Matlab的耳语反向交叉熵训练 反向交叉熵训练（RCE）是一种新颖的训练方法，它可以学习更多区分特征的表示形式以检测对抗性示例。 技术细节在以下内容中指定： （NeurIPS 2018） 庞天宇，杜超，董银鹏和朱俊 训练 我们提供有关MNIST和CIFAR-10的培训代码。 我们的代码基于。 先决条件： 安装TensorFlow 1.9.0（Python 2.7）。 下载/数据集。 如何运行： 使用RCE在MNIST上训练ResNet-32的示例： python train.py --train_data_path= ' mnist_dataset/data_train.bin ' \ --log_root=models_mnist/resnet32 \ --train_dir=models_mnist/resnet32/train \ --dataset= ' mnist ' \ --num_gpus=1 \ --num_residual_units=5 \ --mode=train \ --Optimizer= ' mom ' \ --total_steps=20000 \ --

石墨烯能带matlab代码GAN_石墨烯 信息： 作者 吴楚汉 董元 建林城 健林 电子邮件 介绍： 此Repo包含Deep Learning Bandgaps of topologically Doped Graphene -- Graphene GAN part Chuhan Wu论文防御项目Deep Learning Bandgaps of topologically Doped Graphene -- Graphene GAN part的源代码，其中包含用于预测石墨烯超单元结构的算法（GrapeheneGAN GAN [GraGAN]）。 同时，它包含石墨烯超级电池的最新数据（4by4：13018，5by5：79647，6by6：6382）。 数据分发（4by4和5by5数据）： DeepGraphene是一项跨学科研究，针对带隙值预测问题实施了机器学习方法。 它将不同类型的石墨烯超级电池结构描述为二维矩阵，他们利用这些数据来训练GraGAN。 因此，我们可以基于其带隙值预测石墨烯超级电池的结构。 GraGAN目的： 根据我们要创建的带隙值，我们可以创建各种高质量的石墨烯超级单

描述整个情节发生在“某处”。大城市和村庄被吓坏了，吸血鬼和狼人，发动袭击，奴役世界。站起来站在一边，并表明谁是谁。 落实: 1)登记、入境、出境。 2)种族统计。 (3)人员、统计、统计、培训、参考系统 (4)狩猎。 5)报告制度。 (6)名列前茅。 要求：PHP，MySQL，HTML

深度学习-对抗生成网络实战(GAN).zip

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2021年度安全技术文章合集

GTSRB数据上的敌对攻击 我们的项目专注于创建在神经网络上产生对抗性攻击的算法，并测试在GTSRB数据集上训练的这些神经网络的强度。 在此项目的生命周期中，在三种不同的模型上创建并测试了四种技术。 在我们的第一种方法中，我们创建了一个随机模糊器，它将随机修改像素的RGB值，直到对图像进行错误分类为止。 对于第二种方法，我们在图像上应用了高斯滤波器，并检查了分类错误。 在第三种方法中，我们混合了两个相同类别的图像，然后对它们应用高斯滤波器。 对于第四个也是最后一个方法，我们实现了FGSM方法，该方法会根据图像的梯度添加噪声。

SDL体系落地实践与系统实现.pdf 云上webshell检测实践.pdf 唯品会图卷积神经网络应用.pdf 邮件攻击密取与社工.pdf

25日 1、PLC远控 2、BGP安全之殇 3、短网址的攻击与防御 4、从键盘钩子木马到无线键鼠套装劫持 5、识黑寻踪之内存取证 6、KEVIN2600 7、智能家居安全身份劫持 26日 1、Attacking Kerberos 2、PDF JS引擎交互式Fuzzing 3、Chakra引擎的非JIT漏洞与利用 4、Python动态代码审计 5、Secure SDLC Practices in Smart Contracts Development 6、Hacking You Without Password 7、WASM

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