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深度神经网络中的对抗样本与学习

在kdnuggets此前发布的文章(Deep Learning’s Deep Flaws)’s Deep Flaws中，深度学习大神Yoshua Bengio和他的博士生、Google科学家Ian Goodfellow...在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作。...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。...中，通过在一个线性模型中加入对抗干扰，发现只要线性模型的输入拥有足够的维度（事实上大部分情况下，模型输入的维度都比较大，因为维度过小的输入会导致模型的准确率过低，即欠拟合），线性模型也对对抗样本表现出明显的脆弱性...在 GANs 中，包含一个生成模型G和一个判别模型D，D要判别样本是来自G还是真实数据集，而G的目标是生成能够骗过D的对抗样本，可以将G看做假币生产者，而D就是警察，通过G和D的不断交手，彼此的技能都会逐渐提高

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深度神经网络中的对抗样本与学习

Goodfellow在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。...中，通过在一个线性模型中加入对抗干扰，发现只要线性模型的输入拥有足够的维度（事实上大部分情况下，模型输入的维度都比较大，因为维度过小的输入会导致模型的准确率过低，即欠拟合），线性模型也对对抗样本表现出明显的脆弱性...在 GANs 中，包含一个生成模型G和一个判别模型D，D要判别样本是来自G还是真实数据集，而G的目标是生成能够骗过D的对抗样本，可以将G看做假币生产者，而D就是警察，通过G和D的不断交手，彼此的技能都会逐渐提高...延伸阅读：一篇文章教你用 11 行 Python 代码实现神经网络

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    Python中的加权随机

    我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...简单线性方法 下面是一种简单的方案, 传入权重的列表(weights), 然后会返回随机结果的索引值(index), 比如我们传入[2, 3, 5], 那么就会随机的返回0(概率0.2), 1(概率0.3...加速搜索 上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量 其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...只不过我们把赋值临时变量的功夫省下来了, 其实如果传进来的weights是已经按照从大到小排序好的话, 速度会更快, 因为rnd递减的速度最快(先减去最大的数) 4.

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    教程 | 经得住考验的「假图片」：用TensorFlow为神经网络生成对抗样本

    选自arXiv 作者：Anish Athalye 机器之心编译 参与：李泽南 用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，而这些在人类看起来没有什么问题的图片是如何产生的呢？...为神经网络加入对抗样本是一个简单而有意义的工作：仔细设计的「扰动」输入可以让神经网络受到分类任务上的挑战。这些对抗样本如果应用到现实世界中可能会导致安全问题，因此非常值得关注。 ?...想象一下，如果无人驾驶汽车遇到了这种情况…… 在本文中，我们将简要介绍用于合成对抗样本的算法，并将演示如何将其应用到 TensorFlow 中，构建稳固对抗样本的方法。...对抗样本 给定图片 X，我们的神经网络输出 P（y|x）上的概率分布。...然而，一些研究证明了这些对抗性样本在面对小小的转换之后就会失效：例如，放大图片就会让图像分类重新回归正确。这为我们带来了新的课题：在实践中，是否存在对抗性样本？

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    【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard版

    前面 写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从 这里 下载。...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...启动你的 TensorBoard 并在浏览器中打开后应该是类似下面这样的： ? CNN 结构 CNN 的结构和 上篇 一样，数据集仍为 CIFAR10 数据集。...×32×32×64 （由于这个图不能放大导致重叠，在浏览器中是可以放大的），? 表示 batch 的大小。.../log/without-saver 使用 tf.train.Saver() 的： tensorboard --logdir=tensorboard/log/with-saver 按照提示，在浏览器中打开地址就可以看到可视化结果了

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    【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard 版

    前面 写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从 这里 下载。...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...启动你的 TensorBoard 并在浏览器中打开后应该是类似下面这样的： ? ---- CNN 结构 CNN 的结构和 上篇 一样，数据集仍为 CIFAR10 数据集。...×32×32×64 （由于这个图不能放大导致重叠，在浏览器中是可以放大的），? 表示 batch 的大小。...按照提示，在浏览器中打开地址就可以看到可视化结果了。

