深度学中的图像分类与对抗技术/人工智能与机器人技术丛书 人工智能 张全新
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作者张全新
出版社北京理工大学出版社
ISBN9787568281904
出版时间2020-03
版次1
装帧平装
开本16
页数139页
字数132千字
定价48元
货号xhwx_1202065393
上书时间2024-11-16
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商品详情
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主编：
本书以深度学中的图像分类和对抗技术为切入点，通过介绍深度学的基本知识、神经网络模型、图像分类对抗环境和对抗样本评价标准，来说明对抗样本产生的基本；通过描述对抗样本生成过程实例，以及三种典型的图像分类对抗算法详解，来介绍对抗样本的本质和优化过程。本书适合高年级本科生、以及对图像分类中的对抗技术感兴趣的研究人员参。
目录：
章 深度学中的图像分类技术概述
1.1 深度学的主要特点及应用领域
1.2 图像分类的发展历程
第2章 面向图像分类的主要神经网络模型
2.1 神经网络层次
2.2 神经网络模型
第3章 图像分类对抗概述
3.1 深度神经网络的脆弱
3.2 对抗目标环境及对抗效果类型
3.3 主要评价标准
3.4 对抗样本生成过程实例
3.5 智能御
第4章 三种图像分类对抗方法详解
4.1 基于梯度计算的对抗方法
4.1.1 数据集和相关工具
4.1.2 实验目的
4.1.3 方案概述
4.1.4 实验验证
4.1.5 算法改进
4.2 基于粒子群优化的对抗方法
4.2.1 粒子群优化算法的思想
4.2.2 粒子群优化算法的流程
4.2.3 图像的相似度量
4.2.4 基于o的目标攻击方案设计
4.2.5 实验与结果分析
4.3 基于cma的黑盒攻击方案设计
4.3.1 问题提出
4.3.2 基于cma的对抗样本生成方法
4.3.3 方案设计
4.3.4 主要数据结构及算法实现
4.3.5 实验验证
4.3.6 算法评价
参文献
内容简介：
随着人工智能技术在各行业的应用蓬勃发展，其已渗透社会及人们常生活的方方面面，且在图像分类、目标识别、自然语言处理等领域显示了良好的效果和前景。但是，人工智能及其分支技术有一些特定的脆弱，在某些场景下容易受到欺骗和攻击，若不对此采取措施，有可能造成严重的后果。本书通过介绍针对图像分类的对抗技术，描述了深度神经网络被欺骗的过程，以此引出了对其脆弱的一般攻击手段，期望能反向促进机器学、深度学、神经网络等领域的健康发展。
本书适合高年级本科生、以及对图像分类中的对抗技术感兴趣的研究人员参。
作者简介：
张全新，男，1974年生，北京理工大学博士，中科院博士后，美国康涅狄格大学访问学者。主要研究领域为信息安全，机器学。现任职于北京理工大学计算机学院。至今已在information cience，journal of work and puter application等期刊上发表10余篇。以发明人获得发明专利授权3项。获得参谋部科技进步一项，与信息化部科技进步一项，省级教材一项，校级教育成果奖一项。主持自然科学面上项目等级项目多项。
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