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...
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对抗性鲁棒性工具箱(ART)v1.5 对抗性鲁棒性工具箱(ART)是用于机器学习安全性的Python库。 ART提供的工具使开发人员和研究人员可以针对逃避,中毒,提取和推理的对抗性威胁捍卫和评估机器学习模型和应用程序。...
对抗攻击PyTorch 是一个PyTorch库,其中包含对抗性攻击以生成对抗性示例。...adversarial_images = atk ( images , labels ) :warning: 预防措施 在用于攻击之前,应使用transform [to.Tensor()]将所有图像缩放为
该代码实用于生成对抗网络初学者实践,有很详细的代码介绍,干货
针对位置优化的对抗补丁进行对抗训练 | | | | 论文代码: Sukrut Rao,David Stutz,Bernt Schiele。 (2020)针对位置优化的对抗补丁的对抗训练。 在:Bartoli A.,Fusiello A.(编辑)《计算机视觉– ECCV 2020...
title={Adversarial Distributional Training for Robust Deep Learning}, author={Dong, Yinpeng and Deng, Zhijie and Pang, Tianyu and Su, Hang and Zhu, Jun}, booktitle={Advances in Neural Information ...
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。
Graph-Adversarial-Learning:图形数据的对抗性攻击和防御的精选集合
对抗性的此存储库包含用于我们的用于关系提取的无监督域自适应方法的代码。 注意:数据格式的示例可以在data /文件夹中找到。用法训练python train_final_cnn.py --num_epochs 50 --checkpoint_dir /checkpoint/dir/...
自然对抗的例子我们介绍了-真实世界,未经修改和自然发生的示例,这些示例导致... 引文如果您发现这对您的研究有用,请考虑引用以下内容: @article{hendrycks2021nae, title={Natural Adversarial Examples}, author
title={Targeted Adversarial Perturbations for Monocular Depth Prediction}, author={Wong, Alex and Cicek, Safa and Soatto, Stefano}, booktitle={Advances in neural information processing systems}, year...
@article{DBLP:journals/corr/abs-2005-10322, author = {Yashar Deldjoo and Tommaso {Di Noia} and Felice Antonio Merra}, title = "A survey on Adversarial Recommender Systems: from Attack/Defense ...
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 ...
TextGAN-PyTorch TextGAN是用于基于生成对抗网络(GAN)的文本生成模型的PyTorch框架,包括常规文本生成模型和类别文本生成模型。 TextGAN是一个基准测试平台,可支持基于GAN的文本生成模型的研究。...
Connecting Generative Adversarial Network and Actor-Critic Methods.pdf
基于python的人脸识别项目
analyticsBot-sc2 对抗策略游戏《星际争霸II》的数据分析/模式发现机器人。 使用生成对抗网络(GAN)实施。 从高斯生成7个资源变量的最佳特征集。 所有代码都可以在各个模块中找到。 管理员拥有主要的运行脚本。...
深度神经网络我尝试使用 Hessian-free 优化来训练深度神经网络。 训练基于 MNIST 数据集。
该资源为ESRGAN-图像超分辨率-pytorch,复现论文为: ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks。
Cycle-gan
Adversarial Attribute-Text Embedding for Person Search with Natural Language Query
条件生成专家网络
这是对抗自编码的代码,对理解原理提供参考
awesome-tensorlayer:精选的专用资源和应用程序的清单
Generative-Adversarial-Networks生成式对抗网络代码进行超分辨
"Adversarial Generator-Encoder Networks" 论文代码
generative_adversarial_networks_101:生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN,DCGAN,CGAN,CCGAN,WGAN和LSGAN模型
"Adversarial Feature Learning"的代码
标签: Lua
您需要将标志-MT_type设置为白色的香草以进行对抗性或香草味训练,并设置标志-language cs / de / fr用于对抗性操纵的不同分布。 要对保存的模型执行受控/有针对性的攻击,请使用 th attack.lua -test_data_file ...
资源分类:Python库 所属语言:Python 资源全名:adversarial-friend-1.1.8.tar.gz 资源来源:官方 安装方法:https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059