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计算机科学 > 机器学习

arXiv:2409.13470 (cs)
[提交于 2024年9月20日 ]

标题: 确定性与随机动态分类器:用噪声对抗随机对抗攻击

标题: Deterministic versus stochastic dynamical classifiers: opposing random adversarial attacks with noise

Authors:Lorenzo Chicchi, Duccio Fanelli, Diego Febbe, Lorenzo Buffoni, Francesca Di Patti, Lorenzo Giambagli, Raffele Marino
摘要: 连续变量发放率(CVFR)模型,广泛用于神经科学中描述兴奋性生物神经元的相互交织动力学,此处被训练和测试为一个真正的动态辅助分类器。 为此,该模型提供了一组植入的吸引子,这些吸引子通过其谱分解自洽地嵌入节点间耦合矩阵中。 学习分类相当于塑造施加平衡点的吸引盆地,将不同的项目引导至相应的目标位置,这反映了各自相关的类别。 还研究了CVFR模型的一个随机变体,并发现其对对抗性随机攻击具有鲁棒性,这些攻击会破坏待分类的项目。 这一显著发现是当噪声和动态属性被设计为相互共振时出现的众多令人惊讶的效果之一。
摘要: The Continuous-Variable Firing Rate (CVFR) model, widely used in neuroscience to describe the intertangled dynamics of excitatory biological neurons, is here trained and tested as a veritable dynamically assisted classifier. To this end the model is supplied with a set of planted attractors which are self-consistently embedded in the inter-nodes coupling matrix, via its spectral decomposition. Learning to classify amounts to sculp the basin of attraction of the imposed equilibria, directing different items towards the corresponding destination target, which reflects the class of respective pertinence. A stochastic variant of the CVFR model is also studied and found to be robust to aversarial random attacks, which corrupt the items to be classified. This remarkable finding is one of the very many surprising effects which arise when noise and dynamical attributes are made to mutually resonate.
主题: 机器学习 (cs.LG) ; 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn); 统计力学 (cond-mat.stat-mech); 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2409.13470 [cs.LG]
  (或者 arXiv:2409.13470v1 [cs.LG] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.13470
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Lorenzo Chicchi [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2024 年 9 月 20 日 12:59:16 UTC (1,444 KB)
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