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深度学习中的图像分类与对抗技术
张全新更新时间:2021-08-27 18:14:47
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随着人工智能技术在各行业的应用蓬勃发展,其已渗透社会及人们日常生活的方方面面,且在图像分类、目标识别、自然语言处理等领域显示了良好的效果和前景。但是,人工智能及其分支技术有一些特定的脆弱性,在某些场景下容易受到欺骗和攻击,若不对此采取一定措施,就有可能造成严重的后果。本书通过介绍针对图像分类的对抗技术,描述了深度神经网络被欺骗的过程,以此引出了对其脆弱性的一般攻击手段,期望能反向促进机器学习、深度学习、神经网络等领域的健康发展。本书适合高年级本科生、研究生以及对图像分类中的对抗技术感兴趣的研究人员参考。
上架时间:2020-03-30 00:00:00
出版社:北京理工大学出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
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- 参考文献
- 4.3 基于CMA的黑盒攻击方案设计
- 4.2 基于粒子群优化的对抗方法
- 4.1 基于梯度计算的对抗方法
- 第4章 三种图像分类对抗方法详解
- 3.5 智能防御
- 3.4 对抗样本生成过程实例
- 3.3 主要评价标准
- 3.2 对抗目标环境及对抗效果类型
张全新
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