關於SVM的閱讀報告 組員：曾文麗 楊頊 倪元元 2020-03-12 在paper的題目中看到一個關鍵詞——SVM，由於不清楚SVM是什么。尋得兩篇博文： http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html https ...

Output Diversified Initialization for Adversarial Attacks 學習報告 小組成員：裴建新、賴妍菱、周子玉 1 引言 深度神經網絡在圖像分類方面取得了很大的成功。然而，它們很容易受到 ...

《Explaining and harnessing adversarial examples》 論文學習報告 組員：裴建新 賴妍菱 周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一個有趣的發現:有幾種機器學習模型 ...

原文鏈接：Deep Learning with Differential Privacy abstract：新的機器學習算法，差分隱私框架下隱私成本的改良分析，使用非凸目標訓練深度神經網絡。 數學中最優化問題的一般表述是求取$ x * \in \chi $ 使得 $ f(x ...

小組成員：鄭爽、王妮婷、王靜雯 一、背景 機器學習的隱私保護研究大致分為２條主線: 以多方安全計算、同態加密為代表的加密方法和以差分隱私為代表的擾動方法。與加密方法相比,差分隱私機制更 ...

一 本書主線 閱讀一本書應該是一個主動的過程，本書的實質在於強調主動閱讀，並詳細地給出了指導意見。用一句話概括本書的主旨的話，應該是 讀任何書都應該帶着問題閱讀並能對閱讀中看到的觀點進行評價，這才能算得上前文說的主動閱讀。 二 本書脈絡 本書主要圍着 ...

原文文獻 Social BiGAT : Kosaraju V, Sadeghian A, Martín-Martín R, et al. Social-BiGAT: Multimodal T ...

通過影響函數來理解黑盒預測---論文閱讀報告 組員：曾文麗、倪元元、楊頊 時間：2020/4/15 1.背景 機器學習系統需要對自己所做的行為進行解釋，然而在許多領域中表現最好的模型卻是黑盒模型，它的重點在於了解固定模型如何導致特定預測，本文中主要是通過學習算法返回訓練數據，最終 ...