对抗性扰动

TSN 论文阅读

没有把可能会干扰动作识别模型的背景帧去掉。构建模型存在困难。公开能获得的数据集无论是尺
rca_finforc·2022-11-24 18:52

【动手学深度学习】暂退法（Dropout）（PyTorch从零开始实现源代码）

目录：暂退法（Dropout）一、重新审视过拟合二、扰动的稳健性三、实践中的暂退法四、从零开始实现4.1数据和函数准备4.2定义模型参数4.3训练和测试4.4源代码五、简洁实现上一节中，我们介绍了通过惩罚权重的
旅途中的宽~·2022-11-24 16:30

机器学习（周志华） 第六章支持向量机

且应该找位于两位训练样本“正中间”的划分超平面（图中加粗的），因为该划分超平面对样本局部扰动的“容忍性”最好，即根据该平面划分
YJY131248·2022-11-24 12:42

防御。。。。

正因为如此，它们容易受到对抗性的攻击。输入图像中的小而复杂的噪声会沿着网络推理路径累积，并在网络输出中产生错误的决策。另一方面，人眼是基于物
Ruizxzx·2022-11-24 09:11

高翔orbslam_高翔《视觉SLAM十四讲》从理论到实践

3讲三维空间刚体运动旋转矩阵；实践-Eigen；旋转向量和欧拉角；四元数；类似、仿射、射影变换；实践-Eigen几何模块；可视化演示；算法第4讲李群与李代数李群李代数基础；指数与对数映射；李代数求导与扰动模型
weixin_39927144·2022-11-24 03:40

动手深度学习笔记（二十）4.6. 暂退法（Dropout）

动手深度学习笔记（二十）4.6.暂退法（Dropout）4.多层感知机4.6.暂退法（Dropout）4.6.1.重新审视过拟合4.6.2.扰动的稳健性4.6.3.实践中的暂退法4.6.4.从零开始实现
落花逐流水·2022-11-24 02:11

模糊控制——（2）模糊系统和模糊控制器

一、模糊系统模糊控制系统分类1按信号的时变特性分类（1）恒值模糊控制系统系统的指令信号为恒定值，通过模糊控制器消除外界对系统的扰动作用，使系统的输出跟踪输入的恒定值。
weixin_30590285·2022-11-24 01:14

TGRS2021:Road Segmentation for Remote Sensing ImagesUsing Adversarial Spatial Pyrami对抗性空间金字塔网络的道路分割

TGRS2022:RoadSegmentationforRemoteSensingImagesUsingAdversarialSpatialPyramidNetworks基于对抗性空间金字塔网络的遥感图像道路分割
HheeFish·2022-11-24 01:39

卷积神经网络：ResNet

出现后，学者们将卷积网络不断加深以寻求更优越的性能，然而随着网络的加深，网络却越发难以训练，一方面会产生梯度消失现象；另一方面越深的网络返回的梯度相关性会越来越差，接近于白噪声，导致梯度更新也接近于随机扰动
丁天牛·2022-11-24 00:41

李群、李代数在SLAM中的应用

文章目录李群、李代数李群、李代书与坐标变换的对应关系SE(3)上的李代数求导数左乘扰动、右乘扰动怎么选取用左or右扰动？
qq_45401419·2022-11-23 18:18

【机器学习】python实现离散点拟合曲线并求曲率半径

电网遭受扰动时，电网运行状态容易发生改变，电网响应的状态数据
Rachel MuZy·2022-11-23 15:09

空间计量经济学（2）---广义空间自回归与空间误差模型

一、广义空间自回归（SAC）1.模型形式广义空间回归模型（spatialautocorrelation，SAC）同时描述了空间实质相关和空间扰动相关，其形式是空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM
哈伦2019·2022-11-23 13:05

