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数据存储、人工智能和IO模式

人工智能是计算领域的热门话题之一,并且有着充分的理由。深度学习(DL)中的新技术在某些问题上有能力创建比人类精确度更好的神经网络。图像识别是深度学习(DL)模型如何在识别图像中的对象(对象检测和分类)方面实现比人类准确性更好的一个例子。 ImageNet竞赛就是一个例子。自2010年以来,ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)已被用作图像识别改进的衡量标准。在2011年,其错误率约为25%(该工具可以正确识别培训数据集之外的75%的图像)。2012年,深度神经网络(DNN)的错误率降低到16%。在接下来的几年里,其错误率将降至个位数。在2017年,36支参赛团队中有29人的失误率低于5%,这通常要比人类识别做的更好。 深度学习使用各种类型的神经网络,可应用于各种各样的问题。创建深度学习模型通常有两个主要步骤:第一步就是所谓的训练。这是让模型重复读取输入数据集,并调整模型参数以最小化错误(正确输出与计算输出之间的差异)的过程。这一步需要大量的输入,需要极端大量的计算量。 第二步发生在模型训练后,称之为推理。这是训练模型在生产中的部署。生产意味着该模型可用于读取未用于培训的数据...

图像识别攻击还没完全解决,语音识别攻击又来了!

当前的语音识别技术发展良好,各大公司的语音识别率也到了非常高的水平。语音识别技术落地场景也很多,比如智能音箱,还有近期的谷歌 IO 大会上爆红的会打电话的 Google 助手等。本文章的重点是如何使用对抗性攻击来攻击语音识别系统。本文发表在 The Gradient 上,雷锋网将全文翻译如下。 假设你在房间的角落放一台低声嗡嗡作响的设备就能阻碍 NSA 窃听你的私人谈话。你会觉得这是从来自科幻小说吗?其实这项技术不久就会实现。 今年 1 月,伯克利人工智能研究人员 Nicholas Carlini 和 David Wagner 发明了一种针对语音识别 AI 的新型攻击方法。只需增加一些细微的噪音,这项攻击就可以欺骗语音识别系统使它产生任何攻击者想要的输出。论文已经发表在 https://arxiv.org/pdf/1801.01944

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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