Submitted 28 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Accepted by the 20th International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA 2024) , ACM Class: F.2.2, I.2.7
توضیحات به فارسی
ارسال شده 28 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: پذیرفته شده توسط بیستمین کنفرانس بین المللی داده های پیشرفته کاوی و برنامه های کاربردی (ADMA 2024) ، کلاس ACM: F.2.2 ، I.2.7
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Deep Neural Networks have demonstrated remarkable success in various domains but remain susceptible to adversarial examples, which are slightly altered inputs designed to induce misclassification. While adversarial attacks typically optimize under Lp norm constraints, attacks based on the L0 norm, prioritising input sparsity, are less studied due to their complex and non convex nature. These sparse adversarial examples challenge existing defenses by altering a minimal subset of features, potentially uncovering more subtle DNN weaknesses. However, the current L0 norm attack methodologies face a trade off between accuracy and efficiency either precise but computationally intense or expedient but imprecise. This paper proposes a novel, scalable, and effective approach to generate adversarial examples based on the L0 norm, aimed at refining the robustness evaluation of DNNs against such perturbations.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
شبکه های عصبی عمیق موفقیت چشمگیری را در حوزه های مختلف نشان داده اند اما مستعد ابتلا به نمونه های مخالف هستند ، که ورودی های کمی تغییر یافته هستند که برای القاء طبقه بندی نادرست طراحی شده اند.در حالی که حملات مخالف به طور معمول تحت محدودیت های هنجار LP بهینه می شوند ، حملات مبتنی بر هنجار L0 ، اولویت بندی کمبود ورودی ، به دلیل ماهیت پیچیده و غیر محدب آنها کمتر مورد مطالعه قرار می گیرند.این مثالهای مخالف پراکنده با تغییر زیر مجموعه ای از ویژگی ها ، دفاعی موجود را به چالش می کشد ، و به طور بالقوه نقاط ضعف DNN ظریف تر را کشف می کند.با این حال ، روشهای فعلی حمله L0 هنجار با تجارت بین دقت و کارآیی یا دقیق اما محاسباتی شدید یا مصلحت اما نادرست روبرو هستند.در این مقاله یک رویکرد جدید ، مقیاس پذیر و مؤثر برای تولید نمونه های مخالف بر اساس هنجار L0 ، با هدف پالایش ارزیابی استحکام DNN ها در برابر چنین آشفتگی ها ارائه شده است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
