图神经网络模型的可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，为了安全、可信地部署图神经网络模型，需要提高图神经网络模型的可解释性和透明性。本次报告带大家了解图神经网络的可解释方法的分类和常用的解释方法(GNNExplainer和XGNN)
图神经网络可解释方法-慕星星原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/07/11/%e5%9b%be%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e5%8f%af%e8%a7%a3%e9%87%8a%e6%96%b9%e6%b3%95/
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魏超2014.11.2
随着对抗样本的危险性日益凸显，提高模型的鲁棒性成为研究的主要方向之一，然而，在评估鲁棒性方面还没有统一的标准，使得不同的防御方法之间对比存在很大的困难。
无人机广泛应用但传统模糊测试存在物理感知盲区且飞控输入高维，漏洞难挖掘。本报告介绍两种新方法：路径规划漏洞挖掘框架 DPFuzzer 及 PID 参数规范推断技术 RouthSea…
1.问题描述 上一次说了最小编辑距离，这次在这上面加一点料，a1、a2和a3每次操作的代价不同了，加入了每个操作的代价，这下问题变为，针对字符串a和字符串b定义三种操作，a1、a2…
目前针对二进制漏洞挖掘主要有三个研究方向：符号执行、污点分析和模糊测试。本次报告首先介绍了污点分析的三个重要…
本报告围绕大模型驱动的软件漏洞PoC自动生成展开，介绍漏洞触发、污点分析与动态验证等基础，并重点解析PoCGen与PoCEvolve两种方法。报告强调结合LLM、程序分析和执行反馈…
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…
机器学习已经演化为了一种服务模式，即机器学习即服务模式。互联网公司或提供模型训练接口，或提供模型预测接口给用户以提供相应的服务。但是，在提供服务的整个过程中，机器学习模型不可避免的…
本次报告介绍了机器学习模型训练过程中的显存优化方法。首先介绍了深度学习框架的显存利用机制，随后结合原理和具体实例讲解了“代码级”和“框架级”显存优化方法，引导大家在实际科研过程中更…
