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## 一言でいうと
数ピクセルの編集で画像分類のモデルをだますという研究。1ピクセルでも70%程度の確率で誤識別させることができ、さらに20%程度で特定のクラスに識別させることも可能(5ピクセルならもっと上がる)。元の画像に対するピクセルの変動量は、GE(差分進化法)により最小の値を求めている。
 for Forgery Detection:
- Function: Uses deep learning to detect forgeries with high accuracy based on patterns that are…
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# Neural Networks and Deep Learning | Jinjun's Notes
This chapter is a notebook for coursera course Neural Networks and Deep Learning by Andrew Ng.
Table of Contents:
Introduction to Deep Learning N…
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## 0. 論文
Matthieu Courbariaux, Itay Hubara, Daniel Soudry, Ran El-Yaniv, Yoshua Bengio
https://arxiv.org/abs/1602.02830
Qiita
https://qiita.com/harmegiddo/items/8988a60430dc6184a033
## 1. ど…
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## Classification of Time-Series Images Using Deep Convolutional Neural Networks
### Nima Hatami, Yann Gavet, Johan Debayle
Convolutional Neural Networks (CNN) has achieved a great success in imag…
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## 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1909.08423
## 公開日（yyyy/mm/dd）
2019/09/16
## 概要
量子化学で多体相互作用を計算する手法として PauliNet というモデルを提案。
Slater-Jastrow-Backflow 型の波動関数を試行関数として準備するところに人間の知識を入れて学習を効率的にしつつ、これまで…
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## 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1606.05340
## 公開日（yyyy/mm/dd）
2016/01/16
## 概要
deep random feed forward network において、入力空間における異なる二点の関係をノード数無限大の極限で議論することで、chaos - ordered 相転移（実際には有限の話なので transie…