文件名称:
MMVGCN-Attack：攻击医学数据的多重表示-源码
开发工具:
文件大小: 420kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-08
详细说明：元多视图GCN攻击（MMVGCN攻击）
通过使用元学习优化来攻击医学数据的多路复用表示。
如有任何疑问或其他信息，请联系 。
介绍
图是非常有力的表示，可以对来自不同领域的不同数据进行建模。 现代社会的生活取决于从金融，交通，社会或医疗网络开始的图形表示网络。 由于这些数据所代表的复杂性，任何攻击方法的脆弱性都很高。 深度学习模型虽然很成功，但显示出其性能很容易失败。 仅有一个对抗输入可以改变算法的预测。 这种对抗性的输入旨在混淆深度学习模型的决策或结果。 这很容易愚弄目标值。 为了解决这个问题，神经网络的鲁棒性也应引起高度关注。 对单层图数据集和攻击方法进行了大量研究，具有很高的最新准确性。
在这项研究工作中，我们研究半监督分类，特别是将重点放在节点分类上。 主要思想是在分类算法执行期间标记未标记的节点。 由于深度学习与图有关，因此图卷积方法正在提高其性能。
我们的方法倾向于研究
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