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
-
特定安全领域中的对抗样本防御方法
以深度学习为代表的人工智能技术正在悄然改变人们的生产生活方式，但深度学习模型的部署也带来了一定的安全隐患。对抗样本攻击能使深度学习模型系统进行误判，对各个人工智能应用领域造成了严重…
-
深度神经网络模型水印保护方法
摘要：本报告介绍了深度神经网络模型水印的基本概念和嵌入方式，并讲述了两种深度神经网络模型水印保护方法，从水印嵌入、提取和验证三个角度分析了保护模型的原理，提升对模型知识产权保护的认…
-
假设检验（hypothesis testing）
假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法，其基本思想是应用小概率原理。在假设检验中常见的P值是进行检验决策的依据之一，反映某一事件发生的可能性大小。比较常…
-
基于图结构处理的文本生成
文本生成技术是自然语言处理中一个重要的研究领域，具有广阔的应用前景。传统文本生成的Seq2Seq框架不能有效地利用原始语料中的语义信息，而Graph2Seq模型可以丰富文本的语义知…
-
代码变更表示学习技术
代码变更表示学习技术通常将代码变更进行结构化或序列化的中间表示，并将中间表示输入到表示学习模型以获取代码变更中更细粒度的特征，是众多软件工程任务的重要环节之一。本次报告介绍了2类任…
-
DNN中的理论可解释性
自DNN诞生起，人们就开始尝试对其解释。若要对DNN进行定量、严谨的解释，数学层面的理论构建是必要的。本次报告介绍了基于博弈论Shapley Value构建的DNN可解释性理论体系…
-
大模型也不安全-小心信息被泄露
研究大模型隐私泄露攻击，揭示了大模型面临的隐私信息泄露风险。本次学术报告介绍了大模型的应用价值和市场体量，讲述了关于大模型隐私泄露攻击的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。
-
Web中间人攻击简介
在网络安全方面，中间人攻击（Man-in-the-Middle Attack，MITM）是一种常用的攻击手段…
-
基于深度学习的恶意软件检测
1.恶意软件检测发展历史2.深度学习在恶意软件检测上的应用3.恶意软件反检测技术
-
跨语言词向量
跨语言词向量(corss-lingual word embeddings)是一种的对单语言环境下的模型进行多语言扩展的有效手段。通过…
