修改一个像素，就能让神经网络识别图像出错选自arXiv作者：Su Jiawei等人机器之心编辑部用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，这个问题目前在计算机视觉领域备受关注。此前，生成对抗样本通常需要向原图片中加入一些特定的噪点（参见：经得住考验的「假

编译 | 张林峰（普林斯顿大学应用数学专业博士研究生）责编 | 陈晓雪知识分子为更好的智趣生活ID：The-IntellectualP和NP是否相等通常被认为是理论计算机科学中最重要的难题，也是克雷数学研究所高额悬赏的七个千禧年难题之一。5天前，德国波恩大学的计算机科学家Nobert Blum

作者丨Poll来源丨炼丹笔记编辑丨极市平台其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看

一、一些线性代数概念1. 余子式行列式的阶越低越容易计算，于是很自然地提出，能否把高阶行列式转换为低阶行列式来计算，为此，引入了余子式和代数余子式的概念。在 n 阶行列式中，把所在的第i行与第 j 列划去后，所留下来的 n − 1 阶行列式叫元的余子式。数学表示上计作 1.