参考博客有pytorch的实现，开箱即食：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91269728原理的说明更容易理解，而且覆盖的对抗训练方法更多更广更新：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103593948本博客主要是基于自己的理解过程，结合一下上面的两篇大佬的博客。关于对抗 对抗样本可以用来攻击和防御，对抗训练属于对抗样本用于防御的一种方式。
作者|王嘉宁@华师数据学院整理|NewBeeNLPh
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2022-11-13 00:07:29
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作者‖ flow 前言本文针对当下深度学习模型太大的问题进行了技术改进，首次提出了XNOR-Net的概念。文章提出二值网络的两个版本，Binary-Weight-Network及XNOR-Net，可以通过二值化神经网络的技术方法，对网络规模进行压缩，节省32倍的存储空间，进而使神经网络在便携设备上运行成为可能。并且由于浮点数权重被二值化，运算得到了约58倍的速度加成，这使得网络在CPU上
# NLP中的对抗训练
## 引言
NLP中的对抗训练（Adversarial Training）是一种常用的训练方法，用于提高自然语言处理模型的鲁棒性和性能。本文将介绍对抗训练的整体流程，并提供每个步骤所需的代码示例和注释。
## 对抗训练的流程
对抗训练的整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备用于训练的原始文
1、数据集来源中文数据集：THUCNews
THUCNews数据子集：https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码：qfud英文数据集：IMDB数据集 Sentiment Analysis
2、IMDB数据探索# 测试依赖包，TensorFlow版本
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
impo
分词模式分为：全模式、精确模式、搜索引擎模式。nlp常用技术：分词、命名实体识别、词性识别。nlp常用软件包：NLTK，gensim，jieba,stanfordcorenlp,hanlp。如何处理分词分错的情况：加载自定义字典。如何处理多个词组成的短语的情况：自定义语法规则。如何过滤掉不符合常规的词，比如标点符号：N-GRAM、TF-IDF当分词字典的词冲突,相互影响该怎么办?
调整词频和字典顺
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2023-08-16 04:46:58
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本文分享一个“万物皆可盘”的NLP对抗训练实现，只需要四行代码即可调用。盘他。最近，微软的FreeLB-Roberta [1] 靠着对抗训练 (Adversarial Training) 在GLUE榜上超越了Facebook原生的Roberta，追一科技也用到了这个方法仅凭单模型 [2] 就在CoQA榜单中超过了人类，似乎“对抗训练”一下子变成了NLP任务的一把利器。刚好笔者最近也在看这方面的内
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2021-08-20 09:43:00
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近年来，随着深度学习的日益发展和落地，对抗样本也得到了越来越多的关注。在CV领域，我们需要通过对模型的对抗攻击和防御来增强模型的稳健型，比如在自动驾驶系统中，要防止模型因为一些随机噪声就将红灯识别为绿灯。在NLP领域，类似的对抗训练也是存在的，不过NLP中的对抗训练更多是作为一种正则化手段来提高模型的泛化能力！Fast Gradient Method（FGM），它由GAN之父Goodfellow在
自然语言处理方面的研究在近几年取得了惊人的进步，深度神经网络模型已经取代了许多传统的方法。但是，当前提出的许多自然语言处理模型并不能够反映文本的多样特征。因此，许多研究者认为应该开辟新的研究方法，特别是利用近几年较为流行的对抗样本生成和防御的相关研究方法。使用对抗样本生成和防御的自然语言处理研究可以基本概括为以下三种：1. 用未察觉的扰动迷惑模型，并评价模型在这种情况下的表现；2. 有意的改变深度
深度神经网络（DNN）发展至今，已经在计算机视觉领域占据了重要地位，但是DNN在面临对抗样本攻击时鲁棒性不强的问题仍然亟待解决。所谓攻击样本，即向原始样本中添加一些人眼无法察觉的噪声，这样的噪声不会影响人类的识别，但是却很容易愚弄DNN，使其作出与正确答案完全不同的判定。试想，如果犯罪分子将人烟稀少地区的交通信号牌改为立即停车，人眼不会觉得有什么不妥，但是无人驾驶系统却会乖乖停车，那么此时车上人员
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2023-03-17 00:20:29
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本训练是...
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2022-08-29 20:07:40
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NLP几种常用的对抗训练方法 对抗训练本质是为了提高模型的鲁棒性，一般情况下在传统训练的基础上，添加了对抗训练是可以进一步提升效果的，在比赛打榜、调参时是非常重要的一个trick。对抗训练在CV领域内非常常用，那么在NLP领域如何使用呢？本文简单总结几种常用的对抗训练方法。 上施加扰动 ，得到对抗样本后用其进行训练： 公式理解：最大化扰动：挑选一个能使得模型产生更大损失（梯度较大）的扰动量，作为
原创
2022-12-22 03:16:45
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1.生成对抗网络的（GAN）的原理GAN的思想：一种二人零和博弈思想（two-player game），博弈双方的利益之和是一个常数。 就像电影《猫鼠游戏》，生成网络G可以被看做是假支票的制造者，他们试图制造假支票并且在不被发现的情况下使用，而辨别网络类似于警察，他们试图检测假支票。这个游戏中的竞争促使两个团队改进他们的方法，直到假冒品和真品都无法区分为止。生成对抗网路（GAN）分为两个部分：生成
写在前面：重温XGBoost的时候，发现很多基本的数学知识已经忘得差不多了。借温习XGBoost的机会，就重新走一遍与XGBoost沾边的那些年的高等数学与线性代数吧！泰勒公式定义：泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。基本形式：一阶泰勒展开：二阶泰勒展开：迭代形式：假设，将在处进行泰勒展开：
梯度下降法（Gradient Descend Method）在机器学习
【炼丹技巧】功守道：NLP中的对抗训练 + PyTorch实现
原创
2021-06-29 10:39:22
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引言随着人工智能的发展，越来越多深度学习框架如雨后春笋般涌现，例如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Theano 和 PaddlePaddle 等。这些基础框架提供了构建一个模型需要的基本通用工具包。但是对于 NLP 相关的任务，我们往往需要自己编写大量比较繁琐的代码，包括数据预处理和训练过程中的工具等。因此，大家通常基于 NLP 相关的深度学习框架编写自己的模型，如
一.imdb数据集下载和探索我们将使用 IMDB 数据集，其中包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。我们将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意味着它们包含相同数量的正面和负面影评。 1.数据集下载及可能出现的问题(train_data, train_labels), (test_data, test_labels)
牛客网自然语言处理（NLP）专项练习总结过拟合与欠拟合1.有助于解决模型训练过程中的过拟合问题的方法2.解决欠拟合的方法梯度消失1.下面哪些方法有助于解决深度网络的梯度消失问题激活函数1.Sigmoid、tanh和Relu机器学习算法1.k-meansEM算法SVM决策树1.决策树有哪些常用的启发函数卷积优化算法NLP相关1.LSTM2.Word2vecWord2vec是**无监督**学习wor
数据集探索IMDB数据集下载并处理 IMDB 数据集index转成文本THUCNews子集探索THUCNews子集介绍数据预处理代码 此部分依据tensorflow教程编写IMDB数据集tensorflow教程中关于IMDB 数据集介绍–包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意
预训练一般要从图像处理领域说起：可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练，在A任务上或者B任务上学会网络参数，然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数，其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化。之后我们用C任务的训练数据来训练网络，此时有两种做法，一种是浅
