网络表示学习（Network Representation Learning），又名网络嵌入（Network Embedding）、图嵌入（Graph Embedding），旨在从网络数据中学习得到网络中每个节点的低维、实值、稠密的向量表示, 之后这些节点表示就可以作为节点的特征应用于后续的网络应用任务中，如节点分类、链接预测、社区发现、可视化任务等。本次报告介绍了一种结合生成式模型和判别式模型的基于生成对抗网络的网络表示学习的方法GraphGAN。
学术报告-算法-网络表示学习GraphGAN-周妍汝-v1.0-2019.11.03原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2019/11/13/%e7%bd%91%e7%bb%9c%e8%a1%a8%e7%a4%ba%e5%ad%a6%e4%b9%a0graphgan/
走近特定音频识别（之一）——让计算机分辨出“这是什么声音” 走进特定音频识别（之二）——计算机是靠什么来分辨声音种类的？ 走进特定音频识别（之三）——检索 Vs 识别 走近特定音频…
本报告介绍多人协作开发中Git的使用，通过讲述版本控制的概念和比对不同版本控制的区别，详细阐述Git底层工作原理及Git多人协作流程和核心用法，掌握Git相关基本知识及Git的核心…
FNN模型被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断等安全关键的领域，因此需要测试模型的正确性，及时发现模型的缺陷并进行模型的修复与再训练。本次学术报告介绍了FNN模型正确性测试中遇到的两个关…
机器学习是件很复杂的事情，在机器学习向更多领域扩展的时候，遇到了机器学习专家这一资源的限制。自动机器学习（A…
强化学习（Reinforcement learning ，RL ）是机器学习领域之一，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。本次报告从强化学习的基本框架开始，介绍了强化学…
对抗样本会的存在严重威胁到机器学习模型的输出准确性。目前最常用的对抗样本生成方法是FGSM，其通过在沿着损失…
随着计算机技术的发展，漏洞威胁问题已然日渐严峻，高效、准确的漏洞检测技术对于漏洞的发现和防护都至关重要，但目前常用的检测算法面临漏洞数据集少、信息不准确、构建成本高等问题，所以一个…
这篇报告围绕网络拓扑混淆技术展开，首先阐述了网络拓扑脆弱性及攻击者推理真实结构的威胁，强调了混淆防御的重要性。报告详细介绍了AntiTomo和EigenObfu两种主流方法，包括各…
案件文本分析包含多个子任务，比如罪名、刑期、法条裁决、相似案例匹配、Q&A等。人工智能在法律中的应用，其目标是充分提升法治效能，将法律工作者从繁杂的工作中解放出来。本次学术…
本次报告从BERT框架入手，讲解基于预训练的加密流量表征方法。首先介绍加密流量分析的问题和挑战，在基本概念部分着重分析BERT输入表示、预训练过程中的MLM和NSP任务，然后以ET…
