Deep Learning词向量生成的方法通过神经网络模型让机器自动学习到每个词有效的特征表示，而CBOW模型和Skip-gram模型是目前最流行、常用的Deep learning词向量的生成模型。本次报告，将带领大家探索词向量生成背后的奥秘，并给大家介绍该方法在其他方面有趣的应用和实现。
附件-Deep Learning词向量生成——CBOW和Skip-gram.pdf
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2017/10/13/deep-learning%e8%af%8d%e5%90%91%e9%87%8f%e7%94%9f%e6%88%90-cbow%e5%92%8cskip-gram/
本次报告围绕协议模糊测试方法展开，从提升协议模糊测试效率和有效性上考虑，要满足以下三个层面内容：1、数据生成角度：生成的测试用例要符合协议规范；2、数据传输角度：生成的测试用例能够…
简介：神经网络算法在自然语言和计算机视觉等领域取得了快速发展和成熟应用，且在程序分析领域也具有广泛应用，如代码克隆检测、程序分类、漏洞分析和代码搜索等任务。然而不同的程序源代码表示…
本报告围绕RAG系统知识投毒攻击展开：PoisonedRAG首次揭示知识库投毒攻击面，提出”检索条件+生成条件”的启发式分解框架；Joint-GCG在此基础…
摘要：本报告介绍了视频深度伪造的基本算法，针对算法中存在的3个问题，重点讲述了在小样本条件下的域迁移学习生成伪造视频，并通过攻防对抗的概念引出了伪造视频检测算法，阐明针对伪造视频中…
模糊测试是一种通过提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件故障的方法。Web应用对于软件提供商和终端用户都具有优越性，针对Web应用…
人工智能系统在近年来取得丰硕的成果，其中神经网络在自动驾驶领域等图像处理方向应用较为广泛。但是神经网络存在安全隐患，容易受到攻击导致决策错误，比如对抗样本攻击和后门攻击。如何测试神…
动态规划是用来解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法，它的适用问题一般需要具备2个要素ー最优子结构与重叠子问…
条件随机场（conditional random fields）是一种满足马尔可夫性质的条件概率图模型。它很好地解决了隐马尔可夫模型…
多视图聚类技术旨在利用不同视图之间信息的互补性和一致性增强模型的鲁棒性，提高聚类准确率。本次报告首先讲述多视图聚类的基本概念，然后结合两篇算法对完全多视图聚类和不完全多视图聚类方法…
本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍，阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架，介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法，重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法，启发思…
