简介：神经网络算法在自然语言和计算机视觉等领域取得了快速发展和成熟应用，且在程序分析领域也具有广泛应用，如代码克隆检测、程序分类、漏洞分析和代码搜索等任务。然而不同的程序源代码表示方法会直接影响神经网络算法的学习性能。本次报告介绍了源代码表示的基本概念和常见方法，并列举了现有的4篇高水平论文的算法原理和基本思想，并进行了横向和纵向对比分析，最后对基于图神经网络的源代码表示方法的应用和未来发展进行了讨论。
基于神经网络的程序表示-陈传涛原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/07/19/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e7%9a%84%e6%ba%90%e4%bb%a3%e7%a0%81%e8%a1%a8%e7%a4%ba%e6%96%b9%e6%b3%95/
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…
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每天都有大量的数据生成，这导致人们越来越需要新的努力来应对大数据给多标签学习带来的巨大挑战。例如，极端多标签分类是一个活跃且快速发展的研究领域，它处理的分类任务具有极其大量的类别或…
