口頭発表・ポスター発表等 - 竹本 和広
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Universal Adversarial Perturbation を用いた COVID-19 診断用深層ニューラルネットワークの信頼性評価
平野北斗, 三奈木啓成, 竹本和広
2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第９回生命医薬情報学連合大会
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Simple iterative method for generating targeted universal adversarial perturbations
Hirano H, Takemoto K
25th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 25th 2020)
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原核生物-真核生物間のエネルギー障壁の統計解析
千代丸勝美, 竹本和広
日本生体エネルギー研究会第45回討論会
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Universal Adversarial Perturbationを用いた医療画像診断用ディープニューラルネットワークの信頼性評価
平野北斗, 三奈木啓成, 竹本和広
第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019)
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転移学習された画像分類モデルのUniversal Adversarial Perturbationに対する脆弱性：病理画像診断を例にして
三奈木啓成, 平野北斗, 竹本和広
第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019)