27、先进机器学习架构的能效与鲁棒性：SNNs的安全威胁与应对策略

最新推荐文章于 2025-11-09 10:13:44 发布
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#SNN # DNN # NeuroAttack

先进机器学习架构的能效与鲁棒性：SNNs的安全威胁与应对策略

在当今的机器学习领域，深度神经网络（DNNs）和脉冲神经网络（SNNs）的安全性至关重要。本文将深入探讨NeuroAttack方法的评估以及通过固有结构参数增强SNN鲁棒性的方法。

NeuroAttack方法评估
实验设置

在实验中，使用原始数据集和修改后的数据集进行推理，并记录两个数据集使目标神经元超过阈值的次数。为了实现隐蔽攻击，精心设计的触发器应使原始数据集中神经元超过阈值的次数（exceedORIGINAL）几乎为零，这样在没有输入触发器时，准确率不会显著降低。攻击需同时满足以下条件：
1. exceedORIGINAL << exceedMODIFIED
2. exceedORIGINAL << dimDATASET
3. exceedMODIFIED ≃ dimDATASET

网络 层 valmax ξ targetOUTPUTk initialV ALk finalV ALk exceedORIGINAL exceedMODIFIED
MNIST LeNet 1st Conv2D 0.3
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MIT液态神经网络（LNN）深度研究：原理、应用与未来
步子哥的博客
08-03 1682
液态神经网络（Liquid Neural Networks, LNNs）代表了人工智能领域，特别是神经网络架构设计中的一次范式转移。它从根本上挑战了传统深度学习模型依赖大规模参数和静态架构的惯例，转而寻求一种更为动态、高效且受生物神经系统启发的计算范式。LNN的核心创新在于其将神经网络的计算过程从离散的、基于时间步的更新，转变为连续的、由微分方程驱动的动态系统演化。这种转变不仅赋予了模型前所未有的适应性和鲁棒性，还使其在处理复杂的时序数据和因果推断任务时表现出色。本章节将深入剖析LNN的技术原理，从其核心的
探索前沿：人工智能知识图谱技术的现状与未来趋势
a313136031的博客
03-06 1296
本文提出多模态深度神经网络统一评估框架(MDNN-ETF)，通过23个工业级基准测试集验证，新型混合架构在能耗效率(TOPS/W)上相较传统CNN/Transformer提升4.7-12.3倍。在生物医学领域，基于几何深度学习的新型架构AlphaFold3成功预测98.7%的人类蛋白质结构，均方根偏差(RMSD)达到0.87Å。其中P为参数量(单位：百万)，D为达到基准精度所需数据量(单位：TB)，t为年份。- 裂纹检测灵敏度：99.3% (95% CI: 98.7-99.8%)
深度神经网络技术创新与跨学科应用研究
a313136031的博客
03-06 697
本文提出多模态深度神经网络统一评估框架(MDNN-ETF)，通过23个工业级基准测试集验证，新型混合架构在能耗效率(TOPS/W)上相较传统CNN/Transformer提升4.7-12.3倍。在生物医学领域，基于几何深度学习的新型架构AlphaFold3成功预测98.7%的人类蛋白质结构，均方根偏差(RMSD)达到0.87Å。针对可信AI难题，提出差分隐私联邦学习框架(DP-FedNets)，在医疗联合建模任务中实现隐私预算ε=1.2时模型AUC仅下降2.1%。
在自然对话中解释机器学习模型——通过建立一个对话式的XAI代理；保护峰值：关于尖峰神经网络对对抗性示例的可转移性和安全性；SUNet：用于全景分段的具有规模意识的统一网络；一种新型的可用于主体转移脑机
weixin_39786820的博客
09-21 572
AI论文精粹
27、高效能神经形态计算的未来展望与技术探索
rain6的博客
11-09 42
本文探讨了高能效神经形态计算的未来发展方向，涵盖脑启发计算、新兴纳米技术、系统可靠性提升以及人工神经网络（ANNs）与脉冲神经网络（SNNs）的融合。文章分析了大脑学习机制对AI算法的启发，比较了模拟与数字实现的性能差异，并讨论了如何利用神经形态系统的鲁棒性降低功耗。同时，展望了通过新型纳米器件提高集成密度和能效的潜力，以及构建容错系统和跨网络协同训练的前景，为下一代智能硬件的发展提供了理论和技术参考。
从ANN到SNN的转换：实现、原理及两种归一化方法【MINIST、实战】
qq_22841387的博客
09-15 3817
*人工神经网络（ANN）**中的神经元采用连续的激活函数，如ReLU、Sigmoid或Tanh等，激活值可以是任意实数。这种方式虽然能够实现复杂的非线性映射，但其计算能耗较高，且不具备生物神经元的事件驱动特性。**脉冲神经网络（SNN）**的工作原理与ANN有显著区别。SNN的神经元使用脉冲（spike）作为信息载体，激活方式通过离散脉冲的形式表现。每个神经元的发放过程是基于输入电压的累积，当累积的电压达到某个阈值时，神经元会“发放”脉冲信号。
[IEEE 2024] TCJA-SNN: Temporal-Channel Joint Attention for Spiking Neural Networks【文献精读、翻译】
qq_22841387的博客
07-01 1810
本文提出了 TCJA 机制，该机制创新性地重新校准了 SNN 中的时间和通道信息。具体来说，我们使用 1-D 卷积而不是通用的全连接网络来构建帧之间的相关性，从而减少计算量并提高模型性能。除了在分类任务中的出色表现外，TCJA-SNN 在图像生成任务中也表现出竞争力。据我们所知，这项研究 首次将 SNN 注意力机制应用于高层次分类和低层次生成任务 。值得注意的是，我们的方法在这两个领域都取得了最先进的性能，从而在该领域取得了显著进展。然而，插入 TCJA 仍然导致参数数量相对大幅增加。
脉冲神经网络（SNN）概览
qq_67829474的博客
11-07 4656
脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，简称SNNs）是一种模拟生物大脑神经元行为的计算模型，它通过模拟神经元发放脉冲（或称为尖峰）的方式来传递信息。与传统的人工神经网络不同，SNNs在信息处理上更加接近生物神经系统的工作方式。
计算机科学领域中，基于神经形态计算的事件驱动感知系统设计与实现
jie_kou的博客
01-17 1007
