神经网络脆弱性的量子启发分析：共轭变量在系统攻击中的作用

神经网络表现出对小而随机的扰动的固有脆弱性，这种扰动以对抗性攻击的形式出现。这种源于损失函数相对于输入的梯度的攻击被视为输入共轭，揭示了网络结构内的系统性脆弱。有趣的是，这种机制与量子物理学的不确定性原理之间表现出数学上的一致性，揭示了一个迄今未被预料到的跨学科性。神经网络系统内的这种固有易感性通常是内在的，不仅突显了这些网络的固有脆弱性，而且暗示了在理解这些黑盒网络的跨学科领域的潜在进展。