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  • 针对这一难题,本文提出了一种基于生成对抗网络的数据增强方法,并将其应用于解决由于数据匮乏,神经网络难以训练的问题.实验结果表明,合成的数据和真实的数据相比既具有语义上的相似性,同时又能呈现出文本上的...
  • 作为样本生成的重要方法之一,生成式对抗网络(GAN)可以根据任意给定数据集中的数据分布生成样本,但它在实际的训练过程中存在生成样本纹理模糊、训练过程不稳定以及模式坍塌等问题.针对以上问题,在深度卷积生成式对抗...
  • 开始:边界平衡生成对抗网络 这是关于边界均衡生成对抗网络的论文的实现 。 依存关系 Python 3+ 麻木 张量流 tqdm h5py scipy(可选) 什么是边界均衡生成对抗网络? 与标准的生成对抗网络,边界平衡生成对抗...
  • 该存储库包含ARES (安全性稳健性评估)代码,这是一个用于进行对抗性机器学习研究的Python库,致力于正确,全面地对图像分类中的对抗性鲁棒性进行基准测试。 在完整的威胁模型下,我们使用15种攻击和16种防御对标...
  • PyTorch生成对抗网络编程(畅销书《Python神经网络编程》作者最新力作!用PyTorch构建自己的生成对抗网络) by 塔里克·拉希德
  • 《PyTorch生成对抗网络编程》思维导图和配套素材免费版,畅销书《Python神经网络编程》作者最新力作; 全彩印刷,配套示例代码,图文并茂,易懂实用; 从零开始,用PyTorch构建自己的生成对抗网络。 生成对抗网络...
  • 为了得到更精确的检索效果, 提出一种新的检索方法, 即采用卷积神经网络提取图像特征, 利用哈希算法与输入二进制噪声变量的生成对抗网络共同学习图像的二进制哈希码, 利用汉明距离对图像进行相似性比较, 最后完成对...
  • 上面都是按照一个个大项来进行,其实还有的红蓝团队是按项目来分,比如说xx支付业务红蓝对抗,给你域名或者ip,让你自由发挥,不限方法拿到目标flag(例如xx支付的数据或者机器权限等),这个过程不要求测的全,以...
  • 针对人脸识别中遮挡区域降低检测准确度的问题,提出一种基于生成对抗网络的遮挡人脸修复方法。该方法以生成对抗网络作为基本架构,结合Wasserstein距离和添加梯度惩罚损失函数来训练网络模型,以全局上下文损失和...
  • 生成对抗神经网络matlab代码#NeuralTalk 警告:已弃用。 您好,这段代码现在很旧且效率低下,现在已弃用。 我将它留在 Github 上用于教育目的,但如果您想运行或训练图像字幕,我强烈推荐我的新代码版本。 Neural...
  • 最优运输作为对抗攻击的防御 该存储库包含论文“ (ICPR'20)的参考源代码。 有关更多信息,请查看我们的论文,或。 我们提出了一种基于最新最优运输理论和鲁棒性新指标的鲁棒对抗训练方法。 要求 python == 3.6 + ...
  • 对抗样本攻击与防御是最近几年兴起的一个研究热点,攻击者通过微小的修改生成对抗样本来使深度神经网络预测出错。生成的对抗样本可以揭示神经网络的脆弱性,并可以修复这些脆弱的神经网络以提高模型的安全性和鲁棒性。
  • 针对现有基于深度学习的图像超分辨率重建方法,其对细节纹理恢复过程中容易产生伪纹理,并且没有充分利用原始低分辨率图像丰富的局部特征层信息的问题,提出一种基于注意力生成对抗网络的超分辨率重建方法....
  • 生成对抗神经网络matlab代码#NeuralTalk 警告:已弃用。 您好,这段代码现在很旧且效率低下,现在已弃用。 我将它留在 Github 上用于教育目的,但如果您想运行或训练图像字幕,我强烈推荐我的新代码版本。 Neural...
  • 本文提出了一种快速,简便的实现方法,该方法利用真实数据的去噪损失和潜在代码的重建损失来处理生成对抗网络(GAN)的训练不稳定性和模式崩溃。 鉴别器从损坏的真实数据中获知的特征被生成器用来恢复真实数据。 ...
