UIUC说对抗样本出门会失效，被OpenAI怼回来了！-低调大师

UIUC说对抗样本出门会失效，被OpenAI怼回来了！

2017-07-31 608

雷锋网 AI科技评论按：看来，我们还是不能对对抗样本问题掉以轻心。

上周，来自UIUC的一篇论文表示，当图像识别算法应用于实际生活场景下（比如自动驾驶）时，可能不需要那么担心对抗样本问题。他们做了一系列实验，从不同角度和方向拍下受到干扰的停车标志的图片，将图像进行识别，结果表明，现有的对抗性干扰只在特定场景下适用。

关于那篇论文，雷锋网之前有相关发文：UIUC最新研究：对抗性样本是纸老虎，一出门就不好使！

而近日，针对UIUC的论文，OpenAI表示，他们已经生成了一些图像，当从不同大小和视角来观察时，能可靠地愚弄神经网络识别器。雷锋网 AI科技评论编译如下：

目前的对抗样本在图像不断变化的情况下失效了。上图展示了受到对抗干扰的小猫图片，在经ImageNet训练的Inception v3上会被错误地识别为台式电脑。但将图片仅仅放大1.00

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/177837

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《模式识别原理及工程应用》一1.4　模式识别系统的应用举例

1.4　模式识别系统的应用举例从20世纪末到21世纪初，随着模式识别理论和技术自身的发展及计算机数据处理能力的飞速提高，模式识别技术的应用已经开始进入各行各业。这里，我们列举几个典型的例子来说明模式识别系统的一般构成，同时从这些例子也可以看出模式识别技术广阔的应用前景。 1.4.1　指纹识别人的指纹具备唯一性、终身不变性、易获取和难以复制等特点，这使得指纹识别很早就成为身份识别中的一种技术手段。随着科学技术的发展，指纹识别已经成为目前应用最为广泛的生物识别技术，尤其在民用　图1-4-1　指纹识别考勤机生物识别技术中，指纹识别技术已经在金融、医疗、公安、门禁系统等领域得到了广泛的应用。传统的指纹识别系统都是基于PC机的，这种系统具有识别速度快、样本存储量大、软件设计技术成熟等优点。但是，基于PC机的指纹识别系统由于价格昂贵、移动性能差

2017-08-01

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从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机(perceptron)，拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。(扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…) 但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题，即它对稍复杂一些的函数都无能为力(比如最为典型的“异或”操作)。连异或都不能拟合，你还能指望这货有什么实际用途么o(╯□...

2017-08-01

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