真实的网络结构是高度非线性和复杂的，现有的浅层模型的网络嵌入方法都无法很好地表示更高级的非线性的网络结构。因此，本次报告介绍了一种深度神经网络模型的网络嵌入方法SDNE，它的创新点在于将可用于降维的深度自编码器应用到网络嵌入任务中来，在利用深度神经网络捕捉高阶相似性的同时，将LE算法提取到的一阶相似度作为已知的监督信息应用进来。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2019/03/26/%e5%ad%a6%e6%9c%af%e6%8a%a5%e5%91%8a-%e7%bd%91%e7%bb%9c%e8%a1%a8%e7%a4%ba%e5%ad%a6%e4%b9%a0-sdne/
可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，提高机器学习模型的可解释性和透明性是机器学习在现实任务中进一步发展和应用的关键。本次报告带大家了解机器学习常用的可解释方法的基…
针对开源软件库输入构建需要符合特定编程语言语法规范的问题，现有研究方法分别从构建模型输入和构建API输入两条路线出发，。LEMON方法针对缺陷引起的极小输出差异难以被察觉的问题，采…
网络表示学习（Network Representation Learning），又名网络嵌入（Network Embedding）、图嵌入（Graph Embedding），旨在从…
摘要：本报告介绍了视频深度伪造的基本算法，针对算法中存在的3个问题，重点讲述了在小样本条件下的域迁移学习生成伪造视频，并通过攻防对抗的概念引出了伪造视频检测算法，阐明针对伪造视频中…
无人机广泛应用但传统模糊测试存在物理感知盲区且飞控输入高维，漏洞难挖掘。本报告介绍两种新方法：路径规划漏洞挖掘框架 DPFuzzer 及 PID 参数规范推断技术 RouthSea…
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…
多视图聚类技术旨在利用不同视图之间信息的互补性和一致性增强模型的鲁棒性，提高聚类准确率。本次报告首先讲述多视图聚类的基本概念，然后结合两篇算法对完全多视图聚类和不完全多视图聚类方法…
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…
当前监督学习技术已经取得了巨大的成功，但是值得注意的是，由于数据标注过程的成本太高，很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息。而无监督学习由于学习过程太过困难，它的发展缓慢。…
本次报告介绍了程序链接过程的基本概念，以及静态链接和动态链接中文件的结构和链接过程。基本概念包括程序构建（Build）过程、链接的历史和链接的作用等。链接的主要工作就是处理各个模块…
