論文の概要: An Efficient Method for Sample Adversarial Perturbations against Nonlinear Support Vector Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05664v1
• Date: Sun, 12 Jun 2022 05:21:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 17:58:45.954744
• Title: An Efficient Method for Sample Adversarial Perturbations against Nonlinear Support Vector Machines
• Title（参考訳）: 非線形支持ベクトルマシンに対するサンプル対向摂動の効率的解法
• Authors: Wen Su, Qingna Li
• Abstract要約: 非線形支持ベクトルマシン(SVM)のサンプル対向摂動について検討する。 非線形関数の暗黙の形式は特徴空間にデータをマッピングするので、対角摂動の明示的な形式を得るのは難しい。 非線形SVMの特殊特性を探索することにより、非線形SVMを攻撃する最適化問題を非線形KKTシステムに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.000799046379749
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial perturbations have drawn great attentions in various machine learning models. In this paper, we investigate the sample adversarial perturbations for nonlinear support vector machines (SVMs). Due to the implicit form of the nonlinear functions mapping data to the feature space, it is difficult to obtain the explicit form of the adversarial perturbations. By exploring the special property of nonlinear SVMs, we transform the optimization problem of attacking nonlinear SVMs into a nonlinear KKT system. Such a system can be solved by various numerical methods. Numerical results show that our method is efficient in computing adversarial perturbations.
• Abstract（参考訳）: 敵対的摂動は様々な機械学習モデルで大きな注目を集めている。 本稿では,非線形支持ベクトルマシン(SVM)の逆摂動のサンプルについて検討する。 データを特徴空間にマッピングする非線形関数の暗黙的形式のため、逆摂動の明示的な形式を得ることは困難である。 非線形SVMの特殊特性を探索することにより、非線形SVMを攻撃する最適化問題を非線形KKTシステムに変換する。 このようなシステムは様々な数値手法で解くことができる。 数値計算の結果,本手法は対向摂動の計算に有効であることがわかった。

関連論文リスト

• Koopman-based Deep Learning for Nonlinear System Estimation [1.3791394805787949]
  我々は、クープマン作用素理論を用いて複素非線形系の有限次元表現を抽出する新しいデータ駆動線形推定器を提案する。 抽出したモデルは、元の非線形システムの将来の状態を予測するための最適なステップワイズ動作を学習する深層強化学習ネットワークと共に使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T16:49:54Z)
• Beyond PCA: A Probabilistic Gram-Schmidt Approach to Feature Extraction [8.287206589886878]
  データ間の非線形依存関係の存在下での線形特徴抽出は教師なし学習における根本的な課題である。 本稿では,余剰次元を検出・マッピングするために,確率的グラムシュミット型直交化法を提案する。 我々は,PCAと最先端の線形特徴抽出アルゴリズムよりも優れた性能を示す合成および実世界のデータセットのシミュレーション結果を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T21:29:57Z)
• Learning Graphical Factor Models with Riemannian Optimization [70.13748170371889]
  本稿では,低ランク構造制約下でのグラフ学習のためのフレキシブルなアルゴリズムフレームワークを提案する。 この問題は楕円分布のペナルティ化された最大推定値として表される。 楕円モデルによく適合する正定行列と定ランクの正半定行列のジオメトリを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T13:19:45Z)
• Convolutional Filtering and Neural Networks with Non Commutative Algebras [153.20329791008095]
  本研究では,非可換畳み込みニューラルネットワークの一般化について検討する。 非可換畳み込み構造は作用素空間上の変形に対して安定であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T04:22:58Z)
• Training very large scale nonlinear SVMs using Alternating Direction Method of Multipliers coupled with the Hierarchically Semi-Separable kernel approximations [0.0]
  非線形サポートベクトルマシン(SVM)は、線形マシンと比較して、かなり高い分類品質が得られる。 彼らの計算複雑性は、大規模なデータセットでは禁じられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T16:52:04Z)
• Nonlinear Least Squares for Large-Scale Machine Learning using Stochastic Jacobian Estimates [0.0]
  モデルパラメータの数が典型的に1バッチのデータを超えるという特性を利用して探索方向を計算する。 我々は,ヤコビ行列を推定し,最先端の手法と比較してよく機能する2つのアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-12T17:29:08Z)
• Hessian Eigenspectra of More Realistic Nonlinear Models [73.31363313577941]
  私たちは、非線形モデルの広いファミリーのためのヘッセン固有スペクトルの言語的特徴付けを行います。 我々の分析は、より複雑な機械学習モデルで観察される多くの顕著な特徴の起源を特定するために一歩前進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T06:59:52Z)
• Sparse PCA via $l_{2,p}$-Norm Regularization for Unsupervised Feature Selection [138.97647716793333]
  再構成誤差を$l_2,p$ノルム正規化と組み合わせることで,単純かつ効率的な特徴選択手法を提案する。 提案する非教師付きモデルを解くための効率的な最適化アルゴリズムを提案し,アルゴリズムの収束と計算の複雑さを理論的に解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T04:08:38Z)
• Linear embedding of nonlinear dynamical systems and prospects for efficient quantum algorithms [74.17312533172291]
  有限非線形力学系を無限線型力学系(埋め込み)にマッピングする方法を述べる。 次に、有限線型系 (truncation) による結果の無限線型系を近似するアプローチを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-12T00:01:10Z)
• Sparse Quantized Spectral Clustering [85.77233010209368]
  このような非線形変換の下で行列の固有スペクトルがどのように変化するのかを、ランダム行列理論のツールを用いて正確に述べる。 急激なスペーシング/量子化の下でも,情報的固有構造にはほとんど変化は見られなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-03T15:58:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。