【威胁情报挖掘-论文阅读】学习图表绘制 基于多实例学习的网络行为提取 SeqMask: Behavior Extraction Over Cyber Threat Intelligence
写在最前面 论文涉及7位专家的评估，不方便模仿成文，因此只阅读了前面一部分。 图表很好看，后续写论文时可以回顾学习。 Wenhan Ge, Junfeng Wang的论文 SeqMask: Behavior Extraction Over Cyber Threat Intelligence Via Multi-Instance Learning 基于多实例...
论文阅读笔记 | 分类网络——ConvMixer
paper：Patches Are All You Needcode：https://github.com/tmp-iclr/convmixer（目前文章还处理盲审阶段）摘要：多年来卷积网络一直是视觉任务的主要架构，但最近的实验表明，基于Transformer的模型，尤其是vision Transformer (ViT)，在某些设置下可能会超过它们的性能。然而，为了将 Transformer 应....
论文阅读笔记 | 分类网络——ParNet
paper：NON-DEEP NETWORKScode：https://github.com/imankgoyal/NonDeepNetworks摘要：深度是深度神经网络的标志，但深度越大意味着顺序计算越多延迟也越大。这就引出了一个问题——是否有可能构建高性能的“非深度”神经网络？为了做到这一点，我们使用并行子网，而不是一层接着一层堆叠，且成功实现。作者实现了一个12层的网络结构实现了top-1....
论文阅读笔记 | 目标检测算法——DCN(可变形卷积网络)
paper：Deformable Convolutional Networks摘要：卷积神经网络由于其构建模块中固定的几何结构，本质上受限于模型几何变换。为了提高卷积神经网络的转换建模能力，作者提出了两个模块：可变形卷积（deformable convolution）和可变形RoI池（deformable RoI pooling）。这两个模块均基于用额外的偏移来增加模块中的空间采样位置以及从目标....
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