On the adversarial robustness of Gaussian processes

On the adversarial robustness of Gaussian processes

<p>We study the robustness of Bayesian inference with Gaussian processes (GP) under adversarial attack settings. We begin by noticing how the distinction between model prediction and decision in Bayesian settings naturally leads us to give two different notions of adversarial robustness. The f...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Tác giả chính:	Patanè, A
Tác giả khác:	Kwiatkowska, M
Định dạng:	Luận văn
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	2020

Những quyển sách tương tự

Adversarial robustness guarantees for Gaussian processes
Bằng: Patane, A, et al.
Được phát hành: (2022)

Adversarial robustness guarantees for classification with Gaussian Processes
Bằng: Blaas, A, et al.
Được phát hành: (2020)

Adversarially robust optimization with Gaussian processes
Bằng: Bogunovic, I, et al.
Được phát hành: (2021)

Adversarially robust optimization with Gaussian processes
Bằng: Bogunovic, Ilija, et al.
Được phát hành: (2022)

Robustness guarantees for Bayesian inference with Gaussian processes
Bằng: Cardelli, L, et al.
Được phát hành: (2019)

Multi-Class Triplet Loss With Gaussian Noise for Adversarial Robustness
Bằng: Benjamin Appiah, et al.
Được phát hành: (2020-01-01)

Adversarial robustness certification for Bayesian neural networks
Bằng: Wicker, M, et al.
Được phát hành: (2024)

Bayesian inference with certifiable adversarial robustness
Bằng: Wicker, M, et al.
Được phát hành: (2021)

Gaussian class-conditional simplex loss for accurate, adversarially robust deep classifier training
Bằng: Arslan Ali, et al.
Được phát hành: (2023-03-01)

A robust approach to Gaussian process implementation
Bằng: J. Mukangango, et al.
Được phát hành: (2024-10-01)

Gaussian processes with physiologically-inspired priors for physical arousal recognition
Bằng: Ghiasi, S, et al.
Được phát hành: (2020)

Adversarial attacks and adversarial robustness in computational pathology
Bằng: Narmin Ghaffari Laleh, et al.
Được phát hành: (2022-09-01)

Safety guarantees for iterative predictions with Gaussian Processes
Bằng: Polymenakos, K, et al.
Được phát hành: (2021)

Adversarial Gaussian Denoiser for Multiple-Level Image Denoising
Bằng: Aamir Khan, et al.
Được phát hành: (2021-04-01)

Using Gaussian Processes for Metamodeling in Robust Optimization Problems
Bằng: Claudemir Mota da Cruz, et al.
Được phát hành: (2023-12-01)

On the adversarial robustness of aerial detection
Bằng: Yuwei Chen, et al.
Được phát hành: (2024-11-01)

Adversarial Robustness with Partial Isometry
Bằng: Loïc Shi-Garrier, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Adversarial robustness without perturbations
Bằng: Rodríguez Muñoz, Adrán
Được phát hành: (2024)

Understanding the landscape of adversarial robustness
Bằng: Engstrom, Logan(Logan G.)
Được phát hành: (2019)

ARGAN: Adversarially Robust Generative Adversarial Networks for Deep Neural Networks Against Adversarial Examples
Bằng: Seok-Hwan Choi, et al.
Được phát hành: (2022-01-01)

Physiologically-informed Gaussian processes for interpretable modelling of psycho-physiological states
Bằng: Ghiasi, S, et al.
Được phát hành: (2022)

Between-Class Adversarial Training for Improving Adversarial Robustness of Image Classification
Bằng: Desheng Wang, et al.
Được phát hành: (2023-03-01)

Biologically Inspired Mechanisms for Adversarial Robustness
Bằng: Vuyyuru Reddy, Manish, et al.
Được phát hành: (2020)

Adversarial robustness of deep reinforcement learning
Bằng: Qu, Xinghua
Được phát hành: (2022)

Adversarial robustness of Bayesian neural networks
Bằng: Wicker, M
Được phát hành: (2021)

Manifold-driven decomposition for adversarial robustness
Bằng: Wenjia Zhang, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Stylized Pairing for Robust Adversarial Defense
Bằng: Dejian Guan, et al.
Được phát hành: (2022-09-01)

Hyperparameter Optimization in Generative Adversarial Networks (GANs) Using Gaussian AHP
Bằng: Thiago Serafim Rodrigues, et al.
Được phát hành: (2025-01-01)

Curb Detection and Mapping via Robust Iterative Gaussian Process Regression
Bằng: Di Wang, et al.
Được phát hành: (2024-06-01)

On the robustness of semantic segmentation models to adversarial attacks
Bằng: Arnab, A, et al.
Được phát hành: (2019)

On the robustness of semantic segmentation models to adversarial attacks
Bằng: Arnab, A, et al.
Được phát hành: (2018)

Settling the Robust Learnability of Mixtures of Gaussians
Bằng: Liu, Allen, et al.
Được phát hành: (2022)

Robustly Learning General Mixtures of Gaussians
Bằng: Liu, Allen, et al.
Được phát hành: (2023)

Adversarial Defense on Harmony: Reverse Attack for Robust AI Models Against Adversarial Attacks
Bằng: Yebon Kim, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Adversarially robust property-preserving hash functions
Bằng: LaVigne, Rio (Kristen Rio), et al.
Được phát hành: (2021)

Robust decision trees against adversarial examples
Bằng: Chen, H, et al.
Được phát hành: (2021)

Robust decision trees against adversarial examples
Bằng: Chen, Hongge, et al.
Được phát hành: (2022)

Adversarially Robust Generalization Requires More Data
Bằng: Schmidt, Ludwig, et al.
Được phát hành: (2021)

On the adversarial robustness of Bayesian machine learning models
Bằng: Blaas, AC
Được phát hành: (2021)

Adversarial attacks and robustness for segment anything model
Bằng: Liu, Shifei
Được phát hành: (2024)