10.3969/j.issn.1672-190X.2019.07.030
对抗样本在自动驾驶领域应用现状
对抗样本是指通过添加干扰产生能够导致机器学习模型产生错误判断的样本.过去几年人工智能学者取得巨大的突破,深度学习更是让冷冰冰的机器"耳聪目明",不仅能够从视频中认出猫,还能识别路上的行人和交通信号灯.科学家和工程师在图像、语音、自然语言处理等方面取得突破性进展,某些领域AI已经超越人类.然而,研究者也发现,基于深度神经网络模型的系统,很容易被对抗样本欺骗愚弄.在自动驾驶领域,研究对抗样本的攻击和防御情况,对自动驾驶行业的发展具有深远影响.
对抗样本、自动驾驶、机器学习、神经网络
TP3-05(计算技术、计算机技术)
2019-05-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
76-79