«generative-adversarial-networks» 태그된 질문

적대적 환경에서의 딥 러닝의 한계 백서 에서는 신경망이 훈련하는 데이터 세트를 조작 할 수있는 공격자가 신경망을 손상시키는 방법에 대해 설명합니다. 저자는 필기 네트워크를 학습하기 위해 신경 네트워크를 실험하여 신경 네트워크가 학습 된 필기 숫자 샘플을 왜곡하여 읽기 기능을 손상시킵니다. 악의적 인 행위자가 AI 해킹을 시도 할 수 있을지 걱정됩니다. 예를 …

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나는 Generative Adversarial Networks 이해 (Daniel Seita가 작성한 블로그 게시물) 에서 제공되는 GAN 손실 기능을 이해하기 위해 고심하고 있습니다. 표준 교차 엔트로피 손실에서 우리는 시그 모이 드 함수와 결과 이진 분류를 통해 실행 된 출력을 갖습니다. 시에 타 주 따라서 [각] 데이터 포인트 엑스1엑스1x_1 및 해당 레이블에 대해 다음과 같은 …

17 neural-networks  machine-learning  deep-learning  loss-functions  generative-adversarial-networks 

나는에 대한 책을 읽은하고 생산적인 적대 네트워크 (간스) 나는 그것을 관한 몇 가지 의문이있다. 지금까지 GAN에는 두 가지 유형의 신경망이 있음을 이해합니다. 하나는 생성 적 ( GGG )이고 다른 하나는 차별적 ( DDD )입니다. 생성 신경망은 차별 신경망이 정확성을 판단하는 데이터를 생성합니다. GAN은 손실 기능을 두 네트워크에 전달하여 학습합니다. 차별적 …

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