...基于可适应多智能体辅助对抗生成的鲁棒性多智能体通信算法
针对多智能体鲁棒性通信问题,南京大学俞扬教授团队撰写了研究论文:基于可适应多智能体辅助对抗生成的鲁棒性多智能体通信算法。文章旨在开发一种全新的多智能体鲁棒通信训练框架,通过引入辅助的对抗攻击者,攻击者的目标是在任意时刻对任意信道进行不同程度的攻击。为了防止多智能体通信系统过拟合到特定攻击者,维护一个逐...
目标检测技术的发展:从R-CNN、YOLO到DETR、DINO
(6).数据依赖性强R-CNN系列网络对高质量的标注数据有较高依赖性,数据标注的质量直接影响到模型的性能。如果标注数据不足或质量不高,模型的性能可能会受到很大影响。此外,标注数据的获取本身就是一个耗时耗力的过程。(7).实时性差由于上述提到的速度问题,R-CNN系列网络在需要实时处理的应用场景中并不理想。例...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
这些神经元群体在大脑语言网络中交织分布,表明语言处理过程中,大脑可以同时访问不同尺度的语言输入表征,从而提高了语言处理的效率和鲁棒性。研究结果表明,这些不同的时间窗口对于理解单词的含义、语法结构以及词语之间的关系至关重要。该研究为进一步揭示语言处理的神经机制提供了重要的实验依据。研究发表在NatureHumanBe...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
SAM优化器将损失函数的平坦度加入优化目标,不仅最小化损失函数值,同时最小化模型权重点附近损失函数的变化幅度,使优化后模型权重处于一个平坦的极小值处,增加了模型的鲁棒性。基于SAM优化器,ASAM、GSAM等改进算法被陆续提出,从参数尺度自适应性、扰动方向的准确性等方面进一步增强了SAM优化器的性能。SAM优化器能降低...
城市NOA是评价智驾能力的唯一标准吗?
算法的鲁棒性是影响城市NOA可靠性的关键因素之一。在实际驾驶中,车辆可能会遇到一些未曾遇到过的情况,这时算法的反应能力和适应性至关重要。如果算法在这些情况下表现不佳,可能会导致严重的后果。此外,算法的鲁棒性还需要在不同的硬件平台和不同的城市环境中进行广泛测试,以确保其具有足够的泛化能力。现阶段,端到端的...
低成本算法,大幅提升视觉分类鲁棒性,悉尼大学华人团队发布全新...
EdgeNet通过处理从输入图像中提取的边缘信息运行(www.e993.com)2024年10月18日。这个过程产生了一组具有鲁棒性的特征,可以被选择性地注入到预训练好并被冻结的骨干深度网络的中间层。通过注入这些鲁棒特征,能够提升网络在防御对抗性扰动方面的能力。同时,由于骨干网络是被冻结的,而新特征的注入是有选择性的,所以可以保持预训练网络在识别未经扰动...
AI产品经理常用的模型评估指标介绍
鲁棒性是指模型在面对数据的微小扰动、噪声干扰、对抗攻击或者分布变化等异常情况时,仍然能够保持良好性能的能力。一个鲁棒性强的模型在各种复杂和不确定的实际应用场景中更可靠。常用的指标如对抗攻击的鲁棒性、数据噪声下的鲁棒性。二、模型评估指标的用法、应用场景、优缺点...
多模态+大模型会带来哪些“化学反应”?
多模态情感识别的优势主要包括:数据互补性、模型鲁棒性和性能优越性,例如,当用户在京东上评价一个商品时,如果同时附上文字和图片,那么两者之间可以形成互补,使得情感表达更加准确。同时,即使某个模态的数据缺失,模型仍可以依靠其他模态进行情感判断。此外,与单模态情感视频相比,多模态情感视频在性能上可以获得约10%的...
人工智能的测试与评价
1、AI系统的测试与评价目标非常多样,包括但不限于性能评估(如准确率、速度)、鲁棒性测试(如对抗攻击的抵抗能力)、公平性评价(是否存在偏见)、透明度和可解释性分析等。这些目标反映了AI系统在不同应用场景下需要满足的各种要求,因此,测试与评价的方法和指标也应该是多元化的。
人工智能技术在评标专家库中的应用研究
推荐系统需要有足够的专家数据或项目数据来进行推荐,但对于新系统或新环境而言,缺乏专家数据或项目数据会导致推荐的准确性下降。如何解决冷启动问题并提高推荐质量,是一个需要解决的难题。(三)算法鲁棒性问题推荐系统中的算法需要具备鲁棒性,对于不同专家、不同项目、不同情境下的推荐需求能够适应和响应。如何提高算...