生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种无监督学习的深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。...通过这种对抗过程，生成器能够生成非常逼真的数据。本教程将详细介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的GAN，并展示其在MNIST数据集上的应用。 什么是生成对抗网络（GAN）？...MNIST是一个手写数字数据集，常用于图像处理的基准测试。...Python和PyTorch库实现一个简单的生成对抗网络（GAN），并在MNIST数据集上进行训练和生成图像。...生成对抗网络是一种强大的生成模型，能够生成逼真的图像数据，广泛应用于图像生成、数据增强、风格转换等领域。希望本教程能够帮助你理解GAN的基本原理和实现方法，并启发你在实际应用中使用GAN解决生成任务。
在数字化时代，业务风控和黑产对抗成为了企业不可忽视的重要议题。随着技术的发展，市场上出现了多种解决方案，本文将对几款主流产品进行深度介绍和对比分析，以帮助企业选择合适的工具来保护其业务安全。...图灵盾的优势在于其能够提供详尽的设备指纹信息，帮助企业识别和阻止恶意软件和自动化攻击。同时，图灵盾还支持自定义规则，使企业能够根据实际情况调整风控策略。...天御 天御是腾讯云推出的一款综合性安全产品，它集成了多种安全技术，包括DDoS防护、Web应用防火墙等。天御的核心价值在于其一站式的安全解决方案，能够帮助企业构建全方位的安全防护体系。...设备安全的核心优势在于其能够提供全面的设备保护，包括操作系统安全、应用程序安全和网络通信安全等。 文章总结 在业务风控和黑产对抗领域，选择合适的产品至关重要。...每款产品都有其独特的优势和适用场景，企业应根据自身业务需求和安全挑战，选择最合适的解决方案。通过这些产品的应用，企业可以更有效地保护其业务安全，抵御黑产攻击。
我们将首先简要介绍单元测试，然后是一个深度学习中的单元测试示例，以及如何通过命令行和VS代码测试资源管理器运行这些测试。 介绍 单元测试是软件开发人员熟悉的概念。...测试的输入范围很广，通常包括边界和边缘情况。这些输入的输出通常由开发人员手动计算，以测试被测试单元的输出。 例如，对于加法器函数，我们将有如下测试用例。（稍后我们将看到一个深度学习的示例。）...有两种类型的setup方法可用于为测试设置类。 setUp -这将在类中的每个测试方法之前调用。 setUpClass-整个类只运行一次。这是你应该用来做深度学习测试的方法。...在我们的例子中，由于测试位于tests文件夹中，所以我们将该文件夹指定为该标志的值。 -p或--pattern：它指定匹配模式。我指定了一个自定义模式，只是为了向你展示这个功能是可用的。...结论 本文结束了关于深度学习单元测试的文章。我们简要地了解了什么是单元测试以及它们的好处。 接下来，我们介绍了一个使用unittest包框架用PyTorch编写的数据加载器单元的实际示例。
的并发scroll不适合深度翻页，只适合拉取所有数据。...es search_after也不适合做深度分页，分页多了，内存不够，将查询失败。 我们在分页的时候如果用from+size的话，from + size 默认不能超过1万条数据。...若使用scroll的话，尽管能读取许多数据，但是查询出来的结果都是无序的。 对于深度分页，到底有没有比较理想的解决方案，既能拉取比较多的数据，拉取的数据也都是有序的？...同时sort中必须至少包含一个唯一的字段来进行排序，推荐使用_uid（必须有）。 同时日志中心的数据，也尽量将es_timestamp加上去一起排序。...若这里没有唯一的字段，那么每次获取结果将不够精确，影响使用。
对抗样本的根本问题 那么，导致深度模型对反抗样本力不从心的真实原因有哪些呢？...对抗样本的利用 针对上面的问题，毫无疑问，对抗样本带来了对深度学习的质疑，但其实这也提供了一个修正深度模型的机会，因为我们可以反过来利用对抗样本来提高模型的抗干扰能力，因此有了对抗训练(adversarial...对抗样本的防御 Papernot等人表明蒸馏技术（使用概率分布作为目标训练）也可以用于大大降低网络对抗扰动的脆弱性。...考虑一般的对抗框架，首先搞清楚工作方向是围绕给定的输入样本，然后使用这些信息选择输入维度之间的扰动。 ? 如果梯度方向陡峭，就会对小扰动产生很大的影响。...关于对抗样本的更深的解决方案请查看对抗样本防御（https://yq.aliyun.com/articles/73592?
