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深度强化学习的攻防与安全性分析综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 21-39
作者:  陈晋音;  章燕;  王雪柯;  蔡鸿斌;  王珏;  纪守领
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深度强化学习  对抗攻击  防御  策略攻击  安全性  
面向精准价格牌识别的多任务循环神经网络 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 608-614
作者:  牟永强;  范宝杰;  孙超;  严蕤;  郭怡适
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卷积神经网络  循环神经网络  文本识别  多任务学习  价格牌识别  
文本无关说话人识别中句级特征提取方法研究综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 664-688
作者:  陈晨;  韩纪庆;  陈德运;  何勇军
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说话人识别  句级特征提取  任务分段式策略  任务驱动式策略  联合学习  
面向网络空间防御的对抗机器学习研究综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 7, 页码: 1625-1649
作者:  余正飞;  闫巧;  周鋆
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网络空间防御  对抗机器学习  投毒攻击  规避攻击  对抗样本  
卷积神经网络表征可视化研究综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 8, 页码: 1890-1920
作者:  司念文;  张文林;  屈丹;  罗向阳;  常禾雨;  牛铜
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深度学习  卷积神经网络  可解释性  表征可视化  显著图  
基于隐私保护的联邦推荐算法综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 9, 页码: 2142-2163
作者:  张洪磊;  李浥东;  邬俊;  陈乃月;  董海荣
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推荐系统  联邦学习  隐私保护  协同过滤  
Denoised Internal Models: A Brain-inspired Autoencoder Against Adversarial Attacks 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 5, 页码: 456-471
作者:  Kai-Yuan Liu;  Xing-Yu Li;  Yu-Rui Lai;  Hang Su;  Jia-Chen Wang;  Chun-Xu Guo;  Hong Xie;  Ji-Song Guan;  Yi Zhou
Adobe PDF(3203Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：49/9  |  提交时间：2024/04/23
Brain-inspired learning  autoencoder  robustness  adversarial attack  generative model  
Towards Interpretable Defense Against Adversarial Attacks via Causal Inference 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 3, 页码: 209-226
作者:  Min Ren;  Yun-Long Wang;  Zhao-Feng He
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Adversarial sample  adversarial defense  causal inference  interpretable machine learning  transformers  
Autonomous Maneuver Decisions via Transfer Learning Pigeon-Inspired Optimization for UCAVs in Dogfight Engagements 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 9, 页码: 1639-1657
作者:  Wanying Ruan;  Haibin Duan;  Yimin Deng
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Autonomous maneuver decisions  dogfight engagement  game mixed strategy  transfer learning pigeon-inspired optimization (TLPIO)  unmanned combat aerial vehicle (UCAV)  
Networked Knowledge and Complex Networks: An Engineering View 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 8, 页码: 1366-1383
作者:  Jinhu Lü;  Guanghui Wen;  Ruqian Lu;  Yong Wang;  Songmao Zhang
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Complex network  knowledge graph  networked knowledge  neural network