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Tensorflow深度学习算法整理(三)

接Tensorflow深度学习算法整理(二) 生成原理生成是15到16年被提出来,它能够解决图像生成的问题。 生成可以使得我们在解决生成问题的时候,能够去借助到判别模型的优势。那么如何能借助判别模型的优势呢? 所以需要有一个互相提升的环境。 假设我们用生成器去生成一个绿色曲线的分布,现在我们需要使用生成的思想使用判别器蓝色的点去使得绿色曲线慢慢的靠近真实的黑点。 如果这个例子不好理解的话,那下面这个二次元的例子这个图中,左边的部分是真实图片,而右边的部分都是通过生成的图片。

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学界 | Ian Goodfellow等人提出重编程,让执行其他任务

的输入添加偏移似乎不足够使得执行新任务。但是,该灵活性确实仅基于输入的改动,且与深度的表达能力结果一致。 输入添加偏移相当于修正第一层的偏置项(于空间共享偏置项的卷积而言,该操作有效引入了新参数,因为添加的输入不受贡献偏置项的限制),因此程序应在低维参数子空间中的更新。 最后,迁移学习中的成功证明的表征可以泛化至完全不同的任务中。因此,训练好的进行重编程的任务可能比从头训练简单一些,研究者通过实验该假设进行了探索。?图 1:重编程图示。 研究者发现,过训练的要比随机更容易受到重编程的影响。这表明,程序可以为了新的任务改变已有学习到的特征。 论文链接:https:arxiv.orgabs1806.11146摘要:深度易受攻击的影响。

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    不确定性的性攻击使潜力的主动学习成为可能

    基于(NN)的原子间势能以电子结构方法的准确性快速预测势能面。但是,NN预测仅在训练有素的训练域内是可靠的,外推时的行为未知。 在这里,我们采用具有可区分不确定性度量的攻击来采样新的分子几何形状和自举电位。与主动学习循环相结合,NN势的外推能力比原始训练数据有所提高,几乎没有其他样本。 该框架在多个示例中得到了证明,从而可以更好地动力学障碍和集体变量进行采样,而无需大量有关相关几何图形的现有数据。 攻击是同时采样相空间和自举NN势,增强其鲁棒性并实现势能态的更快,准确预测的新方法。

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    不确定性的性攻击使潜能的主动学习成为可能(CS)

    基于(NN)的原子间势提供了具有电子结构方法精度的势能面快速预测。然而,的预测仅在良好学习的训练领域内可靠,在外推时存在未知的行为。 通过委员会进行的不确定性量化识别出预测可信度较低的领域,但彻底探索训练电位的配置空间往往需要缓慢的原子模拟。 在这里,我们使用带有可微不确定性度量的攻击来采样新的分子几何和bootstrap NN势。与主动学习循环相结合,电位的外推能力比原始训练数据的外推能力有所提高。 该框架在多个例子中进行了演示,从而可以更好地动力学障碍和集体变量进行取样,而无需大量相关几何形状的先验数据。 性攻击是同时相空间和自举NN势进行采样的新方法,提高了它们的鲁棒性,并能够更快、更准确地预测势能景观。

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    深度中的样本与学习

    在他们的论文中,他们发现包括卷积(Convolutional Neural Network, CNN)在内的深度学习模型样本都具有极高的脆弱性。 随着样本研究的深入,可以利用样本生成(GANs)。 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扰动的脆弱性。 为了防止这种扰动,必须通过更好地泛化训练数据集以外的样本来平滑训练过程中学到的模型。DNN样本的“鲁棒性”与给定样本邻域相一致地分类输入相关。? 为了实现这种平滑,蒸馏防御首先按照正常的方式训练分类,然后用从第一个模型学到的概率向量训练另外一个完全相同架构的新模型。?下图展示蒸馏温度如何影响模型样本的防御能力。

