摘要：
最近因为实习的缘故，所以开始复习各种算法推导~~~就先拿这个xgboost练练手吧。 (参考原作者ppt 链接：https://pan.baidu.com/s/1MN2eR-4BMY-jA5SIm6WCGg 提取码：bt5s ) 1.xgboost的原理 首先值得说明的是，xgboost是gbdt的 阅读全文
posted @ 2019-04-04 20:22
机器学习安全小白
阅读(2346)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
1.基本RNN结构 这几天想入门NLP，所以开始了解RNN以及一系列变体。首先RNN最原始的结构如下图（图是按自己的理解用visio画的，有错麻烦提一下）， 首先我们来说明一下各个符号的定义： 各个变量之间的关系如下： 2.RNN推导 其实，在RNN中，框架并不大，整体的参数只有W和b，因为这些参数 阅读全文
posted @ 2019-04-01 16:56
机器学习安全小白
阅读(685)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
CW攻击原论文地址——https://arxiv.org/pdf/1608.04644.pdf 1.CW攻击的原理 CW攻击是一种基于优化的攻击，攻击的名称是两个作者的首字母。首先还是贴出攻击算法的公式表达： 下面解释下算法的大概思想，该算法将对抗样本当成一个变量，那么现在如果要使得攻击成功就要满足 阅读全文
posted @ 2019-03-30 16:08
机器学习安全小白
阅读(17673)
评论(0)
推荐(2)
摘要：
MIM攻击原论文地址——https://arxiv.org/pdf/1710.06081.pdf 1.MIM攻击的原理 MIM攻击全称是 Momentum Iterative Method，其实这也是一种类似于PGD的基于梯度的迭代攻击算法。它的本质就是，在进行迭代的时候，每一轮的扰动不仅与当前的梯 阅读全文
posted @ 2019-03-29 21:34
机器学习安全小白
阅读(5852)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
PGD攻击原论文地址——https://arxiv.org/pdf/1706.06083.pdf 1.PGD攻击的原理 PGD（Project Gradient Descent)攻击是一种迭代攻击，可以看作是FGSM的翻版——K-FGSM (K表示迭代的次数），大概的思路就是，FGSM是仅仅做一次迭 阅读全文
posted @ 2019-03-28 23:13
机器学习安全小白
阅读(36891)
评论(5)
推荐(3)
摘要：
FGSM原论文地址：https://arxiv.org/abs/1412.6572 1.FGSM的原理 FGSM的全称是Fast Gradient Sign Method(快速梯度下降法），在白盒环境下，通过求出模型对输入的导数，然后用符号函数得到其具体的梯度方向，接着乘以一个步长，得到的“扰动”加 阅读全文
posted @ 2019-03-28 16:31
机器学习安全小白
阅读(34655)
评论(5)
推荐(6)
摘要：
对抗攻击概念： 通过对输入添加微小的扰动使得分类器分类错误，一般对用于深度学习的网络的攻击算法最为常见，应用场景包括目前大热的CV和NLP方向，例如，通过对图片添加精心准备的扰动噪声使得分类器分错，或者通过对一个句子中的某些词进行同义词替换使得情感分类错误。 对抗攻击分类： 关于攻击的分类有很多种， 阅读全文
posted @ 2019-03-28 13:14
机器学习安全小白
阅读(18939)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
诗歌生成比分类问题要稍微麻烦一些，而且第一次使用RNN做文本方面的问题，还是有很多概念性的东西~~~ 数据下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1uCDup7U5rGuIlIb-lnZgjQ 提取码：f436 data.py——数据处理 1 import numpy as n 阅读全文
posted @ 2019-03-27 17:19
机器学习安全小白
阅读(1080)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
第一次用LSTM,从简单做起吧~~ 注意事项： batch_first=True 意味着输入的格式为（batch_size,time_step,input_size),False 意味着输入的格式为（time_step,batch_size,input_size) 取r_out[:,-1,:]，即取 阅读全文
posted @ 2019-03-26 17:09
机器学习安全小白
阅读(1064)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一般来说，图像匹配的重要的两个步骤就是寻找兴趣点和确定描述子信息。 以下是通过Harris角点检测的方法来检测兴趣点 下图为通过Harris角点检测方法得到的结果 阅读全文
posted @ 2018-03-07 10:38
机器学习安全小白
阅读(982)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号