Q1_final.m %% Take Home Exam 4: Question 1 % Anja Deric | April 13, 2020 % Cle...
对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。...对生成对抗图像感兴趣的读者可以关注一下最近的Kaggle挑战赛NIPS。...angle: ex_angle}) classify(rotated_example, correct_class=img_class, target_class=demo_target) 看起来我们之前生成的对抗样本不是旋转不变的...那么，如何使得一个对抗样本对变换的分布是鲁棒的呢？给定一些变换分布T，我们可以最大化Et~TlogP(y'|t(X'))，约束条件为‖X- X'‖∞≤ε。...(image-90a84f-1515921665436)] 从图中蓝色曲线可以看到，生成的对抗样本是超级有效的。
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p=13807 在概率课程中经常会看到标准的正态分布表。 现在，我们用R语言生成它。...生成表格 > u=seq(0,3.09,by=0.01)> p=pnorm(u)> m=matrix(p,ncol=10,byrow=TRUE 这里有我们想要的表 > options(digits=4)...0.9989 0.9989 0.9989 0.9990 0.9990> rownames(m)=seq(0,3,b=.1)> colnames(m)=seq(0,.09,by=.01) 要将其以良好的显示...，我们可以使用 > print.xtable(newm, type="latex", file="nor1.tex") 现在，我们有了一个包含表的简单tex文件。...生成pdf文件。
在概率课程中经常会看到标准的正态分布表。 ? ? 现在，我们用R语言生成它。...生成表格 > u=seq(0,3.09,by=0.01) > p=pnorm(u) > m=matrix(p,ncol=10,byrow=TRUE 这里有我们想要的表 > options(digits...0.9989 0.9989 0.9989 0.9990 0.9990 > rownames(m)=seq(0,3,b=.1) > colnames(m)=seq(0,.09,by=.01) 要将其良好的显示...，我们可以使用 > print.xtable(newm, type="latex", file="nor1.tex") 现在，我们有了一个包含表的简单tex文件。...生成pdf文件。 ?
应用贝叶定理从观察到的样本数据中推导出后验参数值。 重复步骤 1-4，以获取更多数据样本。 使用 PyMC3，我们现在可以简化和压缩这些步骤。 首先，我们设定先验信念和先验β-二项分布。...summary 我们使用迹线手动绘制和比较先验分布和后验分布。确认这些与手动获得的相似，后验分布均值为 P（Tails|观测数据）= 0.35。...一、建立先验分布 在这里，我们生成一些观测数据，这些数据遵循泊松分布，速率为 lambda，λ = 2。...= lambda x: stats.gamma.pdf(x, a=a, scale=rate,loc=0) priors = prior(x) # 画图 axs.plot(x, priors, 'r-...后验平均值为： 即后验平均值是先验平均值和观测样本平均值的加权平均值 posterior mean: {(a+y.sum()) / (b+y.size)} sample mean:{y.mean()
对数据进行索引之前，我们要先了解自己的数据对象 这里我们拿实物进行展示，关键词点到为止，不进行名词解释 数据对象类型结构 这里我们只介绍用得比较多的对象类型结构：向量、矩阵和数据框： #####建议大家在...Rstudio里把下面的代码运行一遍 options(stringsAsFactors = F) ###以下是向量,向量中的元素类型是统一的，即使拿数字放进去，也是character a<-c('a',...'b','1') a ####矩阵默认情况下按列填充,元素模式需一致（这里是统一数值型） b<-matrix(1:50) dim(b)<-c(5,10) ####矩阵也可以有自己的行名和列名，用rownames...和colnames进行设置 rownames(b)<-c('a','b','c','d','e') b ####数据框用得比较多，可以是不同模式的数据，但每列元素个数需一致，这种方式创建的数据框，行名和列名已经设置好了...要用合理的唤醒（索引），才能有效 1.都可按元素位置进行索引 2.有行名和列名的数据类型可以根据行名和列名进行索引，逗号左边是行，右边是列 3.数据框有$符号可以通过列名进行提取 4.中括号[]，冒号：
