个输入数据点周围的条件标签分布对局部扰动的鲁棒性.与对抗训练不同,VAT方法在没有标签信息的情况下定义了对抗方向,因此适用于半监督学习.论文地址

码侯烧酒·2022-12-01 14:27

[总结] 半监督学习方法: 一致性正则化(Consistency Regularization)

许多机器学习方法中,尤其是深度学习中的神经网络,都存在几个问题:模型容易过拟合.模型在受到微小扰动(噪声)后,预测结果会受相当程度的影响.为了减少过拟合现象,典型的监督学习中会添加一个新的损失项.在半监督学习中

码侯烧酒·2022-12-01 14:26

光伏并网发电系统MATLAB Simulink仿真设计该仿真包括电池，BOOST升压电路，单相全桥逆变电路

采用PI调节方式进行闭环控制，采用定步长扰动观测法，对最大功率点进行跟踪，可以很好的提高发电效率和实现并网要求。ID:3749683952400804

「已注销」·2022-12-01 14:07

ATLAS——对抗性机器学习威胁矩阵＜简介＞

AdversarialMLThreatMatrix——对抗性机器学习威胁矩阵序言真实需求orML届魔改力作？

HENECIA_AQ·2022-12-01 11:31

【GANs】C-RNN-GAN

GANs】C-RNN-GAN:Continuousrecurrentneuralnetworkswithadversarialtraining5C-RNN-GAN5.1引言5.2C-RNN-GAN:具有对抗性训练的连续循环网络

SupV·2022-12-01 10:13

matlab模拟高斯光束波前相位分布,光束波前校正与信标研究

光束波前校正与信标研究【摘要】：大气湍流引起光波波前的随机扰动，是限制光波大气传输和天文成像分辨率的主要因素。

weixin_39829574·2022-12-01 08:13

机器学习31:深度学习模型调参技巧【转载整理】

1.博客整理：链接：模型调参：分步骤的提升模型的精度(cnn)来源：CSDN（1）数据增强技术：使用数据增强技术主要是在训练数据上增加微小的扰动或者变化，一方面可以增

小娜美要努力努力·2022-12-01 01:02

ADRC自抗扰控制HMI宏指令实现（附完整源代码）

针对PID的固有缺点，韩京清研究员提出可从4方面改进；以扩张状态观测器来估计系统总扰动，以跟踪-微分器来实现微分信号的可靠获取，以安排过渡过程来减少给定突变引起的系统大幅度超调，以非线性状态误差反馈控制来改进控制效果

RXXW_Dor·2022-12-01 00:55

Simulink永磁同步电机控制仿真系列八：使用自抗扰控制(adrc)实现速度闭环以及扰动估计

引言最近对环路进行了一些思考，我们知道对于永磁同步电机的电流环控制，往往假定电流环的控制对象是电阻和电感的串联，这样的一个系统开环响应类似于一阶惯性系统，适合使用pi控制，并且可以根据电机的定子电阻和电感设置pi参数达到较好的控制效果。但是实际上，当电机运行起来之后，dq轴之间会存在明显的耦合，更不理想的是，q轴的电压中，占主导成分的是反电动势，在一些对环路响应要求较高的场合，使用pi控制并无法实

深入浅出说电机·2022-12-01 00:54

控制系统设计专题（三）——自抗扰控制算法（下）

两种典型的ADRC算法自抗扰控制算法的核心，在于通过扩张状态观测器动态观测系统的“总扰动”，在补偿系统后，将其简化为积分器串联系统，由此，扩张状态观测器观测得到的“总扰动”补偿环节可等效于PID控制算法中的积分项作用

遥远的乌托邦·2022-12-01 00:54

一阶线性自抗扰控制的整定

摘要:线性自抗扰控制(linearactivedisturbancerejectioncontrol，LADRC)是解决系统外部不可测扰动和内部未知不确定性的一种新型控制方法。

罗伯特之技术屋·2022-12-01 00:54

BYOL论文笔记(Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning)

BootstrapYourOwnLatentANewApproachtoSelf-SupervisedLearning)一、基本架构二、BYOL实现细节数据增强：使用在SimCLR中同样的一系列数据增强，包括随机水平翻转、颜色扰动

Sunny_fairness·2022-11-30 22:15

第830期机器学习日报(2016-12-26)

机器学习日报2016-12-26从技术角度，回顾2016年语音识别的发展@专注云计算苹果公司论文《通过对抗性训练从模拟和无监督的图像来学习》@网路冷眼给深度学习入门者的Python快速教程–基础篇@专注云计算

