Cómo engañar a una red neural en Phyton 3

Cómo engañar a una red neural en Phyton 3

Cómo engañar a una red neural en Phyton 3: El autor seleccionó a Dev Color para recibir una donación como parte del programa Write for DOnations.

El autor seleccionó a [Dev Color_](https://www.brightfunds.org/organizations/dev-color) para recibir una donación como parte del programa [Write for DOnations_](https://do.co/w4do-cta).

¿Sería posible engañar a una red neural para la clasificación de animales? Engañar a un clasificador de animales puede tener algunas consecuencias, ¿pero si pudiésemos engañar a nuestro autenticador facial? ¿O al software del prototipo de un vehículo autónomo? Afortunadamente, legiones de ingenieros e investigaciones están entre un modelo de visión computarizada de un prototipo y los modelos de calidad de producción, en nuestros dispositivos móviles o en nuestros vehículos. Aun así, estos riesgos tienen implicaciones significativas y es importante tenerlos en cuenta como profesional del aprendizaje automático.

En este tutorial, intentará “engañar” a un clasificador de animales. A medida que avanza en este tutorial, usará [OpenCV](https://pypi.org/project/opencv-python/), una biblioteca de visión de computadora, y [PyTorch](https://pytorch.org/), una biblioteca de aprendizaje profundo. Cubrirá los siguientes temas en el campo asociado de aprendizaje automático contradictorio:

  • Cree un ejemplo contradictorio objetivo. Seleccione una imagen, digamos un perro. Seleccione una clase objetivo, por ejemplo un gato. Su objetivo es engañar a la red neural para que crea que el perro de la imagen es un gato.
  • Cree una defensa contradictoria. En resumen, proteja su red neural contra estas imágenes engañosas, sin que sepa cuál es el truco.

Al final de este tutorial, tendrá una herramienta para engañar a las redes neurales y comprenderá cómo defenderse contra los trucos.

neural networks

Bootstrap 5 Complete Course with Examples

Bootstrap 5 Tutorial - Bootstrap 5 Crash Course for Beginners

Nest.JS Tutorial for Beginners

Hello Vue 3: A First Look at Vue 3 and the Composition API

Building a simple Applications with Vue 3

Deno Crash Course: Explore Deno and Create a full REST API with Deno

How to Build a Real-time Chat App with Deno and WebSockets

Convert HTML to Markdown Online

HTML entity encoder decoder Online

Neural network: what is a neural network?

Neural networks, as their name implies, are computer algorithms modeled after networks of neurons in the human brain. Learn more about neural networks from Algorithmia.

A Comparative Analysis of Recurrent Neural Networks

Recurrent neural networks, also known as RNNs, are a class of neural networks that allow previous outputs to be used as inputs while having hidden states.

Recurrent Neural Networks for Multilabel Text Classification Tasks

The purpose of this project is to build and evaluate Recurrent Neural Networks(RNNs) for sentence-level classification tasks. Let's understand about recurrent neural networks for multilabel text classification tasks.

Neural Network on Beer Dataset

Artificial neural networks (ANNs), usually simply called neural networks (NNs), are computing systems vaguely inspired by the biological neural networks that constitute animal brains.

Convolutional Neural Network: How is it different from the other networks?

Convolutional Neural Network: How is it different from the other networks? What’s so unique about CNNs and what does convolution really do? This is a math-free introduction to the wonders of CNNs.