Harvesting the Low-hanging Fruits: Defending Against Automated Large-Scale Cyber-Intrusions by Focus

最新推荐文章于 2020-09-12 14:09:56 发布
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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/448921

本文解析了一篇来自谷歌的研究论文，探讨了最新的技术进展及其应用。通过对论文的深入解读，为读者揭示了背后的技术原理和实现细节。
https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/45557.pdf
《Large-Scale Evolution of Image Classifiers》要点提炼
weixin_40118419的博客
10-09 385
本文提出的算法是基于遗传算法，对于网络计算资源要求较高，搜索空间是无限的。 论文要点： 种群（population）中的每个个体（individual）都是训练好的神经网络，其适应度（fitness）为该网络结构在验证机上的准确度（accuracy）。 基因编码（encoding）——将个体的结构编码成为有向图（graph）的形式。有向图有两个组成部分：一个是顶点（vertices），一个是边（edges）。有向图中的每个顶点表示神经网络中的特征图（rank-3 tensors or activation
大规模图像分类器的演化-Large-Scale Evolution of Image Classifiers-读后杂谈
silence1214的专栏
07-06 1731
答辩完也毕业了，签证正在办理之中，基本也不去学校了，这连续好几天都是早上起的晚随便吃点，下午5点左右准时开始给老婆做饭，吃了饭主动洗涮，老婆需要散步就陪着一会。好了不说这些了，说一下我最近阅读的这篇文章吧，deepmind团队的文章，文章标题已经是Large-Scale Evolution of Image Classifiers，被ICML17接受了，文章可以在arxiv上下载到。我就说一下我的感
NAS论文笔记——Large-Scale Evolution of Image Classifiers
菜到怀疑人生的博客
07-12 3654
文章目录论文工作进化算法算法过程简介基因编码变异初始化权重继承实验及其结果影响算法运行的两个超参数 论文工作 论文对进化算法进行了改动，使其可以用于NAS(神经网络架构搜索)，算法对于计算资源要求较高。算法一开始从没有任何卷积的最简单的模型开始进化，与之前看过的论文不同的是，神经网络架构没有固定的网络深度（意味着搜索空间进一步扩大，算法运行时间长） 进化算法 算法过程简介 改进的进化算法主要有...
Evolution of Image Classifiers，进化算法在神经网络结构搜索的首次尝试 | ICML 2017
晓飞的算法工程笔记
03-09 989
论文提出使用进化算法来进行神经网络结构搜索，整体搜索逻辑十分简单，结合权重继承，搜索速度很快，从实验结果来看，搜索的网络准确率挺不错的。由于论文是个比较早期的想法，所以可以有很大的改进空间，后面的很大算法也是基于这种想法进行更好的补充   来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Large-Scale Evolution of Image Classifiers 论文地址：https:/...
Large-Scale Evolution of Image Classifiers翻译
nopSled
09-12 541
摘要 事实证明，神经网络能够有效解决各类困难问题，但是设计其网络结构可能具有挑战性，即使仅针对图像分类问题也是如此。我们的目标是最大程度地减少人类的参与，因此我们采用进化算法来自动发现此类网络。尽管有大量的计算需求，但我们表明，现在可以开发出精度在去年发布的范围内的模型。具体来说，我们以前所未有的规模采用简单的进化算法来发现CIFAR-10和CIFAR-100数据集的模型，从琐碎的初始条件开始，准确度分别达到94.6％和77.0％。为此，我们使用新颖直观的变异操作来在较大的搜索空间进行搜索。我们表明，一旦进
Large-Scale Evolution of Image Classifiers论文阅读
mynodex的博客
07-20 1299
Abstract: 提出了一个大规模进化算法，减少在网络设计过程中的人为参与 明显缺陷是会产生很大的计算量 不需要预处理，整个演化过程开始之后不需要认为参与，最后会输出一个训练好的网络 具体方法： population: consist of models individual: each model worker: each computer fitness:accuracy（训练完成之后，...
Harvesting design knowledge from the Internet: high-dimensional performance tradeoff modeling for large-scale analog circuits
02-22
这份文件是一篇研究论文，标题为“从互联网上收获设计知识：大规模模拟电路的高维性能权衡建模”，发表于《IEEE交易：计算机辅助设计集成电路与系统》期刊，卷35，第1期，2016年1月。论文作者为Jun Tao、Changhai ...
Full-Duplex Energy-Harvesting Relay Networks: Capacity-Maximizing Relay Selection
01-20
In this study, we investigate the relay selection (RS) problem in full-duplex energy-harvesting (FDEH) relay networks, where the relays are wirelessly powered by harvesting a portion of the received ...
A highly efficient interface circuit for ultra-low-voltage energy harvesting
02-11
The simulation results show that the minimum input voltage could be as low as 0.15V by utilizing bulk-driven technique. Correspondingly, the voltage conversion efficiency can reach up to 80%. And the...
使用可进化的AutoML发现神经网络架构
AI科技大本营
04-11 2717
来源 | TensorFlow（公众号ID：tensorflowers）从5 亿年前非常简单的蠕虫大脑到今天的各种现代化结构，大脑经过了漫长时间的进化。人类大脑可以完成各种活动，其中许多活动都可以毫不费力地完成，例如说出视觉场景是否包含动物或建筑物对我们来说非常简单。要执行此类活动，人工神经网络则需要专家通过多年的艰苦研究进行精心设计，并且通常只能完成一种特定的任务，例如找出照片的内容、识别遗传
Paper之BigGAN：《Large Scale Gan Training For High Fidelity Natural Image Synthesis》翻译与解读
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09-30 1万+
​ Paper之BigGAN：《Large Scale Gan Training For High Fidelity Natural Image Synthesis》翻译与解读 目录 效果 Paper：《Large Scale Gan Training For High Fidelity Natural Image Synthesis》翻译与解读 ABSTRACT 1、INTRODUCTION 2、BACKGROUND 3、SCALING UP GANS 4、ANALYSIS 5
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小肥柴不是小废柴的博客
10-06 1797
论文地址：bigGAN 这篇paper还在ICLR2018的审稿当中，但是由于效果太惊艳，已经引起了广泛的讨论。 这篇介绍的GAN模型用于生成高清图像，其生成的图像质量非常高，高到可以以假乱真的程度。先来几张感受一下： 作者的工作主要体现在以下三点： ...
大规模图像检索深度特征：Large-Scale Image Retrieval with Attentive Deep Local Features
Shawn
08-21 9774
在今年CVPR的“Revisiting Oxford and Paris_ Large-Scale Image Retrieval Benchmarking”一文中，对比了当前几种比较优异的图像检索算法在landmark中的表现，其中由“Large-Scale Image Retrieval with Attentive Deep Local Features”提出的DELF特征展现出最为突出的检...
论文阅读：Large-Scale Visual Relationship Understanding
Kivee的博客
01-30 1906
Large-Scale Visual Relationship Understanding (AAAI 2019)   本文的模型分为两部分：视觉模块和语义模块。   对于视觉模块，作者认为关系的存在依赖于主语和宾语物体的存在，但反过来并不是，换句话说就是关系识别是建立在物体识别之上的，但物体识别却是独立于关系识别的。因此，作者希望能学习从物体和关系共享的视觉特征特征空间到两个独立的语义嵌入空间（...
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