学术报告

本次报告从计算机的总体结构切入，介绍的了计算机系统的分层体系结构；对操作系统及其内核的做了详细说明，包括操作系统与操作系统内核的关系，以及操作系统内核的主要功能等内容；报告还分析了…

网络表示学习（Network Representation Learning），又名网络嵌入（Network Embedding）、图嵌入（Graph Embedding），旨在从…

Batch Normalization（BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸如当Batch…

近年来，尽管针对监督任务的深度模型取得了巨大成功，但机器学习和统计学界对深度聚类方 法的研究有限。在这次学术报告中，我们将讨论深度高斯混合聚类，一个由经典高斯混合模型推广而来 的强…

自从深度学习火起来后，预训练过程就是做图像或者视频领域的一种比较常规的做法，有比较长的历史了，而且这种做法很有效，能明显促进应用的效果。那预训练在自然语言处理中优势怎样发展起来的呢…

聚类学习作为机器学习中最为常用的算法，已经广泛的应用于许多领域。本文主要介绍聚类的一些基础知识，并且以概率聚类模型为例，并讲解一个聚类算法：基于t分布的熵惩罚最大期望算法，使大家对…

远程监督方法用于关系抽取任务，会给数据集带来噪声样本，为此，本文介绍了两种基于多示例学习的去噪方法，能够有效的去除训练集中存在的噪声样本。

Android恶意软件对社会造成较大危害。为此，本文介绍了一种基于关联行为分析的Android恶意软件检测系统，该方法具有较强的行为表征能力，能有效的应对各种进化变异的恶意软件。

      对抗式多任务学习是针对普通的多任务学习模型在共享特征提取时，可能会被特定任务的特定特征所污染的问题所提出的，…

      面对渴求大量数据的深度学习，数据扩增方法可以缓和一部分需求，但数据扩增方法往往只应用在有监督学习设定中，带来…