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2021李宏毅机器学习笔记--12 attack ML models

2021李宏毅机器学习笔记--12attackMLmodels摘要一、图像模型的攻击1.1原理1.2Constraint1.3参数训练1.4一个例子1.5攻击方法1.5.1FGSM(FastGradientSignMethod
guoxinxin0605·2023-01-04 09:56

李宏毅机器学习笔记(十九)——对ML模型的攻击和防御

文章目录一.背景二.对图像模型进行攻击1.基本思想2.相似度限制3.训练参数4.攻击效果与出现的原因5.更多的新型攻击方式(1).FGSM(2).OnePixelAttack6.面向纯黑箱的攻击三.对语音模型进行攻击
Unique13·2023-01-04 09:23

机器学习HW10对抗性攻击

机器学习HW10对抗性攻击一、任务描述二、算法1、FGSM2、I-FGSM3、MI-FGSM4、多种输入（DIM）评估指标三、实验1、SimpleBaseline2、MediumBaseline3、StrongBaseline4
Raphael9900·2023-01-03 09:49

中文报错ValueError: All strings must be XML compatible: Unicode or ASCII, no NULL bytes or control chara

最近在研究python生成word文档，此处利用python-docx模块，发现含有中文时报错如下：ValueError:AllstringsmustbeXMLcompatible:UnicodeorASCII
yusec·2023-01-02 14:14

对抗训练FGM等

如何进行对抗训练：https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/115458615FGSMclassFGM(object):def__init
Marshal～·2023-01-02 13:34

MMDetection config下模型配置文件解读

MMDetectionconfig下模型配置文件解读faster_rcnn_r50_fpn_1x.py配置文件#modelsettingsmodel=dict(type='FasterRCNN',#model
wuqingshan2010·2022-12-31 07:05

pytorch中faster-rcnn的一些参数详情

具体的IOU和NMS论文参考的解说很详细https://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/50458463#modelsettingsmodel=dict
米个蛋·2022-12-31 07:34

csgo服务器搭建（linux）-织音云

织音云(www.zhiyinidc.com)可为部分小型CNCS比赛提供服务器，需要请联系商务或客服1前言搭建CSGO服务器比较简单，Valve开发者社区wiki也给出了安装指导，也可以使用LinuxGSM
织音z·2022-12-30 09:55

c语言土壤墒情监测系统,土壤墒情监测系统

通讯方式灵活，可配备有线，无线(GSM/GPRS)
大庆之春·2022-12-30 07:10

新一代WCDMA基站引领技术潮流

GSM系统从1991年在欧洲开通第一个商用系统以来，历经15年的发展，从最开始没有QoS的要求
dielirui8216·2022-12-30 02:24

gmail邮箱服务常见问题以及解决方案

p=WebLoginRequiredr128sm68955pfc.141-gsmtp异常2：5.7.8UsernameandPasswordnotaccepted.Learnmoreat5.7.
liguojia1987·2022-12-29 14:07

pytorch 对抗样本_对抗训练和对抗样本 - huanghaocs的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

目前一些对抗样本生成算法：FGSM、FGMT：基于攻击者设置的对抗目标函数，利用梯度来优化原数据样本feature的值。JSMA：基于模型输入输出之间的雅可比矩阵(Jaco
城闭喧·2022-12-28 13:25

对抗网络学习-FGSM对抗样本生成

对抗样本指的是一个经过微小调整就可以让机器学习算法输出错误结果的输入样本。在图像识别中，可以理解为原来被一个卷积神经网络（CNN）分类为一个类（比如“熊猫”）的图片，经过非常细微甚至人眼无法察觉的改动后，突然被误分成另一个类（比如“长臂猿”）。为什么这样轻微的扰动可以对神经网络造成如此大的影响，业界目前的共识认为这不是过拟合的结果，而是因为输入特征维度过高和模型的线性性质导致的。深度模型本实确实是
Vampont·2022-12-28 13:54