空间计量经济学（3）---空间杜宾模型与广义嵌套空间模型

即：式中是因变量的空间相关关系，是自变量的空间相关关系，两者可以设置为相同或不同的矩阵;是外生变量的空间自相关系数；是满足正态独立同分布的随机扰动项。杜宾
哈伦2019·2022-11-23 13:05

空间计量模型_截面数据空间计量模型空间误差模型

3.2.1模型及估计空间误差模型(spatialerrormodel，SEM)描述了空间扰动相关和空间总体相关，其形式如式(3.2.1)所示：3.2.2实例及操作本例沿用3.1.2实例并进行更进一步的探讨
weixin_39631467·2022-11-23 13:04

论文解读《Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross Pseudo Supervision》

（2）该方法将一致性强加于对同一输入图像进行不同初始化扰动的两个分割网络上。（3）实验结果表明，方法是有效的在cityscape和PASCALVOC2012上实
渔歌畅晚·2022-11-23 13:08

【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。
kaguya1004·2022-11-23 13:04

深度学习——丢弃法（笔记）

1.丢弃法（一种正则）：一个好的模型需要对输入的数据的扰动鲁棒。输入数据加入随机扰动可以防止过拟合，泛化性更好。等价于一种正则方式，在层之间加入噪音。
jbkjhji·2022-11-23 12:35

采用动态权重和概率扰动策略改进的灰狼优化算法-附代码

采用动态权重和概率扰动策略改进的灰狼优化算法文章目录采用动态权重和概率扰动策略改进的灰狼优化算法1.灰狼优化算法2.改进灰狼优化算法2.1引入权值因子2.2概率扰动策略3.实验结果4.参考文献5.Matlab
智能算法研学社（Jack旭）·2022-11-23 10:44

2022年后疫情时代下市场研报报告合集（共90份）

合集名称：2022年后疫情时代下市场研报报告合集数量：90份具体内容：【疫情下市场报告】12月海外月度观察：宽松加速退出，疫情扰动持续-20211224-华创证券-21页.pdf【疫情下市场报告】2021
Go炜·2022-11-23 05:34

Protect Privacy from Gradient Leakage Attack in Federated Learning

防御机制主要包括随机layer添加扰动，然后进行梯度补偿来减少噪声对模型准确性的影响。实验效果优于梯度裁剪、和差分隐私（添加Gaussian和Laplacian噪声）Me
柿子_@·2022-11-23 05:58

Protect Privacy from Gradient Leakage Attack in Federated Learning

防御机制主要包括随机layer添加扰动，然后进行梯度补偿来减少噪声对模型准确性的影响。实验效果优于梯度裁剪、和差分隐私（添加Gaussian和Laplacian噪声）Me
柿子_@·2022-11-23 05:28

Cross-class generative network for zero-shot learning：用于零样本学习的跨类生成网络

Accepted23December2020（InformationSciences）目录1.摘要2.思想3.创新与贡献4.跨类样本合成4.1配对选择4.2类内熵4.3跨类生成网络5.NACGN与ACGN5.1NACGN（非对抗性跨类生成网络
all-izz-well·2022-11-23 01:57

基于MATLAB控制系统辨识系列1

2.随机模型如果确定性模型收到随机扰动的影响，则可将其进一步描写为随机模型：式中：为系统随机扰动，，其结构图如如2所示。二.系统辨识的基本原理1.
ayuan0211·2022-11-23 00:32

Efficient Diffusion Models for Vision： A Survey

EfficientDiffusionModelsforVision:ASurvey论文：https://arxiv.org/abs/2210.09292摘要扩散模型（DM）在内容生成方面表现出了最先进的性能，无需对抗性训练
通街市密人有·2022-11-22 16:16

生成式对抗网络论文解读

所以从标题出发：看出几个对抗性的网络来搭建了一个生成式的网络模型。前期知识储备：
xiaoyaolangwj·2022-11-22 13:32

用CNN做电能质量扰动分类(2019-03-28)

这里主要介绍以下几点内容：1.深度学习环境的搭建2.电能质量扰动数据集的生成3.如何构建简单CNN去做分类任务。
南海金雕·2022-11-22 12:29

趋势 | 人工智能领域十大最具成长性技术展望

经调研走访了一批在新一代人工智能技术及产业方面具备领先水平和特色的龙头企业，拜访了来自于知名高校、研究机构的人工智能相关领域专家学者，系统梳理了权威智库和知名战略咨询公司的最新报告，遴选了十项最具特色的成长性技术，结论如下：对抗性神经网络对抗性神经网络是指由一个不断产生数据的神经网
人工智能学家·2022-11-22 11:51

L1,L2正则化为什么能解决过拟合

L2正则化的解都比较小，抗扰动
墨小青的程序园·2022-11-22 08:44

基于莱维飞行扰动策略的麻雀搜索算法(ISSA)附Matlab代码

仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍为了解决麻雀搜索算法存在迭代后期搜索多样性不足,容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于莱维飞行扰动策略的改进麻雀搜索算法
matlab科研助手·2022-11-22 07:47

视觉SLAM面试问题和学习资料整理

文章目录零、参考链接一、视觉SLAM面试相关问题1、李群与李代数的映射关系2、李群与李代数的扰动模型3、SIFT与SURF特征的区别4、相似变换、仿射变换、射影变换的区别5、Homograph、Essential
我是快乐的小趴菜·2022-11-22 01:24

基于联合学习和集合模型的可转移面部图像隐私保护

文章目录摘要一、介绍二、相关工作1.PcadvGAN2.对抗性例子的可转移性3.联合学习三、基于联合学习和集合模型训练的面部图像隐私保护1.基于联合学习的模型结构2.PcadvGANsever总结摘要脸部图像特征代表着重要的用户隐私问题
qq_44703968·2022-11-21 18:11

论文阅读-Exploring Frequency Adversarial Attacks for Face Forgery Detection（探索用于人脸伪造检测的频率对抗性攻击）

ExploringFrequencyAdversarialAttacksforFaceForgeryDetection会议：CVPR2022作者团队：二、动机虽然现有的人脸伪造分类器在检测伪造图像取得的性能不错，但很容易受到在像素上注入不可感知的扰动的对抗例子的攻击
完美屁桃·2022-11-21 18:23

excel计算二元线性回归_怎么看懂Excel线性回归参数

先找个数据我们这里直接选择做线性回归，在菜单栏选择数据----找到数据分析点进去后选择回归，点确定x值就是指自变量，y值就是因变量根据线性回归公式这里是多元线性回归公式，有截距项，有每个自变量的权重，还有随机扰动项在本
weixin_39648539·2022-11-21 03:56

走近足球运动·与棒球相似的体育项目·第一堂棒球课

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淄州（今淄博市）的球类游戏“蹴鞠”，后经阿拉伯人由中国传至欧洲，逐渐演变发展为现代足球。
棒球1号位·2022-11-21 00:48

Robust Physical-World Attacks on Deep Learning Visual Classification

19届lz论文：《RobustPhysical-WorldAttacksonDeepLearningVisualClassification》问题最近的研究表明，最先进的深度神经网络(DNN)容易受到对抗性示例的攻击
中南大学苹果实验室·2022-11-21 00:20

Crafting Adversarial Input Sequences for Recurrent Neural Networks

作者：19届lz论文：《CraftingAdversarialInputSequencesforRecurrentNeuralNetworks》问题对手可以制作对抗性序列来误导分类和顺序递归神经网络贡献
中南大学苹果实验室·2022-11-21 00:20

李沐动手学深度学习第四章-4.6暂退法（Dropout）

2.扰动的稳健性毕晓普的想法应用于网络的内部层提出了一个想法：在训练过程中，他们建议在计算后续层之前向网络的每一层注入噪声。因为当训练一个有多层的深层网络时，注入噪声只会在输入-输出映射上增强平滑性。
nousefully·2022-11-20 21:14

