盖世汽车讯 深度神经网络是用于各种分类问题的机器学习算法的一个子集，包括图像识别和机器视觉（由自动驾驶汽车和其他机器人使用）、自然语言处理、语言翻译和欺诈检测。但心怀不轨的人可能会修改输入，并使得算法运行错误。据外媒报道，为保护算法免受此类攻击，密歇根大学（University of Michigan）的研究人员开发出强大的对抗性免疫启发学习系统（Robust Adversarial Immune-inspired Learning System，RAILS）。
John H. Holland杰出教授、研究员之一Alfred Hero表示：“RAILS是第一种以适应性免疫系统为模型的对抗性学习方法，该系统与先天免疫系统的运作方式不同。”
当先天免疫系统对病原体进行全面攻击时，哺乳动物的免疫系统可以产生新的细胞来抵御特定的病原体。事实证明，受到大脑信息处理系统启发的深度神经网络也可以利用这一生物过程。
计算医学和生物信息学副教授、该研究的共同负责人Indika Rajapakse说：“免疫系统设计令人惊叹，它总能找到解决方案。”
*特别声明：本文为技术类文章，禁止转载或大篇幅摘录！违规转载，法律必究。
本文地址：https://auto.gasgoo.com/news/202203/25I70295292C409.shtml
好文章，需要你的鼓励
我有话说:
联系邮箱：info@gasgoo.com
求职应聘：021-39197800-8035
简历投递：zhaopin@gasgoo.com
客服微信：gasgoo12 (豆豆)
新闻热线：021-39586122
商务合作：021-39586681
市场合作：021-39197800-8032
研究院项目咨询：021-39197921
—— 全球视野·中国声音 ——
评论