生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。本次学术报告将回顾关于GAN的原理、优缺点和应用场景，并介绍基于GAN的表格数据生成算法：CTGAN。
基于GAN的表格数据生成-李班原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/10/12/%e5%9f%ba%e4%ba%8egan%e7%9a%84%e8%a1%a8%e6%a0%bc%e6%95%b0%e6%8d%ae%e7%94%9f%e6%88%90/
成员推理攻击（Membership Inference Attack）作为一种隐私攻击方法，其攻击对象是机器学习目标模型，攻击目标是推理一条或一批数据是否作为目标模型的训练集，以此…
近年，机器学习已经在计算机视觉、语音识别、语音合成以及自然语言处理（NLP）领域取得了突破性成果，在机器翻译和情感计算中展现的能力也颇令人期待。 其中机器学习方法可以分为生成方法（…
详细介绍Git的原理、初级和进阶用法
网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网…
本报告讲述了即时软件缺陷预测领域的基本概念，通过详细介绍集成了专家特征和语义特征的变更级软件缺陷预测和缺陷定位模型，启发思考通过结合专家特征和代码行上下文语义特征，提高变更级软件缺…
优化问题是机器学习的核心和本质。在深度学习中，即使有完全相同的数据集和模型框架，使用的优化算法不同，所得到的训练结果也可能不同。深度…
着大数据和人工智能技术的飞速发展，知识图谱已成为表示和存储结构化知识的重要工具，其中时序知识图谱则进一步强调了事件随时间演变的重要性。本次学术报告致力于讲解时序知识图谱推理方法，重…
跨语言命名实体识别是用源语言的标记数据训练NER模型，并在目标语言的测试数据上对其进行评估。其利用具有丰富实体标签的高资源(源)语言(如英语)的知识来克服低(零)资源(目标)语言的…
介绍了格式化字符串漏洞的常见形式，以及在Windows32和Linux64下的两种利用思路，可以扩展到其他漏…
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…
