公开(公告)号：CN113449783B

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202110675839.5

申请日：2021-06-17

申请人： 广州大学

发明人： 顾钊铨 ,  谢文嵘 ,  王乐 ,  董法山 ,  杨举 ,  谢禹舜 ,  张欢 ,  谭昊 ,  朱梓萁 ,  田志宏 ,  唐可可 ,  李默涵 ,  李树栋 ,  张登辉 ,  仇晶

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种对抗样本生成方法、系统、计算机设备和存储介质，通过获取待攻击的原始图像样本和神经网络模型，根据原始图像样本输入神经网络模型得到对应的梯度符号矩阵，以及采用熵值滤波器获取原始图像样本的信息熵分布矩阵生成扰动矩阵，并使用该扰动矩阵对原始图像样本添加扰动，并在得到的噪声图像样本满足对抗样本生成要求时，停止迭代，将该噪声图像样本作为对抗样本，反之，将噪声图像样本输入神经网络模型，进行下一轮噪声图像样本生成迭代，直至得到满足要求的对抗样本的方法，克服现有技术中未对梯度信息的重要程度作区分，在图像信息熵不同的区域生成均匀分布扰动缺陷的同时，增加了对抗样本的隐蔽性，提升了对抗样本的攻击效果。

公开(公告)号：CN114298010A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111499830.X

申请日：2021-12-09

申请人： 广州大学

发明人： 顾钊铨 ,  张欢 ,  谢禹舜 ,  谭昊 ,  谢文嵘 ,  王泽世 ,  朱梓萁 ,  王乐 ,  唐可可 ,  张登辉 ,  李默涵 ,  田志宏

IPC分类号： G06F40/211 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种融合双语言模型和句子检测的文本生成方法，该方法步骤包括：语言模型M1和语言模型M2同步扩展关键词前后的单词；语言模型M1正向预测下一字符得到新文本S1，语言模型M2反向预测下一个字符得到新文本S2，拼接新文本S1和新文本S2得到句子；句子满足输出条件则输出句子，否则作为新的输入；基于规约的句法分析方法对句子进行结构分析，句子能规约至文法起始符则符合句法规则；使用N‑Gram统计模型对符合句法规则的候选句子计算语言得分，若候选句子的语言得分超过设定阈值则作为最终文本输出。本发明可应用于句子构造、文章生成等创造性的文本生成任务中，有效解决以往生成技术中句子丰富度低、可读性差的问题。