机读格式显示(MARC)

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• 001 0000905587

• 010 __ |a 978-7-111-64304-3 |d CNY69.00

• 092 __ |b 百万庄14572400941

• 100 __ |a 20191219d2020 em y0chiy50 ea

• 102 __ |a CN |b 110000

• 200 __ |a 对抗机器学习 |f (美) 叶夫根尼·沃罗贝基克, (美) 穆拉特·坎塔尔乔格卢著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2020-01-01

• 215 __ |a XV, 148页, [4] 页图版 |d 26cm

• 225 __ |a 智能科学与技术丛书

• 300 __ |a 华章教育

• 330 __ |a 本书讨论机器学习中的安全性问题，即讨论各种干扰机器学习系统输出正确结果的攻击方法以及对应的防御方法。本书首先回顾机器学习的概念和方法，提出对机器学习攻击的总体分类。然后讨论两种主要类型的攻击和相关防御：决策时攻击和投毒攻击。之后，讨论针对深度学习的攻击的新技术，以及提高深度神经网络鲁棒性的方法。最后，讨论对抗学习领域的几个重要问题。

• 333 __ |a 适合对对抗机器学习领域感兴趣的读者阅读

• 690 __ |a TP181

• 701 __ |a 沃罗贝基克

• 702 __ |a 王坤峰

• 801 __ |a CN |b 北京百万庄图书大厦 |c 2019-12-26