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Domain-Adversarial-Neural-Network:领域对抗神经网络在 Tensorflow 中的实现

标签： tensorflow tensorflow-models adversarial-learning domain-adaptation tensorflow-2 Python

Tensorflow 中的领域对抗神经网络域对抗神经网络在 Tensorflow 中的实现。重新创建 MNIST 到 MNIST-M 实验。使用tensorflow-gpu==2.0.0和python 3.7.4 。MNIST 到 MNIST-M 实验生成 MNIST-M 数据集改编自要生成...

Domain-Adversarial-Training-of-Neural-Networks:实施神经网络的领域高级训练

标签： JupyterNotebook

我的代码首先受到启发https://github.com/CuthbertCai/pytorch_DANN神经网络领域专家训练https://arxiv.org/pdf/1505.07818.pdfimplement Domain-Adversarial Training of Neural Networks by pytorch数据集mnist ...

IQA-CNN-Adversarial-Attacks：针对基于CNN的图像分类（数据集）的对抗性攻击的感知评估

标签： security machine-learning dataset adversarial-example cnn-classification adversarial-attacks image-quality-assessment

IQA-CNN-Adversarial-攻击基于CNN的图像分类的对抗性攻击的感知评估（数据集）介绍深度神经网络（DNN）最近获得了最先进的性能，并在许多机器学习任务中取得了重大进展。但是，最近的研究表明，DNN容易受到对抗...

CapsNet-Adversarial:胶囊网络可以使用重建错误来防御对抗攻击

标签： pytorch capsule adversarial-example capsnet capsule-network JupyterNotebook

CapsNet-Adversarial 我证明了重构错误可用于检测对编码器-解码器网络体系结构的对抗攻击。这些攻击在分类+编码器网络（在此情况下为胶囊网络）的白盒场景中进行，而在解码器网络的黑盒方案中进行。这种方法可以...

consistency-adversarial:对抗性鲁棒性的一致性正则化

标签： data-augmentation adversarial-training consistency-regularization Python

对抗性鲁棒性的一致性正则化，，，，和进行的对抗性鲁棒一致性正则化的正式PyTorch实施。 1.依存关系 conda create -n con-adv python=3 conda activate con-adv conda install pytorch torchvision cuda...

颜色分类leetcode-PerC-Adversarial:具有感知颜色距离的大而难以察觉的对抗性图像扰动（CVPR2020）

标签：系统开源

颜色分类leetcode 关于我们论文的 PyTorch 代码：赵正宇，刘卓然，玛莎拉森，CVPR 2020。具体来说，我们建议通过使用感知颜色距离（CIEDE2000）策略性地放松严格的 Lp 范数约束，同时仍然保持不可察觉性。...

pytorch-adversarial-examples:对抗性范例的PyTorch实现

标签： pytorch adversarial-examples Python

对抗性例子 PyTorch实施以下算法：快速梯度符号法（FGSM）[1] 基本迭代方法（BIM）[2] 傻瓜[3] 先决条件的Python 3.5.2 PyTorch 0.4.0 火炬视觉0.2.1 NumPy 1.14.3 ...$ python main.py ... 标签：7

Targeted-Adversarial-Attack:一种有针对性的对抗攻击方法，赢得了NIPS 2017有针对性的攻击攻击竞赛

标签： adversarial-example targeted-attacks Python

有针对性的专业攻击介绍该存储库包含提交给的前1名提交者的代码。... title={Boosting Adversarial Attacks with Momentum}, author={Dong, Yinpeng and Liao, Fangzhou and Pang, Tianyu and Su,

semi-adversarial-networks:SAN模型的实现，以赋予面部图像以性别隐私

标签： Python

半对抗网络（SAN）半对抗网络中描述的半对抗神经网络模型的PyTorch实现：卷积自动编码器，由V. Mirjalili，S。Raschka，A。Namboodiri和A.... 研究文章，，和（2018）半对抗网络：卷积自动编码器，可为面部图像...

Pytorch-Adversarial-Training-CIFAR：此存储库为CIFAR-10上的对抗训练方法提供了简单的PyTorch实现

标签： Python

CIFAR-10的Pytorch对抗训练该存储库为CIFAR-10上的对抗训练方法提供了简单的PyTorch实现。该存储库显示的精度与原始论文中的精度相似。如果您对此存储库有疑问，请给我发送电子邮件（）或提出问题。...

Graph-Adversarial-Learning：图形数据的对抗性攻击和防御的精选集合

标签： machine-learning awesome resources survey semi-supervised-learning graph-data defense adversarial-attack graph-adversarial-learning AwesomeLists

Graph-Adversarial-Learning：图形数据的对抗性攻击和防御的精选集合

Once-for-All-Adversarial-Training:[NeurIPS 2020]“一次全面的对抗训练

标签： Python

全方位对抗训练：免费在鲁棒性和准确性之间进行就地权衡王皓涛*，陈天龙*，桂树鹏，胡婷奎，刘吉，王张洋在NeurIPS 2020中概述我们提出了一个新颖的“一劳永逸”的对战训练（OAT）框架，该框架解决了一个新的...

Cloud-based-autonomous-vehicles-adversarial-attack

标签： Python

基于轻型接缝雕刻的基于云的自动驾驶汽车识别区域脆弱性研究这项研究旨在实现一种算法，该算法会攻击实体识别服务，该服务会分析和处理自动驾驶汽车的实时图像。 Tiny-YOLO是一种通过改进的Seam Carving实时去除...

