深度学习 | 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

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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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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 886

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 293

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 364

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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使用拓扑数据分析理解卷积神经网络模型的工作过程

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 307

1.简介 神经网络在各种数据方面处理上已经取得了很大的成功,包括图像、文本、时间序列等。然而,学术界或工业界都面临的一个问题是,不能以任何细节来理解其工作的过程,只能通过实验来检测其效果,而无法做出合理的解释。相关问题是对特定数据集经常存在某种过拟合现象,这会…

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机器学习 —— 浅谈贝叶斯和MCMC

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 293

浅谈贝叶斯 不论是学习概率统计还是机器学习的过程中,贝叶斯总是是绕不过去的一道坎,大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法,没有真正去理解其牛逼的思想内涵。我看了一下 Chalmers 一些涉及到贝叶斯统计的课程,content 里的第一条都是 Philosophy of Bayesian s…