【Exploring Adversarial Attack in Spiking Neural Networks with Spike-Compatible Gradient】的更多相关文章

Exploring Adversarial Attack in Spiking Neural Networks with Spike-Compatible Gradient

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2001.01587v1 [cs.NE] 1 Jan 2020 Abstract 脉冲神经网络(SNN)被广泛应用于神经形态设备中,以模拟大脑功能.在这种背景下,SNN的安全性变得重要但缺乏深入的研究,这与深度学习的热潮不同.为此,我们针对SNN的对抗攻击,确认了与ANN攻击不同的几个挑战:i)当前的对抗攻击是基于SNN中以时空模式呈现的梯度信息,这在传统的学习算法中很难获得:ii)在梯度累积过程中,输入的连续梯度与二值脉…

Training spiking neural networks for reinforcement learning

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 原文链接:https://arxiv.org/pdf/2005.05941.pdf Contents: Abstract Introduction 1 Reinforcement learning with a network of spiking agents 2 Related Work 2.0.1 Hedonism 2.0.2 Learning by reinforcement in spiking neural network…

A review of learning in biologically plausible spiking neural networks

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Contents: ABSTRACT 1. Introduction 2. Biological background 2.1. Spiking neuron models 2.2. Synaptic plasticity 2.2.1. Unsupervised learning 2.2.2. Supervised learning 2.2.3. Reinforcement learning 2.2.4. Delay learning…

Distillation as a Defense to Adversarial Perturbations against Deep Neural Networks

目录 概 主要内容 算法 一些有趣的指标 鲁棒性定义 合格的抗干扰机制 Nicolas Papernot, Patrick McDaniel, Xi Wu, Somesh Jha, Ananthram Swami, Distillation as a Defense to Adversarial Perturbations against Deep Neural Networks. 概 本文提出一种distillation model, 能够免疫大部分的adversarial attacks,…

Inherent Adversarial Robustness of Deep Spiking Neural Networks: Effects of Discrete Input Encoding and Non-Linear Activations

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2003.10399v2 [cs.CV] 23 Jul 2020 ECCV 2020 1 https://github.com/ssharmin/spikingNN-adversarial-attack Abstract 在最近对可信任的神经网络的探索中,我们提出了一个潜在的候选,即脉冲神经网络(SNN)之于对抗攻击的内在鲁棒性.在这项工作中,我们证明对CIFAR数据集上的深度VGG和ResNet结构,在基于梯度的攻击下,…

Learning in Spiking Neural Networks by Reinforcement of Stochastic Synaptic Transmission

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Summary 众所周知,化学突触传递是不可靠的过程,但是这种不可靠的函数仍然不清楚.在这里,我考虑这样一个假设,即大脑利用突触传递的随机性来进行学习,这类似于达尔文进化论中的基因突变.如果突触是“享乐主义的”,则可能发生这种情况,通过增加它们的囊泡释放或失败的概率来响应全局奖励信号,这取决于立即采取哪种动作.享乐主义突触通过计算对平均奖励梯度的随机近似来学习.它们与突触动态(例如短期促进和抑制)以及树突整合和动作电位生成的复杂性兼容…

NeuroAttack: Undermining Spiking Neural Networks Security through Externally Triggered Bit-Flips

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2005.08041v1 [cs.CR] 16 May 2020 Abstract 由于机器学习系统被证明是有效的,因此它被广泛应用于各种复杂的现实问题中.更具体地说,脉冲神经网络(SNN)是解决机器学习系统中精度.资源利用率和能效挑战的一种有前途的方法.虽然这些系统正在成为主流,但它们存在固有的安全性和可靠性问题.在这篇文章中,我们提出NeuroAttack,一种跨层攻击,通过利用低层的可靠性问题通过高层攻击来威胁SNN…

Combining STDP and Reward-Modulated STDP in Deep Convolutional Spiking Neural Networks for Digit Recognition

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 灵长类视觉系统激发了深度人工神经网络的发展,使计算机视觉领域发生了革命性的变化.然而,这些网络的能量效率比它们的生物学对应体要低得多,而且它们通常使用反向传播进行训练,这是非常需要数据的.为了解决这些限制,我们使用了深度卷积脉冲神经网络(DCSNN)和延迟编码方案.我们将最低层的脉冲时序依赖可塑性(STDP)和最高层的奖励调节STDP(R-STDP)结合起来训练.简而言之,在R-STDP中,正确(错误)决策导致STD…

提高神经网络的学习方式Improving the way neural networks learn

When a golf player is first learning to play golf, they usually spend most of their time developing a basic swing. Only gradually do they develop other shots, learning to chip, draw and fade the ball, building on and modifying their basic swing. In a…

One Pixel Attack for Fooling Deep Neural Networks

目录 概 主要内容 问题描述 Differential Evolution (DE) 实验 Su J, Vargas D V, Sakurai K, et al. One Pixel Attack for Fooling Deep Neural Networks[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2019, 23(5): 828-841. @article{su2019one, title={One Pixel Attack f…