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的输出独立性假设和最大熵马尔可夫模型的标记偏置问题，主要被应用于自然语言处理领域。本次报告中，主要为大家介绍了条件随机场的表示形式、参数训练的目标函数、推断方法等内容。
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一、 什么是频繁项集项集是指事项的集合，而频繁项集就是频繁出现在数据集中的项集，说白了就在数据集中“出现次数足够多”的项集。其中，项集的出现频度是指包含项集的事务的数量，简称为项集…
最新的特定安全攻防场景可以细化为两个研究方向：匿名通信网络的网站指纹防御和僵尸网络的域名生成，以此来介绍对抗样本在防御任务和攻击任务中的应用。网站指纹攻击可以从网站中提取流量模式，…
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当深度学习以惊人的准确性执行各种各样任务的同时，在图像分类等领域的深度神经网络却容易受到对抗样本的攻击，从而输出错误的预测结果。本次学术报告首先说明了对抗攻防的主要方法分类和残差网…
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