现有的大多数机械学习分类器极易受到对抗性示例的攻击,为了加速对对抗性示例的研究,Google Brain正在NIPS 2017竞赛轨道内组织对抗性示例和防御竞赛。该数据集包含该比赛的发展图像。 数据列表 数据名称上传日期大小下载 NIPS 2017 Adversarial Learning Development Set.txt2021-01-20263.0
数据准备 为了重现在 MNIST, CIFAR10, CelebA 和 SVHN 数据集上的实验,你需要使用正确的--data_path来准备数据. 对于MNIST你不需要预处理数据,可以指定任意的 --data_path; 对于CIFAR10 你需要从https://www.cs.toronto.edu/kriz/cifar.htmlPython处理的数据please下载并解压出适合 download ; 对于SVHN数据, 从...
【导读】美国时间 12 月 4 日,第 31 届神经信息处理系统大会(Neural Information Processing Systems,NIPS)在美国加州长滩的会展中心正式开幕!今年参会人数达8000多人,在NIPS2017上,美国布朗大学计算机专业的博士生David Abel在其个人博客网站上写了长达43页的笔记总结,主要是介绍了他在会议期间记录的一些talk的笔记,...
【导读】2017年度神经信息处理系统大会(NIPS 2017)将于12 月份在美国长滩举行,本届NIPS共收到 3240 篇论文投稿,录用 678 篇,录用率为 20.9%;其中包括 40 篇口头报告论文和 112 篇 spotlight 论文。谷歌是大赢家,共中了23篇,包括之前备受关注的《Attention is All you Need》和Hinton的《Dynamic Routing between...
为了重现在 MNIST、CIFAR10、CelebA 和 SVHN 数据集上的实验，你需要准备这些数据，并使用一个正确的——data_path。对于 MNIST，你不需要准备数据，并可以提供任意的——data_path；对于 CIFAR10，请从该地址（https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）下载和获取数据的 Python 版本；然后使用包含 cifar-...
SGAN 在半监督分类任务的多个数据集上都取得了很好的实验结果。得益于对 y 和 z 的分开建模，SGAN 能够生成高质量并且严格遵循指定语义的样本。此外，SGAN 还能被扩展来进行一些有趣的实验，包括图像演化和图像风格迁移。陈键飞现场图 第三位分享嘉宾是清华大学计算机系人智所博士生陈键飞，分享主题是：样本匹配差异...
训练数据下载(下载后将提取的目录放入目录中的data) 上述github、数据集、模型地址请在文下留言或私信小编。 如何运行 更改output.py的第15行代码: image_path = 'sample images/original images/21 original.png' # put the path of the image that you convert. ...
office数据集是一个用于视觉域适应的标准基准数据集。它包含Amazon、Webcam和DSLR三个域的31个对象类,表示为A、W和D,总共4652张图像。第一个域A由网上商家下载的图像组成,第二个域W由网络摄像头获取的低分辨率图像组成,第三个域D由数字单反相机采集的高分辨率图像组成。我们用三个域(A→W, A→D, W→A和D...
图5:方法的定性对比。我们将输出结果与不同方法在lables->facades数据集上的实验效果对比。BicycleGAN方法提供的结果是逼真且多样的。 图6:真实性与多样性。我们使用VGG-16空间中的平均特征距离来测量多样性,使用在五层之间的余弦距离进行求和,真实性通过在Google maps-> satellites 任务中使用real vs. faske Amazon ...
导语:NIPS 2017录用论文先睹为快! 雷锋网AI科技评论按:作为机器学习和计算神经科学的国际顶级学术会议NIPS,随着近些年人工智能的发展,也变得越来越火爆。从大会官方公布的一些数据就可以看出:NIPS 2017共收到3240篇论文投稿,有678篇论文被选中作为大会论文,比例20.9%,其中有40篇被选中进行口头报告(oral),112篇选为spo...