Zobrazeno 1 - 10 of 37 pro vyhledávání: '"Di Bari, G."'
1
Report
Effective Universal Unrestricted Adversarial Attacks using a MOE Approach
Autor: Baia, A. E., Di Bari, G., Poggioni, V.
Recent studies have shown that Deep Leaning models are susceptible to adversarial examples, which are data, in general images, intentionally modified to fool a machine learning classifier. In this paper, we present a multi-objective nested evolutiona
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2103.00250
Zobrazit plný text záznamu
2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
7
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
8
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
10
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje