点击下载——深度学习-对抗生成网络实战(GAN)提取码: s8vt 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。深度学习-对抗生成网络实战(GAN)课程，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知识点与整体网络模型架构
摘要 在本文中，我们提出了“对抗自编码器”(AAE)，这是一种概率自编码器，它使用最近提出的生成式对抗网络(GAN)，通过匹配自编码器的隐藏码向量的聚合后测值与任意先验分布来执行变分推理。将聚集的后验与先验匹配，可以确保从先验空间的任何部分生成有意义的样本。因此，对抗性自编码
生成对抗网络（Generative Adversarial Net,GAN）是近年来深度学习中一个十分热门的方向，卷积网络之父、深度学习元老级人物LeCun Yan就曾说过“GAN is the most interesting idea in the last 10 years in machine learning”。尤其是近两年，GAN的论文呈现井喷的趋势，GitHub上有
以下内容将分为如下几个部分： 为什么提出GAN 1 提出的背景2 大概怎么解决问题基本思想及其过程GAN的优缺点及其发展 1. 为什么提出GAN1.1 提出的背景 想要对一个事物（某种数据）有更加深刻的理解，就需要利用到生成方法：对数据的分布进行假设和对分布进行参数学习，并能够根据学
机器学习众多算法，经典如决策树，罗吉斯特回归等，以及近些年热火朝天的众多深度神经网络模型，其本质终究是分类器。2014年发表在人工智能顶会NIPS上的一篇文章《Generative Adversarial Networks》一举成名，在CV，NLP等众多领域都取得了突出性的成果。今天让我们一起来看下这一“神”算
几行代码就可以提升模型泛化能力。 参考的博客： https://zhuanlan.zhihu.com/p/91269728 有pytorch的实现，开箱即食。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/103593948 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。
条件生成对抗网络CGAN CGAN是最早使目标数据生成成为可能的GAN创新之一，可以说是最具影响力的一种。接下来，介绍CGAN的工作方式以及如何用MNIST数据集实现它的小规模版本。 CGAN原理 生成器学习为训练数据集中的每个标签生成逼真的样本，而鉴别器则学习区分真的样本-标签对与假的
目录一、实践内容及原理 一、实践内容及原理 实践内容 1.一个主动攻击实践，如ms08_067 2.一个针对浏览器的攻击，如ms11_050 3.一个针对客户端的攻击，如Adobe 4.成功应用任何一个辅助模块 以上四个小实践可不限于以上示例，并要求至少有一个是和其他所有同学不一样的。 实践原理 1.MSF攻
Towards Robust Fine-grained Recognition by Maximal Separation of Discriminative Features 通过 区分特征的最大分离 实现鲁棒的细粒度识别 文章目录 Towards Robust Fine-grained Recognition by Maximal Separation of Discriminative Features摘要1 引言2 相关研究3
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
目录《网络对抗技术》Exp4 恶意代码分析一、实践目标二、实践内容Ⅰ.系统运行监控—任务计划1.写好脚本（实际上就是命令行语句）netstat.bat，再新建一个txt文档netstatlog.txt用于接收数据2.用命令行创建一个计划任务（感觉直接创建会快一点）3.打开任务计划程序4.在常规中选择使用最高权
近日 IBM 宣布推出面向 AI 开发人员的对抗健壮性工具箱（Adversarial Robustness Toolbox）。该工具箱以开源代码库的形式发布，其中包括***代理、防御应用程序和基准测试工具，这些工具使开发人员能够将固有弹性（baked-in resilience）集成到应对对抗性***的能力中。AI 开发人员对深度神经网
近日 IBM 宣布推出面向 AI 开发人员的对抗健壮性工具箱（Adversarial Robustness Toolbox）。该工具箱以开源代码库的形式发布，其中包括***代理、防御应用程序和基准测试工具，这些工具使开发人员能够将固有弹性（baked-in resilience）集成到应对对抗性***的能力中。AI 开发人员对深度神经网
