interpolated adversarial sacrificing achieving
论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks
1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.4：奖金！用户名枚举和密码喷射
565.1 Lab 1.4：用户名枚举和密码喷射 目标 用户名枚举以发现其他有效用户 使用已知密码对新发现的账户进行喷洒 本实验室模拟的 TTP T1594 - Search Victim-Owned Websites T1078 - Valid Accounts T1087.003 - Accou ......
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3：侦察和密码攻击
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3：侦察和密码攻击 目标 通过分析 Draconem.io 网站进行侦察 确定密码攻击的目标对象 通过收集电子邮件地址发现有效的用户名 ......
sans sec 564 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真
564.1 红队演习介绍与规划 混乱的术语定义： 不需要知道这些词语的分别含义，只需要知道你在搞渗透 • Ethical Hacking • Vulnerability Scanning • Vulnerability Assessment（SEC460: Enterprise Threat and ......
Learning Graph Filters for Spectral GNNs via Newton Interpolation
目录概符号说明MotivationNewtonNet代码 Xu J., Dai E., Luo D>, Zhang X. and Wang S. Learning graph filters for spectral gnns via newton interpolation. 2023. 概 令谱 ......
study of 'Missing data imputation framework for bridge structural health monitoring based on slim generative adversarial networks'
the Stochastic Gradient Descent (SGD):为了提高鲁棒性，SGAIN框架的优化器采用了随机梯度下降（SGD） 一，SGAIN框架有两个重要目的：鉴别器D的目的是最大化正确预测M矩阵的概率；生成器的目的是最小化D预测M矩阵的概率。此外，利用反向传播算法对发生器和鉴别器 ......
《AT_abc326_g Unlock Achievement》解题报告
考场上压根没想到网络流，感觉这题是做过的网络流里算质量比较高的了。 首先我们肯定是想直接贪心，但是发现怎么贪心都没办法，而且数据范围非常小，一般数据范围非常小，且贪心不了但又只能贪心的题就用网络流实现。 考虑如何建模，首先我们发现权值有正有负，考虑最大权闭合子图，正权值连汇点，负权值连源点。 正权值 ......
Split to Achieve Gain
Machine Learning - Split to Achieve Gain Calculate Information Gain.TaskGiven a dataset and a split of the dataset, calculate the information gain usi ......
题解 ABC326G【Unlock Achievement】
题解 ABC326G【Unlock Achievement】 problem 有 \(n\) 项属性，第 \(j\) 个属性的等级 \(l_j\) 初始为 \(1\)，每提升一级花费 \(c_j\) 的钱。又有 \(m\) 项成就，第 \(i\) 项成就要求对于所有 \(1\leq j\leq n\ ......
Unity完美像素Sprite：怎么让图片变得清晰（转载） Unity Pixel Perfect Sprite: How To Achieve Crispy And Sharp Images
https://gamedevelopertips.com/unity-pixel-perfect-sprite/ So I was making a little prototype for my new game when I just came across a little problem. ......
Weighted Nonlocal Laplacian on Interpolation from Sparse Data
目录概符号说明WNLL Shi Z., Osher S. and Zhu W. Weighted nonlocal laplacian on interpolation from sparse data. 2017, J. Sci. Comput. 概 针对 graph laplacian 提出的一 ......
GAN（生成对抗网络，Generative Adversarial Network）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型架构，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。这两个网络之间进行博弈式训练。 生成器（Generator）：生成器是一个神经网络模型，它接收一个随机噪声向量作为输入，并试图生成与训练数据相似的新数据样本。生成器的目 ......
论文解读（AdSPT）《Adversarial Soft Prompt Tuning for Cross-Domain Sentiment Analysis》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Adversarial Soft Prompt Tuning for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：Hui Wu、Xiaodong Shi论文来源：2022 ACL ......
论文解读（MCADA）《Multicomponent Adversarial Domain Adaptation: A General Framework》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Multicomponent Adversarial Domain Adaptation: A General Framework论文作者：Chang’an Yi, Haotian Chen, Yonghu ......
论文解读（TAT）《 Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers论文作者：Hong Liu, Mingsh ......
论文解读（Moka‑ADA）《Moka‑ADA: adversarial domain adaptation with model‑oriented knowledge adaptation for cross‑domain sentiment analysis》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Moka‑ADA: adversarial domain adaptation with model‑oriented knowledge adaptation for cross‑domain senti ......
《Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models》论文学习
一、Abstract 尽管“开箱即用”的大型语言模型（例如ChatGPT）能够生成出色的处理令人反感的内容，人们在规避针对LLM的攻击（针对LLM的所谓“越狱”）方面取得了一些成功，但在不断地攻防实践中这些防御手段却很脆弱，研究员在自动对抗性提示（prompt）生成方面也取得了一些突破。 在本文中， ......
论文解读（BERT-DAAT）《Adversarial and Domain-Aware BERT for Cross-Domain Sentiment Analysis》
论文信息 论文标题：Adversarial and Domain-Aware BERT for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：论文来源：2020 ACL论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 介绍 2 问题定义 在跨域 ......
Adversarial Attack（对手的攻击）
Adversarial Attack（对手的攻击） 把训练好的神经网络用在应用上，还需要让其输入人为的恶意行为，要在有人试图欺骗他的情况下得到高的正确率 例如：影像辨识，输入的图片加入一些杂讯（这些杂讯可能肉眼看不出来），使得输出错误，并输入某个指定的错误输出 无目标攻击：使输出结果与正确答案的差距 ......
Wild Patterns: Ten Years After the Rise of Adversarial Machine Learning---reading
# Wild Patterns: Ten Years After the Rise of Adversarial Machine Learning reading - 攻击目标 - 安全破坏 - 完整性破坏: 逃避检测，而不影响正常的系统运行 - 可用性破坏: 使得合法用户不能正常使用系统 - 隐私 ......
【五期邹昱夫】CCF-A（NeurIPS'21）Adversarial Neuron Pruning Purifies Backdoored Deep Models
> "Wu, Dongxian, and Yisen Wang. "Adversarial neuron pruning purifies backdoored deep models." Advances in Neural Information Processing Systems 34 (2 ......
SNN-RAT: Robustness-enhanced Spiking Neural Network through Regularized Adversarial Training
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 同大组工作 Abstract ......
Achieving a Better Stability-Plasticity Trade-off via Auxiliary Networks in Continual Learning论文阅读笔记
## 摘要 连续学习过程中的稳定性-可塑性权衡是一个重要的问题。作者提出了Auxiliary Network Continual Learning (ANCL)，通过auxiliary network提高了模型的可塑性。 ## 方法 ### The Formulation of Auxiliary ......
China's digital economy achievements impress foreign youth
GUIYANG, May 27 (Xinhua) -- The ongoing China International Big Data Industry Expo 2023, held in southwest China's Guizhou province, has attracted att ......
May 2022-Neighborhood Mixup Experience Replay: Local Convex Interpolation for Improved Sample Efficiency in Continuous Control Tasks
提出了邻域混合经验回放(NMER)，一种基于几何的回放缓冲区，用状态-动作空间中最近邻的transition进行插值。NMER仅通过混合transition与邻近状态-动作特征来保持trnaistion流形的局部线性近似。 ......
Robust Deep Reinforcement Learning through Adversarial Loss
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021) Abstract 最近的研究表明，深度强化学习智能体很容易受到智能体输入上的小对抗性扰动的影响 ......
[Pix2Pix] Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial NetWorks
paper：https://arxiv.org/pdf/1611.07004.pdf [CVPR 2017] code： https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix https://phillipi.github.io/pix2pi ......
《Generative Adversarial Nets》论文精读
#论文精读《Generative Adversarial Nets》 导言：生成模型是目前爆火的一个研究方向，据Microsoft对于ChatGPT-4的研究称“ChatGPT-4可以看成是通用型人工智能(AGI)的早期版本；其独特的推理能力和理解语义能力迅速在全球掀起了大模型研究的一股热潮。不仅仅 ......
Robust Deep Reinforcement Learning against Adversarial Perturbations on State Observations
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NeurIPS 2020 ......
拉格朗日插值法 (Lagrange interpolation approach) 学习笔记
Lagrange interpolation approach 是要解决一种如下的问题： 给定 $n$ 个坐标，$(x_1, y_1), (x_2, y_2), \dots, (x_n, y_n)$，确定一个多项式 $f(x) = a_0 + a_1x + a_2x^2 + \dots + a_dx ......