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深度学习中的隐私保护技术综述

如今机器学习以及深度学习在各个领域广泛应用,包括医疗领域、金融领域、网络安全领域等等。深度学习的首要任务在于数据收集,然而在数据收集的过程中就可能产生隐私泄露的风险,而隐私泄露将导致用户不再信任人工智能,将不利于人工智能的发展。本文总结了目前在深度学习中常见的隐私保护方法及研究现状,包括基于同态加密的隐私保护技术、差分隐私保护技术等等。

  • 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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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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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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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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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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运算放大器的单电源供电方法

大部分运算放大器要求双电源(正负电源)供电,只有少部分运算放大器可以在单电源供电状态下工作,如 LM358(双运放)、LM324(四运放)、 CA3140(单运放)等。需要说明的是,单电源供电的运算放大器不仅可以在单电源条件下工作,也可在双电源供电状态下工作。

  • 2022-01-21
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半桥式电路设计

绝缘材料按其化学性质不同,可分为无机绝缘材料和有机绝缘材料。 有机绝缘材料:树脂,塑料,绝缘胶黏剂,橡胶,绝缘漆,绝缘纸各纸板,层压板,绝缘油。无机绝缘材料:玻璃,陶瓷,云母及其制品。石棉及其制品。

  • 2022-01-24
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