随机线性插值提高神经网络的健壮性

最新推荐文章于 2023-09-16 02:28:29 发布
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本文介绍如何通过Python和TensorFlow进行初级的机器学习项目，包括数据预处理、模型构建和训练过程。适合初学者理解神经网络基础。
基于神经网络的装弹机器人伺服控制研究.pdf
09-25
仿真结果表明，所提出的神经网络PID控制策略对于提升伺服电机响应速度具有明显效果，而五次多项式插值方法则显著提高了装弹机器人的平稳运行和关节精确转向能力。实验结果验证了该控制策略在减少启动和停止时的冲击...
神经网络中健壮性的原因
02-15
计算神经网络的鲁棒性 该存储库的代码衡量了几个神经网络对对抗性示例的鲁棒性。 它使用以下几篇论文的研究和代码： Akhilan Boopathy，Tui-Wei Weng，Pin-Yu Chen，刘思佳和Luca Daniel，“ CNN-Cert：证明卷积神经网络鲁棒性的有效框架”，AAAI2019。其代码可在 Nicholas Carlini和David Wagner，“迈向评估神经网络的鲁棒性”，IEEE安全与隐私研讨会，2017年。他们的代码可以在找到。 Chen，J。，密歇根州，乔丹，密歇根州，温赖特市，2019年。Hopskipjumpattack：一种基于查询的高效决策攻击。 可以在找到其代码。 Madry，A.，Makelov，A.，Schmidt，L.，Tsipras，D.，Vladu，A.，2017年。建立对抗对抗攻击的深度学习模型。 他们的代码可以在找到。
深度篇—— CNN 卷积神经网络(三) 关于 ROI pooling 和 ROI Align 与 插值
天下所弃，不过其纪。世间事，在人，在志。
02-09 2965
返回主目录 返回 CNN 卷积神经网络目录 上一章：深度篇—— CNN 卷积神经网络(二)细说 池化(pooling) 与 反池化(unpooling) 下一章：深度篇—— CNN 卷积神经网络(四)使用tf cnn 进行 mnist 手写数字 代码演示项目 本小节，细说 关于 ROI 与 插值 三. 关于 ROI 1. ROI pooling (Region ...
厉害了！MIT与FAIR提出「mixup」，利用数据和标签的随机线性插值提高神经网络的健壮性
雷克世界
10-31 943
图：pixabay 原文来源：arXiv 作者：MIT、FAIR 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀 近日，麻省理工学院（MIT）与Facebook人工智能研究院（FAIR）联合发表了一篇题为《mixup：超越经验风险最小化》（mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION）的论文，他们提出了一种能够构建虚拟训练样本的方法——
MIT与FAIR提出「mixup」，利用数据和标签的随机线性插值提高神经网络的健壮性
yunxinan的专栏
11-03 431
省理工学院（MIT）与Facebook人工智能研究院（FAIR）联合发表了一篇题为《mixup：超越经验风险最小化》（mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION）的论文，他们提出了一种能够构建虚拟训练样本的方法——mixup，提高了神经网络的健壮性。我们一起来看一看他们是如何做到的。 省理工学院（MIT）与Facebook人工智能研究院（FAIR）联合发表了
基于神经网络彩色图像插值研究-附Matlab程序
m0_70745318的博客
11-29 1024
本博文主要开展了基于神经网络的彩色图像插值研究，提供相关Matlab代码，可私信博主获取。 彩色图像插值是通过估算相邻像素来估计缺失的颜色分量的过程，数字相机通过色彩过滤阵列( Color Filter Array，CFA)生成全彩图像。为了降低数字相机拍摄彩色图像的成本，通常用单电荷耦合器(CCD)来代替三电荷耦合器。由于CFA是由光谱选择滤波器按照某种模式排列组成的，所以每个像素传感器仅对于基色分量中的一个颜色分量敏感。由数字相机拍摄的彩色图像由CFA编码形成，通过插值操作产生全色彩图像。
深度学习源码剖析：使用双线性插值方式初始化神经网络的可训练参数
jiongnima的博客
11-20 1万+
双线性插值方法在初始化神经网络的可训练参数，Mask R-CNN和deeplab中都有使用，在本篇博客中，笔者分别借用c++和python的两种源码，与大家分享双线性插值在初始化神经网络可训练参数方面的原理，欢迎阅读与分享。
【高精度线性插值】：FPGA项目实战中的Verilog实现技巧
高精度线性插值作为数字信号处理领域的一项基础技术，主要用于在两个已知数据点之间估算未知值。它涉及数学概念如线性方程、插值点以及近似误差等。在深入探讨Verilog实现之前，理解线性插值的数学模型和基础理论至...