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    深度中的样本与学习

    在他们的论文中,他们发现包括卷积(Convolutional Neural Network, CNN)在内的深度学习模型样本都具有极高的脆弱性。 随着样本研究的深入,可以利用样本生成(GANs)。 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扰动的脆弱性。 为了防止这种扰动,必须通过更好地泛化训练数据集以外的样本来平滑训练过程中学到的模型。DNN样本的“鲁棒性”与给定样本邻域相一致地分类输入相关。? 延伸阅读:一篇文章教你用 11 行 Python 代码实现

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    鲁棒分类器画风迁移

    在他们的实验中,他们不是在RGB空间中输出图像进行优化,而是在傅里叶空间中其进行优化,并通过之前一系列的变换(例如抖动,旋转,缩放)来运行图像。?我们能将这一结果与我们的假设相协调吗? 测试这个假设是相当简单的:使用一个的鲁棒分类器进行(常规)风格的转移,看看会发生什么。 为了确保公平比较,尽管不同的具有不同的最优超参数,我每个图像执行了一个小的格搜索,并手动选择每个的最佳输出。更多细节可在脚注6中阅读。实验结果如下图所示。?成功! 无论在何种情况下,这些伪影虽然有问题,但似乎在很大程度上不同于性鲁棒性在风格转换中解决的问题。 VGG仍然是个谜虽然本实验的开始是VGG的一个特殊特性的观察,但并没有这一现象做出解释。 事实上,如果我们接受这样的理论,即性鲁棒性是VGG采用风格传输的开箱即用的原因,那么我们肯定会在现有的文献中发现一些迹象,表明VGG天生比其他架构更长大。

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    PyTorch中性攻击和防御

    来源 | Medium编辑 | 代码医生团队深度学习和的兴起为现代社会带来了各种机会和应用,例如象检测和文本转语音。 然而,尽管看似准确性很高,但(以及几乎所有机器学习模型)实际上都可能受到数据(即性示例)的困扰,而这些数据是从原始训练样本中进行的非常轻微的操纵。 他们认为,由于架构的高度线性,实际上很容易受到这些示例的影响。诸如LSTM的模型和诸如ReLU的激活函数仍然常以非常线性的方式运行,因此这些模型很容易被线性扰动所欺骗。 这些简单的方法实际上可以欺骗深度,这一事实进一步证明了由于的线性,存在性示例。 在训练期间,将干净的示例和的示例都馈送到中,以防止在进一步的训练期间降低干净数据的准确性。

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    -BP

    感知器作为初代,具有简单、计算量小等优点,但只能解决线性问题。 BP在感知器的基础上,增加了隐藏层,通过任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了异或等感知器不能解决的问题,并且BP也是CNN等复杂等思想根源。 1 基本概念BP是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈,其最核心的特点就是:信号是前向传播,而误差是反向传播。 2 BP结构BP包含输入层、隐藏层和输出层,其中,隐藏层可有多个,其中,输入层和输出层的节点个数是固定的(分别是输入样本的变量个数和输出标签个数),但隐藏层的节点个数不固定。 以具有单隐藏层的BP为例,其结构如下图:?3 BP原理公式以单隐藏层的BP为例,各阶段原理公式如下: 前向传播。

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    IJCAI 2019 提前看 | 后门攻击、攻击

    本文 3 篇安全相关论文进行了介绍。近年来,深度学习在计算机视觉任务中获得了巨大成功,但与此同时,的安全问题逐渐引起重视,样本热度持续不下,后门攻击也悄然兴起。 本文选取了 IJCAI2019 的 3 篇论文,从目标检测攻击、实时攻击、后门攻击三个方面,为大家梳理最新进展。 由于基于 proposal 和回归的目标检测器都使用特征作为后端,如 Faster-RCNN 和 SSD 都使用 VGG16,如果从后端特征中提取的特征进行攻击,则两种类型的目标检测器都将受到影响 作者利用生成机制而不是进行迭代优化,将该问题制定为生成(GAN)框架,并训练生成器生成图像和关键帧。由于测试步骤仅涉及前向,因此运行时间很快。 而这种第三方 DNN 训练的不透明性,使得容易遭受特洛伊攻击。攻击者能够通过打断训练过程注入恶意行为,训练出带后门的模型,并将后门模型上传到平台上供用户使用。

