“Deep models under the GAN: information leakage from collaborative deep learning”阅读笔记

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“Deep models under the GAN: information leakage from collaborative deep learning”阅读笔记

一.摘要指出深度学习在机器学习场景下的优势,以及深度学习快速崛起的原因.随后点出研究者对于深度学习隐私问题的考虑.作者提出了一种强力的攻击方法,在其攻击下任何分布式.联邦式.或者中心化的深度学习方法都是脆弱的.这种攻击方法利用了学习过程中攻击者可以训练一个GAN的特性,从而能够模拟原始训练集的分布. 二.问题抽象在众包/联邦机器学习场景下,任何一个参与多方训练的攻击者都能够获取多方训练集的隐私信息(推理攻击). 三.使用工具 GAN 四.文章贡献提出了一种新的利用GAN对分布式深度学习的攻…

Deep Models Under the GAN: Information Leakage from Collaborative Deep 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! arXiv:1702.07464v3 [cs.CR] 14 Sep 2017 以下是对本文关键部分的摘抄翻译,详情请参见原文. ABSTRACT 不幸的是,我们发现任何隐私保护的协作深度学习都容易受到我们在本文中设计的强大攻击.特别是,我们表明分布式.联邦或分散的深度学习方法从根本上将会被打破,并且不再能保护诚实参与者的训练集.我们开发的攻击利用了学习过程的实时性,使对手能够训练一个生成对抗网络(GAN).该网络生成目标训练集的原型样…

Deep Learning 阅读笔记：Convolutional Auto-Encoders 卷积神经网络的自编码表达

需要搭建一个比较复杂的CNN网络,希望通过预训练来提高CNN的表现. 上网找了一下,关于CAE(Convolutional Auto-Encoders)的文章还真是少,勉强只能找到一篇瑞士的文章. Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction 干货少,不过好歹有对模型的描述,拿来看看. 概述: 本文提出了一种卷积神经网络的自编码表达,用于对卷积神经网络进行预训练. 具体内容: 原文废话挺多,我只关心…

Deep learning-based personality recognition from text posts of online social networks 阅读笔记

文章目录一.摘要二.模型过程 1.文本预处理 1.1 文本切分 1.2 文本统一 2. 基于统计的特征提取 2.1 提取特殊的语言统计特征 2.2 提取基于字典的语言特征 3. 基于深度学习的文本建模 3.1 基于无监督学习的词嵌入 3.2 基于监督学习的深度语义特征提取 3.2.1 AttRCNN进行句子向量化 S1. Word Embedding S2. 基于GRU的神经网络得到word上下文特征 S2-1. 提取上文特征 S2-2. 使用ReLU作为激活函数 S2-3. 加入dropo…

论文翻译——Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank

Abstract Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. 语义词空间是非常有用的,但它不能有原则地表达较长短语的意义. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requ…

论文解读（GMIM）《Deep Graph Clustering via Mutual Information Maximization and Mixture Model》

论文信息论文标题:Deep Graph Clustering via Mutual Information Maximization and Mixture Model论文作者:Maedeh Ahmadi, Mehran Safayani, Abdolreza Mirzaei论文来源:2022, arXiv 论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 结合高斯混合模型+对比学习. 2 Method 总体框架 2.1 Node Embedding En…

Deep Learning论文笔记之（八）Deep Learning最新综述

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…

Deep Learning of Graph Matching 阅读笔记

Deep Learning of Graph Matching 阅读笔记 CVPR2018的一篇文章,主要提出了一种利用深度神经网络实现端到端图匹配(Graph Matching)的方法. 该篇文章理论性较强,较难读懂... 论文链接介绍这篇文章之前,需要先了解一下什么是图匹配,图匹配是干嘛的. 图匹配图匹配简单来说就是将已有的两个图中对应的顶点关联起来实现能量函数最大.以多目标跟踪任务来说,每帧图像中的观测都可以构成一个拓扑图,希望将两帧图像中的拓扑图匹配起来以实现同一条轨迹中的观测成功匹…

Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of Deep Learning论文笔记

Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of Deep Learning论文笔记 2018年12月03日 00:03:07 RRZS 阅读数 153更多分类专栏: 深度学习 cv 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/beyondjv610/article/details/8472247…

最佳实践：深度学习用于自然语言处理(Deep Learning for NLP Best Practices) - 阅读笔记

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