随机干扰函数原理讲解（附代码示例） Randomized Ensembles of Observation Functions for Control
AI天才研究院
09-16 2307
自从深度学习和强化学习的兴起以来，基于模型的强化学习方法已经得到了广泛关注。但这些模型往往难以直接用于控制非线性系统（比如飞机、汽车等），因此需要将控制系统建模成一个线性动态系统，再利用线性控制知识对其进行仿真。然而，仿真是不精确的，在保证系统稳态的情况下，仍然存在控制系统收敛到较差状态的问题。随机干扰函数（Randomized Observation Function, ROF）便是一种可以解决此类问题的方法。ROF采用多个不同目标函数的输出作为当前状态的输入，并用这些输出集成得到一个混合的输入。
《机器学习》读书笔记，第四章人工神经网络
miangangzhen的博客
04-29 4121
人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)提供了一种普遍而实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。 像反向传播(BACKPROPAGATION)这样的算法，使用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由输入-输出对组成的训练结合。 ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功地应用到很多领域，例如视觉场景分析(interpreting visua
神经网络：MLP与RBF网络的深入解析
# 神经网络：MLP与RBF网络的深入解析 ## 1. 多层感知器（MLP）网络特性 ### 1.1 MLP网络的优缺点 MLP网络具有以下特性： |特性|描述| | ---- | ---- | |近似精度|具有较高的近似精度，可解释为高信息压缩能力，但...
基于Matlab的BP神经网络分段插值仿真
兔美酱
03-18 3727
CORDIC也许是最值得研究的硬件实现技术了，但是却又很难被实现：它的优势就是同样的硬件可以被实现为多种函数，但是性能却非常不好。High-order polynomial approximation可以给予很低的误差实现，但是这普遍不适合硬件实现。一种很有成效的方法是table-driven方法，但是如果表很大将会带来很大的开销。 给出一种现在使用最广泛的方法，很明显对于FPGA来说这是一种当
matlab 径向基插值,Matlab如何使用RBF神经网络插值
weixin_30854435的博客
03-16 885
题目要求：已知三列数据保存在wii11.txt中，如下(实际数据很多，这里只是其中一小部分)38.68147542 97.27365527 4650.12433738.68148031 97.27364728 4650.28570638.68148407 97.27363961 4650.5236938.68148...
【数学和算法】插值方法
u011754972的博客
07-13 1088
直接参考下面这篇博客，很详细 数学建模准备 插值（拉格朗日多项式插值，牛顿多项式插值，分段线性插值，分段三次样条插值，分段三次Hermite插值）
随机变量序列 收敛 检验 matlab,利用MATLAB验证样条插值的收敛性
weixin_30895121的博客
03-27 4631
问题提出多项式插值是不收敛的，即插值的节点多，效果不一定就好。对样条函数插值又如何呢？理论上证明样条插值的收敛性是比较困难的，但通过本实验可以验证这一理论结果。.实验内容请按一定的规则分别选择等距或者非等距的插值节点，并不断增加插值节点的个数。考虑实验2.1中的函数或选择其他你有兴趣的函数。(中函数)。实验要求(1)随节点个数增加，比较被逼近函数和样条插值函数误差的变化情况。分析所得结果并与拉格朗...
随机数据扩充
07-14 7279
蒙特卡洛模拟中经常需要生成大量满足要求分布的数据，一般有两种方法：已知分布参数情况下，直接生成大量满足要求分布的数据；已知分布形式情况下，由少量数据生成大量数据，也可称为扩充加密。本文从一维到二维，分别探讨了通过少量数据生成同分布大量数据的算法，最后给出了Matlab代码供感兴趣的朋友尝试。
基于神经网络多项式插值的图像超分辨重构研究-附Matlab代码
m0_70745318的博客
11-28 2029
本博文主要分析了最近邻域插值法、双线性插值法、双三次插值法(Keys’插值)等理论，并给出了神经网络多项式插值原理。开展了基于神经网络双线性插值实验验证、基于神经网络Keys’插值(双三次Bicubic)实验验证，以及基于神经网络三次样条插值(Cubic spline interpolation)实验验证。实验结果全由Matlab代码实现，可私信博主获取。
插值算法（一）：各种插值方…
GeoTechMAN's Zone
01-25 2万+
原文地址：插值算法（一）：各种插值方法比较作者：稻草人 整体拟合法 局部拟合法 确定性 随机性 确定性 随机性 趋势面（非精确） 回归（非精确） 泰森（精确） 密度估算（非精确） 反距离权重（精确） 薄板样条（精确） 克里金（精确） 整体拟合利用现有的所有已知点来估算未知点的值。 局部插值使用已知点的样本来估算位置点的值
常用的插值函数
热门推荐
JohnHany的黑板
05-02 2万+
/*学校的数值分析课程正在讲插值函数，就趁着五一总结一下我所知道的常用的插值函数。每种插值方法都配有图片样例和OpenGL实现代码*/ /*目前由于时间和精力的原因，暂时缺少B-样条和NURBS样条的样例和代码，以后会找时间补上~*/        据维基百科，科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更
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