在训练层数较多的神经网络的过程中，使用基于反向传播的梯度优化算法来优化参数有可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题。本次报告从公式推导角度剖析深度学习中发生梯度消失和爆炸的原因，并介绍相应的七种解决方案。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/05/21/%e6%a2%af%e5%ba%a6%e6%b6%88%e5%a4%b1%e5%92%8c%e6%a2%af%e5%ba%a6%e7%88%86%e7%82%b8%e7%9a%84%e5%8e%9f%e5%9b%a0%e5%8f%8a%e8%a7%a3%e5%86%b3%e6%96%b9%e6%a1%88/
研究提示词窃取攻击，揭示了提示词面临的泄露风险。本次学术报告介绍了提示词的应用价值和市场体量，讲述了关于提示词窃取攻击的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。
本次报告围绕大模型赋能的渗透测试技术展开，首先阐述了渗透测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统自动化渗透测试方法的特点与优劣势，并介绍了大模型赋能的渗透测试方法的研究现…
认知诊断广泛适用于教育教学、临床测量等需要评估用户认知状态的场景。研究智能教育领域下的认知诊断有助于发现学生的认知缺陷，从而进行个性化精准干预。本次学术报告讲述了认知诊断的基本概念…
联邦学习（Federated Learning）在2016年由谷歌最先提出，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或…
HTTPS(全称：Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer)，是以…
联邦学习在保证数据安全和隐私的情况下解决了数据孤岛和数据碎片化问题，主要分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。本次学术报告首先介绍联邦学习的历史现状、分类及应用场景，然后通…
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…
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…
多标签文本分类是对文本信息进行组织、利用和检索的有效手段，能够提高数据处理效率，具有重要的实际价值。平面多标签文本分类是多标签分类下的子任务，标记每个给定文本与最相关的多个标签。本…
