December 2020
Beginner to intermediate
256 pages
5h 15m
Korean
Content preview from 안전한 인공지능 시스템을 위한 심층 신경망 강화
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
180
3
부
실제 위협 이해하기
앞서 말한 문제들을 고려하면, 현실에서 적대적 물체를 만드는 것이 불가능해 보입니다. 그러
나
2018
년, 연구원들은 시각과 조명이라는 조건을 현실적으로 처리하는 적대적 사례를 생성
하는 것이 가능함을 증명했습니다.
5
그들은 적대적 사례를 만들기 위해 여러 방법을 조합해 사
용했습니다. 먼저
2
차원보다는 와이어 메시 (철망)
3
차원 이미지를 사용했습니다. 이
3
차원 모
델은
3
차원 공간에서 디지털 방식으로 조작하고 회전할 수 있는 와이어 프레임으로 설명할 수
있는
3
차원 객체입니다. 또 이 모델은 디지털 방식으로 색상과 질감을 합성해 다양한 조명 조
건에 따라 물체에 영향을 줄 수 있습니다.
연구원들은 물체를 더 현실감 있게 표현하고 변형하는 방법을 테스트하기 위해 물체에 적용할
수 있는 함수를 만들었습니다. 이 함수에는 렌더링 (
3
차원에서
2
차원으로 ), 조명, 회전, 변환
등이 포함됩니다. 이어서 적대적 섭동을 계산하는 데 사용하는 비용 함수도 이러한 변환을 고
려해야 합니다. 단일
2
차원 이미지 변화의 목표 예측을 위한 비용 함수 그레이디언트를 설정하
는 대신 화이트 박스 방법을 사용해
3
차원 텍스처 모델 변환 분포의 변화를 고려합니다. 이 기
법을 ‘
EOT
Expectation
over
Transformation
’라고 합니다. ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.