【摘 要】
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通过研究对抗性图像扰动算法,应对深度神经网络对图像中个人信息的挖掘和发现以保护个人信息安全。将对抗样本生成问题转换为一个含有限制条件的多目标优化问题,考虑神经网络的分类置信度、扰动像素的位置以及色差等目标,利用差分进化算法迭代得到对抗样本。在MNIST和CIFAR-10数据集上,基于深度神经网络Le Net和Res Net进行了对抗样本生成实验,并从对抗成功率、扰动像素数目、优化效果和对抗样本的空
【机 构】
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河北科技师范学院工商管理学院,燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学图书馆
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通过研究对抗性图像扰动算法,应对深度神经网络对图像中个人信息的挖掘和发现以保护个人信息安全。将对抗样本生成问题转换为一个含有限制条件的多目标优化问题,考虑神经网络的分类置信度、扰动像素的位置以及色差等目标,利用差分进化算法迭代得到对抗样本。在MNIST和CIFAR-10数据集上,基于深度神经网络Le Net和Res Net进行了对抗样本生成实验,并从对抗成功率、扰动像素数目、优化效果和对抗样本的空间特征等方面进行了对比和分析。结果表明,算法在扰动像素极少的情况下(扰动均值为5)依然可以保证对深度神经
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传统拓扑控制算法采用单个效用函数,无法适应网络性能需求的动态变化。在拓扑控制中引入了博弈论,提出了两个具有不同优化目标的效用函数。当节点剩余能量较高时,选择一个全面考虑能量均衡度、网络能耗、网络连通性等因素的效用函数;否则,为了尽可能降低节点能耗而选择另一个更趋向于较低功率的效用函数。实验表明,采用双效用函数的拓扑博弈算法在网络寿命、能量均衡度等方面具有较好的性能。
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针对现有的广告点击率预估模型未能精准挖掘用户历史兴趣及历史兴趣对目标广告点击与否的影响,提出了一种基于改进Transformer的广告点击率预估模型。该模型采用Transformer网络捕捉隐藏在用户点击序列背后的潜在历史兴趣;同时针对Transformer建模用户历史兴趣无法有效关联目标广告的问题,提出了一种改进的Transformer网络。改进后的Transformer不但有效建模用户历史兴趣
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