今天分享一下如何删除离群样本，并探索一下是否有生物学意义。...自己的表达量矩阵数据绘制主成分分析图 #加载R包 library("FactoMineR") library("factoextra") #载入数据 load(file = 'symbol_matrix.Rdata...02 PCA删除离群样本 删除距离太远的样本，上面的pca绘图的时候其实也返回来了横纵坐标信息： #筛选离群样本名称 name<-as.character(p2$data$name[p$data...~而且和PCA图删除的样本几乎是一样的。...，下调的差异基因相差不大，那么删除的样本影响了什么导致的这个结果呢？
应用贝叶定理从观察到的样本数据中推导出后验参数值。 重复步骤 1-4，以获取更多数据样本。 使用 PyMC3，我们现在可以简化和压缩这些步骤。 首先，我们设定先验信念和先验β-二项分布。...summary 我们使用迹线手动绘制和比较先验分布和后验分布。确认这些与手动获得的相似，后验分布均值为 P（Tails|观测数据）= 0.35。...一、建立先验分布 在这里，我们生成一些观测数据，这些数据遵循泊松分布，速率为 lambda，λ = 2。...lambda x: stats.gamma.pdf(x, a=a, scale=rate,loc=0) priors = prior(x) # plot axs.plot(x, priors, 'r-...后验平均值为： 即后验平均值是先验平均值和观测样本平均值的加权平均值 posterior mean: {(a+y.sum()) / (b+y.size)} sample mean:{y.mean(
如何产生带有语义信息的结构化扰动，是一个重要但尚未解决的问题。...受到以上发现的启发，研究人员提出了一种新颖的对抗样本生成方法——SemanticAdv。该方法基于带有属性条件的图像编辑模型，通过在源图像和目标图像的特征图中进行插值，来生成带有语义含义的对抗样本。...对抗样本生成 假设待攻击的模型原来可以正确预测给定的普通样本，对抗样本则希望使模型预测出指定的结果（与普通样本的预测结果不同），而在人类眼中，普通样本和对抗样本仍应得到一致的预测。...通过对不同属性的语义编辑生成对抗样本。 ? 图 4. 不同属性语义编辑后生成的对抗样本攻击成功率，图中淡蓝色部分 FPR 为千分之一，深蓝色部分 FPR 为万分之一。...不同方法生成的对抗样本及对应的扰动图。 ? 图 6. 不同方法生成的对抗样本在各种防御方法下的攻击成功率比较。 ? 表 2. 不同方法生成的对抗样本在现实中的人脸验证 API 的攻击成功率比较。
我们会预先生成研究用的样本总体，这么做对后续研究非常有帮助，因为程序生成的样本总体其均值和标准差就确定下来，而这在实际应用中常常是无法得知的。 我们用均值=60，标准差=10作为参数生成试验数据。...3.重复次数的影响分析 之前我们生成了1000个结果数据。对于问题的研究来说可能多了，也可能不够。 该如何判断呢？ 第一个想法就是画出试验重复次数和这些试验结果均值之间的曲线图。...我们希望标准误差会随着试验次数的增加而减小。通过下面的代码，计算每个重复试验次数对应的样本均值的标准误差，并绘制标准误差图。 运行代码后，会绘制出标准误差与重复次数的关系曲线。...其中红色直线表示总体的均值（在教程开始根据给定的均值和标准差生成了总体，所以总体的均值已知），重复1000次或更多后，可以用样本均值代替总体均值。 图中误差线包裹着均值线。...下面是几种重复次数选择的方法： 简单粗暴的直接用30、100或者1000次。 绘制样本均值和重复次数的关系曲线，并根据拐点进行选择。 绘制标准误差和重复次数的关系曲线，并根据误差阈值进行选择。
我们会预先生成研究用的样本总体，这么做对后续研究非常有帮助，因为程序生成的样本总体其均值和标准差就确定下来，而这在实际应用中常常是无法得知的。 我们用均值=60，标准差=10作为参数生成试验数据。...重复次数的影响分析 之前我们生成了1000个结果数据。对于问题的研究来说可能多了，也可能不够。 该如何判断呢？ 第一个想法就是画出试验重复次数和这些试验结果均值之间的曲线图。...我们希望标准误差会随着试验次数的增加而减小。通过下面的代码，计算每个重复试验次数对应的样本均值的标准误差，并绘制标准误差图。 运行代码后，会绘制出标准误差与重复次数的关系曲线。...其中红色直线表示总体的均值（在教程开始根据给定的均值和标准差生成了总体，所以总体的均值已知），重复1000次或更多后，可以用样本均值代替总体均值。 图中误差线包裹着均值线。...绘制样本均值和重复次数的关系曲线，并根据拐点进行选择。 绘制标准误差和重复次数的关系曲线，并根据误差阈值进行选择。 绘制样本置信区间和重复次数的关系曲线，并根据误差散布进行选择。
