Zobrazeno 1 - 10
of 30
pro vyhledávání: '"Liao, Fangzhou"'
Autor:
Kurakin, Alexey, Goodfellow, Ian, Bengio, Samy, Dong, Yinpeng, Liao, Fangzhou, Liang, Ming, Pang, Tianyu, Zhu, Jun, Hu, Xiaolin, Xie, Cihang, Wang, Jianyu, Zhang, Zhishuai, Ren, Zhou, Yuille, Alan, Huang, Sangxia, Zhao, Yao, Zhao, Yuzhe, Han, Zhonglin, Long, Junjiajia, Berdibekov, Yerkebulan, Akiba, Takuya, Tokui, Seiya, Abe, Motoki
To accelerate research on adversarial examples and robustness of machine learning classifiers, Google Brain organized a NIPS 2017 competition that encouraged researchers to develop new methods to generate adversarial examples as well as to develop ne
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1804.00097
Publikováno v:
CVPR 2018
Neural networks are vulnerable to adversarial examples, which poses a threat to their application in security sensitive systems. We propose high-level representation guided denoiser (HGD) as a defense for image classification. Standard denoiser suffe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1712.02976
Automatic diagnosing lung cancer from Computed Tomography (CT) scans involves two steps: detect all suspicious lesions (pulmonary nodules) and evaluate the whole-lung/pulmonary malignancy. Currently, there are many studies about the first step, but f
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1711.08324
Deep neural networks are vulnerable to adversarial examples, which poses security concerns on these algorithms due to the potentially severe consequences. Adversarial attacks serve as an important surrogate to evaluate the robustness of deep learning
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1710.06081
Segmenting human left ventricle (LV) in magnetic resonance imaging (MRI) images and calculating its volume are important for diagnosing cardiac diseases. In 2016, Kaggle organized a competition to estimate the volume of LV from MRI images. The datase
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1702.03833
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.