【04.13】“青年科技工作者園地”第154次活動(dòng)：ChatGPT的原理和用于科學(xué)的進(jìn)展、基于多模態(tài)語(yǔ)義特征融合的Web異常檢測(cè)方法、一種級(jí)聯(lián)相關(guān)性增長(zhǎng)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
“青年科技工作者園地”第154次活動(dòng)
時(shí)間：2023年04月13 (周四) 下午14:30
地點(diǎn)：二樓會(huì)議室（東莞同事和同學(xué)通過(guò)視頻）
會(huì)議時(shí)間：2023/04/13 14:30-17:00
騰訊會(huì)議：245405698
入會(huì)密碼：113115
題目：ChatGPT的原理和用于科學(xué)的進(jìn)展
報(bào)告人：張正德
報(bào)告簡(jiǎn)介：ChatGPT的巨大成功證明了基于大語(yǔ)言模型(LLM)和人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)是實(shí)現(xiàn)能力涌現(xiàn)的有效途徑，報(bào)告將介紹ChatGPT及實(shí)現(xiàn)原理、限制和風(fēng)險(xiǎn)，探討大模型的能力涌現(xiàn)、分布外泛化、置信度刻度偏差、個(gè)性化定制等內(nèi)容，并思考生成式大模型在高能物理的應(yīng)用，匯報(bào)近期在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練方面的進(jìn)展。
ChatGPT體驗(yàn)地址：ai.ihep.ac.cn
題目：基于多模態(tài)語(yǔ)義特征融合的Web異常檢測(cè)方法
報(bào)告人：王麗
報(bào)告簡(jiǎn)介：為了檢測(cè)基于Web的異常攻擊，研究人員提出了大量基于Web日志分析、 Web流量分析和用戶行為分析的基于異常的入侵檢測(cè)方法。 無(wú)論采用哪種檢測(cè)算法，異常檢測(cè)模型的關(guān)鍵都是特征提取。 目前大多 數(shù)的特征提取方法都集中在單條URL本身的語(yǔ)義特征上，而不是多角度 的。 報(bào)告將介紹一種基于多模態(tài)的語(yǔ)義特征融合方法來(lái)解決這些問(wèn)題。
題目：一種級(jí)聯(lián)相關(guān)性增長(zhǎng)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
報(bào)告人：劉一
報(bào)告簡(jiǎn)介：級(jí)聯(lián)相關(guān)性是一種重要的算法，用于通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決實(shí)際問(wèn)題，是一種新的架構(gòu)和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。根據(jù)級(jí)聯(lián)相關(guān)算法中的一些特征，動(dòng)態(tài)改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。這個(gè)過(guò)程優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，旨在加快學(xué)習(xí)過(guò)程，并在推廣方面產(chǎn)生更好的性能。迄今為止，許多研究人員提出了幾種不斷增長(zhǎng)的算法來(lái)優(yōu)化前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。該算法已在各種醫(yī)療數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果表明，該算法是評(píng)估其準(zhǔn)確性和靈活性的更好方法。
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