PyTorch-Adversarial-示例：对CIFAR-10和MNIST的对抗攻击

标签： pytorch mnist cifar-10 adversarial-examples adversarial-attacks fast-gradient-sign-attack JupyterNotebook

PyTorch顾问实例对CIFAR-10和MNIST的对抗攻击。这些笔记本使用生成对抗示例，以攻击PyTorch模型。将来可能会针对更多数据集提供更多方法。

Decorrelated-Adversarial-Learning-master.zip

标签：人脸识别 python

基于python的人脸识别项目

论文精度：Domain-Adversarial Training of Neural Networks

标签：自然语言处理神经网络深度学习

神经网络领域对抗训练。主要理解Gradient Reversal Layer。 Domain Adaptation(领域自适应)：把具有不同分布的源域（Source Domain）和目标域（Target Domain）中的数据，映射到同一个特征空间，寻找某一种度量...

Generative-Adversarial-User-Model-for-Reinforcement-Learning-Based-Recommendation-System-Pytorch

标签： reinforcement-learning pytorch generative-adversarial-network gan dqn recommendation-system recommender-system pytorch-implementation dqn-pytorch position-weight-matrix cascading-dqn Python

生成的基于专家的用户模型用于基于学习的推荐系统Pytorch的强化学习基于纸张的下相同的标题剖成Adverserial强化学习基于用户模型实现推荐系统的Pytorch执行此回购包括：必要数据（Yelp评论） ...

1907.10343.pdf （介绍了“Multi-adversarial Faster-RCNN for Unrestricted Object Detection”)

标签：目标检测 Faster RCNN 深度学习

这是一篇很好的文章，介绍了“Multi-adversarial Faster-RCNN for Unrestricted Object Detection”

awesome-adversarial-deep-learning:深度学习中强大的对抗性攻击和防御方法资源列表

标签： computer-vision deep-learning adversarial-attacks adversarial-defense

[目录] 深度学习的出色对抗示例目录民意调查攻击梯度法盒约束L-BFGS：。塞格迪（Szegedy），克里斯蒂安（Christian）等。 ICLR（海报）2014。[] ... Goodfellow，Ian J.，Jonathon Shlens和Christian Szegedy。...

【DA 01】Domain-Adversarial Training of Neural Networks

Abstract 本文提出一种适用于domain adaptation的representation learning方法，训练和测试数据来自相似但不同的分布。本文方法受启发于领域自适应的理论：为实现域迁移，预测必须要基于不可分辨的训练（source）和...

Domain-Adversarial Training of Neural Networks

本篇是迁移学习专栏介绍的第十八篇论文，发表在JMLR2016上。 Abstrac 提出了一种新的领域适应表示学习方法，即训练和测试时的数据来自相似但不同的分布。我们的方法直接受到域适应理论的启发，该理论认为，要实现...

awesome-adversarial-examples-dl:精选的优秀资源清单，可用于深度学习中的对抗性示例

标签： security machine-learning computer-vision deep-learning adversarial-examples

深度学习的出色对抗示例深度学习对抗示例的惊人资源清单机器学习的对抗性例子Barreno，Marco等人。机器学习81.2（2010）：121-148。 Dalvi，Nilesh等。第十届ACM SIGKDD关于知识发现和数据挖掘的国际会议论文集。...

Conditional-Generative-Adversarial-Network

标签： JupyterNotebook

条件生成专家网络

pytorch-generative-adversarial-networks：PyTorch中一个非常简单的生成式对抗网络（GAN）

标签： machine-learning deep-learning pytorch gan gans MachinelearningPython

PyTorch中的生成对抗网络（GAN）介绍有关相关博文，请参阅。跑步通过键入以下代码来运行示例代码： ./gan_pytorch.py...然后您将训练两个网络，以按偏移/缩放的高斯分布进行对抗。 “假”分发应在合理时间内匹配...

Super-Resolution-using-Generative-Adversarial-Networks-master.zip

标签：生成式对抗网络

Generative-Adversarial-Networks生成式对抗网络代码进行超分辨

PyTorch-Adversarial-Attack-Baselines-for-ImageNet-CIFAR10-MNIST:ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch...

标签： deep-learning pytorch mnist imagenet cifar10 adversarial-attacks JupyterNotebook

针对ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准 ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准（最先进的攻击比较）该存储库提供了用于评估各种对抗攻击的简单PyTorch实现。该存储库显示每个数据集的...

Subsampled-Brain-MRI-Reconstruction-by-Generative-Adversarial-Neural-Networks

标签： Python

生成的对抗神经网络二次采样脑MRI重建：PyTorch实现这是对欠的PyTorch实施。由于原始代码是在TensorFlow <1.0和Python 2.7中实现的，因此我们在PyTorch中重新实现了该代码。用于发布结果的代码有几处更改： ...

2016-对抗学习-Domain-Adversarial Training of Neural Networks1

标签：人工智能深度学习

Journal of Machine Learning Research 17 (2016) 1-35Skolkovo Institute of Science

Generative-Adversarial-Networks-Cookbook

标签： Python

生成对抗网络食谱这是Packt出版的《的代码库。超过100种使用Python，TensorFlow和Keras构建生成模型的配方这本书是关于什么的？开发生殖对抗网络（GAN）是一项复杂的任务，通常很难找到易于理解的代码。...

Generative-Adversarial-Networks-Projects-master.zip

标签：深度学习，生成对抗网络

实现生成对抗网络（Generative-Adversarial-Networks，GAN）的工程实现。 Generative Adversarial Networks (GANs) have the potential to build next-generation models, as they can mimic any distribution of ...