【04.13】“青年科技工作者園地”第154次活動：ChatGPT的原理和用于科學的進展、基于多模態(tài)語義特征融合的Web異常檢測方法、一種級聯(lián)相關(guān)性增長深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
“青年科技工作者園地”第154次活動
時間：2023年04月13 (周四) 下午14:30
地點：二樓會議室（東莞同事和同學通過視頻）
會議時間：2023/04/13 14:30-17:00
騰訊會議：245405698
入會密碼：113115
題目：ChatGPT的原理和用于科學的進展
報告人：張正德
報告簡介：ChatGPT的巨大成功證明了基于大語言模型(LLM)和人類反饋強化學習(RLHF)是實現(xiàn)能力涌現(xiàn)的有效途徑，報告將介紹ChatGPT及實現(xiàn)原理、限制和風險，探討大模型的能力涌現(xiàn)、分布外泛化、置信度刻度偏差、個性化定制等內(nèi)容，并思考生成式大模型在高能物理的應(yīng)用，匯報近期在數(shù)據(jù)準備、模型訓練方面的進展。
ChatGPT體驗地址：ai.ihep.ac.cn
題目：基于多模態(tài)語義特征融合的Web異常檢測方法
報告人：王麗
報告簡介：為了檢測基于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方法。 無論采用哪種檢測算法，異常檢測模型的關(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本身的語義特征上，而不是多角度 的。 報告將介紹一種基于多模態(tài)的語義特征融合方法來解決這些問題。
題目：一種級聯(lián)相關(guān)性增長深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
報告人：劉一
報告簡介：級聯(lián)相關(guān)性是一種重要的算法，用于通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決實際問題，是一種新的架構(gòu)和監(jiān)督學習算法。根據(jù)級聯(lián)相關(guān)算法中的一些特征，動態(tài)改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。這個過程優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，旨在加快學習過程，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的算法來優(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)集上進行了測試。結(jié)果表明，該算法是評估其準確性和靈活性的更好方法。
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