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基于拓扑保护的鲁棒机器学习论文

摘要：

本文旨在探讨基于拓扑保护的鲁棒机器学习算法的研究与应用。随着人工智能技术的快速发展，机器学习在各个领域得到了广泛应用。然而，机器学习模型在面临对抗样本攻击时往往表现出脆弱性。为了提高机器学习模型的鲁棒性，本文提出了基于拓扑保护的鲁棒机器学习算法，并通过实验验证了其有效性。

关键词：拓扑保护；鲁棒机器学习；对抗样本攻击；机器学习模型

一、引言

（一）研究背景与意义

1.内容一：人工智能与机器学习的发展

1.1人工智能技术的快速发展，为各行各业带来了前所未有的变革。

1.3然而，机器学习模型在处理复杂问题时，仍存在一定的局限性，尤其是在面对对抗样本攻击

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