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N:=6;总收入同比:FINANCE(),源码塔罗牌 网站源码NODRAW;净利润同比:FINANCE(),NODRAW;主力攻击线:EMA(CLOSE,7),COLORWHITE;主力控盘线:EMA(CLOSE, ),COLORYELLOW,LINETHICK2;LF:=IF(主力攻击线>REF(主力攻击线,1),主力攻击线,DRAWNULL),COLORLIRED;涨停:=C>=ZTPRICE(REF(C,1),IF((FINANCE(3)=4 OR (DATE>&&FINANCE(3)=3)),0.2,0.1));首涨停:=涨停 AND REF(涨停,1)<>1;擒牛信号1:BARSLASTCOUNT(涨停)=2 OR BARSLASTCOUNT(涨停)=3 ,NODRAW; DRAWICON(擒牛信号1,L*0.,9);擒牛信号2:BARSLASTCOUNT(涨停)=1 OR BARSLASTCOUNT(涨停)=2;DRAWICON(擒牛信号2,L*0.,1);牛股强势1:=涨停;STICKLINE(牛股强势1,H,L,0,0),COLORFFFF;STICKLINE(牛股强势1,C,O,3,0),COLOR;STICKLINE(牛股强势1,C,O,2,0),COLORBBBB;STICKLINE(牛股强势1,C,O,1,0),COLORDDDD;STICKLINE(牛股强势1,C,O,0.2,0),COLORWHITE;STICKLINE(首涨停,O,C,3,0),COLORYELLOW;STICKLINE(首涨停,H,L,0,0),COLORYELLOW;昨日最低:=REF(L,1);现价:DYNAINFO(7),COLORYELLOW,DOTLINE;DRAWTEXT_FIX(1,0,0,0, STRCAT(HYBLOCK,STRCAT(' + ', STRCAT(GNBLOCK,STRCAT('+ ', EXTERNSTR(0,1)))))),COLORWHITE;牛股:=2*(CLOSE+OPEN+HIGH+LOW)*;主导动能:=牛股/EMA(牛股,4)-1,COLORRED ;指标:=主导动能*,COLORRED ;
懂牛紫红黄龙头主升龙头模型副图指标公式，擒牛捉妖1:=(3*CLOSE+HIGH+LOW+OPEN)/6;擒牛捉妖2:=EMA(擒牛捉妖1,攻击公式攻击);擒牛捉妖3:=(HHV(擒牛捉妖2,)+HHV(擒牛捉妖2,)+HHV(擒牛捉妖2,))/3;擒牛捉妖4:=(LLV(擒牛捉妖2,)+LLV(擒牛捉妖2,)+LLV(擒牛捉妖2,))/3;擒牛捉妖5:=(HHV(擒牛捉妖3,5)+HHV(擒牛捉妖3,)+HHV(擒牛捉妖3,))/3;擒牛捉妖6:=(LLV(擒牛捉妖4,5)+LLV(擒牛捉妖4,)+LLV(擒牛捉妖4,))/3;擒牛捉妖7:=EXPMA(CLOSE,6);擒牛捉妖8:=EXPMA(CLOSE,);M1:=*(擒牛捉妖7-擒牛捉妖8)/擒牛捉妖8+2,COLORYELLOW,LINETHICK2; ZZ:=M1>2 AND EMA(EMA(擒牛捉妖1,2),2)>擒牛捉妖6;共振追涨紫:ZZ AND ZZ>=REF(ZZ,1),NODRAW,COLORMAGENTA ;STICKLINE(共振追涨紫,4,8,1,0),COLORMAGENTA ;DRAWTEXT(共振追涨紫,7.7,'紫'),COLORYELLOW;
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基于梯度的NLP对抗攻击方法
Facebook的研究团队在EMNLP上发布了一项名为“Gradient-based Adversarial Attacks against Text Transformers”的NLP通用攻击策略，源代码可在facebookresearch/text-adversarial-attack获取。
首先，研究者定义了模型，其中输入集[公式]和输出集[公式]。茄子社区源码对于测试样本[公式]，如果预测标签为[公式]，则目标是找到与[公式]相近的对抗样本[公式]，使其预测结果变为[公式]。通过定义函数[公式]来量化两者的接近程度，如果对抗样本[公式]满足[公式]，则认为两者非常接近。绝密跟踪源码
寻找对抗样本的过程转化为优化问题，如在分类问题中，使用margin loss作为对抗损失，公式为[公式]。当损失为0时，模型在超参数[公式]的影响下会预测错误。margin loss在年的源码相对码研究中证明了对抗图像的有效性。
优化目标是通过梯度方法实现，给定对抗损失[公式]，对抗样本生成的优化问题可以表述为[公式]，通过引入可微的约束函数，如[公式]，进行优化。
论文解决了文本数据中应用[公式]的困难，通过概率分布[公式]，每个token独立采样。目标是优化参数矩阵[公式]，使得[公式]成为对抗样本，优化目标函数[公式]，可以包含对抗损失如margin loss。
文章还探讨了如何将概率向量输入模型，通过Gumbel-softmax进行平滑估计，引入梯度。同时，加入了流畅性和语义相似性约束，如因果语言模型和BERTScore，以生成更自然和语义连贯的对抗样本。
实验结果显示，作者的方法可以有效降低模型准确率至%以下，同时保持高语义相似度。消融实验揭示了流畅性约束对结果的影响。
尽管我最初误以为是关于Adversarial训练的内容，但实际研究的是Attack技术，这与我的研究领域不直接相关。