文章 | 数盟
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一文看尽三种针对人工智能系统的攻击技术及防御策略

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 827

本文综述了三种针对人工智能系统的攻击技术——对抗性输入、数据中毒攻击及模型窃取技术,在每一种攻击的讨论中都加入了具体例子及防御策略,旨在为所有对利用人工智能进行反滥用防御感兴趣的人提供一个概述。 对分类器的高层次攻击可以分为以下三种类型: 对抗性输入:这是专门…

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人工智能五大安全问题对策

- 文章,人工智能 - 阅 884

自谷歌,斯坦福,加州大学伯克利分校和OpenAI 的研究人员发表论文 “人工智能安全中的具体问题” 以来,已有将近两年的时间了,但该论文依然能是人工智能安全领域最重要的研究之一,涵盖了人工智能开发人员需要了解的各种安全问题。 在论文中,作者探讨了人工智能系统中的意外和…

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从迪士尼到谷歌,他用推荐算法玩儿转数据科学

- 文章,人工智能,数据挖掘,深度学习 - 阅 898

鲁颖,曾任美国迪士尼集团首席数据科学家,他领导开发了迪士尼的用户个性化推荐系统,在个性化推荐算法领域有着丰富经历。现任谷歌高级数据科学家,领导 Google Play 数据科学团队。 数据,让一切有迹可循,让一切有源可溯。 小到点外卖、逛淘宝,大至金融风控、智慧城市......…

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2018年人工智能可能为企业创造1.2万亿美元的商业价值

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 295

根据调研机构Gartner的统计,2018年人工智能可能为企业创造1.2万亿美元的商业价值,将比去年增加70%。 如今,人工智能(AI)正处于一个日前流行的趋势中,企业对于一种名为“深度学习”的人工智能形式越来越感兴趣。 根据调研机构Gartner的统计,2018年人工智能可能为企业创造1.2万…

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DeepMind提出深度学习新方向:神经过程模型

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 366

来源:DeepMind 编译:肖琴,金磊 函数逼近是机器学习中许多问题的核心,DeepMind的最新研究结合了神经网络和随机过程的优点,提出神经过程模型,在多任务上实现了很好的性能和高计算效率。 论文:https://arxiv.org/pdf/1807.01622.pdf 函数逼近(Function approximation)是机…

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深入浅出JVM之垃圾收集算法

- 文章,数据挖掘,深度学习 - 阅 369

判断哪些对象需要被回收 引用计数算法: 给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用时,计数器值就加1;当引用失效时,计数器值就减1;任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。 但是JVM没有使用此方法,因为此方法无法解决2个对象相互循环引用的问题。 可达性分…

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Keras vs PyTorch:谁是「第一」深度学习框架?

- 文章,深度学习 - 阅 297

「第一个深度学习框架该怎么选」对于初学者而言一直是个头疼的问题。本文中,来自 deepsense.ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中,作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能的基准测试结果。目前在 GitHub 上,Keras 有超过 31,000 个 Star…

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企业如何使用大数据对搜索引擎进行优化

- 文章,数据挖掘 - 阅 199

在这个日新月异的时代,技术在不断进步与发展,我们迎来了大数据时代、毫无疑问,大数据正在对这个对世界的运作方式带来改变。大数据在影响营销的同时,还影响人们日常活动的方式。从字面上去理解,大数据是大量数据的收集和分类。虽然,这些数据本身并不产生价值,但是对这些信…