基于随机平滑的数据中毒防御有多强健？ 抽象的 可证明可靠的分类器的预测在一个点附近保持不变，从而使它们在保证测试时间的情况下具有弹性。 在这项工作中，我们提出了对健壮的机器学习模型的前所未有的威胁，突显了训练数据质量在实现高认证健壮性方面的重要性。 具体而言，我们提出了一种基于双层优化的新型数据中毒攻击，该攻击会降低可证明的鲁棒分类器的鲁棒性保证。 与其他数据中毒攻击会降低一小组目标点上的中毒模型的准确性不同，我们的攻击会减少数据集中整个目标类的平均认证半径。 此外，即使受害者使用最新的健壮训练方法（例如， 和从头开始训练模型，我们的攻击也是有效的。 为了使攻击更难检测，我们使用带有明显较小失真的干净标签中毒点。 通过中毒MNIST和CIFAR10数据集并使用前面提到的鲁棒训练方法训练深度神经网络，并使用随机平滑验证其鲁棒性，来评估所提出方法的有效性。 对于使用这些强大的训练方法训练的模型

PatchMatch: A Randomized Correspondence Algorithm for Structural Image Editing 原文

南京大学随机算法课程讲义,英文讲义,很不错的入门材料

Probability and Computing - Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis中文版 作者Michael Mitzenmacher， Eli Upfal

算法设计英文版课件：Chapter 11 Randomized Algorithms.ppt

This book is used as a text book for randomized algorithm or probability and computing.

挖掘随机二进制搜索树 Treap的python实现，也称为随机二进制搜索树。

牛顿插值matlab源代码随机子空间牛顿凸方法 该存储库包含Matlab R2020a代码，以再现标题为“应用于数据驱动的传感器选择问题的随机化子空间牛顿凸方法”的手稿的结果。 稀疏传感器的选择问题是通过随机化的子空间牛顿凸法解决的。 要运行该程序，请执行P_demo 。 目录 src：存储源代码 工作：存储计算结果（通过运行程序自动创建） 数据：存储了NOAA最佳插值（OI）海面温度（SST）V2数据 1990年至今 lsmask.nc NOAA_OI_SST_V2由位于美国科罗拉多州博尔德的NOAA / OAR / ESRL PSD从其网站提供。 由于GitHub文件大小的限制，数据集在线链接： 代码 主程序 P_demo.m 功能 前处理 F_pre_read_NOAA_SST.m F_pre_SVD_NOAA_SST.m F_pre_truncatedSVD.m 传感器选择 F_sensor_random.m F_sensor_DC.m F_sensor_DC_sub.m F_sensor_DC_approxnt_vec.m F_sensor_DC_approxnt.m F_s

Calafiore G,CampiMC.Uncertainconvexprograms:randomizedsolutionsand confidence levels.MathematicalProgramming2005;102(1):25–46.

尝试使用GPU加速随机化的SVD。 已针对目前的顶级算法进行了测试。 / nbs-