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  Are Generative Classifiers More Robust to Adversarial Attacks?

Li, Y., Bradshaw, J., & Sharma, Y. (2019). Are Generative Classifiers More Robust to Adversarial Attacks? In K. Chaudhuri, & R. Salakhutdinov (Eds.), 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019) (pp. 6754-6783). Red Hook, NY: Curran Associates, Inc. Retrieved from https://proceedings.mlr.press/v97/li19a.html.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-9D50-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-DF9F-9
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Li, Yingzhen1, Autor
Bradshaw, John1, 2, Autor           
Sharma, Yash1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20192019-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: https://proceedings.mlr.press/v97/li19a.html
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019)
Veranstaltungsort: Long Beach, CA
Start-/Enddatum: 2019-06-09 - 2019-06-15

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019)
  Andere : Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Chaudhuri, K.1, Herausgeber
Salakhutdinov, R.1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Red Hook, NY : Curran Associates, Inc.
Seiten: - Band / Heft: 10 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 6754 - 6783 Identifikator: URI: http://proceedings.mlr.press/v97/
ISBN: 978-1-5108-8698-8

Quelle 2

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Titel: Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: PMLR
Seiten: - Band / Heft: 97 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 2640-3498