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DeepRobust

PyTorch图像和图神经网络对抗性攻防开源库

DeepRobust对抗攻击机器学习图神经网络PyTorchGithub开源项目

DeepRobust是一个基于PyTorch的开源库，专注于图像和图神经网络的对抗性攻击与防御。它提供多种攻防算法，支持MNIST、CIFAR10等数据集，可与PyTorch Geometric集成。该库适用于对抗性机器学习研究，也为构建鲁棒深度学习模型提供工具。DeepRobust支持大规模图如OGB-ArXiv的攻击，并包含节点嵌入攻击和受害模型。它还提供图像预处理方法APE-GAN，支持ImageNet数据集，新增UGBA后门攻击和PRBCD可扩展攻击算法。库中包含MedianGCN、AirGNN等鲁棒模型，以及用于转换PyTorch Geometric和DeepRobust数据集的工具，成为全面的对抗性机器学习研究平台。

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Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
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Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
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本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。
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