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對抗樣本的基本原理
對抗樣本是機器學習模型的一個有趣現象,攻擊者通過在源數據上增加人類難以通過感官辨識到的細微改變,但是卻可以讓機器學習模型接受并做出錯誤的分類決定。
兜哥帶你學安全
06月01日 17:20
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谷歌新論文發(fā)現:對抗樣本也會騙人
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清華大學團隊包攬三項冠軍,NIPS 2017對抗樣本攻防競賽總結
對抗性樣本攻防各類方法盤點
高云河
04月30日 15:46
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Goodfellow最新對抗樣本,連人類都分不清是狗是貓
意義重大
camel
02月25日 22:48
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視頻解讀 | 對抗攻擊:騙過神經網絡,改變一個像素就夠了
碰到人為偽造圖片時,神經網絡基本識別無能
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01月29日 11:10
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清華大學廖方舟:產生和防御對抗樣本的新方法 | 分享總結
對抗樣本的攻和防
楊文
01月30日 10:54
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UC 伯克利的實物對抗性樣本研究:穩(wěn)定騙過 YOLO 和 Faster R-CNN
在成功騙過分類器之后,騙過物體檢測器也不那么難
s5248
01月10日 18:42
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07月07日 15:41
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人工智能開發(fā)者
一文詳解深度神經網絡中的對抗樣本與學習
什么是對抗樣本?
AI研習社
04月24日 16:35
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OpenAI最新研究:“對抗樣本”能輕易黑掉AI系統(tǒng),如何抵御?
OpenAI發(fā)表最新研究,論述了AI安全領域的一大隱憂:“對抗樣本”,它可以輕易地讓機器學習系統(tǒng)產生誤判,這會對AI的應用實踐產生影響。
亞萌
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