联邦学习面临的瓶颈与挑战

由于攻击者不需要控制标记,因此只要将毒物留在网络上,等待数据收集机器人抓取毒物,就可以将毒物输入到训练集中。Shafahi等人提出了一种优化的毒物制作方法,并通过实验表明在使用迁移学习时,仅一幅毒化图像就可以控制分类器的行为。脏标签攻击需要攻击者对训练数据的标记进行破坏,使一类正常数据的标签被替换为其他类型数...

从这开始了解深度学习——视觉的深度学习与网络

一说起“深度学习”,大家有想过为什么要去搭建复杂网络,去学习更高级的特征呢?其实很简单,因为趋势是朝着类脑那个大方向,现在类脑工作已经得到很多研究员的关注。类脑计算实际上存在两个技术层面:第1层面是“走出诺依曼框架”,主要属于人工神经网络的大范畴;第2层面是“基于神经科学的计算机算法”,试图...

专访四位复杂系统研究者:跨学科研究中的复杂科学

本期访谈的四位受访者所在的学科领域，均与复杂科学有着千丝万缕的联系：网络方法作为抽象建模的手段，近20年在社会、经济、人工智能等领域应用广泛，成为复杂科学最亮眼的领域；生命起源问题则直指复杂系统的创造与演化过程，甚至让我们得以超越地球生命的视野，在宇宙尺度追问生命是什么；生态系统研究既是复杂科学的主...

四川农信:基于集成学习方法的反洗钱可疑交易识别模型构建及应用

在集成学习中,基分类器通常选择LR、CART、SVM、决策树等弱分类器。在选择具体的基分类器时,需遵循单个基分类器既要有一定的“准确性”,又要在不同基分类器之间具有差异性。为将集成学习模型应用于商业银行反洗钱可疑交易识别场景,在本文的研究中通过采用Pearson相关系数对基分类器结果的相关性进行度量,确保选出基分...

硬核科普:人脸识别系统 帮你把脸刷明白

其使用Haar-like特征和级联的AdaBoost分类器,检测速度较之前的方法有2个数量级的提高,并且保持了很好的精度,一般称这种方法为VJ框架。VJ框架是人脸检测历史上第一个最具有里程碑意义的成果,奠定了基于AdaBoost目标检测框架的基础。深度学习方法出现以前工业界的方案基本都是基于VJ算法;随着卷积神经网络在图像分类问题上...

端到端深度学习项目:第1部分

注:有两种方法可以建立Keras分类器模型:顺序(最基本的一种)和函数(对于具有多个输入/输出的复杂网络)(www.e993.com)2024年11月4日。上面的代码片段是作为一个函数性网络编写的,因为如果要使用模型进行检查,使用*model.summary()*会使网络体系结构更加清晰。同样地,我们本可以创建一个如下所示的顺序模型,结果也会相同。

适用于特殊类型自然语言分类的自适应特征谱神经网络

这就解决了前文提到的分类器与特征选择工作分离而导致效率不高的问题，因此称之为“自适应特征谱”。为了缓解训练过程中的过拟合问题，在该全连接网络中进行了Dropout操作，以减少特征检测器（神经元节点）间的相互作用，达到正则化的效果，本文将Dropout比率设置为0.5。图3自适应特征谱神经网络结构此外，特征...

影响因子波动率对一篇论文的影响:对11639种期刊的综合分析|网络...

分数是使用每个文档中的正或负表情符号和波兰语单词的数量计算的。结果数据集用于训练和测试四个机器学习分类器,以选择提供最准确的自动推文分类结果的分类器。朴素贝叶斯和最大熵算法分别达到71.76%和77.32%的最佳精度。所有的实现任务都是用R语言完成的。

量子云计算发展态势研究报告2020

并提供与现有TensorFlowAPI兼容的量子计算原函数,以及高性能量子线路模拟器;本源量子推出了国内第一款量子机器学习框架VQNet,可满足构建包括QAOA、VQE、量子分类器和量子线路学习算法等常见类型的量子机器学习算法;百度发布了量子机器学习开发工具PaddleQuantum量桨,提供了对量子机器学习的支持,这也是国内...

对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法

例如,除了在特定图像的对抗性扰动之外,Moosavi-Dezfoolietal.[16]展示了「通用扰动(universalperturbations)」的存在(如图1所示),这种通用扰动可以让一个分类器对所有图片错误分类。同样的,Athalyeetal.[65]展示了即使用3D打印的真实世界中存在的物体也可以欺骗深度网络分类器(如图2所示)。