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，帮助大家了解文本匹配的概念和各种框架的使用场景。本次报告也希望对图神经网络在文本数据的应用上带来启发。
基于图神经网络的中文短文本匹配方法-杨俊楠原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/06/27/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e5%9b%be%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e7%9a%84%e4%b8%ad%e6%96%87%e7%9f%ad%e6%96%87-%e6%9c%ac%e5%8c%b9%e9%85%8d%e6%96%b9%e6%b3%95/
文本-图像生成模型在当今生活中有广泛应用，最新研究表明，这类多模态的生成模型也面临着安全风险，例如对抗样本攻击、成员推理攻击和后门攻击等。本次学术报告介绍了文本-图像生成模型最新的…
服务端模板注入是攻击者通过与服务端模板的输入输出交互，在过滤不严格的情况下，构造恶意输入数据，从而达到获取关…
学术报告介绍了一种基于init节区的安卓共享库加固方式、一些防逆向工具和反调试的方法以及解释执行保护共享库的内容。 附件-Andro…
梯度提升决策树（GBDT）是集成学习中梯度提升方法（Gradient Boost）与决策树（Decision…
本次学术报告简单介绍了深度学习的定义和过程，并给出了基于Keras实现手写数字识别的基本过程和实验结果，讨论了设置不同batch s…
近年来，尽管针对监督任务的深度模型取得了巨大成功，但机器学习和统计学界对深度聚类方 法的研究有限。在这次学术报告中，我们将讨论深度高斯混合聚类，一个由经典高斯混合模型推广而来 的强…
在AI攻击复杂性和密集性不断提升的大背景下，ML-NIIDS面临巨大挑战，其中流量对抗样本严重威胁其安全稳定。本次报告从NIDS的迭代发展，聚焦到对抗性安全威胁，再引出主流流量对抗…
本报告讲述了系统日志数据异常检测的基本框架，介绍了日志解析和迁移学习的基本概念和方法。通过分析日志数据特点和现有的基于深度学习的日志异常检测方法，详细讲解了两种基于迁移学习的日志异…
机器学习模型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（Con…
动态规划是用来解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法，它的适用问题一般需要具备2个要素ー最优子结构与重叠子问…
