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对抗学习是一种机器学习技术，旨在通过提供欺骗性输入来欺骗模型。最常见的原因是导致机器学习模型出现故障。大多数机器学习技术旨在处理特定的问题集，其中从相同的统计分布（IID）生成训练和测试数据。当这些模型应用于现实世界时，对手可能会提供违反该统计假设的数据。可以安排此数据来利用特定漏洞并破坏结果。
Self-supervised 3D Point Cloud Completion via Multi-view Adversarial Learning
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Flexible Fairness-Aware Learning via Inverse Conditional Permutation
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Adversarial Consistency and the Uniqueness of the Adversarial Bayes Classifier
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Achieving Fairness in Predictive Process Analytics via Adversarial Learning
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LiRA: Light-Robust Adversary for Model-based Reinforcement Learning in Real World
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RobustSVC: HuBERT-based Melody Extractor and Adversarial Learning for Robust Singing Voice Conversion
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SEAL: Towards Safe Autonomous Driving via Skill-Enabled Adversary Learning for Closed-Loop Scenario Generation
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Kernel Adversarial Learning for Real-world Image Super-resolution
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KOALA: Enhancing Speculative Decoding for LLM via Multi-Layer Draft Heads with Adversarial Learning
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Adversarial Domain Adaptation for Cross-user Activity Recognition Using Diffusion-based Noise-centred Learning
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POSIT: Promotion of Semantic Item Tail via Adversarial Learning
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Cycle Contrastive Adversarial Learning for Unsupervised image Deraining
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Prosody-Driven Privacy-Preserving Dementia Detection
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Non-Adversarial Learning: Vector-Quantized Common Latent Space for Multi-Sequence MRI
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参考链接
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机器学习
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