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【设计模式】689- TypeScript 设计模式之观察者模式

一、模式介绍 1. 背景介绍 在软件系统中经常碰到这类需求:当一个对象的状态发生改变,某些与它相关的对象也要随之做出相应的变化。这是建立一种「对象与对象之间的依赖关系」,一个对象发生改变时将「自动通知其他对象」,其他对象将「相应做出反应」。 我们将发生改变的对象称为「观察目标」,将被通知的对象称为「观察者」,「一个观察目标可以对应多个观察者」,而且这些观察者之间没有相互联系,之后可以根据需要增加和删除观察者,使得系统更易于扩展,这就是观察者模式的产生背景。 2. 概念介绍 观察者模式(Observer Pattern):定义对象间的一种「一对多依赖关系」,使得每当一个对象状态发生改变时,其相关依赖对象皆得到通知并被自动更新。观察者模式是一种对象行为型模式。 3. 生活场景 在所有浏览器事件(鼠标悬停,按键等事件)都是观察者模式的例子。 另外还有: 如我们订阅微信公众号“前端自习课”(「观察目标」),当“前端自习课”群发图文消息后,所有公众号粉丝(「观察者」)都会接收到这篇文章(事件),这篇文章的内容是发布者自定义的(自定义事件),粉丝阅读后作出特定操作(如:点赞,收藏,关注等)。 二、...

对抗鲁棒性使得神经网络又强又怂

AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! 对抗样本的存在表明现代神经网络是相当脆弱的。 为解决这一问题,研究者相继提出了许多方法,其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。 然而,经过对抗训练后神经网络对于正常样本的性能往往会下降,这一问题引起了学术界的广泛关注,这种准确度与鲁棒性之间互相妥协的本质原因仍未被找出。 在这一工作中,讲者及其团队从正则化的角度来研究神经网络的对抗鲁棒性。嘉宾团队指出,经过对抗训练之后的网络在特征空间的绝大多数方向上将被平滑,导致样本集中于决策边界附近;换言之,经过对抗训练的网络输出往往是相对低置信度的,这种网络对于正常样本的性能往往也是更差的。 研究表明,我们应该以更温和的手段来构建对抗鲁棒性,避免过度正则化。 温宇馨,本科毕业于华南理工大学,目前在华南理工大学几何感知与智能实验室就读博士三年级,导师为贾奎教授。研究兴趣包括计算机视觉与机器学习。已在相关领域的国际顶级会议期刊如ICML, TPAMI等发表多篇论文。 一、对抗样本与对抗鲁棒性 在温宇馨同学提到的这个案例中,第一张熊猫的图片在神经网络中以57.7%的置信度识别为熊猫;但把第二张熊...

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