python深度学习图像伪造对抗攻击下载

weixin_39821746 2023-01-23 15:00:11

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利用python的torch torchvision torchattacks等等库构建深度学习图像伪造对抗攻击平台. 上传样例图片选择选项可以对图片进行伪造攻击. 您可以学得: python伪造攻击相关库 flask streamlit框架构建web应用 深度学习相关知识比如cw,jsma等伪造攻击算法模型带有详细设计概要设计方案

# Pytorch实现DCGAN深度卷积生成对抗网络 CelebA数据集可训练 1. 使用DCGAN的基本结构，判别器采用卷积层，生成器采用转置卷积层。为了提升判别器的性能，判别器修改为了多尺度PatchGAN。 2. 包含训练程序和推理程序，运行train.py进行训练，训练完后运行inference.py载入训练好的模型进行推理。 3. 可以在CelebA数据集上进行测试，实现人脸图像的生成。

DCGAN DCGAN是深度卷积生成对抗网络。 DCGAN由彼此相对的两个神经网络组成。生成器神经网络学习创建看起来真实的图像，而鉴别器学习识别伪造的图像。随着时间的流逝，图像开始越来越像训练输入。图像以随机噪声开始，并且随着时间的推移越来越类似于手写数字。下面的gif显示了100个训练纪元： [1] Goodfellow，Ian等。 “生成对抗网络。” 神经信息处理系统的进步。 2014.（全文： : ） [2] Radford，Alec，Luke Metz和Soumith Chintala。 “具有深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习。” arXiv预印本arXiv：1511.06434（2015）。（全文： : ） [3] Y. LeCun，L。Bottou，Y。Bengio和P. Haffner。 “基于梯度的学习应用于文档识别。” IEEE会议论文集，

生成专家网络教程生成对抗网络（GAN）是深度学习中最热门的主题之一。从较高的层次上讲，GAN由两个部分组成，一个生成器和一个鉴别器。鉴别器的任务是确定给定图像看起来是自然的（即，是来自数据集的图像）还是看起来像是人为创建的。生成器的任务是创建与原始数据分布相似的看起来自然的图像，这些图像看起来足够自然以欺骗鉴别器网络。本文使用的类比是，生成模型类似于“一个试图制造和使用伪造货币的伪造者团队”，而判别模型类似于“试图检测伪造货币的警察”。生成器试图欺骗鉴别器，而鉴别器试图不被生成器欺骗。当模型通过交替优化进行训练时，两种方法都会得到改进，直到“假货与货真价实”无法区分为止。该教程是用Python和Tensorflow库编写的，因此在阅读本教程之前熟悉Tensorflow是一个很好的选择。如何使用Jupyter笔记本第一步始终是克隆存储库。 git clone ht

原文：Hands-On Deep Learning Architectures with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 第 1 节：深度学习的元素在本节中，您将概述使用 Python 进行的深度学习，还将了解深度前馈网络，玻尔兹曼机和自编码器的架构。我们还将练习基于 DFN 的示例以及玻尔兹曼机和

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