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基于秘密共享与同态加密的纵向联邦学习方案研究

由于日趋严格的隐私保护政策,各种隐私保护算法被提出。联邦学习能够在保护用户隐私不被泄露的情形下,运行各种机器学习算法。介绍了在不同场景下适用的联邦学习框架,并以逻辑回归为例介绍了纵向联邦学习的几种常用实现方式;此外,对各种实现方式的优缺点及适用场景进行了分析。

  • 2022-01-20
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零样本文本分类探秘

迁移学习对自然语言处理产生了巨大的影响。在NLP 领域, BERT模型的训练结果比以往更为准确,通常用更少的标记数据也能实现准确的训练。目前,微调语言模型已经成为NLP的标准程序,有人自然会好奇地问:训练特定任务时,带标记的数据真的必要吗?在本文中,研究了两个可用的零样本文本分类模型,并对它们的性能进行了评估。

  • 2022-01-21
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从零到一:生成对抗网络GAN完全掌握

我们往往不降判别网络训练到最优,只进行 次梯度下降,以保证生成网络的梯度仍然存在。但是如果因为训练次数太少导致判别网络判别能力太差,则生成网络的梯度为错误的梯度。如何确定 这个超参数,平衡好梯度消失和梯度错误之间的平衡是个难题,这也是为什么说GAN在训练时稳定性差的原因。

  • 2022-01-21
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关于GNN的几个疑问的思考

在伪标签中,以二分类为例,使用模型先训练有标签的数据,然后预测无标签数据,得到的概率值作为样本权重从而将每一个无标签样本分为两个带权重的标签分别为0,1的样本,此为软标签,或者直接进行概率截断得到标签为0或1的硬标签样本,不断迭代直到达到预定的迭代次数或预测概率收敛。

  • 2022-01-20
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图卷积神经网络(GCN)速览

在数字图像处理中,拉普拉斯算子通过n维欧氏空间中的二阶微分刻画了中心像素与它四联通像素的差异。拉普拉斯矩阵也有类似的意义,考虑第i行:第i个位置是1,其他和i相连的节点位置处的值描述了中心节点与邻居节点信号的差异,并且若某节点度数很大,则它对邻居节点的影响会被分摊。

  • 2022-01-21
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Bert向量表示不能直接用于相似度问题的分析

Bert本身得出的sentence embeddings是包含句子信息的,余弦相似本本身是具有鲜明的几何意义,如果这组基是标准正交基,那么对应的向量应该表现出“各向同性”来,在使用余弦相似度来进行句子相似度的计算时候,其效果本身并不理想,那问题可能就是bert生成的向量并非为标准正交基下的向量。

  • 2022-01-20
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排序学习(Learningtorank)综述

点击数据隐式反映了同Query下搜索结果之间相关性的相对好坏。在搜索结果中,高位置的结果被点击的概率会大于低位置的结果,这叫做”点击偏见”(Click Bias)。但采取以上的方式,就绕过了这个问题。因为我们只记录发生了”点击倒置”的高低位结果,使用这样的”偏好对”作为训练数据。

  • 2022-01-21
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从迁移学习到图像合成

迁移学习现在很火,在人工智能各个领域都有广泛应用。迁移学习是一个大家族,按照迁移对象可以分为不同域 (domain) 之间的迁移,不同种类 (category) 之间的迁移,不同模型 (model) 之间的迁移,不同模态 (modality) 之间的迁移,不同任务 (task) 之间的迁移等等。

  • 2022-01-20
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