聚类算法 层次聚类 对给定的对象集合进行层次分解，分为凝聚（自下而上）和分裂（自上而下）； 1、开始时每个样本各自作为一类； 2、规定某种度量作为样本间距及类与类之间的距离，并计算； 3、将距离最短的两个类聚为一个新类...； 不能处理非球形的簇； 不能处理不同尺寸、密度的簇； 要先剔除离群值，因为它可能存在较大干扰； 基于密度的方法：DBSCAN 算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以发现任何形状的聚类； r-邻域：...给定点半径r内的区域； 核心点：若一个点的r-邻域至少包含最少数目M个点，则称该点为核心点； 直接密度可达：若p点在核心点q的r-邻域内，则p是从q出发可以直接密度可达； 若存在点链P1,P2,…,Pn...： 1、指定合适的r和M； 2、计算所有样本点，若点p的r邻域中有超过M个点，则创建一个以p为核心点的新簇； 3、反复查找这些核心点直接密度可达(之后为密度可达)的点，将其加入到相应的簇，对于核心点发生...； 类平均法–average 通过计算两个类别之间的所有点的相互距离，求其均值，然后作为这两个类之间距离均值，找出最小的距离均值，然后将这两个类聚为一类； 最大距离法–complete 让两个类之间相距最远的点作为两个类之间的距离
本研究深入探讨了生成图像的影响，主要比较了使用外部数据（即生成 vs. 网络检索 vs. 原始）的范式。...3）新的基线：将生成数据与从同一外部数据池中检索的数据进行比较，有助于阐明生成数据的独特特点。...详尽的基准和分析聚焦于生成数据在视觉识别中的潜力，同时确定未来研究中的关键挑战。...数据增强技术通过人工增加训练样本的数量来解决这个问题，但这些技术通常产生有限结果。 为解决这个问题，越来越多的研究提出使用深度生成模型生成更真实和多样化的数据，以符合数据的真实分布。...2.0 深度学习算法实战》 附下载 |《计算机视觉中的数学方法》分享 《基于深度学习的表面缺陷检测方法综述》 《零样本图像分类综述: 十年进展》 《基于深度神经网络的少样本学习综述》
样本点中的关键度量指标：距离 定义： 常用距离： 欧氏距离，euclidean–通常意义下的距离； 马氏距离，manhattan–考虑到变量间的相关性，且与变量单位无关； 余弦距离，...，分为凝聚（自下而上）和分裂（自上而下）； 1、开始时每个样本各自作为一类； 2、规定某种度量作为样本间距及类与类之间的距离，并计算； 3、将距离最短的两个类聚为一个新类； 4、重复2-3，不断聚集最近的两个类...、密度的簇； 要先剔除离群值，因为它可能存在较大干扰； 基于密度的方法：DBSCAN 算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以发现任何形状的聚类； r-邻域：给定点半径r内的区域； 核心点：若一个点的...r-邻域至少包含最少数目M个点，则称该点为核心点； 直接密度可达：若p点在核心点q的r-邻域内，则p是从q出发可以直接密度可达； 若存在点链P1,P2,…,Pn,P1=q,Pn=P,Pi+1是从Pi关于...通过计算两个类别之间的所有点的相互距离，求其均值，然后作为这两个类之间距离均值，找出最小的距离均值，然后将这两个类聚为一类； 最大距离法–complete 让两个类之间相距最远的点作为两个类之间的距离
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。...进行黑盒和白盒分类之后，攻击还可以继续再分： 有目标的攻击（targeted attack） 无目标的攻击（untargeted attack） 有目标的攻击即攻击者有一个特定的类，希望生成对抗样本，使得模型分类为那个特定的类别...通过梯度的符号来生成对抗样本，核心公式为： ?...分别是干净的样本以及对应的label，这里的label是指one hot向量。 函数 ? 是交叉熵函数（cross-entropy）， ? 则是 ? 对应的对抗样本。 函数 ?...其思路主要是利用一个热力图，也就是方法名字中的Saliency Map来指导对抗样本的生成。给出其核心的公式： ? 这便是热力图的生成方法，其中 ? 表示模型的输出结果，而 ?
