Language Model estimates the probs that the sequences of words can be a sentence said by a human. Training it, we can get the embeddings of the whole vocabulary. UnConditional Language Model just assigns probs to sequences of words. That's to say, gi…

上篇内容我们介绍了XXE的基础概念和审计函数的相关内容,今天我们将继续分享Blind XXE与OOB-XXE的知识点以及XXE防御方法,希望对大家的学习有所帮助! 上期回顾  ◀漏洞经验分享丨Java审计之XXE(上) Blind XXE Blind XXE与OOB-XXE 一般XXE利用分为两大场景:有回显和无回显.有回显的情况可以直接在页面中看到Payload的执行结果或现象(带内XML外部实体(XXE),即攻击者可以发送带有XXE有效负载的请求并从包含某些数据的Web应用程序获取响应),无…

0. Overview What is language models? A time series prediction problem. It assigns a probility to a sequence of words,and the total prob of all the sequence equal one. Many Natural Language Processing can be structured as (conditional) language modell…

论文分享第四期-2019.04.16 Residual Attention Network for Image Classification,CVPR 2017,RAN 核心:将注意力机制与ResNet结合,用于图像分类.论文设计了一个注意力模块(Attention Module),通过级联该模块(即增加模型深度),网络可以学到细粒度的特征图谱(fined-grained feature maps),因为随着层数的加深,来自不同模块的注意力感知特征可以自适应地改变. 除了注意机制带来的更具判别性…

论文分享第三期-2019.03.29 Fully convolutional networks for semantic segmentation,CVPR 2015,FCN 一.全连接层与全局平均池化 在介绍FCN网络的全卷积连接之前,先介绍一下全连接层(fully connected layers)和全局平均池化(global average pooling) 全连接层可以将前面的多层卷积学到的“分布式特征表示”(或者说是高层的鲁棒特征)映射到样本类别空间,与softmax组合具有“分类器”…

论文分享第二期-2019.03.26 NIPS2015,Spatial Transformer Networks,STN,空间变换网络…

论文分享第一期-2019.03.14: 1. Non-local Neural Networks  2018 CVPR的论文 2. Self-Attention Generative Adversarial Networks  abs/1805.08318 先将手写笔记上传,后续整理成文字 一. 二.…

[论文分享] DHP: Differentiable Meta Pruning via HyperNetworks authors: Yawei Li1, Shuhang Gu, etc. comments: ECCV2020 cite: [2003.13683] DHP: Differentiable Meta Pruning via HyperNetworks (arxiv.org) code: ofsoundof/dhp: This is the official implementati…

https://www.sohu.com/a/233269391_395209 本周我们要分享的论文是<Universal Language Model Fine-tuning for Text Classificatio> 迁移学习在计算机视觉方面取得了很多成功,但是同样的方法应用在NLP领域却行不通.文本分类还是需要从零开始训练模型.本文的作者提出了一种针对NLP的有效的迁移学习方法,通用语言模型微调(ULMFiT)并介绍了用于微调模型的关键技巧. 越底层的特征越通用,越顶层的特征越特殊…

0 简述 Transformer最大的问题:在语言建模时的设置受到固定长度上下文的限制. 本文提出的Transformer-XL,使学习不再仅仅依赖于定长,且不破坏时间的相关性. Transformer-XL包含segment-level 循环机制和positional编码框架.不仅可以捕捉长时依赖,还可以解决上下文断片问题 fragmentation problem.可以学到比RNNs长80%的依赖,比vanilla Transformers长450%.在长短序列上都取得了更好的结果.与van…