机器学习日报·2022-11-30 16:54

深度学习系列27：VAE生成模型

训练过程中加上一些扰动，就可以变成去噪自编码器（

IE06·2022-11-30 13:35

数学建模--时间序列分析、模型预测

时间序列分析的概念与时间序列分解模型时间序列时间序列的基本概念区分时期和时点序列时期序列适用于灰色预测模型时间序列分解时间要小于1年，才能进行时间序列分解长期变动趋势T季节趋势S百度指数可以参考不规则变动（随机扰动项

nickkkkkkkkk·2022-11-30 11:33

谈谈异方差性

谈谈异方差性本文将讨论违背基本假定的另一个方面———异方差性（研究对象为随机扰动项）第一节异方差性的概念一、异方差性的实质在基本假定中，要求对所有的i(i=1,2,…,n)都有也就是说ui具有同方差性。

小高要坚强·2022-11-29 08:10

【生成对抗样本】Simple Black-Box Adversarial Attacks on Deep Neural Networks

对深度神经网络的简单黑盒对抗性攻击作者：NarodytskaN，KasiviswanathanS2017年发表在IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionWorkshops

Shall_ByeBye·2022-11-29 07:27

Simple Black-box Adversarial Attacks

Abstract我们提出了一种有趣的简单方法，用于在黑盒环境中构建对抗性图像。与白盒场景相比，构建黑盒对抗图像对查询预算有额外的限制，而有效的攻击至今仍是一个悬而未决的问题。

偷懒不学习·2022-11-29 07:23

【论文粗读】变分自编码器以及应用在域自适应

AProbabilisticU-NetforSegmentationofAmbiguousImagesUncertainty-awaredomainalignmentforanatomicalstructuresegmentation一、模糊图像的概率unet分割Unet和变分自编码器（生成网络）的一种结合，通过对潜在空间进行扰动来获得预测不确定性的能力

LANG_C_·2022-11-28 21:48

Boosting Fast Adversarial Training with Learnable Adversarial Initialization

在本文中以图像分类为重点，提出了一种基于样本的对抗性初始化来增强基于FGSM的快速AT，称为FGSM-SDI，依赖于样本的初始化由

你今天论文了吗·2022-11-28 13:59

基于C的α-β剪枝算法实现的AI五子棋游戏

源码下载http://www.byamd.xyz/hui-zong-1/对抗问题对抗问题：顾名思义，博弈双方是带有对抗性质的。博弈的任何一方都希望局面尽量对自己有利，同时局面也应该尽量令对方不利。

qiu xi sun·2022-11-28 10:59

基于α-β剪枝算法实现的AI五子棋游戏

一、对抗问题对抗问题：顾名思义，博弈双方是带有对抗性质的。博弈的任何一方都希望局面尽量对自己有利，同时局面也应该尽量令对方不利。通常这一类问题可以通过Minimax算法解决。

qq_38474815·2022-11-28 10:27

【NeurIPS2022】GENIE:高阶去噪扩散求解器

正向扩散过程会缓慢地扰动数据，而深度模型则学会逐渐去噪。合成相当于求解由学习的模型定义的微分方程(DE)。为了获得高质量的生成，求解DE需要缓慢的迭代求解器。

数据派THU·2022-11-28 07:05

对抗性补丁——day54（second）Towards-a-physical-world-adversarial-patch-for-blinding object detection models

Towards-a-physical-world-adversarial-patch-for-blindingobjectdetectionmodels1.Introduction3.Methodology3.1.Foolingobjectdetectionmodelwithadversarialpatch4.Experiments4.1.Setup4.1.1.Dataset4.1.2.Targe

qq_43537420·2022-11-28 05:48

西瓜书笔记（第六章支持向量机）

西瓜书笔记（第六章支持向量机）6.1间隔与支持向量直观上看，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“容忍”性最好.例如，由于训练集的局限性或噪声的因素

xhy.·2022-11-27 07:07

第六章支持向量机

但是这个划分超平面也是很多的，如下图所示直观上应该去找两类样本中最中间的划分超平面，因为该划分超平面对训练样本局部扰动的容忍性最好。

高自期许·2022-11-27 07:50

文本攻击textattack-＞openattack

一文本对抗攻击的定义很小的扰动，无法映射到原始输出。那么就是对抗样本，生成对抗样本的过程称为对抗攻击。

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-26 17:15

基于人工智能技术的数字内容生成AI Synthetic Media

TheFutureofSyntheticMediarosebud.ai生成的内容自从2014年GAN对抗性生成网络出现，人工智能进入了图像合成的全新时代。

shadowcz007·2022-11-26 17:14

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