学术报告

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…

      基于统计的命名实体识别方法根据特征的获取方式，有神经网络和特征工程两个研究方向，实践表明来自知识库的词典特征…

      多标签学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义，现已逐渐成为机器学习界一个新的研究热点。本次报告…

      本次学术报告介绍了集成学习和在线学习基本思想，对离线bagging（装袋）和离线boosting（提升）的基…

      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…

      内存管理是指软件运行时对计算机内存资源的分配和使用的技术。其最主要的目的是如何高效，快速的分配，并且在适当的…