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    学界 | 正在涌现的新型模型:优于生成

    ,其在视频分析上具有无监督学习 、分割、场景解析、定位、时空表征、视频预测、表征预测、在线学习等能力,并且还在很多方面优于当前大热的生成(GAN)。 新一代深度正在涌现。 由于这些前馈把图像压缩并编码为更小的表征向量,其也被称为编码器。 它们可以识别一些图像中(但不是全部)目标所属的类型,并且性的噪音和扰动非常敏感。 与生成的关系生成(GAN)是现在一种非常流行的模型,其可以从数据分布中学习生成样本。

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    生成

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 生成式(generative adversarial network,GAN)是基于可微生成器的另一种生成式建模方法 生成式基于博弈论场景,其中生成器必须与手竞争。生成直接产生样本?。其手,判别器(dircriminator network)试图区分从训练数据抽取的样本和从生成器抽取的样本。 形式化表示生成中学习的最简单方法是零和游戏,其中函数?确定判别器的受益。生成器接受?作为它自己的受益。在学习期间,每个玩家尝试最大化自己的受益,因此收敛在?v的默认选择是? 不幸的是,在实践中由表示的g和d以及?不凸时,GAN中的学习可能是困难的。Goodfellow认为不收敛可能会引起GAN的欠拟合问题。一般来说,同时两个玩家的成本梯度下降不能保证达到平衡。 生成器学习跟踪特定点在某种程度上类似于训练点的流行,而不是最大化该点的数概率。

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    来源:UFLDL教程本文为综合系列的第一篇,通过学习,你也将实现多个功能学习深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用适应这些想法到新问题上。 目录关键词概述模型1. 为了描述,我们先从最简单的讲起,这个仅由一个“元”构成,以下即是这个“元”的图示:? 模型所谓就是将许多个单一“元”联结在一起,这样,一个“元”的输出就可以是另一个“元”的输入。例如,下图就是一个简单的:? 我们使用圆圈来表示的输入,标上“+1 ”的圆圈被称为偏置节点,也就是截距项。最左边的一层叫做输入层,最右的一层叫做输出层(本例中,输出层只有一个节点)。

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    例程下载:.zip 介绍如今,科学家正在努力探索人脑的奥秘,他们试图通过模仿人脑,来找到大数据的解决方案。我感觉现在没有深入浅出的、实用的介绍(NN)的文章。 ——前向3. 什么是的权重?4. 生物体内的元权重是多少?5. 中激励函数起什么作用?6. 生物体内什么东西起到了元激励函数的功能?7. 反向传播如何工作?8. 反向传播的确切的数学逻辑是什么?9. 如何实现反向传播? 1.人脑是如何工作的?要理解如何工作,最好先研究一下人脑的运作机理。人脑有约一千亿个元,彼此之间紧密相连。 准确的“a”值可以帮助我们找到更好的预测线来数据进行分类。这里的权重也是一个类似“a”的因素,我们努力找出它的精确值,以求更准确的分类。 4. 生物体内的元权重是多少? 8.反向传播的确切的数学逻辑是什么?反向传播和梯度下降作用相同,我们需要激励函数求微分。它的计算过程如下:XOR(异或运算)是测试我们的最简单的样例。

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    XORXOR=OR-AND 所以要先把 AND 和 OR 都写在下面的表格里 先考虑 OR 的话,w1=1,w3=1,theta=1 但是 AND 应的 w2 不能直接=-1,因为当 x1 和 x2

