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近年来,深度神经网络模型在各种应用领域都取得了巨大的成功,训练先进的深度神经网络模型仍需要大规模的数据集、高昂的算力成本和优异的算法思想,生成的深度神经网络模型成为一种宝贵的资源,也是完成人工智能应用领域某项特定任务的核心算法。因此,深度神经网络模型的安全则变得极其重要,利用数字水印版权保护技术保障模型的安全已经成为人工智能安全领域一个重要的研究方向。为了综述深度神经网络模型数字水印版权保护技术的最新研究进展,首先介绍了深度神经网络模型数字水印技术分类;其次介绍了深度神经网络模型数字水印版权保护技术基础概况;再次归纳总结了深度神经网络模型数字水印版权保护技术的研究方法;最后总结并展望了深度神经网络模型数字水印版权保护领域的研究重点和发展方向。 相似文献
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