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    理解深层神经网络中的迁移学习及TensorFlow实现

    什么是迁移学习 在深度学习中，所谓的迁移学习是将一个问题A上训练好的模型通过简单的调整使其适应一个新的问题B。在实际使用中，往往是完成问题A的训练出的模型有更完善的数据，而问题B的数据量偏小。...上面提到了，被迁移的模型往往是使用大量样本训练出来的，比如Google提供的Inception V3网络模型使用ImageNet数据集训练，而ImageNet中有120万标注图片，然后在实际应用中，很难收集到如此多的样本数据...所以，同样一个模型在使用大样本很好的解决了问题A，那么有理由相信该模型中训练处的权重参数能够能够很好的完成特征提取任务（最起码前几层是这样），所以既然已经有了这样一个模型，那就拿过来用吧。...TensorFlow实现Inception V3迁移学习 下面的例子中使用Google提供的Inception V3模型完成花的分类任务，迁移的过程保留了Inception V3的全部卷积层，只修改了最后的全连接层以适应新的分类任务...最后点击这里下载整个工程，由于上传大小的限制，工程中的模型与数据集需要重新下载，路径下文件夹中已提供了下载方式。

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    临床样本组学研究Day6 : 临床样本的单细胞转录组测序

    传统的转录组测序技术（bulk RNA-seq）是基于群体细胞，每个样本包含成千上万个细胞，所以最终反映的是基因在群体细胞中平均表达水平，从而掩盖了不同细胞之间的表达异质性。...当你还在沉迷于普通转录组数据挖掘时，已经有人悄悄的搞上单细胞了。今天我们就来聊聊基于临床样本的单细胞转录组测序。...即使在同一个样本中，也会存在多种不同的细胞形态。因此，不论测定了多少样本，我们都可以采用拟时序分析对样本中的细胞转化和变化进行描述。 为什么要进行拟时序分析？...，这些细胞一定是在病变组织中的比例是比较高的。...在组织中分选特定细胞，组织样本的处理和细胞分选技术非常重要（技术注意事项可以多向测序公司咨询）； 3．对于利用临床样本纯单细胞测序研究来说，要重视单细胞测序数据分析算法的个性化，利用各种不同巧妙的算法尽可能多挖掘测序数据中隐藏的信息

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    论文 | 不平衡样本中实现重叠红细胞分类与计数

    引言 RBC（红血细胞）分类与计数是生物研究领域中一种基础统计方法，当前市场的主流的细胞计数仪主要还是以传统算法为主，通过各种参数与预处理来提升细胞计数精度，实现重叠细胞计数与分类。...在已知的红细胞类别中有的种类红细胞非常少，相关一些常见的红细胞类别它的样本很难收集，对这种不平衡的数据集要做到每个红细胞正确分类与计数，作者采用一种全新的算法，在已知不平衡数据集中测试效果SOTA。...方法与步骤介绍 本文中作者提出了一种新的方法实现在不平衡的样本中分离重叠细胞与计数，方法主要分为以下四个主要步骤： 1.RBC颜色归一化 2.重叠细胞分离 3.细胞轮廓提取 4.细胞分类 ?...在数据收集阶段，可能来自不同的细胞计数设备，不同的显微镜得到的数据都会出现颜色不一致，通过颜色归一化实现细胞颜色的一致性。 ?...第三步重叠细胞分类，当前最稳定方法是基于距离变换与椭圆拟合算法，距离变换会发现每个重叠细胞的中心位置到边缘的距离，然后基于分水岭变换或者填充方法得到每个细胞的面积，但是这种方法只对粘连的细胞有效，对严重重叠细胞会产生错误结果

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    单细胞测序—不同格式的单细胞测序数据读写(多样本)