文献链接： https://arxiv.org/abs/1607.02533 摘要 现有的大多数机器学习分类器极易受到对抗样本的攻击。当前，很多对抗样本是直接将数据输入至分类器中，但是在现实中，并不能直接将图片数据输入系统，而是通过相机等传感器将信号输入系统的。本文在基于此类现实环境做出相关研究。
对抗机器学习的最新研究开始关注自主驾驶中的视觉感知，并研究了目标检测模型的对抗示例。然而在视觉感知管道中，在被称为多目标跟踪的过程中，检测到的目标必须被跟踪，以建立周围障碍物的移动轨迹。由于多目标跟踪被设计为对目标检测中的错误具有鲁棒性，它对现有的盲目针对目标检
本文为美国宾夕法尼亚州立大学（作者：Nicolas Papernot）的博士论文，共177页。 近年来，机器学习（ML）的发展使许多令人眼花缭乱的应用成为可能，例如对象识别、自主系统、安全诊断和围棋游戏。机器学习不仅是构建软件和系统的一种新范式，而且正在带来大规模的社会颠覆。人们越来越认识到M
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks 面向评估神经网络的鲁棒性 论文地址 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7958570 摘要 深度网络对于大多数的机器学习任务提供了顶尖的结果。不幸的是，深度网络容易受到对抗样本攻击：给定一个输入
清华大学的RealAI 团队15分钟解锁19款手机 刚刚，清华大学的一条重大发现，利用人脸识别技术的漏洞，“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件，引发无数网友关注。 据悉，清华大学的RealAI 团队共选取了 20 款手机，其中1款是国外的，另外19款都是我们国产的智能手机，居来自排名前五的
清华大学的RealAI 团队15分钟解锁19款手机 刚刚，清华大学的一条重大发现，利用人脸识别技术的漏洞，“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件，引发无数网友关注。 据悉，清华大学的RealAI 团队共选取了 20 款手机，其中1款是国外的，另外19款都是我们国产的智能手机，居来自排名前五的
这篇文章的主要成果： 1.提出了一种集合方法来生成对抗样本（感觉并不是本文的主要贡献，也不是特别有新意，就是把集合思想融入进了对抗样本） 2.正如论文的标题，作者深入分析了对抗样本的迁移性，并做了几何特性的分析，得出了一些比较有意思、且有点反直觉的结论。（几何部分真的太难懂了，人
Adversarial Logit Pairing Adversarial Logit Pairing we introduce enhanced defenses using a technique we call logit pairing, a method that encourages logits for pairs of examples to be similar. 本文提出了一种logit pairing方法做防御。 0. Recall 0.1 Adversa
Abstract 在对抗训练中，mini-batches 通过对抗样本进行数据增强，然后在进行训练。通常使用快速、简单的方法来生成对抗样本，目的是减少计算复杂度。然而使用单步对抗训练方法训练的模型的鲁棒性是伪性的。 本文的工作中，作者表明了使用单步对抗训练方法训练的模型会逐渐学习避免
Decision-based adversarial attacks: Reliable attacks against black-box machine learning models Decision-based adversarial attacks: Reliable attacks against black-box machine learning models 本文提出了一种boundary-based的攻击方法，本方法不需要模型的梯度信息
A. Makhzani, J. Shlens, N. Jaitly, I. Goodfellow, and B. Frey. (2015). ‘‘Adversarial autoencoders.’’ [Online] 该文提出“对抗式自动编码器”(AAE)，这是一种概率式的自动编码器，它利用新提出的生成式对抗网络(GAN)，以任意先验分布匹配自编码器隐藏码向量的后验集合来
学习目录 阿力阿哩哩：深度学习 | 学习目录zhuanlan.zhihu.com 上期我们介绍了 阿力阿哩哩：生成对抗网络 | 原理及训练过程zhuanlan.zhihu.com 同样地，我们依旧通过实验来巩固我们刚刚所学的知识点。本次实验是基于Jupyer Notebook、Anaconda Python3.7与Keras环境。数据集是