对抗样本的根本问题 那么，导致深度模型对反抗样本力不从心的真实原因有哪些呢？...对抗样本的利用 针对上面的问题，毫无疑问，对抗样本带来了对深度学习的质疑，但其实这也提供了一个修正深度模型的机会，因为我们可以反过来利用对抗样本来提高模型的抗干扰能力，因此有了对抗训练(adversarial...对抗样本的防御 Papernot等人表明蒸馏技术（使用概率分布作为目标训练）也可以用于大大降低网络对抗扰动的脆弱性。...考虑一般的对抗框架，首先搞清楚工作方向是围绕给定的输入样本，然后使用这些信息选择输入维度之间的扰动。 ? 如果梯度方向陡峭，就会对小扰动产生很大的影响。...防御性蒸馏仅适用于基于能量概率分布的DNN模型，因此建立通用对抗样本强大的机器学习模型的重要一步。 关于对抗样本的更深的解决方案请查看对抗样本防御
在该论文中，作者从鲁棒优化的角度研究了深度强化学习策略对对抗攻击的鲁棒性。...03 论文方法 深度强化学习策略的对抗攻击和防御是建立在是鲁棒优化PGD的框架之上的 其中 表示的是 ， 表示的是对抗扰动序列集合 ，并且对于所有的 ，满足 以上公式提供了一个深度强化学习对抗攻击和防御的统一框架...结果取决于测试环境和防御算法，进一步可以发现三种对抗性攻击算法之间的性能差距很小。 相比之下，在相对困难的设置环境中，论文作者提出的策略攻击算法干扰的策略产生的回报要低得多。...总体而言，论文中提出的策略攻击算法在大多数情况下产生的回报最低，这表明它确实是所有经过测试的对抗攻击算法中效率最高的。 如下图所示显示了不同防御算法以及标准PPO的学习曲线。...表总结了使用不同算法在不同扰动下的策略预期回报。可以发现经过ATPA训练的策略能够抵抗各种对抗干扰。
导言 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是深度学习领域的一项重要技术，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。...判别器则负责判别输入的数据是真实的还是由生成器生成的。这两个网络通过对抗训练的方式相互影响，最终达到生成逼真样本的效果。...1.2 GANs训练过程 GANs的训练过程是一个动态平衡的过程。生成器和判别器在训练中相互对抗，达到一种平衡状态。在每次迭代中，生成器生成假数据，判别器评估真假，双方根据对方的表现进行参数更新。...此示例使用的是Keras库，确保安装了相关依赖。此外，为了获得更好的生成效果，可能需要调整模型的架构和超参数。...总结 生成对抗网络（GANs）是深度学习领域的重要成果，其在图像生成、风格迁移等任务上的应用展现了强大的生成能力。然而，GANs的训练和应用仍面临一些挑战，如训练稳定性、模式崩溃等问题。
一个对抗样本，修改一张熊猫的图片，让机器学习模型将它识别成一只长臂猿。 使用32位浮点值作为网络的输入来执行修改，这个改变是如此的小以至于不会改变出版图像的8位表示。更多细节请参考这篇论文。...训练一个网络来正确分类对抗样本，降低它在训练数据集上的错误率，即使测试数据集的样本没有被扰动。这种技术提升了在MNIST数据集上的艺术状态。 2....神话：深度学习比其他类型的机器学习更容易受到对抗样本的干扰。 事实：到目前为止，我们已经能够为我们测试过的每一个模型生成对抗样本，包括像最邻近这样的最传统的机器学习模型。...深度学习是目前为止对对抗训练最有抵抗性的技术。 3. 神话：对抗样本是由极度非线性深度模型导致。 事实：我们最近的实验表明，深度模型的表现是非常线性的。...事实：拒绝处理对抗样本比将它错误分类要好，不过这不是一个令人满意的解决方案。如果真是一个对抗样本，如垃圾邮件发送者，对抗样本仍然可以通过产生系统拒绝分类的样本而占优势。
一个对抗样本，修改一张熊猫的图片，让机器学习模型将它识别成一只长臂猿。 使用32位浮点值作为网络的输入来执行修改，这个改变是如此的小以至于不会改变出版图像的8位表示。更多细节请参考这篇论文。...训练一个网络来正确分类对抗样本，降低它在训练数据集上的错误率，即使测试数据集的样本没有被扰动。这种技术提升了在MNIST数据集上的最高水平。 2....神话：深度学习比其他类型的机器学习更容易受到对抗样本的干扰。 事实：到目前为止，我们已经能够为我们测试过的每一个模型生成对抗样本，包括像最邻近这样的最传统的机器学习模型。...深度学习是目前为止对对抗训练最有抵抗性的技术。 3. 神话：对抗样本是由极度非线性深度模型导致。 事实：我们最近的实验表明，深度模型的表现是非常线性的。...事实：拒绝处理对抗样本比将它错误分类要好，不过这不是一个令人满意的解决方案。如果真是一个对抗样本，如垃圾邮件发送者，对抗样本仍然可以通过产生系统拒绝分类的样本而占优势。
