基于自监督对比学习的深度神经网络对抗鲁棒性提升.pdf
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基于GAN深度学习生成对抗网络进行行人重识别python源码+项目说明+介绍PPT+实验报告.zip基于GAN深度学习生成对抗网络进行行人重识别python源码+项目说明+介绍PPT+实验报告.zip基于GAN深度学习生成对抗网络进行行人重...
1.背景介绍 图像分类是计算机视觉领域中的一个核心问题，它涉及到将图像中的对象或场景进行...为了解决这些问题，研究者们在生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)和自监督学习(Self-supervised ...
这篇文章将涵盖两个热门的深度学习技术：迁移学习(Transfer Learning)和生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)。我们将讨论这两种技术的背景、核心概念、算法原理以及实际应用。 迁移学习是一种在...
最近,新的研究工作利用生成对抗网络技术和强化学习技术等分别对这些问题进行改进,并在观察机制、多智能体系统等方面对GAIL进行了拓展。本文综述了这些有代表性的工作,并探讨这类算法未来的发展趋势,最后进行了总结。
随着深度学习的迅速发展，生成对抗网络（GANs）作为一种强大的生成模型，正逐步改变着计算机视觉、自然语言处理以及诸多相关领域的研究与应用格局。为了平衡生成器和判别器的训练过程，研究者还提出了如WGAN...
推荐项目：JustTrustMePlus - 深度学习安全与对抗性样本研究 项目地址:https://gitcode.com/langgithub/JustTrustMePlus JustTrustMePlus 是一个专注于深度学习模型安全性与对抗性样本的研究项目。它提供了丰富的...
第一个式子为判别器的损失...由于判别器（警察）鉴别真伪的能力随着训练次数的增加越来越高，生成器就要与之“对抗”，生成器就要相应地提高“造假”技术，来迷惑判别器。第二个式子为第一个式子的第二项，含义相同...
对抗机器学习问题评估与实施该存储库包含与计算机安全课程项目有关的对抗机器学习主题的所有代码和材料。Conda-Navigator GUI启动一旦安装了Conda，请从终端输入： $ anaconda-navigator然后，GUI启动： 现在，您...
迁移学习和生成对抗网络(GAN)是两种非常有效的深度学习技术，它们各自在不同的领域取得了显著的成果。迁移学习主要解决了在有限数据集上进行学习的问题，而生成对抗网络则在图像生成和图像翻译等领域取得了显著的...
深度生成对抗网络(Deep Convolutional GANs，DCGANs)是一种用于生成图像和其他类型数据的深度学习模型。它们在图像生成和图像到图像的转换任务中取得了显著的成果。然而，训练生成对抗网络可能会遇到一些挑战，例如...
深度学习系统在许多任务中表现出色。但研究表明，如果在原有输入上叠加一个很小的恶意噪声，其效果就会受到严重影响。这种恶意样本被称为对抗样本。针对此前对抗样本生成方法在威胁模型下考虑的不足，本文提出了一种...
黑盒威胁模型下深度学习对抗样本的生成.pdf
深度学习的关键技术：生成对抗网络 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)是近年来深度学习领域最重要的突破性进展之一。GANs是由Ian Goodfellow等人在...
深入解析Darknet_Captcha：对抗性机器学习的实战应用 项目地址:https://gitcode.com/nickliqian/darknet_captcha 项目简介 Darknet_Captcha 是一个基于 Darknet 框架实现的验证码生成与识别系统，它结合了深度学习的...
分享课程——深度学习-对抗生成网络实战(GAN)；对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；2.源码复现解读；3.项目实战应用。 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...
对抗训练及其代码实现
标签： 自然语言处理
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。 代码实现 import torch class FGM():...
网安（黑客红蓝对抗）所有方向的学习路线蓝队一般会采用针对目标单位的从业人员，以及目标系统所在网络内的软件、硬件设备同时执行多角度、全方位、对抗性的混合式模拟攻击手段；通过技术手段实现系统提权、控制业务...
探索对抗性机器学习：Awesome Adversarial Machine Learning 项目地址:https://gitcode.com/yenchenlin/awesome-adversarial-machine-learning 在当今AI领域中，对抗性机器学习（Adversarial Machine Learning）正...
图对抗攻击 在信贷领域，结合贷款人的金钱交易来评估他的信用情况，人与人的交易记录就是用图来表示。 对于图来说，特征往往是离散的（例如图的结构特征，一条边要么存在，要么不存在）。 对于图来说，很难定义图上...
针对深度学习模型的这种对抗攻击，限制了深度学习的成功在更广泛领域的应用。本节中，我们将介绍对抗攻击 (Adversarial Attack) 的基本概念，并使用 PyTorch 实现对抗攻击生成可欺骗神经网络的图像。
利用GAN的思想，进行数字对抗样本生成，以LeNet作为图像分类模型，LeNet是一个小型的神经网络结构，仅包含两层卷积层、两个池化层以及三层全连接。该轻量级网络能快速、占内存小、高精确度的解决复杂度比较低的问题...
DCGAN 1.网络结构图： D网络： 以上是网络结构示意图 以下是程序的目录结构，下面的图片就是我训练时生成的图片了，代码看到上去很简单。...下面是主要的一些文件用途和作用: main.py: 主程序，主要是参数配置 ...
基于对抗性样本的深度学习算法可靠性评估研究.pdf
视觉空间与语义空间相互生成并利用循环一致损失 Generative Dual Adversarial Network for Generalized Zero-shot Learning Generative Model with Semantic Embedding and Integrated Classifier for ...
The Roadmap to Learn Generative Adversarial Networks (GANs)
生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据...
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