FGSM en Redes Convolucionales

Este post es continuación del anterior «Introducción Práctica a FGSM»:

Aquí vamos a centrarnos en una red neuronal convolucional. Las Redes Neuronales Convolucionales representan uno de los avances más significativos en el campo de la inteligencia artificial.

Su historia comenzó en 1998 cuando Yann LeCun presentó LeNet-5, la primera CNN exitosa, utilizada para reconocimiento de dígitos manuscritos.

http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf

Sin embargo, el verdadero punto de inflexión llegó en 2012 con AlexNet, desarrollada por Alex Krizhevsky, que ganó la competencia ImageNet con una diferencia sorprendente sobre los métodos tradicionales.

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Introducción Práctica a FGSM

Este va a ser nuestro primer post práctico y vamos a empezar con un tipo de ataque bastante visual y que vamos a poder implementar de forma gratuita utilizando un servicio como Google Colab o en entornos locales usando Anaconda/Miniconda, un entorno virtual Python, Docker u otras opciones con las que estemos más cómodos.

Las redes neuronales, y concretamente las redes neuronales convolucionales (CNN), se utilizan de forma habitual en escenarios de visión artificial como la clasificación de imágenes, la detección de objetos, el reconocimiento facial y otros.

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