近年来，随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长、大数据的应用，多标签分类应用场景越来越多，如电子商务中的商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、音乐分类、语义场景分类等。大规模多标签文本分类(XMTC)是一个自然语言处理(NLP)任务，标记每个给定文本与最相关的多个标签，即从超大空间的类别中找到每个文档中最相关的标签子集，不同于多分类，每个实例只有一个相关的标签。在计算资源有限的情况下，大量的样本、标签和大量的“尾部标签”(只有极少数的正样本)为开发高效的分类器带来了巨大的计算挑战。
本次学术报告主要介绍了多标签分类的背景、应用及主要解决方法，并详细讲解了一个结合标签树与深度学习的算法。
网络安全-学术报告-大规模多标签分类方法-张睿智-2020.12.13原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/12/13/%e5%a4%a7%e8%a7%84%e6%a8%a1%e5%a4%9a%e6%a0%87%e7%ad%be%e5%88%86%e7%b1%bb%e6%96%b9%e6%b3%95/
深度模型可解释性一直是业界关注的问题。报告介绍了一种新颖的深度学习可解释性方法——树正则化。通过在深度模型训…
Deep Learning词向量生成的方法通过神经网络模型让机器自动学习到每个词有效的特征表示，而CBOW模型和Skip-gram模型是目前最流行、常用的Deep learni…
聚焦大模型生成中“幻觉”问题的原理、检测方法及其创造力价值。内容涵盖AI幻觉的定义与分类、典型案例、LLM-Check与Verify-and-Edit两种前沿算法的原理与实验评估，…
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…
归一化流（Normalizing Flows）是一类生成模型，它利用一系列可逆变换将简单分布映射为复杂数据分布，具有精确计算概率密度的能力。在表格数据生成领域，归一化流的应用对于理…
HTTPS(全称：Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer)，是以…
CPU的性能提升是几十年来相关研究的重要主题，但随之而来的安全问题也愈发引起重视。其中推测执行漏洞因其种类多、隐蔽性高等问题使相关对抗方法的研究面临众多挑战，因此，如何提升CPU对…
The susceptibility of deep neural networks to backdoor or trojan attacks has been demonstr…
1.恶意软件检测发展历史2.深度学习在恶意软件检测上的应用3.恶意软件反检测技术
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…
