本报告介绍了联邦学习领域后门攻击与防御的基本概念、联邦学习的训练流程，分别聚合规则和聚类规则的后门防御算法进行具体说明，阐述了联邦学习领域后门攻击与防御的发展方向及个人思考。
联邦学习的后门防御方法-杨得山原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/04/09/%e8%81%94%e9%82%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e5%90%8e%e9%97%a8%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%96%b9%e6%b3%95/
本次学术报告介绍了深度域适应方法的基本概念，以三种无监督域适应基本算法为例，简要梳理了域适应方法的发展脉络。通过分析半监督域适应方法论文，详细讲解了半监督域适应方法的基本原理。最后…
情绪变化识别在人机交互、情绪计算等对话智能领域中具有重要价值，显著增强了模型对动态语境的理解能力。本次报告将介绍对话与语音中的情绪建模任务，分析其研究背景与应用意义，并重点讲解两类…
网络表示是衔接网络原始数据和网络应用任务的桥梁。网络表示学习算法负责从网络数据中学习得到网络中每个节点的向量…
本报告介绍了深度神经网络鲁棒性评估方法的基本概念和评估方式，并讲述了两种评估方法，分别从定性分析和定量计算两个角度讲述了如何对鲁棒性进行评估，提升对深度神经网络鲁棒性和评估方法的认…
为了从网络上海量文本信息提取有价值信息，需要使用计算机处理文本数据，首要任务是将文本转换为计算机可以处理的向量化数据。单词是文本的最小单位，所以需要使用语言模型得到词向量表示成为文…
集成学习是机器学习领域中提升单一模型学习效果的典型方法，而Boosting则是集成学习中常用且效果良好的算法之一。通过将Weak learner巧妙地组合成Strong lea…
本次报告介绍一种基于图神经网络的中文短文本匹配模型，采用图结构的多粒度输入解决中文文本分词错误、不一致、歧义等问题造成的匹配性能下降问题。同时，报告介绍了文本匹配的研究现状，帮助大…
该研究针对多模态大语言模型生成内容与输入信息不符的“幻觉”问题，提出两种缓解方法：OPERA在推理阶段通过惩罚过信任与回溯重分配机制减少幻觉；HACL在训练阶段引入幻觉文本作为困难…
随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长，层次多标签分类应用场景越来越多，如文献组织、新闻标注、蛋白质功能分类等。层次多标签文本分类是多标签分类下的子任务，标记每个给定文本与最…
机器学习模型可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（Con…
