Towards secure and robust stateful deep learning systems with model-based analysis
More and more we start to embrace the convenience and effectiveness of the rapidly advancing artificial intelligence (AI) technologies in our lives and different industries. Within this revolution, deep learning (DL), as one of the key innovation in AI, has made significant progress over the past de...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Du, Xiaoning |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Liu Yang |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/137015 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Marble: Model-based robustness analysis of stateful deep learning systems
بواسطة: DU, Xiaoning, وآخرون
منشور في: (2020) -
DeepStellar: Model-based quantitative analysis of stateful deep learning systems
بواسطة: DU, Xiaoning, وآخرون
منشور في: (2019) -
Towards robust models of code via energy-based learning on auxiliary datasets
بواسطة: BUI, Duy Quoc Nghi, وآخرون
منشور في: (2022) -
Gamification of learning for cyber security
بواسطة: Tiong, Alex Jia Hui
منشور في: (2020) -
RobOT: Robustness-oriented testing for deep learning systems
بواسطة: WANG, Jingyi, وآخرون
منشور في: (2021)