学术报告

      事务是MySQL数据库用户保证一组sql操作的完整性的一种机制，确保一组操作能够全部成功或者全部失败，不会出现中间状态。MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如在人员管理系统中，删除一个人员，即需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等。此时，…

      动态规划是用来解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法，它的适用问题一般需要具备2个要素ー最优子结构与重叠子问题。动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题，由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的设计方法对不同的问题，有各具特色的解题方法，而不存在一种万能的动态规…

      对抗样本会的存在严重威胁到机器学习模型的输出准确性。目前最常用的对抗样本生成方法是FGSM，其通过在沿着损失函数梯度方向添加一个细小的扰动，来“增大”损失，进而改变目标函数的输出。而我们通过FGSM基于目标模型生成对抗样本，并将其与原始样本组合去训练一个二分类器，最终将对抗样本从原始样本…

      注意力机制应用在encoder-decoder模型中，可以使Decoder根据时刻的不同，让每一时刻的输入都有所不同，使处理长输入句子时效果更好，会对目前大多数方法进行抽象，可以将其归纳为三个阶段：1.相似度计算；2.归一化；3.加权求和。注意力机制在机器翻译、阅读理解、语义角色标注、关…

      关联规则分析是以中基于规则的机器学习算法，也是一种用于知识发现的算法。可以在大数据中发现感兴趣的关系，目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则。本次学术报告主要介绍了针对无序数据的Apriori算法，以及针对有序数据的GSP、SPADE算法。关联分析应用广泛，可以在大数据分析，网…

      这次报告讲解了网络表示学习的基本概念，对LINE算法的原理进行了深入讲解，并对网络表示学习算法的应用场景做了简单介绍。 网络表示学习-李东超-2018-09-16 19_00_00

      图半监督学习是半监督学习中的一种，基于聚类假设和流形假设，利用少量的有标记样本和大量的未标记样本，提高训练得到模型的泛化能力。其主要过程包括：图构建；标记传播；模型训练。其中迭代式标记传播算法是图半监督学习中的重要算法。图半监督学习在包括命名实体识别在内的许多任务中得到应用。 附件-图半…

      推荐系统在现在的生活中随处可见，淘宝天猫的商品推荐，音乐软件的每日歌曲推荐等，协同过滤就是一种很受欢迎的推荐算法。协同过滤指利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息。本次学术报告主要讲解了三种常用且基本的协同过滤推荐算法：UserCF、ItemCF、LFM。 附件-…