卷积神经网络在图中的应用

      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。

附件-卷积神经网络在图中的应用.pdf

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/

(0)
adminadmin
上一篇 2018年8月1日 上午9:29
下一篇 2018年8月20日 下午2:20

相关推荐

  • 计算机启动流程详解2

          计算机从按下电源按钮到操作系统启动完成的过程其实相当复杂,大多数普通用户可能并不了解其中的过程和玄机。本次报…

    2018年6月10日
    3.6K
  • 软件漏洞检测及其严重性评估

    本报告介绍了漏洞检测的基本方法以及基于漏洞代码的漏洞评估的概念和评估方法。针对一种漏洞检测方式和一种漏洞评估方式进行了深入讲解,并探讨了漏洞检测和评估领域的现状,提出了一些未来发展…

    2023年3月27日
    3.6K
  • 高斯混合模型及求解算法

          高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)用于对样本的概率密度分布进行估计,而估计…

    2019年2月18日
    3.1K
  • 数据样本的质量评估方法

    本报告主要介绍数据样本的质量评估方法。随着数据规模的不断扩大,如何有效评估数据样本的贡献成为提升模型性能和效率的关键问题。报告分析了当前领域内的主要评估方法,讨论了不同评估标准对模…

    2025年2月24日
    3.8K
  • 基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘

    本次学术报告面向基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘,首先定义二进制缺陷检测子任务的基本概念和TIPO,其后介绍模糊测试、符号执行等动态缺陷检测方法,最终具体讲解了三种基于深度学习的二…

    2020年8月2日
    4.2K
  • 机器学习模型后门攻击检测

    本次学术报告简要介绍了人工智能系统面临的各种安全威胁,通过将对抗样本与后门攻击进行多方面比较,从而引入了机器学习模型后门攻击的原理和检测方法,以及后门攻击技术的应用领域。

    2021年8月22日
    4.1K
  • 面向LLM Agent的提示注入攻击

    本报告聚焦大模型Agent提示注入攻击研究,重点解析CrossInject跨模态攻击与ToolHijacker工具劫持两大提示注入攻击框架,CrossInject首次实现“视觉+文…

    2026年6月22日
    1.6K
  • 面向操作系统的模糊测试

    本报告主要介绍了关于面向操作系统的模糊测试方法,探讨了操作系统漏洞挖掘的挑战与常见漏洞类型,详细介绍了模糊测试中的基本概念、常用方法以及两种前沿的Linux内核模糊测试技术ACTO…

    2025年2月9日
    3.3K
  • 安卓原生库和系统服务的漏洞挖掘

    本学术报告围绕Android原生库的自动化模糊测试问题展开。内容涵盖:安卓原生库漏洞挖掘的主流方法;介绍了两种模糊测试算法的原理以及两篇工作的实验验证与局限性分析。报告旨在分享安卓…

    2026年6月15日
    1.5K
  • 面向联邦学习的后门攻击检测与防御

    聚焦联邦学习与联邦图学习场景下的后门攻击检测与防御,概述分布式隐私保护训练中的隐蔽后门风险、Non-IID数据异构挑战与现有防御方法局限;重点介绍FedID基于曼哈顿距离、欧氏距离…

    2026年7月6日
    1.3K