深度学习中的图像分类与对抗技术

随着计算机技术的飞速发展，人工智能已经渗入人们的日常生活，且在图像分类、目标识别、自然语言处理等领域显示了良好的效果和前景。但是，人工智能及其分支技术有一些特定的脆弱性，在某些场景下容易受到欺骗和攻击，若不对此采取一定措施，就有可能造成严重的后果。本书以深度学习中的图像分类和对抗技术为切入点，通过介绍深度学习的基本知识、神经网络模型、图像分类对抗环境和对抗样本评价标准，来说明对抗样本产生的基本原理；通过描述对抗样本生成过程实例，以及三种典型的图像分类对抗算法详解，来介绍对抗样本的本质和优化过程。本书系统地介绍了图像分类与对抗技术的相关知识，特别是对抗样本的产生、优化和评价，为读者提供了科学而实用的思路和方法。同时，本书还结合了多个对抗样本生成实例，帮助读者更好地理解对抗技术的本质和应用。此外，本书通过介绍智能防御、黑盒攻击等技术，在充分了解对抗技术的前提下，探讨了如何实现对抗样本的防御和对抗样本的攻击。综上所述，本书内容丰富、知识结构清晰、案例实用，是一本系统介绍深度学习中的图像分类和对抗技术的好书。如果你对深度学习、神经网络、图像分类、对抗技术感兴趣，或者是学生、工程师和研究人员，欢迎阅读本书，相信它会让你受益匪浅。