对手示例是对机器学习系统的输入，导致来自该系统的输出不正确。通过这种类型的输入发射的攻击可能导致严重后果：例如，在图像识别领域中，停止信号可以被错误分类为速度限制指示。但是，对抗示例也代表了不同的研究方向的燃料域名和应用程序。在这里，我们概述了如何能够获得有利可图的强大工具，以构建更强大的学习模型，能够更好地攻击，两个关键任务：假新闻和社交机器人检测。
translated by 谷歌翻译
在神经形态计算中，人工突触提供了一种基于来自神经元的输入来设置的多重导电状态，类似于大脑。可能需要超出多重权重的突触的附加属性，并且可以取决于应用程序，需要需要从相同材料生成不同的突触行为。这里，我们基于使用磁隧道结和磁畴壁的磁性材料测量人造突触。通过在单个磁隧道结下面的畴壁轨道中制造光刻槽口，我们实现了4-5个稳定的电阻状态，可以使用自旋轨道扭矩电气可重复控制。我们分析几何形状对突触行为的影响，表明梯形装置具有高可控性的不对称性重量，而直线装置具有较高的随机性，但具有稳定的电阻水平。设备数据被输入到神经形态计算模拟器中以显示特定于应用程序突触函数的有用性。实施应用于流式的时尚 - MNIST数据的人工神经网络，我们表明梯形磁突出可以用作高效在线学习的元塑功能。为CiFar-100图像识别实施卷积神经网络，我们表明直流突触由于其电阻水平的稳定性而达到近乎理想的推理精度。这项工作显示多重磁突触是神经形态计算的可行技术，并为新兴人工突触技术提供设计指南。
translated by 谷歌翻译