本报告介绍了单词级文本对抗攻击（Word-Level Attack）的背景和基本原理，展示了在OpenAttack和TextAttack两类开源工具上的测试样例，并分别讲述了基于义原替换和粒子群算法的攻击方法、基于掩码语言模型生成对抗样本方法，最后概括了两类算法的优势和不足，以及未来的发展方向。
单词级文本对抗攻击-程瑶原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/05/29/%e5%8d%95%e8%af%8d%e7%ba%a7%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%94%bb%e5%87%bb/
本次报告主要讲述了padding的种类及其影响，介绍了卷积网络的基本概念和性质、使用padding的主要原因等，详细讲解了特征偏移和信息侵蚀的概念、表现及解决方案，最后对paddi…
元学习是人工智能领域继深度学习、深度强化学习、生成对抗之后，又一个重要的研究分支。模型无关元学（MAML）算法可以适用于多个领域，包括少样本的回归、图像分类，以及增强学习，并且使用…
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深度学习在近十年取得了长足发展。由于其在复杂领域表现出优异的性能，逐渐被集成到软件体系中形成深度学习系统。这一方面推动了深度学习的发展，另一方面也对深度学习的安全性提出了巨大挑战：…
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