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    搭建基本模块——元在说之前,我们讨论一下元(Neurons),它是的基本单元。元先获得输入,然后执行某些数学运算后,再产生一个输出。比如一个2输入元的例子:? 编码一个是时候实施一个元了! 搭建就是把一堆元连接在一起,下面是一个的简单举例: ?这个有2个输入、一个包含2个元的隐藏层(h_1和h_2)、包含1个元的输出层o_1。 可以具有任意数量的层,这些层中具有任意数量的元。基本思想保持不变:给提供输入(input)通,然后从里面得到输出(output)。 如果我们用这种方法去逐步改变的权重w和偏置b,损失函数会缓慢地降低,从而改进我们的。训练整体流程如下:从数据集中选择一个样本,这就是随机梯度下降的原因 - 我们一次只一个样本进行操作。

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    GAN 作者 Ian Goodfellow 最新论文:策略的性攻击

    我们的威胁模型认为攻击会为策略的原始输入引入小的干扰。针样本攻击,我们通过白盒测试和黑盒测试, 描述了任务和训练算法中体现的脆弱程度。 这些策略由赋予了参数,并在监督式学习中表现出性攻击的脆弱性。 例如,训练用于分类图像的卷积,添加进入输入图像的干扰可能会引起图像的误分,而人类却看不出加入干扰前后的图像有何不同。 论文中,我们会研究过深度强化学习训练的策略,是否会受到这样的样本的影响。 这一研究方向策略在线上和现实世界的布局都有显著意义。我们的实验证明,即使在黑盒测试中,使用特定样本仍然可以较轻易地“愚弄”策略。

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    学界 | CMU提出生成:可实现人脸识别模型的攻击

    选自arXiv作者:Mahmood Sharif等机器之心编译参与:Panda生成(GAN)已是人工智能领域内的一个常用词了,但你听说过生成(AGN)吗? 近日,卡内基梅隆大学和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究者在 arXiv 上发布的一篇论文提出了这种,可实现当前最佳的人脸识别模型的攻击。 深度(DNN)已在人脸验证(即确定两张人脸图像是否属于同一个人)方面超越了人类的水平。 我们的攻击的一个关键组件和新颖之处是:不同于只能得到单个可能被某个机器学习算法误分类的大多数攻击算法,我们的方法基于生成(GAN)近来的研究成果,可以开发出输出是可以通过实体方式实现的攻击实例的 论文:生成:针当前最佳人脸识别的攻击(Adversarial Generative Nets: Neural Network Attacks on State-of-the-Art Face

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    体系搭建(一)——

    本篇是体系搭建的第一篇,解决体系搭建的前四个问题,详见体系搭建(序)?最简单的的定义就不再赘述,直接从最简单的说起。 将一系列输入数据,通过训练好的模型处理,得到输出结果,这是决策的步骤。那么我们的重点就是通过训练得到模型。 ? 从上图可以看出,模型的关键其实是寻找合适的权重矩阵。 - 梯度下降用在的哪一步? 梯度下降用来找损失函数的最小值,数学原理和代码见上。 - 损失函数是干什么用的? 损失函数用来衡量预测值与真实值的差距,有了损失函数,才能指导权重矩阵的更新。 - 模型有哪些参数可以调整(优化)? 找合适的初始权重矩阵、找合适的激活函数、找合适的损失函数、找合适的学习率。 ----以上内容来自822实验室知识分享 我们的822,我们的青春 欢迎所有热爱知识热爱生活的朋友和822思享实验室一起成长,吃喝玩乐,享受知识。

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    生成GAN

    于mnist数据,设code为2维,训练之后输入code得到的图片如下: ?但是这种情况下,机器学习到的只是这个数据大概长什么样,而不是数据的真实分布。 整体来看,generator和discriminator构成了一个结构,通过设置loss,保持某一个generator和discriminator参数不变,通过梯度下降更新另外一个的参数即可。 通常,GG是。 问题G的更新优化不一定朝着最小的方向优化G之后,原来的D应的就不一定是maxV(G,D)max V(G,D)最大的GG了,这样与我们的假设不同。 如果采用原来的目标函数,比较小的D(x)D(x)应目标函数的斜率比较低,不容易学习。通过改变目标函数,使比较小的D(x)D(x)应目标函数的斜率比较高,加快了学习速率,使模型更容易学习。?

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