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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 3,261 - 3,265 (5page)
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Recent advancements in Deep Neural Networks (DNNs) have led to remarkable performance in various fields, including image classification. However, DNNs have been found to be vulnerable to adversarial attacks. Previous studies show that Spiking Neural Networks (SNNs) exhibit greater robustness against adversarial attacks than DNNs. This paper
enumerates robustness performance of SNNs and convolutional neural networks under projected gradient descent attacks. We also introduce an SNN-SVM model and demonstrate its enhanced robustness against adversarial attacks.
enumerates robustness performance of SNNs and convolutional neural networks under projected gradient descent attacks. We also introduce an SNN-SVM model and demonstrate its enhanced robustness against adversarial attacks.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과 분석
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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