VALSE 短教程 第04期:Adversarial Attack and Defense

2021 年 10 月 4 日 VALSE

为了帮助视觉与学习领域相关从业者快速、透彻地了解某个前沿方向或技术领域,VALSE最新推出了《VALSE短教程》栏目。该栏目将逐渐邀请若干研究方向的资深专家,系统深入地讲解并录制某个研究方向的视频,并上传VALSE B站

(https://space.bilibili.com/562085182/),供大家随时查看和学习。


本期短教程我们选取了的研究领域是《对抗机器学习》,并非常荣幸地邀请到了北京大学王奕森助理教授。


观看网址:

https://www.bilibili.com/video/BV1Pf4y1c7dg/


短教程讲师:王奕森 (北京大学)


讲师简介:

王奕森,北京大学助理教授,博士生导师。研究方向为机器学习,重点关注对抗鲁棒性、弱/自监督学习理论、图学习等。目前已发表人工智能领域顶级学术论文30余篇,包括ICML、NeurIPS、ICLR等,多篇被选为Oral或Spotlight。曾获得ECML 2021最佳论文,ICML 2021 Adv Workshop银牌最佳论文等。担任NeurIPS 2021、ICLR 2022领域主席,Neurocomputing编委。曾获百度奖学金 (2017)和ACM China优秀博士论文提名奖 (2019)。


个人主页:

https://yisenwang.github.io/



短教程摘要:

本报告主要介绍对抗机器学习领域的研究进展。包括但不限于以下几部分:1) 两种白盒攻击的思路;2) 基于迁移和查询的黑盒攻击;3) 对抗防御中的对抗训练及其变种;4) 鲁棒的神经网络结构;以及5) 对抗向善的一些示例。



请扫码或点击阅读原文观看视频


看到这了,确定不关注下吗?关注下再走吧~


特别鸣谢本次Tutorial主要组织者:

主办AC:苏航 (清华大学)


活动参与方式

1、VALSE每周举行的Webinar活动依托B站直播平台进行,直播地址:https://live.bilibili.com/22300737;VALSE的近期历史视频可在这里观看:https://space.bilibili.com/562085182/ 


2、VALSE Webinar活动通常每周三晚上20:00进行,但偶尔会因为讲者时区问题略有调整,为方便您参加活动,请关注VALSE微信公众号:valse_wechat 或加入VALSE QQ R群,群号:137634472);


*注:申请加入VALSE QQ群时需验证姓名、单位和身份缺一不可。入群后,请实名,姓名身份单位。身份:学校及科研单位人员T;企业研发I;博士D;硕士M。


3. VALSE微信公众号一般会在每周四发布下一周Webinar报告的通知。


4、您也可以通过访问VALSE主页:http://valser.org/ 直接查看Webinar活动信息。Webinar报告的PPT(经讲者允许后),会在VALSE官网每期报告通知的最下方更新。

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