    单细胞测序—不同格式的单细胞测序数据读写(多样本)这里记录下不同格式的单细胞测序数据读写，存在5种常见的单细胞测序数据。...：do.call 函数将 lapply 返回的结果（每个对象的维度）按行绑定（rbind），生成一个矩阵，矩阵的每一行对应一个样本的数据维度。这个矩阵便于查看每个样本的基因数和细胞数。...sceList-1表示 sceList列表中除了第一个对象以外的所有对象。add.cell.ids = samples：为每个样本的细胞添加唯一的标识符，这样在合并后可以区分不同样本的细胞。...samples 是样本名称的列表，这些名称将作为每个样本细胞的前缀。合并后，sce.all 是一个包含所有样本的单个Seurat对象，包含所有细胞的基因表达数据。...在合并多个 Seurat 对象之后，确认最终合并后的对象包含的基因数量和细胞数量。对 orig.ident 进行计数，生成每个样本中细胞数量的频率表。统计每个样本贡献的细胞数量，确认数据的分布情况。

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    【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - 无TensorBoard版

    前面 有篇博文讲了多层感知器，也就是一般的前馈神经网络，文章里使用 CIFAR10 数据集得到的测试准确率是 46.98%。...今天我们使用更适合处理图像的卷积神经网络来处理相同的数据集 - CIFAR10，来看下准确率能达到多少。...本文代码基于 TensorFlow 的官方文档 做了些许修改，完整代码及结果图片可从 这里 下载。...这篇文章是对本文的一个升级，增加了 TensorBoard 的实现，可以在浏览器中查看可视化结果，包括准确率、损失、计算图、训练时间和内存信息等。 更新 这里我会列出对本文的更新。...，上图是最好的结果的时候，其他结果图的下载链接和上面一样，测试准确率大约为 60%，其实这个准确率并不高，和 TensorFlow 的官方文档 所得到的 86% 还差一段距离，和官方文档的差距在于我并没有对数据进行更多的预处理

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    DeepMind开源Sonnet：可在TensorFlow中快速构建神经网络

    选自DeepMind 作者：Malcolm Reynolds等 机器之心编译 参与：李泽南、Ellen Han 昨天，DeepMind 发布了 Sonnet，一个在 TensorFlow 之上用于构建复杂神经网络的开源库...事实证明这是一个明智的选择——较之以往，我们很多模型的学习速度变得更快，而分布式训练中的嵌入式特征极大地简化了我们的代码。...同时，我们发现 TensorFlow 的灵活性和自适应性使得为特定目的构建更高级的框架成为可能，DeepMind 内部已经开发了一个框架来用 TF 快速构建神经网络模块。...除了和现存的一些神经网络库具有许多相似性外，Sonnet 还具有一些根据 DeepMind 的研究需求设计的特性。...用 Sonnet 编写的模型可以与原始 TensorFlow 代码，及其他高级库中的代码自由融合。

    1.3K70

    神经网络在tensorflow的简单应用

    生物学联系   在生物学中，神经细胞利用电-化学过程交换信号。输入信号来自另一些神经细胞，这些神经细胞的轴突末梢（也就是终端）和本神经细胞的树突相遇形成突触，信号就从树突上的突触进入本细胞。...因此，神经网络需要有64个输入(每一个输入代表面板的一个具体格点) 和由许多神经细胞组成的一个隐藏层，还有仅有一个神经细胞的输出层，隐藏层的所有输出都馈送到它。...一旦神经网络体系创建成功后，它必须接受训练来认出数字“4”。为此可用这样一种方法来完成：先把神经网的所有权重初始化为任意值。然后给它一系列的输入，在本例中，就是代表面板不同配置的输入。...我们还可以进一步增加输出，使网络能识别字母表中的全部字符。这本质上就是手写体识别的工作原理。对每个字符，网络都需要接受许多训练，使它认识此文字的各种不同的版本。...平台应用 tensorflow # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # 添加层 def add_layer

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    9行Python代码搭建神经网络来掌握一些基本概念

