Generating Fluent Adversarial Examples for Natural Languages ACL 2019 為自然語言生成流暢的對抗樣本 摘要 有效地構建自然語言處理(NLP)任務的對抗性攻擊者是一個真正的挑戰。首先,由於句子空間是離散的。沿梯度方向 ...
NDSS https: arxiv.org abs . 摘要中的創新點確實是對抗攻擊中值得考慮的點: . effective . evasive recognized by human readers . efficient 在IMDB數據集上取得 的成功率。 最后有討論可能的防御機制,可以重點看下能不能做這相關的工作。 TEXTBUGGER: 白盒:通過雅可比矩陣找到最重要的單詞。 https: ...
2019-11-06 22:42 0 379 推薦指數:
Generating Fluent Adversarial Examples for Natural Languages ACL 2019 為自然語言生成流暢的對抗樣本 摘要 有效地構建自然語言處理(NLP)任務的對抗性攻擊者是一個真正的挑戰。首先,由於句子空間是離散的。沿梯度方向 ...
論文地址:https://www.aclweb.org/anthology/P19-1103/ 已有研究工作: 在文本的對抗樣本領域,因為有詞嵌入的存在,很難將特征空間的擾動向量映射到詞匯表中的有效單詞。因此在CV領域的方法不能直接用於NLP領域,一般的方法是在詞級別或者字符級別直接修改 ...
提到密鑰交換,必須要提到的就是這兩位, 2015年圖靈獎得主,Diffie(右)和Hellman(左),二人在 一文中提出了密鑰交換、非對稱加密、數字簽名等概念,可以說是公鑰密碼學的開山鼻 ...
Methodology 作者提出TIMAM (Text-Image Modality Adversarial Matching)方法,比較簡潔明了,具體包含三個部分: (1)特征提取器: 文本采用BERT提取詞向量,再輸入LSTM提取文本特征; 圖像采用ResNet101提取特征 ...
Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks 2020-03-08 22:40:38 Paper: IJCAI-2018 Code: https://github.com/mathcbc/advGAN_pytorch ...
導讀: 本文為CVPR2018論文《Deep Adversarial Subspace Clustering》的閱讀總結。目的是做聚類,方法是DASC=DSC(Deep Subspace Clustering)+GAN(Generative Adversarial Networks)。本文 ...
導讀: 本文為CVPR2018論文《Deep Adversarial Subspace Clustering》的閱讀總結。目的是做聚類,方法是DASC=DSC(Deep Subspace Clustering)+GAN(Generative Adversarial Networks)。本文 ...