机器学习模型一般可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（Convex optimization）与非凸优化（Non-convex optimization）两类。本次报告首先介绍了优化问题与机器学习的关系，进而针对凸优化理论，详细介绍与之相关的定义概念，最后重点讲解拉格朗日对偶优化方法，有助于理解SVM等算法的参数优化过程。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/11/20/%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e4%b8%ad%e7%9a%84%e5%87%b8%e4%bc%98%e5%8c%96/
随着多模态情绪识别应用不断发展，真实场景中的模态缺失问题对模型鲁棒性提出了挑战。本次学术报告聚焦缺失模态下的情绪变化识别，介绍了基于单模态专家融合与难度感知课程学习的代表性方法，为…
软件定义网络，作为一种可编程的新型网络架构，相比于传统网络具有许多的优点，在网络可视化、流量监控、访问控制等网络管理和运维领域中具有得天独厚的优势。而由于软件定义网络的控制器要求对…
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…
本学术报告概述了人工智能生成内容检测的背景、挑战及两种核心算法——DetectGPT和DeTeCtive。重点阐述了基于概率曲率的零样本检测方法和多级对比学习框架，分析了其原理、优…
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…
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，…
扩散模型在数据生成的众多领域上呈现出了非常好的效果。然而，在实际应用过程中，扩散模型的采样原理导致其生成速度非常缓慢，严重限制了模型的实际应用效果。为了对采样生成过程进行优化，近年…
聚类学习作为机器学习中最为常用的算法，已经广泛的应用于许多领域。本文主要介绍聚类的一些基础知识，并且以概率聚类模型为例，并讲解一个聚类算法：基于t分布的熵惩罚最大期望算法，使大家对…
本报告围绕强化学习中的“信用分配”难题，系统梳理了延迟/稀疏奖励场景下如何精准识别关键动作的研究脉络， 介绍LaRe与VinePPO两项新工作 ，分别利用大模型先验与无偏采样提升奖…
This report centers on the “Wireless Traffic Dataset for KRACK and Kr00k Attacks in …
