Enhancing Adversarially Robust Learning via Transformed Low-rank Tensor Representations
项目来源
日本学术振兴会基金(JSPS)
项目主持人
WANG Andong
项目受资助机构
国立研究開発法人理化学研究所
项目编号
25K21283
立项年度
2025
立项时间
未公开
研究期限
未知 / 未知
项目级别
国家级
受资助金额
4810000.00日元
学科
知能情報学関連
学科代码
未公开
基金类别
若手研究
关键词
tensor decomposition ; adversarial robustness ; data representation ; weight representation ; function representation
参与者
未公开
参与机构
国立研究開発法人理化学研究所,革新知能統合研究センター
项目标书摘要:Outline of Research at the Start:This project tackles the challenge of adversarial robustness in AI,focusing on large-scale and multi-modal systems.We propose Transformed Low-rank Tensor Networks(TLTNs)to enhance robustness and efficiency.The research includes:(1)Data Representation:TLTNs model low-rankness and smoothness in complex data;(2)Function Representation:TLTNs enable expressive and structured multi-variate function approximation;(3)Adversarial Training:TLTNs support efficient,scalable training methods for robust models;(4)Adversarial Purification:TLTNs detect and remove adversarial noise。