原创:OpenAi 翻译:suntiger 1.摘要 对抗性训练为监督学习算法提供了一种正则化方法,而虚拟对抗性训练则能将监督学习算法扩展至半监督环境。然而,这两种方法都需要对输入向量的大量条目进行微...【查看原文】
“机器学习中的对抗性攻击”是一个备受关注的话题，因为它可能会对人工智能系统的安全性和可靠性造成威胁。本文将介绍机器学习中的对抗性攻击及其威胁，并探讨一些防御方法。
人工智能机器学习
xuyuelin88117 2023-03-21
不论是在社交媒体平台还是各类工作学习资料，大大小小的图像和文件水印是我们习以为常的附赠产物，在图像上叠加可见水印为解决版权问题提供了一种强有力的手段，它被用于在互联网共享时标识和保护图像版权。随着AIGC内容快速且大批量的产生，可见水印同样在其从传播过程中发挥着重要的作用。而基于技术发展相辅相成的规律，自水印出现之后，水印去除技术也进入图像处理领域研究者的视野，以对抗性的方式加强可见水印的鲁棒性。直至现在，研究如何有效移除水印为发明更强大的图像水印技术提供了线索，近年来已经吸引了越来越多的研究兴趣。水印去
AIGC
合合信息 2024-08-29
作者：大森林 | 来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf和代码链接添加微信：cv3d008 备注：BEV，拉你入BEV群。文末附行业细分群摘要作为一种主要的AI技术，深度学习已经成功地解决了大量的2D视觉任务。最近，在3D点云方面，深度学习正在变得越来越流行，用于解决这个领域的各种任务。尽管已经取得了显著的成就，但深度学习算法很容易受到对抗性攻击。这些攻击几乎是人眼无法察觉到的，但却可以在测试和部署阶段轻易欺骗的深度神经网络。为支持未来的研究，本综述总结了目前在点云分类方面
编程深度学习
3D视觉工坊 2024-01-02
问：在你的证词中，你描述了人工智能技术面临的两个主要威胁：一个是欺骗，这是不言自明的。答：我们没有广泛地看到这一点，但它已经发生了。我们正在讨论突破极限，并添加人工智能支持的功能，以改善维护和运营智能等，这都…
人工智能
中国指挥与控制学会 2023-06-04
本文将深入探讨对抗性样本在人工智能技术领域的意义、生成方法以及应对策略。基于梯度的方法利用模型的梯度信息，通过对输入数据进行微小扰动或修改，使得模型输出发生错误。同时，对抗性样本的研究也推动了人工智能领域的发…
王旭妍爱生活 2023-07-27
颜值、影像、耐用是线下手机的最大公约数。
雷科技 2024-11-07
在OpenAI发展早期，就有研究机器人的计划。
创头条 2024-11-07
品牌播客成企业营销新趋势，带来品牌传播、定位转型和人才培养等多维度收益。
播客志 2024-11-07
品牌冠名话题综艺就像打七伤拳
刀客Doc 2024-11-07
婚前教高嫁，婚后教挽回。
趣解商业 2024-11-07
快手加码AI创作。
新言财经 2024-11-07
UGG未来的增长信心在哪里？
品牌数读 2024-11-07
奢侈品盯上了健身房
体育产业生态圈 2024-11-07
高端、小众新能源车齐曝光。
电车通 2024-11-07
逼疯运维的系统自动更新
CSDN 2024-11-07
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