对抗学习课的论文

最新推荐文章于 2025-05-21 12:50:13 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JN102/article/details/94991380
面对一周一篇论文的任务，学生感到压力巨大。尽管仅需提出idea，但对于机器学习课程尚未完成的学生而言，时间紧迫。通过与同学讨论及查阅相关文献，勉强完成了introduction和related work部分。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一周写一篇论文，老师真的太看得起我们了。
虽然只是写一下idea，但是我一个连机器学习课都还没上完的人真是觉得头大。在厚着脸皮和大腿们讨论之后，又拿着老师的课程大纲找了几篇论文，但两三天时间实在不够，勉强写了一些introduction和related work就交了QAQ。
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【深度学习基础】对抗学习（Adversarial learning）
十二月的猫
11-28 4295
本系列文章，重点帮助大家理解机器学习中的各种学习包括多任务学习、联邦学习、对比学习等。今天，猫猫来讲讲对抗学习，希望可以和大家一起打开对抗学习的大门！机器学习这一技术自出现之始就以优异的性能应用于各个领域。近年来，随着机器学习的快速发展与广泛应用，这一领域更是得到前所未有的蓬勃发展。目前, 机器学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等复杂任务中取得了公认的成果，已经被广泛应用于自动驾驶、人脸识别等领域。
推荐系统中对抗性机器学习-文献综述与未来发展整理分享
lqfarmer的博客
06-18 413
对抗学习是一种机器学习技术，旨在通过提供欺骗性输入来欺骗模型。最常见的原因是导致机器学习模型出现故障。大多数机器学习技术旨在处理特定的问题集，其中从相同的统计分布（IID）生成训练和测试数据。当这些模型应用于现实世界时，对手可能会提供违反该统计假设的数据。可以安排此数据来利用特定漏洞并破坏结果。。 本资源整理了对抗学习在推荐系统中的应用最近几年的一些经典论文，分享给需要的朋友。 资源整理自网络，资源获取见源地址：https://github.com/sisinflab/adversarial-r
深度对抗学习在图像分割和超分辨率中的应用
热门推荐
沈春旭的博客
05-31 1万+
1.前言 深度学习已经在图像分类、检测、分割、高分辨率图像生成等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结果服从同样的分布。而实际上这两者存在一定的偏差，比如在测试数据上的预测准确率就通常比在训练数据上的要低，这就是过度拟合的问题。 另一个问题是深度学习
【论文推荐】了解《对抗学习》必看的6篇论文（附打包下载地址）
weixin_48294000的博客
02-28 1008
论文推荐“SFFAI139期来自美国莱斯大学的傅泳淦推荐的文章主要关注于基础研究的对抗学习领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”关注文章公众号回复"SFFAI13...
对抗学习(AL)，生成对抗网络(GAN)，强化学习，RLHF
最新发布
weixin_59234335的博客
05-21 1343
通过两个模型的相互对抗，使得生成模型（Generator）能够生成越来越逼真的数据，以欺骗判别模型。通俗的一句话进行总结就是道高一尺，魔高一丈。du贩想尽方法贩du，那缉du警在这个与du贩较量的过程中也不断提高了对处理各种贩du的手段。——在这个博弈中，一个参与者的收益是另一个参与者的损失，两者收益之和为零。在机器学习中，这通常意味着一个模型的优化目标是另一个模型的劣化。
最新最全深度对抗学习论文合集
AI_Conf的博客
01-19 294
AMiner平台（https://www.aminer.cn）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。 必读论文：https://www.aminer.cn/topic 论文集地址：https:/.
