简介上文说到生成对抗网络GAN能够通过训练学习到数据分布，进而生成新的样本。可是GAN的缺点是生成的图像是随机的，不能控制生成图像属于何种类别。比如数据集包含飞机、汽车和房屋等类别，原始GAN并不能在测试阶段控制输出属于哪一类。为此，研究人员提出了Conditional Generative Adversarial Network（简称CGAN），CGAN的图像生成过程是可控的。本文包含以下3个方
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2024-07-24 20:32:33
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ChatGPT提问技巧——对抗性提示
原创
2024-04-16 09:19:56
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信息网络对抗机制的攻防分析作者：周希元 引言 信息网络对抗作为信息作战的主要形式之一已获得了各国广泛地认同，一些西方国家甚至专门组建了网络作战部队，组织实施针对信息网络的对抗活动。从概念上讲，信息网络是广义的，一切能够实现信息传递与共享的软、硬件设施的集合都可以被称为信息网络。因此，信息网络并不完全等同于计算机网络，传感器网络、短波无线电台网络、电话网等都属于信息网络的范畴。本文所讨论的信息
如何无中生有是AI领域研究的重点。原有神经网络大多是对已有问题的识别和研究，例如让神经网络学会识别图片中的动物是猫还是狗，随着研究的进一步深入，目前能够做到让网络不但能识别图片中的物体，还能让它学会如何创造图片中的物体，具备”创造性“让AI技术的应用价值大大提升。在深度学习“创造性”上做出巨大贡献的是来自谷歌大脑项目组的研究员Goodfellow提出一篇名为"Generative Adversar
原创
2023-06-14 10:40:59
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感觉好厉害，由上图噪声，生成左图噪声生成右图以假乱真的图片，gan网络原理： 本弱又盗了一坨博文，不是我写的，如下：（跪膜各路大神）前面我们已经讲完了一般的深层网络，适用于图像的卷积神经网络，适用于序列的循环神经网络。但是要知道Lecun提出第一代卷积网络Lenet的时间是1998年，而循环神经网络提出的时间更早，是在1986年。这些网络在当时并没有火起来，如今随着计算能力的
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2024-01-08 16:24:46
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由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量（numeric vectors），所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习
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2024-05-20 10:50:14
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# 教你如何实现GAN对抗性神经网络
## 简介
在本文中，我将指导你如何实现GAN（Generative Adversarial Networks）对抗性神经网络。GAN是一种生成模型，包含两个互相对抗的神经网络：一个生成器和一个判别器。生成器负责生成逼真的图像，而判别器负责判断给定图像是真实的还是生成的。通过对抗训练，生成器和判别器不断提高，最终生成器可以生成接近真实图像的样本。
在下面的
原创
2023-08-15 09:24:11
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对抗性分割损失素描着色
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2021-07-16 17:24:26
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GAN对抗性神经网络开源项目
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简介
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GAN（Generative Adversarial Network）是一种非监督式学习的神经网络模型，它由两个主要组件组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成看起来真实的数据样本，而判别器的目标是区分生成器生成的样本与真实样本。通过反复训练生成器
原创
2023-08-16 13:29:55
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原创 | 文 BFT机器人摘要ABSTRACT这篇论文研究了神经网络和其他机器学习模型在错误分类对抗性示例方面的问题。对抗性示例是通过对数据中的示例应用微小但故意的扰动来生成的，导致模型输出错误答案。以往的解释主要集中在非线性和过拟合上，然而，本文提出了一种不同的观点，认为神经网络易受对抗性扰动影响的主要原因是其线性特性。这个观点得到了新的定量结果的支持，同时也首次解释了这种现象的跨架构和跨训练集
原创
2023-08-23 17:49:47
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AMiner平台由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。对抗训练（adversarial
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2024-01-05 19:56:53
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目录一、学习目标二、学习内容三、学习过程四、源码五、学习产出一、学习目标理解生成对抗网络的基本原理。掌握利用生成对抗网络生成新样本的方法。二、学习内容 fashion_mnist数据库（from keras.datasets import fashion_minist）数据集包含了10个类别的图像，分别是
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2023-10-27 11:02:21
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目录0.引入1.初窥1.1 图神经网络1.1.1 传统神经网络的不足1.1.2 图神经网络概况1.1.3 Graph Convolution Networks(GCN)1.1.4 Graph Attention Networks(GAT)1.1.5 应用1.2 图对抗攻击1.2.1 分类1.2.2 算法参考资料 0.引入由于深度神经网络强大的表示学习能力，近几年它在许多领域都取得了很大的成功，包
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2024-04-17 05:32:10
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如何无中生有是AI领域研究的重点。原有神经网络大多是对已有问题的识别和研究，例如让神经网络学会识别图片中的动物是猫还是狗，随着研究的进一步深入，目前能够做到让网络不但能识别图片中的物体，还能让它学会如何创造图片中的物体，具备”创造性“让AI技术的应用价值大大提升。在深度学习“创造性”上做出巨大贡献的是来自谷歌大脑项目组的研究员Goodfellow提出一篇名为”Generative Adversar
原创
2023-06-14 10:37:53
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PromptBench是微软研究人员设计的一个用于测量大型语言模型(llm)对对抗性提示鲁棒性的基准测试。这个的工具是理解LLM的重要一步，随着这些模，这个主题也变得越来越重要。
原创
2024-05-13 11:15:34
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GANs这种训练方式定义了一种全新的网络结构，就是生成对抗网络，也就是 GANs。根据这个名字就可以知道这个网络是由两部分组成的，第一部分是生成，第二部分是对抗。简单来说，就是有一个生成网络和一个判别网络，通过训练让两个网络相互竞争，生成网络来生成假的数据，对抗网络通过判别器去判别真伪，最后希望生成器生成的数据能够以假乱真。判别网络判别网络的结构非常简单，就是一个二分类器，结构如下:全连接(784
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2023-08-15 23:13:26
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[1406.2661] Generative Adversarial Networks (arxiv.org)读标题Generative：我们知道机器学习有俩大类： 一种是分辨模型，对一个数据怎么判断它的类别，或者预测一个实数值。 &n
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2024-01-12 02:17:32
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在前面的章节中，我们已经看到了深度学习模型在解决各种计算机视觉任务方面的强大能力。我们在不同的数据集上训练和测试多个模型。现在，我们将把注意力转向这些模型的健壮性。在本章中，我们将介绍对抗样本。对抗样本是一种输入数据，它可以显著地改变模型预测，而不被人眼注意到。由于这一事实，对抗样本可能令人担忧，特别是在安全或医疗保健领域等关键任务中。在开始考虑可能的解决方案之前，了解这些攻击是如何工作的将是有益
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2024-06-13 09:28:10
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文章目录对抗网络参考资料 对抗网络参照2013年的论文《Intriguing properties of neural networks》的论文中指出神经网络的两个特性1.神经网络中包含语义信息的部分并不是在每个独立的神经元，而是整个空间；2.神经网络学习到的从输入到输出的映射在很大程度上是不连续的。其造成的结果简单直观地用图表示如图1： 图1
2014年的《Threat of Addv
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2023-10-22 21:34:44
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GAN的全称是 Generative Adversarial Networks，中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单，其由两个网络组成，一个是生成网络G（Generator） ，另外一个是判别网络D（Discriminator）。它们的功能分别是： 生成网络G：负责生成图片，它接收一个随机的
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2024-03-01 15:39:33
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