通过推理一个字体未知的汉字的风格组成，我们的架构展示出了强大的单样本/少样本（one-shot/low-shot）泛化能力。据我们所知，这是首次尝试仅仅通过观察一个或者少数样本生成新字体汉字的工作。...大量实验证明，我们的方法可以通过仅读取少量样本就生成中文字体，包括打印体和手写体。据我们所知，据我们所知，这是首次尝试仅仅通过单样本/少样本设置来生成新字体汉字（包括打印体和手写体）的工作。...我们将汉字的域知识以先验知识的形式引入模型中，并提出了一种信息编码方法来指导汉字生成。 我们提出的模型（SA-VAE）可以实现准确的风格推理，并以单样本/少样本的方式生成中文字体。 ?...图 1：基于我们的方法的汉字生成过程描述。给定少量特定字体的样本（例如签名），我们推理不同字体的隐藏向量。...然后，我们通过识别它们的内容在少量样本的基础上生成中文字体（「生存还是毁灭，这是个问题」），可以看到，用来训练的样本中，每个风格只有四个汉字（「莎士比亚」）。 ?
Fast Gradient Sign方法 先回顾一下《杂谈CNN：如何通过优化求解输入图像》中通过加噪音生成对抗样本的方法，出自Christian Szegedy的论文《Intriguing properties...针对这个问题，这篇文章的第六作者，生成式对抗网络的发明人Ian Goodfellow在《Explaining and Harnessing Adversarial Examples》中提出了一种更快速方便的方法来产生对抗样本...，在这个代码中，我们执行的是生成一个对抗样本降低当前模型预测类别的，其中每个像素在梯度方向上的前进幅度是1.0。...如果要生成一个对抗样本使模型预测图片为一个指定的类别，则需要把给梯度赋值的语句改成下面这句： net.blobs[prob_blob].diff[0][label_index]=1....我们把鸵鸟对抗样本的四个幅度（1.0, 2.0, 6.0, 18.0）也在生成球拍的对抗样本上试试，结果如下。Racket 相关链接如下： https://racket-lang.org/ ? ?
如何让 GAN 生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。...尽管这个架构是近几年才提出的，GAN 的大量成果不仅表现于生成真实样本上，还体现于机器翻译和图像超分别率的应用中。 但是，由于样本发生器的输入是随机分布的，在生成真实样本的时候，很难控制 GAN。...比如，生产的 vanilla GAN 样本是现实的，也具备多样性，但是随机输入和生成样本的特征之间的关系却不明显。 在过去的几年中，尝试控制由 GAN 产生的样本的研究从未停止。...可控生成对抗网络 CGAN 在这篇论文中，作者介绍了一种新颖的生成对抗网络架构来控制生成的样本，称为可控生成对抗网络（CGAN）。...生成的样本见图 2。 ? 像之前讨论的，CGAN 可以通过向发生器输入多个标签生成多标签的样本。图 3 是通过 CelebA 生成的多标签图片。
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