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文献
J-GLOBAL ID：202202275725421931
整理番号：22A0849087
増分散逸性を用いたニューラルネットワークにおける敵対攻撃に対するロバスト性【JST・京大機械翻訳】
Robustness Against Adversarial Attacks in Neural Networks Using Incremental Dissipativity
Aquino Bernardo
(Department of Electrical Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, IN, USA)
,
Rahnama Arash
(Amazon Inc, New York, NY, USA)
,
Seiler Peter
(Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA)
,
Lin Lizhen
(Department of Applied Computational Mathematics and Statistics, University of Notre Dame, Notre Dame, IN, USA)
,
Gupta Vijay
(Department of Electrical Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, IN, USA)
資料名：
IEEE Control Systems Letters
(IEEE Control Systems Letters)
巻： 6 ページ： 2341-2346 発行年： 2022年
JST資料番号： W3481A ISSN： 2475-1456 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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