Core Concepts
Computational Entanglement führt zur Entstehung von adversen Beispielen in der maschinellen Lernlandschaft.
Abstract
Die Studie untersucht die Entstehung von adversen Beispielen in der maschinellen Lernforschung durch Computational Entanglement. Es wird gezeigt, wie dieses Phänomen durch Zeitdilatation und Längenkontraktion beeinflusst wird, was zu perfekter Korrelation oder Anti-Korrelation zwischen entfernten Merkmalen führt. Die Transferabilität von adversen Beispielen wirft Fragen zur Robustheit und Generalisierbarkeit von Modellen auf.
Einführung in adversen Beispielen und deren Fähigkeit, Modelle zu täuschen.
Transferabilität von adversen Beispielen und ihre Auswirkungen auf die Modellrobustheit.
Untersuchung von nicht-robusten Merkmalen und deren Rolle bei der Entstehung von adversen Beispielen.
Betrachtung von Computational Entanglement und dessen Verbindung zur speziellen Relativitätstheorie.
Diskussion über die Linearitätshypothese bei adversen Beispielen.
Stats
Die maximale Geschwindigkeit des Lichts wird als vt=0 definiert.
Die maximale Geschwindigkeit des Lichts wird als vt=1 beibehalten.
Die maximale Geschwindigkeit des Lichts wird als vt=0 beibehalten.
Quotes
"Adversen Beispielen können als einzigartige Manifestation der Informationsabstimmung betrachtet werden."
"Die Modelle sind empfindlich gegenüber geringfügigen Änderungen in den Eingaben."