Digital Watermarking for Machine Learning Model

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Springer Mai 2023, 2023

9811975531 / 9789811975530

Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 23 de enero de 2017

Tapa dura

Condición: Nuevo

EUR 181,89

Envío por EUR 60,00 
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

Cantidad disponible: 1 disponible

Añadir al carrito
Devoluciones gratuitas de 30 días

Descripción del artículo del vendedor

This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Machine learning (ML) models, especially large pretrained deep learning (DL) models, are of high economic value and must be properly protected with regard to intellectual property rights (IPR). Model watermarking methods are proposed to embed watermarks into the target model, so that, in the event it is stolen, the model's owner can extract the pre-defined watermarks to assert ownership. Model watermarking methods adopt frequently used techniques like backdoor training, multi-task learning, decision boundary analysis etc. to generate secret conditions that constitute model watermarks or fingerprints only known to model owners. These methods have little or no effect on model performance, which makes them applicable to a wide variety of contexts. In terms of robustness, embedded watermarks must be robustly detectable against varying adversarial attacks that attempt to remove the watermarks. The efficacy of model watermarking methods is showcased in diverse applications including image classification, image generation, image captions, natural language processing and reinforcement learning.This book covers the motivations, fundamentals, techniques and protocols for protecting ML models using watermarking. Furthermore, it showcases cutting-edge work in e.g. model watermarking, signature and passport embedding and their use cases in distributed federated learning settings.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 244 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9789811975530

Detalles bibliográficos

Título
Digital Watermarking for Machine Learning Model
Autor
Lixin Fan
Editorial
Springer, Springer Mai 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
9811975531
ISBN 13
9789811975530
Peso del artículo
535 gramos
Dimensiones
241x160x19 mm

buchversandmimpf2000

Emtmannsberg, BAYE, Alemania

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 23 de enero de 2017

Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America

ArtículoDe 60 a 60 días hábilesDe 60 a 60 días hábiles
Primer artículoEUR 60,00EUR 75,00
Los plazos de entrega los establecen los vendedores y varían según el transportista y la ubicación. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relación con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de envío de los artículos.

Métodos de pago

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Cheque
  • PayPal

Descripción de la tienda

Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur

Especialidad

Modernes Antiquariat - Bücher von 1960 bis heute

Información empresarial del vendedor

buchversandmimpf2000

Alemania