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‖ 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
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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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
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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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
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
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
作者 | MOHD SANAD ZAKI RIZVI 编译 | VK 概述由AI生成的假新闻(神经假新闻)对于我们的社会可能是一个巨大的问题本文讨论了不同的自然语言处理方法，以开发出对神经假新闻的强大防御，包括使用GPT-2检测器模型和Grover（AllenNLP）每位数据科学专业人员都应了解什么是神经假新闻以及如何应对它介绍假新闻是当今社会关注的主要问题。它与数据驱动时代的
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2022-08-29 20:21:35
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本训练是...
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2022-08-29 20:07:40
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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
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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Y的分布一致有监督的数据下使用交叉熵作为损失：−logp(y∣x+radv;θ...
原创
2023-07-25 22:05:51
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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
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
1.背景介绍自编码器(Autoencoders)和生成对抗网络(GANs)都是深度学习领域中的重要技术，它们在图像处理、生成式模型等方面发挥着重要作用。自编码器是一种无监督学习算法，它通过学习一个编码器和解码器来压缩和解压缩数据，从而实现数据的表示和重构。生成对抗网络是一种生成式模型，它通过学习生成器和判别器来生成和判断图像的真实性。在本文中，我们将深入探讨自编码器在生成对抗网络中的作用，并揭示它
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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一、定义对抗样本：对输入增加微小扰动得到的样本。旨在增加模型损失。对抗训练：训练模型去区分样例是真实样例还是对抗样本的过程。对抗训练不仅可以提升模型对对抗样本的防御能力，还能提升对原始样本的泛化能力。二、PyTorch版的NLP对抗训练三、Tensorflow版的NLP对抗训练#! -*- coding: utf-8 -*-
import keras
import keras.backend a
作者|MOHD SANAD ZAKI RIZVI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 由AI生成的假新闻(神经假新闻)对于我们的社会可能是一个巨大的问题 本文讨论了不同的自然语言处理方法，以开发出对神经假新闻的强大防御，包括使用GPT-2检测器模型和Grover（AllenNL
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2020-06-14 12:18:00
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