计算机视觉爱好者，有自己的算力（8块2080Ti），熟练运用pytorch深度学习框架，擅长图像分类、目标检测、图像分割应用。有需要的小伙伴可以加我微信tiankongdecheng1

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研究生涯即将开始，现在做的是对抗样本攻击与防御，开始每天写博客，记录一下自己的学习历程~1.对抗样本尽管深度学习解决某些复杂问题的能力超出了人类水平，但也面临多种安全性威胁。2013年，塞格德等人首先在图像分类领域发现了一个非常有趣的现象：攻击者通过构造轻微扰动来干扰输入样本，可以使基于深度神经网络（DNN）的图片识别系统输出攻击者想要的任意错误结果。研究人员称这类具有攻击性的输入样本为对抗样本，

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今天未看算法，回顾了一波基础知识，朋友问道什么是人工智能、机器学习跟深度学习，我发现自己虽然做过一些东西，但对这些概念也不是特别说得清，所以查阅资料跟别人的博客，做一下总结1 机器学习传统的机器学习就是利用统计学的基本观点，利用要学习的问题的历史样本数据的分布对总体样本分布进行估计。分析数据大致特性建立数学分布模型，并利用最优化的知识对模型的参数进行调优学习，使得最终的学习模型能够对已知样本进行很

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