卷积神经网络可以有效提取空间特征，但是它研究的对象还是限制在具有规则空间结构的欧几里得数据。本次学术报告重点分析介绍了如何使用卷积神经网络高效处理任意图结构的数据，并对图的基本概念以及卷积神经网络在图像中的应用进行简单回顾。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/08/20/%e5%8d%b7%e7%a7%af%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e5%9c%a8%e5%9b%be%e4%b8%ad%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8/
本报告探讨了大语言模型智能体工具调用机制中的安全漏洞，重点分析了两种新型攻击方法。AMA攻击通过黑盒迭代优化恶意工具的元数据，使其在语义合法的前提下显著提升被智能体选择的概率，在多…
首先介绍半监督学习和患者相似性分析的概念和研究背景，其次介绍半监督聚类的的具体分类和聚类评价指标；最后介绍两篇文献的算法原理和实验结果，第一篇时融合多源约束信息的的半监督聚类方法，…
NER作为自然语言处理中的一项基础任务，应用范围非常广泛。命名实体识别是许多任务的基本组成部分，并已被深度神经网络大大推进。目前NER只是在有限的领域和实体类型中取得了较好的成绩，…
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…
目前针对二进制漏洞挖掘主要有三个研究方向：符号执行、污点分析和模糊测试。本次报告首先介绍了污点分析的三个重要…
网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
深度学习模型的鲁棒性解释方法旨在提升模型在面对输入扰动或对抗攻击时的解释一致性，是增强模型可信性和应用价值的重要研究方向。本次学术报告介绍了该领域的研究背景与发展现状，重点阐述了M…
数据不平衡问题是指一个类别的数据个数远远少于另一个类别的数据个数，通常这种问题被称为“数据不平衡”问题，在这…
模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从大范围的模型窃取防御领域，聚焦到一类算法，从数学公式上对算法进行详细的分析，并对实验结果进行详细解读，…
2013年以来深度的神经网络模型在各方面得到了广泛应用，甚至在某些方面达到可以匹配人类的性能，用于“欺骗”神…
