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针对机器学习安全、防御对抗样本攻击问题,提出了基于PCA的对抗样本攻击防御方法.首先利用快速梯度符号(FGSM)非针对性攻击方式,敌手为白盒攻击,其次在MNIST数据集上进行PCA来防御深度神经网络模型的逃逸攻击,最后实验结果表明:PCA能够防御对抗样本攻击,在维度降至50维时防御效果达到最好. 相似文献
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建立一类同时具有离散时滞和分布时滞的布鲁氏菌病模型,研究该模型无病平衡点和地方病平衡点的存在性和局部渐近稳定性,并通过构造合适的Lyapunov泛函得出各类平衡点的全局渐近稳定性.最后,通过数值模拟对结果进行解释,并探究时滞效应对疾病传播过程的影响. 相似文献
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