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
Despite the growing prevalence of artificial neural networks in real-world applications, their vulnerability to adversarial attacks remains a significant concern, which motivates us to investigate the robustness of machine learning models. While various heuristics aim to optimize the distributionally robust risk using the $\infty$-Wasserstein metric, such a notion of robustness frequently encounters computation intractability. To tackle the computational challenge, we develop a novel approach to adversarial training that integrates $φ$-divergence regularization into the distributionally robust risk function. This regularization brings a notable improvement in computation compared with the original formulation. We develop stochastic gradient methods with biased oracles to solve this problem efficiently, achieving the near-optimal sample complexity. Moreover, we establish its regularization effects and demonstrate it is asymptotic equivalence to a regularized empirical risk minimization framework, by considering various scaling regimes of the regularization parameter and robustness level. These regimes yield gradient norm regularization, variance regularization, or a smoothed gradient norm regularization that interpolates between these extremes. We numerically validate our proposed method in supervised learning, reinforcement learning, and contextual learning and showcase its state-of-the-art performance against various adversarial attacks.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
با وجود شیوع روزافزون شبکه های عصبی مصنوعی در کاربردهای دنیای واقعی ، آسیب پذیری آنها در برابر حملات مخالف همچنان یک نگرانی مهم است ، که ما را به بررسی استحکام مدل های یادگیری ماشین سوق می دهد.در حالی که اکتشافی های مختلف با هدف بهینه سازی ریسک قوی توزیع با استفاده از متریک $ $-wasserstein $ $ ، چنین مفهومی از استحکام غالباً با محاسبه محاسبات روبرو می شود.برای مقابله با چالش محاسباتی ، ما یک رویکرد جدید برای آموزش مخالف ایجاد می کنیم که $ $ $-divergence را در عملکرد ریسک توزیع کننده توزیع می کند.این تنظیم ، در مقایسه با فرمولاسیون اصلی ، پیشرفت قابل توجهی در محاسبات به همراه دارد.ما روشهای شیب تصادفی با اوراکل های مغرضانه برای حل کارآمد این مشکل ، دستیابی به پیچیدگی نمونه تقریباً بهینه را توسعه می دهیم.علاوه بر این ، ما اثرات منظم آن را ایجاد می کنیم و نشان می دهیم که با در نظر گرفتن رژیم های مختلف مقیاس بندی پارامتر تنظیم و سطح استحکام ، یکسان بودن بدون علامت با یک چارچوب به حداقل رساندن ریسک تجربی منظم است.این رژیم ها تنظیم تنظیم هنجار شیب ، تنظیم واریانس ، یا یک تنظیم هنجار شیب صاف که بین این افراط و تفریط درون یابی می شود.ما از نظر عددی روش پیشنهادی خود را در یادگیری تحت نظارت ، یادگیری تقویت و یادگیری متنی تأیید می کنیم و عملکرد پیشرفته آن را در برابر حملات مختلف مخالف به نمایش می گذاریم.
📚 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
