优化问题是机器学习的核心和本质。在深度学习中，即使有完全相同的数据集和模型框架，使用的优化算法不同，所得到的训练结果也可能不同。深度学习常用的参数优化算法是梯度下降，各优化算法的发展经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta/RMSprop->Adam的过程，那么各个算法之间有什么联系和区别呢？本次学术报告将带大家一起梳理各优化算法的发展历程和特点，并提出应用建议。
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随着对抗样本的危险性日益凸显，提高模型的鲁棒性成为研究的主要方向之一，然而，在评估鲁棒性方面还没有统一的标准，使得不同的防御方法之间对比存在很大的困难。
本次学术报告探讨模型窃取防御方法，重点介绍两种前沿防御方案。ModelShield采用自适应鲁棒水印技术，通过查询响应分布自动注入水印，实现被动溯源与版权验证；QUEEN则基于查询…
主要探讨基于大语言模型的事件根因分析。阐述其研究背景、意义，涉及 RCACopilot 和 RCAgent 算法，包含数据收集、处理、输出，以及算法的具体流程等。通过实验对比展示其…
本次学术报告主要给大家详细的介绍DQN算法原理及其调参细节，并且进行举例说明和总结以加深大家的理解。
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本次报告先介绍了五种Web开发模式，讲解了各种开发模式的结构和优缺点，并结合实验室内部情况对合适的开发模式进行了推荐。之后简单介绍了Django、Flask、CherryPy这三个…
CPU的性能提升是几十年来相关研究的重要主题，但随之而来的安全问题也愈发引起重视。其中推测执行漏洞因其种类多、隐蔽性高等问题使相关对抗方法的研究面临众多挑战，因此，如何提升CPU对…
基于因果推理的对抗防御方法通过因果干预、特征解耦与不变性学习，识别并强化数据中的因果特征，抑制模型对伪相关与“捷径特征”的依赖，从而在机理上增强模型的泛化能力和抗干扰能力，使其在遭…
针对大语言模型展开调研，介绍大语言模型发展背景和研究现状，通过讲解LLaMA2模型的预训练和微调步骤，全面讲解大语言模型的训练过程，随后对越狱攻击大语言模型的方法进行研究，通过讲解…
本报告介绍了跨语言过程调用的基本概念，展示了基于socket、http通信和rpc框架等三种方法的网络通信式过程调用的原理，梳理了基于ctypes和pybind11等两种方法的链接…