对抗样本学习02-基于梯度的对抗样本生成算法

文章目录1.对抗样本生成原理2.实验与结果1.对抗样本生成原理使用快速梯度符号算法(FGSM:FastGradientSignMethod）生成对抗样本用原始图像初始化对抗样本，通过损失函数计算梯度，根据
七月的和弦·2022-12-28 13:24

对抗样本生成算法之FGSM算法

目录背景原理论文Explainingandharnessingadversarialexamples.这篇论文由Goodfellow等人发表在ICLR2015会议上，是对抗样本领域的经典论文。背景-对抗样本的线性解释对于线性模型，f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b，对原始样本xxx添加扰动η\etaη得到对抗样本xˉ=x+η\bar{x}=x+\etaxˉ=x+η。为确
学-evday·2022-12-28 13:20

Python+OpenCV：图像去噪（Image Denoising）

WehaveseenmanyimagesmoothingtechniqueslikeGaussianBlurring,MedianBlurringetcandtheyweregoodtosomeextentinremovingsmallquantitiesofnoise.Inthosetechniques
机器视觉001·2022-12-28 04:04

GPRS在现代远程测控中的应用

.88soft.cn/resources/resources-sms-tech-005.html一概述GPRS的英文全称为GeneralPacketRadioService，即通用分组无线业务，这种无线业务是在现有GSM
wensaint·2022-12-27 14:08

机械臂全面学习---moveit和gazebo联合仿真

1、修改XXX.moveit_config/config/ros_controllers.yaml#MoveIt-specificsimulationsettingsmoveit_sim_hw_interface
没入&浅出·2022-12-27 12:50

mcem r语言代码_R语言中EM算法估计高斯混合模型参数

EM算法leengsmile2016年9月24日EM算法本文档介绍如何在R语言中，通过EM算法，估计高斯混合模型的参数。
Shichun.Z·2022-12-24 14:45

论文那些事—NESTEROV ACCELERATED GRADIENT AND SCALEINVARIANCE FOR ADVERSARIAL ATTACKS

NESTEROVACCELERATEDGRADIENTANDSCALEINVARIANCEFORADVERSARIALATTACKS（ICRL2020,NI-FGSM,SIM）1、摘要在本文中，我们从将对抗性例子的生成作为一个优化过程的角度出发
凉茶i·2022-12-23 21:54

基于python的鲍鱼年龄预测热力图相关性分析

首先是数据：Sex,Length,Diameter,Height,Whole,Shucked,Viscera,Shell,RingsM,0.455,0.365,0.095,0.514,0.2245,0.101,0.15,15M
数学是算法的灵魂·2022-12-23 05:26

基于机器学习的鲍鱼年龄预测与数据分析热力图相关性分析

目录首先是数据：所有代码：运行结果：首先是数据：Sex,Length,Diameter,Height,Whole,Shucked,Viscera,Shell,RingsM,0.455,0.365,0.095,0.514,0.2245,0.101,0.15,15M
闫倩倩爱编程·2022-12-22 23:33

对抗机器学习论文-Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks（CW2）

TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks摘要1介绍2背景2.1威胁模型2.2攻击样本2.3距离度量2.4防御蒸馏方法介绍3攻击算法3.1L-BFGS3.2FGSM3.3JSMA3.4Deepfool4
冰羽vee9·2022-12-19 18:58

GSMA公布2019“与CTIA合作的MWC洛杉矶”的新增主题演讲嘉宾名单和最新活动进展

来自美国联邦通信委员会、英特尔公司、诺基亚、OpenTable、OrangeGroup和Refinery29的高管将加入主题演讲计划亚特兰大--(美国商业资讯)--GSMA公布了即将召开的MWC19洛杉矶的最新进展
sinat_41698914·2022-12-16 12:20

