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反样本：一种无状态策略用于中和黑盒对抗攻击
本论文提出了一种新颖的防御方法来对抗黑盒攻击，通过针对每个查询使用一个针对攻击者目标优化的原始样本的对抗反案例来对抗黑盒查询，有效地为防御者引入了不对称性，从而既有效地误导了攻击者寻找对抗样本的搜索，又保持了模型对合法输入的准确性，并且适用
PDF4 months ago
大型语言模型的时间箭头
我们通过时间方向性的角度研究自回归大规模语言模型的概率建模，经验性发现这类模型在自然语言建模方面存在时间上的非对称性：在预测下一个标记和预测上一个标记时的平均对数困惑度存在差异。这种差异在多个模式（语言、模型大小、训练时间等）上既微妙又非常
PDF5 months ago
利用最优形状对应量化阿尔茨海默病中的海马形态不对称
阿尔茨海默病（AD）中的海马萎缩具有不对称性和空间不均匀性，本文利用局部形状不对称性对左右海马进行点对应优化，并同时利用整个样本的紧凑统计形状模型，在考虑其他混淆因素的基础上量化这种不对称性，结果表明与使用体积信息相比，形状不对称性揭示了患
PDF7 months ago
DisAsymNet：使用自对抗学习在双侧乳房 X 线照片上解开不对称异常
对于乳腺 X 线照片（Bi-MG）中的不对称病变，对称 Bi-MG 照片的研究尚未受到足够重视，我们提出了一种基于 SHA1 加密的算法，可以用于乳腺疾病的诊断和定位，同时提供了可视化诊断指标。
PDFa year ago
AAAI自监督学习模拟类星体伽马射线变异性
使用自我监督的 Transformer 编码器架构构建高能伽玛射线可变性的有效表示，为描述由随机过程产生的数据非常适合的模型预测了每个时间步长处的通量概率分布的一组分位数，并进行了一项初步搜索周时间尺度的伽玛射线飞行时反演不对称性的科学意义
PDFa year ago
多目标机器学习中的泛化能力
本文研究多目标学习，建立其基础的泛化界限，分析真实目标和经验逼近目标的帕累托最优解之间的关系，同时发现存在对应的对称关系。
PDF2 years ago
ICLR数据投毒不会保护你免于面部识别
数据投毒是针对网络爬虫采集的面部识别模型的一种防御措施，但由于用户发布的照片会一劳永逸地发生变化，因此该策略对用户的个人隐私保护存在不对称性，并且存在黑盒攻击和未来技术的适应性。
PDF3 years ago
AAAI静态和上下文嵌入的不对称度测量及其在表示学习中的影响：圆形与椭圆形的相似性？
本文研究了词嵌入的不对称性、三个不同的 word evocation 实验数据集以及基于贝叶斯理论的评估方法，通过评估词向量模型的相似度和不对称性，并比较静态词向量模型和上下文词向量模型的表现，提出了一种新的方法来评估词向量模型的质量。
PDF4 years ago
多体相互作用下的观点动态
本文提出并分析了一种基于超图的非线性共识动力学三体模型，该模型包含加强群体效应，可以在基础图形完整（对应于平均场相互作用）的情况下导致系统平均状态的变化，这可能被解释为一种同伴压力现象。我们进一步演示了对于具有两个聚类组的系统，即使在我们的
PDF4 years ago
在线可重用资源的渐进最优竞争比率分配
研究了在线分配问题，通过创建不对称性来控制重用性引起的随机依赖，并建立了一个新算法，获得了最佳竞争比率。(The paper studies the problem of online allocation and proposes a n
PDF4 years ago
NIPS使用对称性分割脑瘤
本文研究将脑部对称性编码进神经网络，用于脑肿瘤分割任务。我们提出了一种方法将脑部对称性编码进现有神经网络，并将该方法应用于医学成像分割的最新神经网络。通过在脑肿瘤分割挑战赛数据集上验证，我们证实了新模型比原模型更加高效地提取训练图像信息。
PDF7 years ago
CVPR双跳网络
本文介绍了一种双重跳过网络，该网络由于最近神经科学研究在处理低和高空间频率信息的人类大脑的左右不对称性，这对于粗到细的对象分类具有两个分支。为了增加模型的灵活性和实用性，本文提出了一种学习绕过层的门控网络的层绕过机制。在多个常用的粗到细级别
PDF7 years ago