专题：论文笔记
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对抗样本有哪些经典baselines？
扩散模型对抗样本经典baselines baselines： AdvDM(+) [30] [ICML23] AdvDM(-) [59] [ICLR24] PhotoGuard [40] [Arxiv23] Mist [29...
如何通过阅读论文了解图片防御与lvlm攻击的防御策略？
Anti-Tamper Protection for Unauthorized Individual Image Generation 图1.（a）伪造攻击者通过从社交媒体上拍照生成数据所有者的虚假个人图像，并将其提交给服务提供商。（b）数...
如何实现图像的纯化与抗纯化之间的平衡策略？
Purification and Anti-purification 相关工作 纯化方法利用生成模型在分类前去除对抗噪声，从而增强对对抗性操作的抵抗能力。 DiffPure 在此基础上，DiffPure利用扩散模型的前向与反向过程来净化对抗...
GAN和CGAN，如何构建生成模型？
GAN的定义 GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布，用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同，使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成模型（Generativ...
Wasserstein GAN如何应用于生成？
WGAN论文指出，原始GAN以JS、KL散度作为损失容易导致生成器梯度消失，他们提出了一种新的损失函数——Wasserstein 距离，很大程度上解决了GAN训练难的问题。 原始GAN的损失函数的缺陷 当两个分布之间重叠很小，或者说，两个分...
GAN训练有哪些技巧可以汇总分享？
GAN自推出以来就以训练困难著称，因为它的训练过程并不是寻找损失函数的最小值，而是寻找生成器和判别器之间的纳什均衡。前者可以直接通过梯度下降来完成，而后者除此之外，还需要其它的训练技巧。 下面对历年关于GAN的论文提出的训练技巧进行总结，这...
VAE和变分推理，是吗？
变分自动编码器的大致概念已经理解了快一年多了，但是其中的数学原理还是没有搞懂，在看到相关的变体时，总会被数学公式卡住。下决心搞懂后，在此记录下我的理解。 公式推导——变分下界 这篇文章提出一种拟合数据集分布的方法，拟合分布最常见的应用就是生...
稀疏表示如何实现超分辨率图像重建？
经典超分辨率重建论文，基于稀疏表示。下面首先介绍稀疏表示，然后介绍论文的基本思想和算法优化过程，最后使用python进行实验。 稀疏表示 稀疏表示是指，使用过完备字典中少量向量的线性组合来表示某个元素。过完备字典是一个列数大于行数的行满秩矩...
MAML如何实现模型无关的快速适应分布的数据？
模型不可知元学习（Model-Agnostic Meta-Learning, MAML）的目标是使模型每次的梯度更新更有效、提升模型的学习效率、泛化能力等，它可以被看做一种对模型进行预训练的方法，适用于小样本学习。 原文：http:pr...
Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 论文中，如何实现小样本知识图谱补全的智能门控和
小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT（图注意力神经网络）、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning...
TIE框架如何实现基于嵌入的增量时序知识图谱补全？
论文网址：https:dl.acm.orgdoi10.11453404835.3462961 Arxiv：https:arxiv.orgabs2104.08419 论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全（Tempor...
如何将IForest代码为，与PyOD对比？
孤立森林（Isolation Forest）是经典的异常检测算法（论文网址）。本文用python对其进行实现，以及与常用的异常检测包PyOD进行效果对比。 简单来说，孤立森林（IForest）中包含若干孤立树（ITree），每颗树的创建是独...
深度变分信息瓶颈是什么？
Deep Variational Information Bottleneck (VIB) 变分信息瓶颈 论文阅读笔记。本文利用变分推断将信息瓶颈框架适应到深度学习模型中，可视为一种正则化方法。 变分信息瓶颈 假设...
如何定位和编辑GPT中的事实关联？
论文发表于人工智能顶会NeurIPS（原文链接），研究了GPT（Generative Pre-trained Transformer）中事实关联的存储和回忆，发现这些关联与局部化、可直接编辑的计算相对应。因此： 1、开发了一种因果干预方法，...
如何通过离散键值适配器实现终身模型编辑以优雅地应对老龄化？
论文发表于人工智能顶会NeurIPS（原文链接）。当前的模型编辑器会因多次编辑损害模型性能，提出用于连续编辑的通用检索适配器(General Retrieval Adapters for Continual Editing, GRACE)：...