[nlp] 对抗学习 FGM, PGD到FreeLB

对抗学习总结：FGSM-＞FGM-＞PGD-＞FreeAT,YOPO-＞FreeLb-＞SMART-＞LookAhead-＞VAT_zhurui_xiaozhuzaizai的博客-CSDN博客对抗学习-
(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-12-16 10:18

OpenCV读取文件夹下的图片生成视频(mp4格式)

定义目录file='C:/Users/jmWang/Desktop/sample_data/GSM/'#图片目录output='C:/Users/jmWang/Desktop/1.mp4'importosimportcv2fromPILimportImage
XiaoMin@·2022-12-16 08:17

技术分享 | MySQL 多版本并发控制「MVCC」

MySQLInnoDB引擎事务隔离级别与并发问题本文以MySQL5.7版本为例进行说明，开始前让我们先简单复习一下InnoDB引擎下的四种隔离级别与三种并发场景下存在的问题，内容如下：二、UndoLogsMySQL
·2022-12-15 15:08

技术分享 | MySQL 多版本并发控制「MVCC」

MySQLInnoDB引擎事务隔离级别与并发问题本文以MySQL5.7版本为例进行说明，开始前让我们先简单复习一下InnoDB引擎下的四种隔离级别与三种并发场景下存在的问题，内容如下：二、UndoLogsMySQL
·2022-12-15 14:01

Talking Small: Using Eclipse Paho's MQTT on BeagleBone Black and Raspberry Pi

Thanks:http://www.eclipse.org/paho/talkingsmall/talking_small.htmlbyDjWalker-MorganHowwouldyouconnecttheinformationfromatemperaturesensoronaBeagleBoneBlacktoanLEDdisplayonaRaspberryPiandwouldyoursolut
百恼·2022-12-15 02:45

B002 - 基于嵌入式的老人定位追踪监测仪

摘要本项目设计一种可穿戴式的跌倒检测报警系统，通过水平检测模块检测水平信息，采用STC新型单片机进行实时计算、分析，判别是否发生跌倒，若判定为佩戴者跌倒则控制MCU将通过GPS模块实时获取经纬度信息，并通过GSM
小小工程员·2022-12-13 08:30

毕业设计 STM32老年人跌倒报警系统 -物联网

在上位机端可以实时的观察室内的温湿度和烟雾浓度通过ADXL345震动模块检测老人是否摔倒如果老人在家发生摔倒的事故，系统会在第一时间在上位机端进行报警，并会通过GSM模块向老人家人的手机发送求救短信源码
DD学长·2022-12-13 08:57

STM32开发实例 基于STM32单片机的老人看护系统

在上位机端可以实时的观察室内的温湿度和烟雾浓度，通过ADXL345震动模块检测老人是否摔倒，如果老人在家发生摔倒的事故，系统会在第一时间在上位机端进行报警，并会通过GSM模块向老人家人的手机发送求救短信
小常硬件·2022-12-13 08:20

对抗样本（三）FGSM

文章目录一、论文相关信息  1.论文题目  2.论文时间  3.论文文献二、论文背景及简介三、论文内容总结四、论文主要内容1、Introducttion2、ReleatedWork3、TheLinearExplanationOfAdversarialExamples4、LinearPerturbationofNon-LinearModels5、AdversarialTrainingOfLinear
Bai丁·2022-12-13 02:04

java发送at指令_如何在Java中将AT命令的输出转换为字符串？

我正在尝试读取AT命令的结果(执行该命令以从控制台对GSM调制解调器执行各种操作)。
手工耿·2022-12-12 10:58

【磨刀不误砍柴工】Simulink通过From Workspace 模块传入无限长数据进行回放

文章目录Simulink模块展示ModelSettingsMatlab脚本FromWorkspace设置结果Simulink模块展示当传输频率过大时，通常采集的数据量非常大，通常超过excel最大列，故做数据回放并没使用
Gkbytes·2022-12-11 01:46

