Zobrazeno 1 - 10
of 31
pro vyhledávání: '"Raj, Sunny"'
Autor:
Jha, Sumit Kumar, Jha, Susmit, Ewetz, Rickard, Raj, Sunny, Velasquez, Alvaro, Pullum, Laura L., Swami, Ananthram
Deep neural networks have been shown to be vulnerable to membership inference attacks wherein the attacker aims to detect whether specific input data were used to train the model. These attacks can potentially leak private or proprietary data. We pre
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2009.08097
Autor:
Jha, Susmit, Raj, Sunny, Fernandes, Steven Lawrence, Jha, Sumit Kumar, Jha, Somesh, Verma, Gunjan, Jalaian, Brian, Swami, Ananthram
Attribution methods have been developed to explain the decision of a machine learning model on a given input. We use the Integrated Gradient method for finding attributions to define the causal neighborhood of an input by incrementally masking high a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1903.05821
Autor:
Raj, Sunny, Pannu, Jodh S., Fernandes, Steven L., Ramanathan, Arvind, Pullum, Laura L., Jha, Sumit K.
Publikováno v:
In Pattern Recognition Letters March 2020 131:79-84
Autor:
Raj, Sunny1 sraj@cs.ucf.edu, Hussain, Faraz2, Husein, Zubir1, Torosdagli, Neslisah1, Turgut, Damla1, Deo, Narsingh1, Pattanaik, Sumanta1, Chung-Che (Jeff) Chang3, Jha, Sumit Kumar1
Publikováno v:
BMC Bioinformatics. 6/7/2017, Vol. 18, p39-49. 11p. 1 Diagram, 5 Charts, 1 Graph.
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.
Publikováno v:
Mathematics (2227-7390). Feb2023, Vol. 11 Issue 3, p643. 76p.
Autor:
Raj, Sunny
Publikováno v:
Electronic Theses and Dissertations, 2020-
Adoption of deep neural networks (DNNs) into safety-critical and high-assurance systems has been hindered by the inability of DNNs to handle adversarial and out-of-distribution input. State-of-the-art DNNs misclassify adversarial input and give high
Externí odkaz:
https://stars.library.ucf.edu/etd2020/121
https://stars.library.ucf.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1120&context=etd2020
https://stars.library.ucf.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1120&context=etd2020
Autor:
Alizzi, Abdaljalel, Silagadze, Z. K.
Publikováno v:
Modern Physics Letters A; 10/20/2021, Vol. 36 Issue 30, p1-13, 13p