矩阵分析与应用张贤达P286 (A+δA)(x+δx)=b

因为这里的扰动指的是各个元素不确定的扰动，而不是说各个元素都乘以一个系数。如果各个元素乘以一个系数的扰动，那分析应该也就相当简单，也没有必要这么大费周章了。下面是推导的过程：
蜡笔羊驼·2022-11-20 19:49

Cross-Modal Transferable Adversarial Attacks from Images to Videos

本文研究了对抗扰动在不同模式下的可迁移性，即利用白盒图像模型上生成的对抗扰动来攻击黑盒模型。
你今天论文了吗·2022-11-20 19:10

Helper-based Adversarial Training: Reducing Excessive Margin to Achieve a Better Accuracy vs. Robust

文章研究了深度网络在对抗训练中引起的决策边界的变化，文章发现，对抗训练会导致某些对抗性的边界无端增加，从而损害准确性，基于这种现象，本文提出了一种新的的算法：Helper-basedAdversarialTraining
你今天论文了吗·2022-11-20 19:10

C&W攻击算法

C&W是一种基于优化的攻击方式，它同时兼顾高攻击准确率和低对抗扰动的两个方面。
你今天论文了吗·2022-11-20 19:39

Generating Adversarial Images in Quantized Domains

本文提出了一种有效量化对抗样本的方法，以便在空间域或者JPEG域中生成对抗样本，是以最小量化误差为目标，同时保持量化后图像的对抗性，以及最小化失真。
你今天论文了吗·2022-11-20 18:54

Deep Graph Clustering via Dual Correlation Reduction

DeepGraphClusteringviaDualCorrelationReduction一、摘要二、简介三.网络符号和问题定义图失真模块1.特征破坏2.边缘扰动3.双重信息相关性减少3.1样本级别相关性减少
友谊路夹老师·2022-11-20 17:47

开放集域适应文献阅读二

基于反向传播的开集域适应1本文贡献2方法2.1总体构想2.2训练程序2.3与现有方法的比较3小结参考文献1本文贡献提出了一种更具挑战性的不提供任何未知源样本的开放集域自适应（OSDA）.提出了一种利用对抗性训练的开放集域自适应场景的方法
iQoMo·2022-11-20 15:34

Pytorch学习笔记十六：正则化

误差=偏差+方差+噪声偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果之间的偏离程度，即刻画了学习算法的拟合能力；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；噪声：表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下届
Dear_林·2022-11-20 10:35

中原焦点团队，坚持分享1006天，坚持約练573次，2022-11-20

这次咨询我的体会有两点：1熟悉的关系，更会扰动咨询师的情绪，他谈到的事情我为他着急了。我的角色已经不是一个纯粹的咨询师，而是带点朋友的角色。这让我感到熟人不能做咨询的原因大概在这儿。
归鸿_66·2022-11-20 09:56

光伏并网/三相光伏并网/两级式三相光伏并网/LCL滤波器/扰动观察法MPPT

光伏并网/三相光伏并网/两级式三相光伏并网/LCL滤波器/扰动观察法MPPT此模型功率为10kw，接入220v三相电网，滤波器为LC型，考虑线路感抗，实则为LCL滤波器。
「已注销」·2022-11-20 07:50

如何用python进行回归分析_如何用python进行回归分析

本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合
weixin_39870664·2022-11-20 03:57

Pytorch学习笔记（深度之眼）（10）之正则化之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
liuyu进阶·2022-11-20 03:38

Geometrically Adaptive Dictionary Attack on Face Recognition

GeometricallyAdaptiveDictionaryAttackonFaceRecognition基于几何自适应字典的人脸识别攻击Abstract基于cnn的人脸识别模型虽然有了显著的性能提高，但容易受到对抗性扰动的影响
一位美女程序员·2022-11-20 01:35
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