Articoli più recenti per Addestramento Avversariale

Esaminare le sfide nel misurare l'interpretabilità dei modelli NLP usando metriche di fedeltà.

Uno sguardo alle tecniche robuste di apprendimento per rinforzo per decisioni affidabili.

Un nuovo metodo migliora i ViTs per immagini mediche più sicure.

I metodi di adattamento durante il test affrontano vulnerabilità dagli attacchi di avvelenamento, mettendo in dubbio la loro efficacia.

La ricerca evidenzia nuovi modi per migliorare le difese dei modelli contro attacchi avversari.

SharpCF migliora i sistemi di raccomandazione mantenendo efficienza e precisione.

L'apprendimento robusto assicura che i modelli di machine learning restino affidabili nonostante la manipolazione dei dati.

APLA migliora la generazione video assicurando coerenza nei fotogrammi e mantenendo i dettagli.

Nuovi metodi migliorano la resilienza delle reti neurali contro gli attacchi avversariali.

R-LPIPS migliora la valutazione della somiglianza delle immagini contro gli esempi avversari.

Presentiamo un nuovo metodo per migliorare le difese del modello contro gli input avversari.

I ricercatori migliorano i modelli CNN e Transformer per resistere agli esempi avversari.

Un nuovo metodo aumenta la resistenza dei modelli di intelligenza artificiale agli esempi avversi, mantenendo allo stesso tempo la precisione.

Adv3D introduce esempi avversari 3D realistici per i sistemi di auto a guida autonoma.

Affrontare problemi comuni nei test di deep learning per migliorare l'affidabilità dei modelli.

L'addestramento avversariale migliora la resistenza dei modelli di machine learning alla manipolazione degli input.

Questo articolo affronta problemi di stabilità e precisione nei modelli di deep learning.

La ricerca unisce modelli linguistici e di diffusione per migliorare le difese contro gli attacchi avversari.

Un nuovo approccio per migliorare l'equità nei sistemi di raccomandazione utilizzando un addestramento avversariale adattivo.

Un nuovo metodo migliora la resistenza dell'IA ai cambiamenti di input dannosi.

Nuovo modello genera testo usando rappresentazioni di pixel, migliorando chiarezza e prestazioni.

Analizzando la stabilità nell'addestramento avversariale per migliorare la generalizzazione del modello.

Un nuovo approccio migliora i modelli NLP contro attacchi avversariali tramite parafrasi mirate.

Capire come costruire sistemi di machine learning più affidabili contro minacce avversarie.

Esplorare come il training avversariale migliora la robustezza del modello attraverso la purificazione delle caratteristiche.

Studio rivela che i modelli linguistici faticano contro semplici manipolazioni di testo.

Presentiamo FOMO, un metodo per migliorare le DNN contro gli attacchi avversari tramite il dimenticare.

Un nuovo metodo aumenta la forza e l'accuratezza dei modelli di deep learning.

Esaminando l'impatto della miscalibrazione sulla resilienza dei modelli NLP agli attacchi avversari.

Esaminando l'addestramento avversariale per modelli di machine learning più forti contro gli attacchi.

Un nuovo metodo migliora la risoluzione e la coerenza delle immagini usando modelli di diffusione.

Nuovi metodi migliorano la robustezza delle DNN contro attacchi avversari considerando le vulnerabilità degli esempi.

Un nuovo approccio migliora il campionamento dei dati in sistemi fisici complessi.

Nuove scoperte mettono in discussione l'idea che la robustezza della classificazione e quella delle spiegazioni siano collegate.

Questo documento parla di addestramento avversariale per classificatori di machine learning quantistico robusti.

Indagare sui metodi di compressione dei modelli per migliorare l'efficienza e la difesa dagli attacchi.

Esaminando come gli attacchi avversari influenzano le previsioni e le spiegazioni dell'AI.

Un nuovo framework migliora il completamento dei grafi di conoscenza con diversi tipi di dati.

Un nuovo approccio per migliorare le mappe di salienza basate sui gradienti per una migliore interpretazione del modello.

Un sistema migliora la privacy nella condivisione dei dati per le applicazioni di visione artificiale.