对抗样例论文学习一
下一站十字路口
12-25 737
对抗样例的主要主要思想就是在神经网络的输入端加入一个不以觉察的小扰动，但是在经过神经网络预测后造成误判。 这样的样本叫做 adversarial example（对抗样本）。 以下主要针对对抗样例的一些paper进行解读： 第一篇对抗样例文章： Christian Szegedy等人在2014年发表一篇文章，Intriguing properties of neural networks
对抗对比学习の论文
whaosoft143ai的博客
12-22 659
基础模型 （foundation models）[1]是通过在大规模未标记数据集上进行自监督预训练 （self-supervised learning）得到的，可以通过微调 （fine-tuning）迁移到广泛的下游任务。这种对抗攻击的存在驱动我们去开发鲁棒的基础模型 （robust foundation models），该模型可以在安全关键的下游任务中具有很好的泛化性 （generalization ability）和对抗鲁棒性 （adversarial robustness）。PGD生成对抗数据过程。
模式识别经典论文
02-09
近年来，深度学习结合强化学习和生成对抗网络(GAN)在模式识别上也展现出强大的潜力，推动了自动驾驶、自然语言处理和图像生成等领域的发展。 模式识别不仅在学术研究中占有重要地位，也是众多实际应用的基础，如...
斯坦福大学机器学习公开课讲义资料
11-24
4. **参考文献**：这些可能包含经典的机器学习教材、研究论文或相关网站链接，供学员进一步深入研究，如《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》、《Pattern Recognition and ...
精品干货-Python数据分析与机器学习实战人脸检测视频课程含代码全套（共36门200+节课）.zip
04-14
精品干货-Python数据分析与机器学习实战人脸检测视频课程全套，共36门200+节课，分享给大家下载学习参考。 01、python数据分析与机器学习实战 02、深度学习入门视频课程(上篇) 03、深度学习入门视频课程(下篇) 04、...
dcgan_mnist（对抗学习）
03-14
提供详细的对抗学习的python程序，并提供具体实例验证，
ICML(2020)对抗学习论文汇总
zenRRan的博客
02-11 645
点击上方，选择星标，每天给你送干货！来自 |知乎作者 |GeorgeLee地址 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/145624170编辑 |机器学习算法与...
对抗学习
weixin_39940694的博客
11-09 281
对抗学习 主体内容参考 再embending上加入一个扰动，满足扰动最大但是求解的loss还是最小。其中扰动最大在函数外部做好了，认为沿着梯度上升的方向是扰动最大方向。因为梯度下降是最好的，那上升就是破坏最严重的。 先去改变了embending的值，方法是embending+梯度上升。最后更新的时候恢复embending的值data。让正常的参数的梯度加上扰动的参数梯度。等效于加入扰动。 对pytorch训练模型三部必须操作理解更深刻。参考， loss.backward()仅仅是求解梯度。
对抗样例论文学习三
下一站十字路口
01-02 680
adversarial examples in the physical world 这是 Goodfellow 在ICLR 2017会议上的论文。 目前攻击样例，攻击者均是直接对抗图像喂给分类器，但是这个在现实世界中可能不是那么容易。所以作者模拟了通过相机捕捉的对抗图像，观察现实世界中的对抗效果。因为经过照相和打印，会对原有图像进行了些许的扰动，可能会影响攻击的效果。 作者使用谷歌Ince
对抗机器学习论文-Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks（PGD）
m0_57572083的博客
10-16 1862
对抗机器学习论文-Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks（PGD）
对抗样本论文学习：Deep Neural Networks are Easily Fooled
故事我有，我不喝酒
11-14 1730
近日看了一些对抗样本（adversarial examples）方面的论文，在这里对这些论文进行一下整理和总结。 以下仅代表个人理解，本人能力有限难免有错，还请大家给予纠正，不胜感激。欢迎一起讨论进步。 对抗样本（adversarial examples）和对抗学习（GAN）截然不同，这一概念在Szegedy et al. (2014b)中提出：对输入样本故意添加一些人无法察觉的细
对抗学习必读论文集推荐-AMiner
AI_Conf的博客
11-19 294
AMiner平台（https://www.aminer.cn）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。 必读论文：https://www.aminer.cn/topic 对抗学习是一种很新的机器学.
论文浅尝 | 用对抗学习做知识表示（NAACL2018）
开放知识图谱
01-02 1302
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1711.04071.pdf代码链接：https:// github.com/cai-lw/KBGAN  本文针对在...
基于MNIST的DCGAN对抗学习实践
在人工智能领域中，对抗学习（Adversarial Learning）已经成为一个重要的研究方向，它涉及利用对抗网络（Adversarial Networks）来生成和识别数据。本文将详细介绍dcgan_mnist这一案例，它是一个基于MNIST数据集的...
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