Jul, 2020

探索变分自编码器健壮性的理论理解

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TL;DR研究了变分自编码器（VAEs）对抗攻击和其他输入扰动的鲁棒性，提出了用于构建 VAEs 鲁棒性的新准则，并定义了在输入空间中的保证条件，VAEs 训练使用解缠方法得出的评分在我们的鲁棒性指标下表现良好，这些原因可以解释为我们理论结果的结果。
发现论文，激发创造
  • 从局部几何的视角看 $β-$VAE 的对抗性鲁棒性

    该论文研究了 Variational Autoencoder (VAE) 的脆弱性，提出了使用 pullback metric tensor 和 robustness evaluation scores 评估 VAE 的鲁棒性，并且实验证明了 scores 与 VAE 的参数 $eta$ 相关联。

    Aug, 2022

  • 关于生成型自编码器在潜空间的对抗性鲁棒性

    本文第一次对生成自编码器的最坏情况容忍性进行研究，发现在某些情况下，恶意攻击者可以利用潜在空间攻击常见的生成自编码器，同时我们通过实验还发现了生成自编码器与其确定性变体之间的差异，并考虑了在最坏情况容忍性和潜在代码解缠之间的潜在权衡。

    Jul, 2023

  • 通过稳健的变分自编码实现新颖性检测

    本文提出了一种新的鲁棒性较高的异常检测方法，使用改进过的 Variational Autoencoder (VAE) 模型，在处理高度噪声的训练数据时具有较好的鲁棒性，并在标准基准测试中取得了最新的成果。

    Jun, 2020

  • 变分自编码器的对抗性攻击

    本文提出了一种新的用于攻击自编码器（autoencoders）的方案，并设计了一个定量评估框架来评估攻击抵抗性。在三个常用数据集上，通过统计验证实验证明带有循环和注意力机制的 DRAW 模型具有更好的抵抗性，这对于自编码器在数据压缩方面的应用十分重要，并引起了更多人对于对抗攻击的关注。

    Jun, 2018

  • 从变分到确定性自编码器

    提出一种基于正则化的确定性编码器和解码器的生成模型框架，替换 VAEs 中的随机性来达到优化潜在空间的目的，并通过引入后验密度估计步骤来生成具有相当或更好质量的样本。

    Mar, 2019

  • 鲁棒量化向量变分自编码器

    本文提出了一种基于 VQ-VAE 的鲁棒生成模型（RVQ-VAE），使用两个分离的码本进行训练以处理数据集中可能的异常值，并采用加权欧几里得距离来量化数据点以确保正确的匹配，实验证明此模型能够在大量数据点受到污染时从内固定集合中生成例子。

    Feb, 2022

  • 使用变分自编码器对图像分类进行对抗性防御

    使用变分自编码器的防御策略抵御深度神经网络在图片分类任务中的对抗性攻击。这个防御系统具有灵活性、可学习分解表示以及基于像素块不需要针对不同尺寸的图片进行重新训练等特性，并在中度到严重的攻击情况下，明显胜过 JPEG 压缩及其最优参数，同时仍有提升空间。

    Dec, 2018

  • 基于预测性变分自编码器的时间序列数据鲁棒表示学习

    利用预测时间下一节点以及基于时间平滑性的模型选择度量，我们提出了一种能够减轻 VAE 学习虚假特征，并能在合成数据集中准确恢复潜在因素的 VAE 架构。

    Dec, 2023

  • LatentPoison - 针对潜在空间的对抗性攻击

    研究深度变分自编码器的潜在空间的稳健性，证明可以扰动潜在空间并使分类概率近乎相等，从而保证解码器输出不受攻击影响。

    Nov, 2017

  • 变分自编码框架中的去噪准则

    本文研究了对输入和隐层同时进行噪声注入的变分自编码器，提出了一种改进的目标函数。当输入数据有噪声时，传统的变分自编码器的训练方法不可行，这里提出了一种可行的训练方法。实验结果表明，在 MNIST 和 Frey Face 数据集上，提出的去噪变分自编码器（DVAE）的平均对数似然比 VAE 和重要性加权自编码器更好。

    Nov, 2015