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基于无监督、自底向上的好奇机器人符号接地的类别发现
通过利用具备好奇心近似模型的机器人，并着重于基于自主、渐进的无监督类别构建，以解决符号塑形问题，并受早期儿童语言发展的启发，从而将其探索空间逐渐分解为一系列越来越具体的未标记类别，最终可能由外部专家提供符号关联。扩展先前工作，我们使用了一个
PDF3 months ago
物理世界中的对抗样本：调查
通过对物理对抗性攻击进行全面的特征分析，探讨制造和重抽样作为物理对抗性示例的主要来源，以及针对物理对抗性攻击的防御策略，并识别目前面临的挑战和未来研究机会。
PDF8 months ago
基于摄像头的智能系统的物理对抗攻击：当前趋势、分类、应用、研究挑战和未来展望
本文全面调查了当前关注的物理对抗攻击趋势，详细解析物理对抗攻击的概念、特征和要求，探索其在不同应用中的目标任务下，包括分类、检测、人脸识别、语义分割和深度估计等，各种物理对抗攻击方法，并评估其有效性、隐蔽性和鲁棒性，讨论了当前挑战和未来研究
PDFa year ago
语言模型遇上世界模型：具身体验增强语言模型
本文提出了一种通过 fine-tuning 使用世界模型使大型自然语言模型获得基于物理环境的知识和技能，以帮助解决模型在简单的推理和规划中的局限性，实验证明这种方法能够提高基本的 LM 在 18 项下游任务上的性能，尤其是 1.3B 和 6
PDFa year ago
CVPR基于物理世界的车辆检测对抗鲁棒性基准测试
本文提出了一个基于 CARLA 模拟器的即时级数据生成流水线，生成了 DCI 数据集，并对三种检测模型和三种物理对抗攻击进行了广泛的实验，发现 Yolo v6 具有最强的鲁棒性，只有 6.59％的平均 AP 下降率，而 ASA 是最有效的攻
PDFa year ago
EMNLP经验铸就语言
语言理解研究在未能将语言与其所描述的物理世界和所促进的社会互动相联系的情况下受到阻碍，因此现在的成功表示学习方法需要与涉及语言的更广泛的物理和社会背景的研究相结合来解决沟通的更深层次的问题。
PDF4 years ago
ICML合成鲁棒性对抗性样本
研究发现标准的神经网络产生对抗样本的方法在面临视角改变、噪声和其他自然变换的情况下无法在物理世界中持续地欺骗神经网络分类器，但此研究成功演示了存在强韧性的三维对抗性目标，提出了第一个能在所选择的转换分布中产生对抗性示例的算法，制造了首批物理
PDF7 years ago
PVEs: 无监督学习结构化状态表示的位置速度编码器
本研究提出了一种能够将图片编码成对于任务相关对象的位置和速度的位置 - 速度编码器（PVEs），并使用物理世界交互的先验知识对其进行非监督学习，最终将其应用于像素的几个模拟控制任务并取得了有前途的预备成果。
PDF7 years ago