基于符号区间的神经网络形式化安全分析 ####摘要 随着深度神经网络（DNNs）在现实安全关键领域（包括自主车辆和避碰系统）的日益广泛应用，对DNNs的安全特性，特别是在不同的攻击能力下，进行形式化的检测变得越来越重要。大多数现有的dnn安全测试技术都试图找到对抗性的例子，而没有提供任何关于不存在这 ...
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2020-07-05 19:00:55
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最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法，实验只是大概看了一下。文中提出一种残差级联卷积神经网络，这个网络可以分为俩部分，一种是CF-Conv(coarse-fine convolution)此结构利用了多种卷积在网络中是用来提取图像 ...
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2020-07-05 17:01:54
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目录 单层神经网络 RNN原理 经典RNN结构 N VS 1 RNN结构 1 VS N RNN结构 Pytorch文本分类实践 参考资料 RNN 的英文全称是 Recurrent Neural Networks ，即循环神经网络，他是一种对序列型数据进行建模的深度模型。在学习之前，先来复习基本的单层 ...
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2020-07-05 00:51:47
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1.步骤 第一步：import 相关模块，如 import tensorflow as tf 第二步：指定输入网络的训练集和测试集，如指定训练集的输入 x_train 和标签y_train，测试集的输入 x_test 和标签 y_test。 第三步：逐层搭建网络结构，model = tf.keras ...
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2020-07-04 20:23:56
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1.循环神经网络的前向传播 1.1RNN单元 向量化m个样本，x<t>的维度为(nx,m)，a<t>的维度为(na,m) 1 import numpy as np 2 from rnn_utils import * 3 4 #单步前向传播 5 def rnn_cell_forward(xt, a_p ...
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2020-07-03 00:58:05
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情感分析：基于卷积神经网络 Sentiment Analysis: Using Convolutional Neural Networks 探讨了如何用二维卷积神经网络来处理二维图像数据。在以往的语言模型和文本分类任务中，把文本数据看作一个一维的时间序列，自然地，使用递归神经网络来处理这些数据。实际 ...
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2020-07-02 19:54:11
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情感分析：基于循环神经网络 Sentiment Analysis: Using Recurrent Neural Networks 与搜索同义词和类比词类似，文本分类也是单词嵌入的一个下游应用。在本文中，将应用预训练的词向量（glow）和具有多个隐藏层的双向递归神经网络，如图1所示。将使用该模型来判 ...
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2020-07-02 18:13:49
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先来看一个例子： 之前的全连接神经网络的结构：它的隐藏层的值只取决于输入的 x: 该结构对于上面问题只能做如下预测： 比如：可以预测：花开时——>跑得快 由此可见：通过简单的神经网络（单层的前馈神经网络）无法解决该三个问题，需要用关联的神经网络来解决。 RNN：Motivation:需要前馈信息。 ...
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2020-07-01 12:45:41
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