敵対的サンプル に関する最新の記事

機械学習モデルの強さが説明の効果にどう影響するかを調べる。

連続モデルが機械学習におけるロバスト性とパフォーマンスにどんな影響を与えるかを調査する。

ターゲットを絞った敵対的サンプルを効率的に、効果的に作る新しい方法。

ディフュージョンモデルを使って、機械学習における敵対例の検出を改善する。

研究は、画像生成における敵対的攻撃に対する滑らかさの影響を強調している。

CleanSheetはトレーニングプロセスを変更せずにモデルハイジャックを進める。

攻撃に対するニューラルネットワークの抵抗力を高めつつ、パフォーマンスも維持する新しい方法。

HQA-Attackは、意味を保ちながらテキストの高品質な敵対的例を生成するんだ。

変化する環境の中でRLエージェントを評価する際の課題を見てみよう。

敵対的脅威に対して、より信頼性のある機械学習システムを構築する方法を理解する。

統合回路におけるセキュリティリスクに対するGNNの効果を評価する。

この研究は、敵対的攻撃において攻撃者が画像認識モデルについて何を知っているかを明らかにする。

AI画像生成モデルを評価するためのProTIPフレームワークについての考察。

新しい方法で、テキストプロンプトの調整を通じてモデルの対抗例へのレジリエンスが高まる。

この記事では、敵対的サンプルに対する深層学習の耐性を改善する方法について話してるよ。

新しい手法SSCAEが自然言語処理における敵対的サンプル生成を向上させる。

CLIPみたいなファウンデーションモデルは、AIにおいてチャンスと隠れた危険をもたらすんだ。

新しいデータセットは、ドイツ語のヘイトスピーチ検出モデルを改善することを目指してるよ。

アクティブビジョン技術は、敵対的な入力に対するディープラーニングの耐性を向上させるよ。

この記事は、敵対的攻撃がテキスト分類モデルをどう妨害するかを調べているよ。

生成された画像に著作権問題から守るためにウォーターマークを埋め込む新しい方法。

対抗的機械学習が自律宇宙船に与えるリスクを見てみよう。

敵対的サンプルに対するDNNの弱点とその影響を調べること。

新しいトレーニング方法が、モデルのユニバーサル攻撃に対する安全性を高める。

新しい方法は効果的な敵対的サンプルを生成するために強化学習を使ってるよ。

新しいアプローチで、敵対的サンプルに対するニューラルネットワークのセキュリティが向上した。

敵対的事例に対する機械学習の強靭性を向上させることは、安全なアプリケーションにとって重要だよ。

NCSは、低コストで効果的な敵対的サンプル生成を可能にする。

敵対的サンプルがAIモデルにどう影響を与えるかを見てみよう。

クラスの表現変化を追跡することで、サンプルなしの連続学習を強化する新しい方法。

2つの革新的な手法が、表形式データモデルへの敵対的攻撃を改善する。

CLIPモデルにおけるニューロンの役割とその相互作用を調べる。

対抗訓練への新しいアプローチがAIシステムの性能とセキュリティを向上させる。

新しい方法が、ニューラルネットワークで簡単なサンプルを使って標的攻撃を強化する。

この記事では、画像分類における敵対的攻撃に対するロバスト性を向上させる新しい手法について説明しているよ。

データセキュリティにおける堅牢な学習モデルとその重要性についての考察。

敵対的サンプルに対するOOD検出器の効果に関する研究。

SPLITZを紹介するよ、敵対的な例に対するAIモデルの安定性を改善する方法だ。

拡散モデルを使った新しい手法が、敵対的な例に対するサイバーセキュリティを強化する。

VeriQRは量子機械学習モデルのノイズに対する強靭性を向上させる。