独家解读 | 基于优化的对抗攻击：CW攻击的原理详解与代码解读

TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.03842作者：孙裕道1.引言对抗攻击的方式主要分为三大类，第一种是基于梯度迭代的攻击方式比如FGSM
人工智能前沿讲习·2022-12-11 00:26

对抗攻击常见方法汇总

算法AttackorDefense介绍FGSMWhiteAttackFGSM:1、原理详细：https://www.cnblogs.com/tangweijqxx/p/10615950.html2、参数解释详细
^码农翻身^·2022-12-11 00:26

对抗样本攻击方法总结

本文先介绍无特定目标攻击的目标函数，然后介绍FGSM、BIM、StepLL、MI-FGSM、DIM、TIM、SI-NI方法。攻击目标函数arg⁡max⁡xadvJ(xadv,y)s.t.∥xad
huitailangyz·2022-12-11 00:54

共享资源的公平性研究

theproblemofsharingresourcesfairlybetweenusersrequiresabetterscheduler.Productionjobsneedtocompleteinatimelymanner,whileallowinguserswhoaremakingsmalleradhocqueriestogetresultsbackinareasonabletime
warhorse668·2022-12-10 21:36

【NLP】一文搞懂NLP中的对抗训练

本文主要串烧了FGSM,FGM,PGD,FreeAT,YOPO,FreeLB,SMART这几种对抗训练方法，希望能使各位大佬炼出的丹药更加圆润有光泽，一颗永流传简介对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化
风度78·2022-12-10 13:17

一文搞懂NLP中的对抗训练

本文主要串烧了FGSM,FGM,PGD,FreeAT,YOPO,FreeLB,SMART这几种对抗训练方法，希望能使各位大佬炼出的丹药更加圆润有光泽，一颗永流传简介对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化
李rumor·2022-12-10 13:17

FGSM实例：利用fgsm攻击RMB识别模型

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目录一、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
自然卷的悲伤·2022-12-10 09:33

2G GSM基站的工作原理

前言：前文拆解了2GGSM手机语音通话的工作原理开始，重点关注单个终端的通信技术：语音编码、信道编码、逻辑信道、物理信道、TDMA时分多址、GMSK调制。
我叫辰辰啦·2022-12-08 13:29

图解通信原理与案例分析-16：2G GSM基站的工作原理--时分多址与无线资源管理RRM

前言：前文拆解了2GGSM手机语音通话的工作原理开始，重点关注单个终端的通信技术：语音编码、信道编码、逻辑信道、物理信道、TDMA时分多址、GMSK调制。
文火冰糖的硅基工坊·2022-12-08 13:21

物联网毕业设计 - 智能运动计步系统（物联网 嵌入式 单片机 stm32）

文章目录0前言1简介2主要器件3实现效果4设计原理4.1MAX30102模块4.2GSM模块4.3ADXL345加速度传感器5部分核心代码0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！
molodi·2022-12-07 14:25

【毕业设计】 stm32智能运动计步系统 - 物联网 嵌入式 单片机

文章目录0前言1简介2主要器件3实现效果4设计原理4.1MAX30102模块4.2GSM模块4.3ADXL345加速度传感器5部分核心代码5最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点
Mdc_stdio·2022-12-07 14:22

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

FGSM代码理解

1、from__future__importprint_function用法2、3、4、5、6、numpy库是是用python进行数值计算、矩阵运算、数据处理、数据分析的常用库，也是进一步学习pandas库的基础。7、这句的意思是将matplotlib库中的pyplot导入。Matplotlib是Python的一个绘图库，是Python中最常用的可视化工具之一，可以非常方便地创建2D图表和一些基本
嗯~啥也不会·2022-12-07 01:07

【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

具体来说，我们将使用第一种也是最流行的攻击方法之一，即快速梯度符号攻击（FGSM）来欺骗MNIST分类器。威胁模型就上下文而言，有多种类型的对抗性攻击，每种攻击者都有不同的目标和对攻击者知识的假
Foo Xu·2022-12-07 01:35
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