在自然语言处理任务中，文本分类旨在将文本文档分类为给定的类别，是一项基础而重要的任务。近年来，深度神经模型由于其表现力和对特征工程的最低要求而在文本分类中越来越受欢迎。然而，将深度神经网络应用于文本分类仍然具有挑战性，因为它们严重依赖于大量训练数据，并且未能有效利用文本的全局特征信息。本学术报告重点介绍了基于图神经网络的文本分类以及结合注意力机制有效提取文本全局特征的两种算法。
基于深度学习的文本分类方法-程瑶原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/03/07/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%88%86%e7%b1%bb%e6%96%b9%e6%b3%95/
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模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从输入输出扰动的角度分析了模型窃取防御方法的框架，从数学角度给出了防御的基本原理以及优缺点，利用防御方法…
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