Exploring the vulnerabilities and enhancing the adversarial robustness of deep neural networks
Deep learning, especially deep neural networks (DNNs), is at the heart of the current rise of artificial intelligence, and the major breakthroughs in the last few years have been made by DNNs. It has been demonstrated in recent works that DNNs are vulnerable to human-crafted adversarial examples, wh...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | |
---|---|
مؤلفون آخرون: | |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/160963 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |