clara/pytorch-ai
1
0
Fork 0
Code Issues 1 Pull requests Projects Releases Packages Wiki Activity Actions

Added section about adversarial attacks

Browse source
This commit is contained in:
Clemens Dautermann 2020-02-12 19:19:13 +01:00
parent 4d241f5576
commit c5fae3178f
9 changed files with 10363 additions and 363 deletions
Download patch file Download diff file Expand all files Collapse all files

32
doc/Grundlagen_des_maschinellen_lernens.lof
View file

@ -7,55 +7,55 @@
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {3}{\ignorespaces Klassengrenzen mit und ohne Overfitting\relax }}{7}{figure.caption.4}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {4}{\ignorespaces Neuron \newline Quelle: simple.wikipedia.org/wiki/File:Neuron.svg\newline Copyright: CC Attribution-Share Alike von Nutzer Dhp1080,\newline bearbeitet}}{9}{figure.caption.5}%
\contentsline {figure}{\numberline {4}{\ignorespaces Neuron \newline Quelle: simple.wikipedia.org/wiki/File:Neuron.svg\newline Copyright: CC Attribution-Share Alike von Nutzer Dhp1080,\newline bearbeitet}}{10}{figure.caption.5}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {5}{\ignorespaces Ein einfaches neuronales Netz\relax }}{11}{figure.caption.6}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {6}{\ignorespaces Der Plot der Sigmoid Funktion $\sigma (x)=\frac {e^x}{e^x+1}$\relax }}{12}{figure.caption.7}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {7}{\ignorespaces Formel zur Berechnung eines Ausgabevektors aus einem Eingabevektor durch eine Schicht von Neuronen. \relax }}{13}{figure.caption.8}%
\contentsline {figure}{\numberline {7}{\ignorespaces Formel zur Berechnung eines Ausgabevektors aus einem Eingabevektor durch eine Schicht von Neuronen. \relax }}{14}{figure.caption.8}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {8}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den durchschnittlichen quadratischen Fehler\relax }}{15}{figure.caption.9}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den durchschnittlichen absoluten Fehler\relax }}{15}{figure.caption.10}%
\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den durchschnittlichen absoluten Fehler\relax }}{16}{figure.caption.10}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {10}{\ignorespaces Der Graph der Kreuzentropie-Fehlerfunktion, wenn das tats\IeC {\"a}chliche Label 1 ist\relax }}{16}{figure.caption.11}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den Kreuzentropiefehler\relax }}{16}{figure.caption.12}%
\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den Kreuzentropiefehler\relax }}{17}{figure.caption.12}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {12}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den durchschnittlichen absoluten Fehler\relax }}{17}{figure.caption.13}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {13}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den Gradienten der Fehlerfunktion\relax }}{17}{figure.caption.14}%
\contentsline {figure}{\numberline {13}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den Gradienten der Fehlerfunktion\relax }}{18}{figure.caption.14}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {14}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r die Anpassung eines einzelnen Parameters\relax }}{18}{figure.caption.15}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {15}{\ignorespaces $\eta $ ist hier zu gro\IeC {\ss } gew\IeC {\"a}hlt.\relax }}{18}{figure.caption.16}%
\contentsline {figure}{\numberline {15}{\ignorespaces $\eta $ ist hier zu gro\IeC {\ss } gew\IeC {\"a}hlt.\relax }}{19}{figure.caption.16}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {16}{\ignorespaces Eine Verbildlichung der Vorg\IeC {\"a}nge in einem convolutional Layer\newline Aus einer Animation von\newline https://github.com/vdumoulin/conv\_arithmetic/blob/master/README.md Vincent Dumoulin, Francesco Visin - A guide to convolution arithmetic for deep learning (BibTeX)}}{20}{figure.caption.17}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {17}{\ignorespaces Erkennt obere horizontale Kanten\relax }}{20}{figure.caption.18}%
\contentsline {figure}{\numberline {17}{\ignorespaces Erkennt obere horizontale Kanten\relax }}{21}{figure.caption.18}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {18}{\ignorespaces Erkennt linke vertikale Kanten\relax }}{20}{figure.caption.18}%
\contentsline {figure}{\numberline {18}{\ignorespaces Erkennt linke vertikale Kanten\relax }}{21}{figure.caption.18}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {19}{\ignorespaces Erkennt untere horizontale Kanten\relax }}{20}{figure.caption.18}%
\contentsline {figure}{\numberline {19}{\ignorespaces Erkennt untere horizontale Kanten\relax }}{21}{figure.caption.18}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {20}{\ignorespaces Erkennt rechte vertikale Kanten\relax }}{20}{figure.caption.18}%
\contentsline {figure}{\numberline {20}{\ignorespaces Erkennt rechte vertikale Kanten\relax }}{21}{figure.caption.18}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {21}{\ignorespaces Das Beispielbild aus dem Mnist Datensatz\relax }}{21}{figure.caption.19}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {22}{\ignorespaces Die jeweils oben stehenden Filter wurden auf das Beispielbild angewandt.\relax }}{21}{figure.caption.20}%
\contentsline {figure}{\numberline {22}{\ignorespaces Die jeweils oben stehenden Filter wurden auf das Beispielbild angewandt.\relax }}{22}{figure.caption.20}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {23}{\ignorespaces Beispiele f\IeC {\"u}r low-, mid- und high-level Features in Convolutional Neural Nets\newline Quelle: https://tvirdi.github.io/2017-10-29/cnn/}}{22}{figure.caption.21}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces Max Pooling mit $2\times 2$ gro\IeC {\ss }en Submatritzen\newline Quelle: https://computersciencewiki.org/index.php/Max-pooling\_/\_Pooling CC BY NC SA Lizenz}}{23}{figure.caption.22}%
\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces Max Pooling mit $2\times 2$ gro\IeC {\ss }en Submatritzen\newline Quelle: https://computersciencewiki.org/index.php/Max-pooling\_/\_Pooling CC BY NC SA Lizenz}}{24}{figure.caption.22}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces Average Pooling mit $2\times 2$ gro\IeC {\ss }en Submatritzen\newline Aus: Dominguez-Morales, Juan Pedro. (2018). Neuromorphic audio processing through real-time embedded spiking neural networks. Abbildung 33}}{23}{figure.caption.23}%
\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces Average Pooling mit $2\times 2$ gro\IeC {\ss }en Submatritzen\newline Aus: Dominguez-Morales, Juan Pedro. (2018). Neuromorphic audio processing through real-time embedded spiking neural networks. Abbildung 33}}{24}{figure.caption.23}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Gegen\IeC {\"u}berstellung von Max und Average Pooling\relax }}{24}{figure.caption.24}%
\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Gegen\IeC {\"u}berstellung von Max und Average Pooling\relax }}{25}{figure.caption.24}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Der Code zum Laden des MNIST Datensatzes\relax }}{25}{figure.caption.25}%
\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Der Code zum Laden des MNIST Datensatzes\relax }}{26}{figure.caption.25}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces Code, um ein einfaches Netz in Pytorch zu definieren\relax }}{27}{figure.caption.26}%
\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces Code, um ein einfaches Netz in Pytorch zu definieren\relax }}{28}{figure.caption.26}%
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces Code, um das Netz auf einem Datensatz zu trainieren\relax }}{29}{figure.caption.27}%
\defcounter {refsection}{0}\relax