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如何用 Caffe 生成对抗样本？这篇文章告诉你一个更高效的算法

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 of neural networks》： 其中
玄学酱 7年前 1813

生成对抗网络入门指南（内含资源和代码）

生成对抗网络（GAN）是由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。 2014年，Lan Goodfellow和蒙特利尔大学包括Yoshua Bengio在内的其它研究人员在论文中介绍了生成对抗网络。Facebook的AI研究主管Yann LeCun称对抗训练
【方向】 6年前 7959

神经网络的激活函数总结

导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上
1833619571093157 6年前 2231

如何欺骗神经网络，让它把熊猫识别为秃鹫

摘要：本文作者基于论文阅读及实测，以尝试欺骗神经网络的方式，从工具安装到模型训练，逐步解析神经网络及其背后的数学原理。文章还提供了演示代码下载。 神奇的神经网络 当我打开Google Photos并从我的照片中搜索“skyline”时，它找到了我在八月拍摄的
小旋风柴进 7年前 1598

《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术，阿里巴巴正研究其中4项

日前，美国权威科学杂志《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)正式揭晓 2018 年“全球十大突破性技术”。中国科技巨头阿里巴巴成为给所有人的人工智能（云端 AI）、对抗性神经网络、传感城市、材料的量子飞跃四项技术主要研究者。 “全球
阿里云头条 6年前 3820

一文读懂目标检测模型（附论文资源）

1. R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源，能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢？R-CNN网络是这样做的：在图像中提出了多个边框，并判断其中的任何一个是否对应着一个
技术小能手 6年前 2640

从R-CNN到YOLO，一文带你了解目标检测模型（附论文下载）

R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源，能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢？R-CNN网络是这样做的：在图像中提出了多个边框，并判断其中的任何一个是否对应着一个具体对象
技术小能手 6年前 4591

【开发者的2018】GAN、AutoML、统一框架、语音等十大趋势

GAN与造假 虽然生成对抗网络几年前就出现了，我对它是相当怀疑的。几年过去了，即使看到GAN在生成64x64分辨率的图像方面取得了巨大的进步，我对它仍是怀疑的。在阅读了一些数学文章之后，我更加怀疑了，因为这些文章说GAN并没有真正了解分布。但在2017年，事情
技术小能手 6年前 5585

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