BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-15T00:00:00Z 对奖励机器强化学习的对抗性攻击 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文通过强化学习生成对抗性样本，探究了神经机器翻译系统的失败情况，并对两种主流架构进行了敌对攻击实验。结果显示该方法能有效生成稳定的攻击和有保留含义的对抗性样本，并展示了攻击偏好模式的定性和定量分析，证明了该方法能暴露系统的缺陷。 🏷️ 标签 对抗性样本 强化学习 敌对攻击 神经机器翻译 系统缺陷 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
