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
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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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
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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# 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
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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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
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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在计算机视觉中，CNN的有监督学习广受青睐，也得到了大量的应用。但是CNN的无监督学习受关注较少。DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS(DCGAN)，可以将有监督和无监督学习连接到一起。它分为生成器G（有监督）和判别器D（无监督）的CNN网络连接到一起（文章中的生成器简写为G，判别器简写为D）
对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中，两个模块的分工判断网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（概率值大于0.5那就是
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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5.对抗防御通常包括对抗训练、基于随机的方案、去噪方法、可证明防御以及一些其他方法。5.1对抗训练对抗训练：通过与对抗样本一起训练，来尝试提高神经网络的鲁棒性。通常情况下，可视为如下定义的最大最小游戏： 其中，代表对抗代价，θ代表网络权重，x‘代表对抗输入，y代表真相标签。D(x,x')代表x和x'之间的距离指标。内部的max函数是为了找到最有效的对抗
生成式对抗网络是一种用于训练生成器模型的深度学习体系结构。GAN由两个模型组成，一个称为生成器(Generator)，另一个称为判别器(Discriminator)。顾名思义，生成器生成新样本，判别器负责对生成的样本进行真伪分类。GAN实际如何运作的？判别器模型的性能用于更新生成器和判别器本身的网络权重。生成器实际上从未看到过数据，而是根据判别器的性能不断地进行调整，更具体地说，是根据从判别器传回
微软研究人员在ICLR 2018发表了一种新的GAN（对抗网络生成）训练方法，boundary-seeking GAN（BGAN），可基于离散值训练GAN，并提高了GAN训练的稳定性。对抗生成网络首先，让我们温习一下GAN（对抗生成网络）的概念。简单来说，GAN是要生成“以假乱真”的样本。这个“以假乱真”，用形式化的语言来说，就是假定我们有一个模型G（生成网络），该模型的参数为θ，我们要找到最优的
深度学习笔记8 GANGAN网络原理简介GAN网络的优缺点收敛目标与问题典型GAN算法Cycle-GANstyle-GAN GAN网络原理简介生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成：生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器 判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的“假数据”第一阶段：固定「
E. 深度学习 — 生成式对抗网络（GAN） 之概述概述组成部分
Generator：类似 encoder无法学习 component 和 component 之间的关系Discriminator：类似 Seq2Seq 的Decoder类比
Teacher - Student伪钞制作者 - 警察Unconditional GAN基本流程：一次迭代的流程
第一步：Discrimin
