机器学习和生成对抗网络在航天故障分析中的应用,西安电子科技大学空间科学与技术学院
机器学习和生成对抗网络在航天故障分析中的应用,西安电子科技大学空间科学与技术学院
融合对抗主动学习的网络安全知识三元组抽取.docx
生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。它启发自博弈论中的二人零和博弈(two-player game),两位博弈方分别由生成模型...
Lichao Sun and Yingtong Dou and Carl Yang and Ji Wang and Philip S. Yu and Bo Li,Adversarial Attack and Defense on Graph Data: A Survey.arXiv:1812.10528 阅读更多,欢迎关注公众号:论文收割机(paper_...
深度增强学习算法的PyTorch实现(策略梯度/生成对抗模仿学习)
深度学习-对抗生成网络实战(GAN)课程,全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法,通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构,从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。提供课程所需全部数据...
基于冗余信息压缩的深度学习对抗样本防御方案.pdf
生成对抗网络(GAN)数据回归预测,GAN回归预测,多输入单输出模型(Matlab完整源码和数据) 生成对抗网络(GAN)数据回归预测,GAN回归预测,多输入单输出模型(Matlab完整源码和数据) 生成对抗网络(GAN)数据回归预测,...
对抗性鲁棒性工具箱(ART)-用于机器学习安全性的Python库-逃避,中毒,提取,推理对抗性鲁棒性工具箱(ART)v1.3中文README请按此处对抗性鲁棒性工具箱(ART)是用于机器学习安全性的Python库。 ART提供了使开发...
大学深度学习论文提交,描述了生成模型G,判别模型D
近年来,随着硬件基础以及算法能力的显著提高,以深度学习模型为代表的机器学习技术得到了学术界和工业界的广泛关注。由于出色的特征表示能力和数据拟合能力,深度学习模型已经席卷机器学习应用的各个子...
混合对抗逆强化学习 袁明奇,潘孟on,陈怡和曹琦 混合对抗逆强化学习(HAIRL)是一种无模型,一阶段,GA方式和好奇心驱动的超越演示者逆强化学习(IRL)算法。 如果您发现此存储库在您的研究中很有用,请引用以下...
内含数据集、预训练模型、dockerfile可快速构建环境
联邦学习本身 “联邦学习” 实际上是一种加密的分布式机器学习技术,参与各方可以在不披露底层数据和底层数据的加密(混淆)形态的前提下共建模型。 如果机构之间的数据无法互通,一家企业一家机构数据量有限,或者...
Tensorflow实现生成对抗模仿学习Generative Adversarial Imitation Learning
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深度学习生成式对抗网络综述.pdf
目录 1. 了解对手 1. 1 攻击目标(Goal) 1. 2 知识储备(Knowledge) 1.3 能力限制(Capability) 1.4 攻击策略(Strategy) 2. 学会主动 2.1 躲避攻击(Evasion ...现在的模式识别技术(Pattern Recogniti
基于深度学习的验证码破解、对抗与反对抗python实现源码(Jupyter运行)带项目说明.zip 什么是对抗样本 Christian Szegedy等人在ICLR2014发表的论文中,他们提出了对抗样本(Adversarial examples)的概念,即在数据...
面向网络空间防御的对抗机器学习研究综述.docx
将迁移学习和GAN生成对抗网络结合的一篇论述。
GAN对抗生成网络实例
模型压缩的数学优化算法 和深度神经网络中的对抗性学习.pdf
对抗样本的攻击主要分为无特定目标攻击(即只要求分类器对对抗样本错误分类,而不特定要求错误分类到哪一类)和特定目标攻击(即要求分类器将对抗样本错误分类到特定类别)。 本文先介绍无特定目标攻击的目标函数,...