背景 深度学习模型被广泛应用到各种领域，像是图像分类，自然语言处理，自动驾驶等。以ResNet，VGG为代表的一系列深度网络在这些领域上都取得了不错的效果，甚至超过人类的水平。...然而，Szegedy等人在2014年的工作（Intriguing properties of neural networks）揭示了深度网络的脆弱性（vulnerability），即在输入上做一些微小的扰动...这个带噪声的样本被称作对抗样本（Adversarial Example），而生成对抗样本的方法便属于一类攻击。...对于其他的情况，则使用两个偏导数的乘积作为值，代表其影响的程度。 在JSMA中，往往会先计算热力图，然后选取热力值最大的那个像素进行修改，反复迭代至成功攻击或者可操作的像素数目达到阈值。...diversity来实现对抗鲁棒性的防御手段。
引言生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型，它通过对抗训练的方式生成与真实数据分布相似的假数据...GAN的出现极大地推动了深度学习和生成模型的研究，尤其在图像生成、风格转换、图像修复等任务中取得了突破性进展。...GAN的训练过程GAN的训练过程可以概括为以下几个步骤：初始化生成器和判别器：随机初始化生成器和判别器的参数。训练判别器：使用真实数据和生成器生成的数据来训练判别器，使其能够区分真实数据和假数据。...训练生成器：使用判别器来更新生成器的参数，使其能够生成更加真实的数据，欺骗判别器。循环迭代：重复步骤2和步骤3，直到模型收敛，生成的数据无法与真实数据区分。GAN的应用1....自然语言处理GAN的应用不仅限于图像领域，近年来也有研究尝试将GAN应用于自然语言处理任务。例如，使用GAN生成自然流畅的文本，或者进行文本风格转换等任务。
在所有的层都被训练以后，深度网络的参数调整使用受监督的训练标准。受监督的训练标准，比如，可以作为一个分类问题来设计，允许使用深度网络来解决分类问题。...然而，由于深度学习本质上是迭代的，像MapReduce这样的范式不适合运行这些算法。但是随着Hadoop2.0和基于YARN的资源管理的问世，我们可以编写迭代程序，同时可以精细地控制程序使用的资源。...后续的RBM层也重复这些步骤。 当所有的层都被训练以后，深度网络就会通过使用错误反向广播机制准确地调整好。 下图描述了在运行深度学习算法时的一个单个数据集时间点（步骤3-5）。...结果 我们评估了使用MNIST手写数字识别[3]来实现的深度学习的性能。数据集包含手工标记的0-9的数字。训练集由60000张图片组成，测试集包含了10000张图片。...出错率是由为分类的图片总数与测试集中的图片总数的比率而得到。 当在每个RBM使用500-500-2000的隐藏单元，同时使用十个节点的分布式设备的时候，我们能达到最佳的分类错误率1.66%。
在深度学习中，自监督学习和对抗性训练是两种强大的技术。自监督学习通过设计预任务来生成伪标签，减少对标注数据的依赖；对抗性训练通过生成对抗样本，提高模型的鲁棒性。...本文将详细讲解如何使用Python实现自监督学习与对抗性训练，包括概念介绍、代码实现和示例应用。目录自监督学习简介自监督学习实现对抗性训练简介对抗性训练实现示例应用：图像分类总结1....3.2 对抗性训练的优点提升模型的鲁棒性增强模型的泛化能力抵抗对抗攻击4. 对抗性训练实现4.1 定义对抗样本生成函数使用FGSM（Fast Gradient Sign Method）生成对抗样本。...总结本文详细介绍了如何使用Python实现自监督学习和对抗性训练。...希望通过本文的教程，你能掌握这两种技术，并应用到实际的深度学习任务中。
文中使用了简单而典型的例子，在原网页上包含大量交互可视化示例，对加强直观理解很有帮助。 ? ?...深度学习网络已被证实容易受到对抗样本攻击：小的图像干扰能够大幅改变目前测试过的所有模型的分类 [1, 2]。例如，以下预测就是由为识别名人而训练的当前最佳网络做出的 [3]： ?...使用较大的权重衰减显然不是灵丹妙药，但我们发现它确实有助于减少对抗样本现象，至少在简单的设置中如此。 考虑到 MNIST 上的的 LeNet(10 类别问题)。...首先绘制两个网络的训练和测试误差，将其作为 epoch 的函数。 ?...或者深层网络的高度非线性可能是阻碍 L2 正则化实现一阶对抗训练类型的根本障碍。我们认为，要找到令人满意的解决方案，可能需要关于深度学习的崭新思路。 ?
