机器学习在现实中常常遇到多分类问题，而一些优秀的二分类学习算法（如逻辑回归，SVM等等）不支持多分类任务。一般地，对于这类问题通用的解决策略是对将其进行拆分，即将多分类任务拆解成多个二分类任务，常用的拆解策略有一对一、一对多和多对多，另外还有有向无环图、层级分类等扩展算法。本次报告介绍了这5种算法的原理和优劣势分析，并展示了两个实际中多分类任务拆解的应用。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2019/04/21/%e5%ad%a6%e6%9c%af%e6%8a%a5%e5%91%8a-%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e4%b8%ad%e7%9a%84%e5%a4%9a%e5%88%86%e7%b1%bb%e9%97%ae%e9%a2%98/
本次报告介绍一种基于图神经网络的中文短文本匹配模型，采用图结构的多粒度输入解决中文文本分词错误、不一致、歧义等问题造成的匹配性能下降问题。同时，报告介绍了文本匹配的研究现状，帮助大…
人工智能系统面临着多种安全威胁，其中对抗样本攻击被广泛应用于诸如计算机视觉、自然语言处理、音频处理以及恶意软件检测等多个领域。本文介绍了常见的对抗样本检测方法和原理。特别的，简单分…
模糊测试是一种通过提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件故障的方法。Web应用对于软件提供商和终端用户都具有优越性，针对Web应用…
meta-learning即元学习，也可以称为“learning to learn”。常见的深度学习模型，目的是学习一个用于预测的数学模型。而元学习面向的不是学习的结果，而是学习的…
二进制函数相似性分析在1-Day漏洞检测、代码克隆检测、恶意软件检测、软件剽窃检测和自动软件修复等多个应用领域中具有广泛的应用。本次学术报告主要讲解了二进制代码相似性检测技术的基本…
深度学习模型具有强大的特征提取能力，在决策领域得到广泛应用，但往往产生不公平的预测结果，造成不良的社会影响，现有的公平性修复方法往往会导致准确率下降。本次学术报告介绍了一种新的深度…
本次学术报告介绍了集成学习和在线学习基本思想，对离线bagging（装袋）和离线boosting（提升）的基…
随着机器学习的发展，机器学习已经广泛应用于入侵检测，但研究发现基于机器学习的检测技术存在安全隐患，极易遭受对抗样本的攻击，为了更好的评估入侵检测系统的鲁棒性，研究网络流量的对抗样本…
虽然每个电脑使用者都听说过操作系统，但是大部分人对于操作系统的结构，以及平时计算机安全领域常常提到的“操作系统内核”是十分陌生的。 本次学术报告为大家讲解了操作系统最基本的结…
