Англо-русский толковый словарь по искусственному интеллекту и робототехнике

defensive distillation – защитная дистилляция [ИНС] # технология защиты ИНС, систем распознавания, систем ИИ от состязательных атак, способ снижения вероятности ложноположительных результатов. Ранее для этого разработчики использовали так называемое конкурентное обучение (adversarial training) – они сами создавали типичные обманные обучающие образцы “чёрного списка”, чтобы система отвергала их и тем самым усложняла задачу для злоумышленников. А защитная дистилляция, или дистилляционное обучение (distillation training), предусматривает создание двух моделей, первая из которых обучается на жёстких, строгих метках и требует 100-процентной точности совпадения по выбранным признакам-параметрам (если атакующий определит, взломает выборку, используемую системой, он сможет предложить ей обманные, фейковые образцы и получить ложноположительный результат). Вторая модель обучается на более мягких, нестрогих метках (с 95 % вероятностью совпадения) и служит дополнительным фильтром, затрудняющим задачу атакующего. Второй, “дистилляционный” алгоритм обеспечивает гораздо более высокую степень робастности системы, поскольку атакующий, даже если он взломает алгоритм первой модели, вряд ли сможет сразу обмануть и вторую модель. Главное достоинство дистилляционного подхода – возможность адаптации к неизвестным угрозам и атакам. Если другие эффективные методы защиты систем распознавания от состязательных атак требуют постоянного отслеживания и введения в систему сигнатур всех известных уязвимостей и атак, то дистилляция более динамична и работает при минимальном участии человека. А главный недостаток заключается в том, что вторая модель, хотя она успешно отвергает входные манипуляции, всё же ограничена общими правилами первой модели, так что при наличии достаточной вычислительной мощности и компетентности атакующего возможен взлом обеих моделей. Дистилляционные модели уязвимы также для так называемых poisoning attack – атак заражением обучающих входных данных, когда исходная база обучающих образцов портится злоумышленником (см. также adversarial attack, adversarial example, false-positive result, labeled data, machine learning, unlabeled data

).

defer – задерживать, откладывать; приостанавливать # см. также suspend.

deferrable – допускающий задержку (приостановку).

deferred

– отложенный, отсроченный # например, deferred operation – отложенная операция.

degree of freedom (DOF, DF) – степень свободы, степень подвижности [робота] # степенью свободы движения (перемещения) считается каждое независимое направление (линейное или угловое), в котором может перемещаться робот или его исполнительный механизм, рабочий орган (эффектор). У многозвенного робота (serial robot

) каждый сустав (joint) представляет одну степень подвижности (свободы). В общем случае число степеней подвижности (свободы) соответствует числу осей (number of axes) робота. Произвольное позиционирование требует шести степеней свободы – это три направления движения для выбора позиции, положения, расположения рабочего органа (left-right, влево-вправо; forward-backward, вперёд-назад; и up-down, вверх-вниз) и три угловых перемещения для задания ориентации, известные как рыскание, тангаж и крен (yaw, roll, pitch). Отметим, что рука человека имеет три сустава (плечо, локоть и запястье), два из которых являются сложными (плечо и запястье), также давая шесть степеней свободы (см. также 6DOF, axis, end-effector, maneuverability, mobility, robot

).

degrees of freedom – 1. степени свободы, число степеней свободы # число независимых переменных в системе;

2. степени подвижности (свободы) [робота] – см. degree of freedom.

dendrite – дендрит # (от греч. dendron – дерево) отросток биологического нейрона, воспринимающий сигналы от других нейронов, рецепторных клеток или непосредственно от внешних раздражителей и передающий телу нейрона нервные импульсы, которые могут оказывать как возбуждающее, так и тормозящее воздействие. Активность в дендритах меняется плавно, длина их обычно не больше 1 мм. В совокупности дендриты образуют дендритное дерево – ветвящуюся систему (в нейронной сети возможны обратные связи), проводящую сигналы в триггерную область (аксоновый холмик) мембраны нейрона. Нервные клетки, в зависимости от специализации, могут иметь до десяти тысяч дендритов, но могут и не иметь их вовсе (см. также axon, biological neuron, synaptic connection).