神经形态计算是一种借鉴大脑结构与功能设计的计算方式，其核心在于模拟神经元之间的信息传递机制。相比于传统计算机采用的冯·诺依曼架构，神经形态计算能够更好地适应非结构化环境中的复杂任务。事件驱动感知是指传感器只在检测到有意义的变化时才发送更新信息的一种工作机制。这种方式不仅可以减少不必要的数据传输，还能延长电池寿命。
先进机器学习架构的能效与鲁棒性：SNNs的安全威胁与应对策略
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先进机器学习架构能效与鲁棒性
08-29
本书系统探讨了先进机器学习模型在能效与鲁棒性方面的跨层优化方法，涵盖CapsNets与脉冲神经网络（SNNs）的硬件加速、量化设计、容错机制及对抗攻击防御。通过软硬件协同设计，提出多个创新框架，如FasTrCaps、...
能效与鲁棒性跨层优化
09-27
本书深入探讨了如何优化先进机器学习架构，使其在能效和鲁棒性方面达到更高水平。作者通过对特定模型如CapsNets和SNNs的研究，提出了在系统级别进行优化的框架。书中内容包括硬件设计与软件优化的结合，以及对量化、...
极简便签是一款基于现代Web技术构建的跨平台桌面应用程序_它专注于提供轻量级高效能的个人笔记与备忘管理解决方案_通过简洁直观的用户界面实现便签的快速创建编辑分类与检索_并支持.zip
01-08
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给排水燃气施工组织设计-深水港东海大桥工程
01-08
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/27ee59d7aa74 license Vue vben admin English | 中文 Introduction Vue Vben Admin is a free and open source middle and back-end template. Using the latest , , and other mainstream technology development, the out-of-the-box middle and back-end front-end solutions can also be used for learning reference. Feature State of The Art Development：Use front-end front-end technology development such as Vue3/vite2 TypeScript: Application-level JavaScript language Theming: Configurable themes International：Built-in complete internationalization program Mock Server Built-in mock data scheme Authority Built-in complete dynamic routing permission generation scheme. Component Multiple commonly used components are encapsulate...
lhccong_sql-slow-mirror_162304_1767850148034.zip
01-08
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360连接云 qconnect
01-08
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基于Windows7操作系统环境下的移动端应用开发实践项目_面向初学者的Android与iOS跨平台手机应用程序开发入门指南与实战案例资源库_旨在为开发者提供从零开始构建首个手机.zip
01-08
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jquery控制checkbox全选反选
最新发布
01-08
先看效果： https://pan.quark.cn/s/ec75559e4c64 在jQuery中，对复选框（checkbox）执行全选、反选或全不选的操作是一种常见的需求，特别是在进行用户交互设计时。 这里展示了一个基于jQuery的简单实现，其中包含了三个独立的事件处理器来完成这些功能。 以下是详细的技术要点说明：1. **prop() 与 attr() 的应用差异**： 在jQuery中，`attr()` 和 `prop()` 都可以用来获取或设置元素的属性，但它们在功能上有所区别。 `attr()` 主要用于操作HTML属性，而 `prop()` 更适用于处理DOM元素的内在属性。 针对 `checked` 属性，使用 `prop()` 是更恰当的选择，因为它不仅涉及HTML标记，还涉及到元素的状态管理。 在所提供的代码中，`prop()` 被用于修改复选框的选中状态。 2. **全选功能的实现**： `$(#allChecked).change(function() { ... })`：这个事件监听器会在 `#allChecked` 复选框的选中状态发生变化时被激活。 其内部代码 `$(#box).children(:checkbox).prop(checked, $(this).is(:checked) ? true : false)` 负责将 `#box` 元素内部所有子复选框的选中状态与 `#allChecked` 复选框保持一致。 如果 `#allChecked` 被选中，则所有子复选框都会被选中；如果 `#allChecked` 未被选中，则所有子复选框都会被取消选中。 3. **反选功能的实现**： `$(#invertChecked).change(f...
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01-08
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对抗性机器学习：构建安全与鲁棒系统的权威指南
总之，《对抗性机器学习：构建鲁棒系统的全面指南》不仅为计算机安全和机器学习领域的研究人员、从业者和学生提供了权威的学习资源，也为所有关注人工智能系统安全性与鲁棒性的技术人员提供了宝贵的理论支持与实践...
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