  • 对面部识别进行物理对抗攻击的步骤 在应用蒙版之后,将左侧的输入图像检测为右侧的目标图像。 安装 创建一个虚拟环境 conda create -n facial pip 克隆仓库 git clone https://github.com/392781/Face-Off.git ...
  • 针对多模态图像融合中多尺度几何工具和融合规则设计困难的问题,提出一种基于生成对抗网络(GANs)的图像融合方法,实现了多模态图像端到端的自适应融合。将多模态源图像同步输入基于残差的卷积神经网络(生成网络),通过...
  • GANs 2.0:TensorFlow 2.0中的生成对抗网络 项目目标 该项目的主要目的是加快建立基于生成对抗网络的深度学习管道的过程,并简化各种生成器/区分器模型的原型。 该库提供了一些GAN培训器,它们可以用作现成的功能,...
  • Isola等人在论文“使用条件对抗网络进行图像到图像转换”( )中详细介绍了GAN的实现。 为CMU 10-401机器学习课程最终项目(2017年Spring)创建。 写上去 或阅读以下内容。 使用GAN从草图生成建筑的真实感图像 抽象...
  • “生成对抗式插补网络(GAIN)”的代码库 作者:尹振成,詹姆斯·乔登,米哈埃拉·范德沙尔 论文:Jinsung Yoon,James Jordon,Mihaela van der Schaar,“ GAIN:使用生成对抗网络进行数据插补”,国际机器学习...
  • 针对此问题,提出了一种基于生成对抗网络的热红外人脸图像生成方法,采用条件生成对抗网络结合L1损失从可见光图像中生成红外热像。在USTC-NIVE数据库上的实验结果验证了所提出的红外热像生成方法的有效性。同时,将...
  • 深度学习作为人工智能技术的重要组成部分,被广泛应用在...尽管深 度学习在图像分类和目标检测等方向上取得了较好性能,但研究表明,对抗攻击的存在对深度学习模型的安全应 用造成了潜在威胁,进而影响模型的安全性。
  • 为了应对流量分类攻击,从防御者的角度出发,提出了一种基于对抗样本的网络欺骗流量生成方法。通过在正常的网络流量中增加扰动,形成欺骗流量的对抗样本,使攻击者在实施以深度学习模型为基础的流量分类攻击时出现...
  • 对抗性学习与对​​抗性扰动的条件文本生成 这是用于条件文本生成的具有对抗性扰动的对比学习的Pytorch实施( ICLR 2021 ): 抽象的 最近,具有Transformer体系结构的序列到序列(seq2seq)模型在各种条件文本...
  • 基于生成对抗网络的对抗样本攻击方法,田宇,刘建毅,随着深度学习技术的广泛应用,深度学习安全问题也逐渐引起人们关注,其中,对抗样本攻击是深度学习在安全领域中的热点。如何对深
  • 双重生成式对抗网络(DGANS)模型对深度学习框架应用于图像隐写时,针对小幅度几何变换攻击进行了优化设计,从而提高模型的稳健性。DGANS由2个串联的生成式对抗网络构成,可将灰度图像隐藏到相同大小的彩色或灰度...
  • 对抗攻击PyTorch 是一个PyTorch库,其中包含对抗性攻击以生成对抗性示例。 干净的图像 对抗形象 目录 推荐的地点和配套 用法 :clipboard: 依存关系 火炬== 1.4.0 Python== 3.6 :hammer: 安装 pip install ...
  • 带有生成对抗性插补网络(GAIN-GTEx)的基因表达插补 该存储库包含论文《的代码 作者: RamonViñas,Tiago Azevedo,Eric R. Gamazon和PietroLiò 抽象的 基本生物学意义的问题是,基因子集的表达可在多大程度上...
  • 利用训练后的条件深度卷积生成对抗网络,只需输入随机噪声和类别标签,便能够自动产生预期类别的红外目标仿真图像。在手写数字数据集(MNIST)和红外数据集上分别训练模型参数,再进行自动生成实验,均可以产生高真实...
  • 为了弥补这一不足,我们对已有的关于图对抗学习任务的研究进行了系统的总结。具体来说,我们在图形分析任务中对现有的攻防工作进行了梳理和统一,同时给出了适当的定义和分类。此外,我们强调了相关评价指标的重要性...

空空如也

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对抗