韩磊
2014/12/25
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2014/12/19/%e5%b8%b8%e7%94%a8%e8%b7%9d%e7%a6%bb%e8%ae%a1%e7%ae%97%e6%96%b9%e6%b3%95/
EM算法的应用——GMM的参数估计
上一篇
2014年12月11日 下午7:25
Android进程注入
下一篇
2015年1月5日
相关推荐
-
模型无关元学习
元学习是人工智能领域继深度学习、深度强化学习、生成对抗之后，又一个重要的研究分支。模型无关元学（MAML）算法可以适用于多个领域，包括少样本的回归、图像分类，以及增强学习，并且使用…
-
Cache侧信道攻击与防御
本报告讲述了cache侧信道攻击与防御基本分类及理论基础，给出了基于冲突和基于访问两类侧信道攻击和反制措施的基本概念，并对介绍基于映射随机化和基于隔离两类防御方法的文献进行了详细介…
-
FNN模型正确性测试及测试样本生成
FNN模型被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断等安全关键的领域，因此需要测试模型的正确性，及时发现模型的缺陷并进行模型的修复与再训练。本次学术报告介绍了FNN模型正确性测试中遇到的两个关…
-
走近特定音频识别（之三）—— 检索 Vs 识别
在说明计算机如何进行特定音频识别这个问题之前，我们有必要对两个我们经常接触到的概念加以区分——“检索”和“识别”。 刚刚接触音频信号处理的朋友们常常会混淆这两个概念，本人刚…
-
机器学习中的非凸优化
机器学习模型可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（Con…
-
Using Sentiment Representation Learning to Enhance Gender Classification for User Profiling
用户画像意味着利用机器学习技术来预测用户的属性，例如人口统计学属性，兴趣属性，偏好属性等。它是精确营销的强大…
-
跨语言命名实体识别
跨语言命名实体识别是用源语言的标记数据训练NER模型，并在目标语言的测试数据上对其进行评估。其利用具有丰富实体标签的高资源(源)语言(如英语)的知识来克服低(零)资源(目标)语言的…
-
EM算法的应用——GMM的参数估计
EM（Expectation-maximization）算法是机器学习十大算法之一。…
-
面向生成模型的模型窃取方法
针对判别模型窃取及防御方法的研究日趋成熟，近期的研究表明，生成模型同样面临模型窃取威胁。本次学术报告重点介绍了关于生成模型的窃取方法的原理，以及其与判别模型窃取方法、评价指标的区别…
-
差分隐私原理及应用
大数据时代隐私泄露成为了一个严重的问题，大量的个人信息在网上传播。另一方面大数据时代对数据的可用性也有一定的要求。因此当前如何在保障用户的隐私的同时，提供一定的可用性成为一个关键问…
