学术报告
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多标签学习
每天都有大量的数据生成，这导致人们越来越需要新的努力来应对大数据给多标签学习带来的巨大挑战。例如，极端多标签分类是一个活跃且快速发展的研究领域，它处理的分类任务具有极其大量的类别或…
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机器学习模型后门攻击检测
本次学术报告简要介绍了人工智能系统面临的各种安全威胁，通过将对抗样本与后门攻击进行多方面比较，从而引入了机器学习模型后门攻击的原理和检测方法，以及后门攻击技术的应用领域。
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深度神经网络后门攻击
人工智能模型安全是人工智能应用落地需要考量的重要问题，后门攻击威胁是人工智能模型安全的重要议题。本次学术报告以深度神经网络为后门攻击的对象，从深度神经网络训练的内部机理出发，通过了…
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特定安全攻防场景中的对抗样本生成方法
最新的特定安全攻防场景可以细化为两个研究方向：匿名通信网络的网站指纹防御和僵尸网络的域名生成，以此来介绍对抗样本在防御任务和攻击任务中的应用。网站指纹攻击可以从网站中提取流量模式，…
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多视角深度学习
多视角即从各种不同的角度观察同一事物 ，在深度学习中即引入一个函数去模型化特定的视角，并且利用相同输入的冗余视角去联合优化所有函数，达到更好的模型效果。多视角学习可应用于大多数数据…
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图神经网络可解释方法
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…
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基于元学习的知识图谱补全技术
知识图谱补全是知识图谱技术研究热点。以前的知识图谱补全方法需要大量的训练实例，而知识图谱中普便存在“长尾数据”现象，大多关系无法提供大量样本数据。本次学术报告通过将元学习方法思想引…
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成员推理攻击和防御
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…
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动态网络嵌入方法研究
传统的网络表示一般使用高维的稀疏向量，但是局限在于难以度量节点间的相似性，而一般的静态网络嵌入方法，忽略网络的动态演化过程，因此提出了基于动态网络的嵌入方法学习。本次将基于深度自编…
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小样本命名实体识别
NER一直是NLP领域中的研究热点。近年来，深度学习方法在特征抽取深度和模型精度上表现优异，已经超过了传统方法，但无论是传统机器学习还是深度学习方法都依赖大量标注数据来训练模型。然…