    这里的“用Python”指的就是不用那些现成的神经网络库比如Keras、Tensorflow等，否则连9行都不用了。 ? 本文我会解释这个神经网络是怎样炼成的，所以你也可以搭建你自己的神经网络。...也会提供一个加长版、但是也更漂亮的源代码。 不过首先，什么是神经网络？人脑总共有超过千亿个神经元细胞，通过神经突触相互连接。...在开始之前，我们先把权重设为随机数，再开始训练过程： 从训练集样本读取输入，根据权重进行调整，再代入某个特殊的方程计算神经元的输出。 计算误差，也就是神经元的实际输出和训练样本的期望输出之差。...计算神经元输出的方程 你可能会好奇，计算神经元输出的人“特殊方程”是什么？首先我们取神经元输入的加权总和： ? ? ? 为什么是这个方程？首先我们希望调整量与误差量成正比，然后再乘以输入(0-1)。...终极思考 （Kaiser：原文讲的是将代码写入本地main.py文件，再在终端中运行python main.py，这里只需点击运行即可。） 我们用Python打造了一个简单的神经网络。

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    使用TensorFlow实现神经网络的介绍

    在本文中，我将向您介绍TensorFlow。阅读本文后，您将能够了解神经网络的应用，并使用TensorFlow来解决现实生活中的问题。本文将要求您了解神经网络的基础知识，并熟悉编程。...TensorFlow的典型“流” 在TensorFlow中实施MLP TensorFlow的限制 TensorFlow与其他库 从哪里去？ 何时应用神经网络？ 现在，神经网络已经成为焦点。...# import tensorflow 在TensorFlow中实现神经网络 注意：我们可以使用不同的神经网络架构来解决这个问题，但为了简单起见，我们深入实施了前馈多层感知器。...如您所知，我们将使用TensorFlow制作神经网络模型。所以你应该首先在系统中安装TensorFlow。根据您的系统规格，请参阅官方安装指南进行安装。 我们将按照上述模板。...还有很多事情尚未被包括在TensorFlow中，比如OpenCL支持。 上面提到的大多数都在TensorFlow开发人员的视野中。他们为制定未来图书馆的发展方向制定了路线图。

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    漫画版：什么是深度学习？

    这是一个经过训练可识别手写数字的神经网络，神经元是神经网络中最基本的的核心实体，是进行信息处理的地方，784 个像素中的每个像素都被送到神经网络第一层的神经元，这形成了输入层，输入层仅接受输入，不进行函数处理...在医疗行业，神经网络可检测癌细胞并分析 MRI 图像以提供详细结果。 像科幻小说一样的自动驾驶汽车现在已经成为现实。苹果、特斯拉和日产一些公司在研发自动驾驶汽车。 ?...计算能力 假设我们拥有大量的样本数据，但并不是每台机器都有处理这些数据的能力，这给我们带来了第二个限制：计算能力。通常简称“算力”。 训练神经网络需要成千上万的图形处理单元。...训练时间 最后就是训练时间，深度神经网络需要几个小时甚至几个月的训练，时间随着网络中数据量和层数的增加而增加。 ?...答案： B、 计算输入的加权和 A、 加偏差 D、 结果被输入到激活函数 C、 特异性神经元被激活 说明：在神经网络中，一层中的每个神经元都与相应层中的其他神经元相连。这些连接具有随机权重。

    1.3K21

    TensorFlow从0到1 - 8 - 万能函数的形态：人工神经网络

    这个时候，仅有大量的样本数据还不够，我们还需要一种“万能函数”的表达方式。 为了得到“万能函数”，人们转向模仿人类的大脑。...第一个提出神经元工作机制的赫布，在他1949年出版的《行为的组织》一书中写道： “当A细胞的轴突和B细胞足够近，并且重复或不断地对其放电时，A、B中的一个细胞或者两个细胞都会经历生长过程或者代谢改变，...通过学习算法，神经网络中的每个神经元可以根据外部刺激而调整自身（权值和偏置），从而形成新的功能。...是神经元的输出； 如果输入的加权和小于阈值，则输出0；如果加权和大于阈值，则输出1。...至此，终于可以说，只要有了足够多的样本数据，基于神经网络，就能自动的、智能的训练出所需的模型。

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