为了提高在视图缺失情况下的多视图学习性能，增强潜在表示的完备性，本文在给出多视图的完备性和通用性定义的基础上，基于提出的CPM-Nets算法，引入对抗策略，对缺失视图进行处理，提高了模型的完备性，并提出一种非参数分类损失进行优化...补全时的方法可以基于全局、基于局部，也可以将全局和局部综合考虑。近年来也有基于深度学习的补全方法出现。 当然，也有一些方法可以不进行数据补全，如基于分组等策略的方法。...二、模型与方法 2.1 CPM-Nets模型 为了在视图缺失的数据上使用多视图学习方法，本文作者提出了CPM-Nets(Cross Partial Multi-View Networks)模型，并在本文中将对抗方法引入模型...CPM-Nets算法流程 2.2 CPM-GAN——引入对抗策略的CPM-Nets 生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)可用于缺失数据的补全，它一般由两部分组成...本文引入对抗策略处理视图缺失，提高了模型的表示完备性。与现有的许多模型不同，本文的模型能够较好地处理任意数量视角的样本，并对复杂的视图缺失数据模式也有很好的效果。 ---- 参考文献 C.
借助GPU，我很快就学会了如何在一系列Kaggle比赛中应用深度学习，并且我使用深度学习方法在“部分阳光”中获得了第二名，，这是预测给定鸣叫的天气评分的任务。...在比赛中，我使用了一个相当大的两层深度神经网络，整数线性单位和正则化退出，这个深度网络几乎适合我的6GB GPU内存。 我应该得到多个GPU？...因此，在CUDA社区中，很容易获得良好的开源解决方案和可靠的建议。 此外，即使深度学习刚刚起步，NVIDIA仍然深入学习。这个赌注得到了回报。...所有这些都导致了我不得不在单元测试中执行的重构。这花了很多时间。这是地狱。 然后当我的代码最终执行时，一切都非常缓慢。线程调度程序（？）中存在错误（？）...首先，这不考虑GPU的内存大小。您经常需要比GTX 1050 Ti所能提供的内存更多的内存，因此虽然具有成本效益，但一些高级卡却没有实际可行的解决方案。
在数字化时代，短信服务成为企业与用户沟通的重要桥梁。本文将对市场上的短信服务平台进行深度介绍和分析，旨在帮助企业选择最适合自身需求的短信服务。...腾讯云短信平台 腾讯云短信平台以其高效、稳定、安全的短信服务著称。该平台支持验证码下发，广泛应用于App或网站注册、找回密码、支付认证等安全验证场景。...对于营销活动，腾讯云短信平台的营销活动推广功能可以精准触达目标用户，发送生日祝福、节日问候、活动邀请等，增强用户粘性。 总结 综上所述，短信服务平台在企业与用户之间的沟通中扮演着至关重要的角色。...腾讯云短信平台以其全面的功能、高效率和稳定性，成为企业短信服务的优选。无论是安全验证、系统通知还是营销推广，腾讯云短信平台都能提供专业的解决方案，满足不同业务场景的需求。...企业在选择短信服务平台时，应综合考虑平台的功能、稳定性和成本效益，以实现最佳的用户体验和业务增长。
本文旨在对当前市场上主流的数据湖计算产品进行深度分析，包括Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速等方面...，以帮助企业选择合适的数据湖解决方案。...腾讯云数据湖计算 DLC：腾讯云数据湖计算 提供了 Serverless 计算能力，用户可以按需使用，无需关心底层资源的管理和运维。...多引擎查询（Spark/Presto/Flink） 多引擎查询能力允许用户使用不同的数据处理引擎来处理数据，以适应不同的业务场景。...企业在选择数据湖计算解决方案时，应根据自身业务需求和预算，综合考虑这些因素，以选择最适合的产品和服务。
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