研究深度半监督聚类方法，首先利用自编码器对高维数据降维处理，同时提取构建三种范围的约束信息：主动构建的成对约束、带标签的种子约束、簇间大小比例约束；最后融合三种约束信息指导编码器训练，多目标联合优化，获得聚类结果
深度半监督聚类技术-谢崇玮原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/04/23/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%8d%8a%e7%9b%91%e7%9d%a3%e8%81%9a%e7%b1%bb%e6%8a%80%e6%9c%af/
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。本次报告从大范围的模型窃取防御领域，聚焦到一类算法，从数学公式上对算法进行详细的分析，并对实验结果进行详细解读，…
LDA主题模型可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要…
本次报告围绕基于GNN的加密流量分类技术展开，首先阐述了基于GNN的加密流量分类的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统加密流量识别方法的特点与优劣势，并介绍了利用GNN进行…
对聚类算法有一点点入门的时候就知道，几乎所有的“平面型”聚类算法都有一个共同的弱点-难以确定类别数（聚类停止条件），而层次聚类在一定程度上解决了这个问题（它算一种比较古老比较通用的…
人工智能软件系统的安全逐渐受到人们的重视，深度学习软件库存在的缺陷可能威胁到框架之上的模型和系统，目前仍然缺少深度学习软件库测试的系统方法。面对深度学习安全领域，针对深度学习软件库…
异构图（HG）也称为异构信息网络，在现实世界中已变得无处不在；因此，HG嵌入（HG embedding）近年来受到了广泛关注，它旨在学习低维空间中的表示，同时保留下游任务的异构结构…
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，提高机器学习模型的可解释性和透明性是机器学习在现实任务中进一步发展和应用的关键。本次报告带大家了解机器学习常用的可解释方法的基…
2013年以来深度的神经网络模型在各方面得到了广泛应用，甚至在某些方面达到可以匹配人类的性能，用于“欺骗”神…
首先介绍半监督学习和患者相似性分析的概念和研究背景，其次介绍半监督聚类的的具体分类和聚类评价指标；最后介绍两篇文献的算法原理和实验结果，第一篇时融合多源约束信息的的半监督聚类方法，…
针对神经网络模型的缺陷测试使用了神经元覆盖率指标指导测试，这是一种从软件测试领域迁移的概念，指的是测试激活的神经元越多，测试越充分。但是近年来这种测试方法的有效性存疑，特别是测试生…
