基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境，直接将样本文件转换为二维图片，进而应用改造后的卷积神经网络 Inception V4 进行训练和检测
话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测 分享主题：全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型，传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势。而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求，也受到多种反沙箱技术的干扰。在充分考察过各种技术方案的优劣后，瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术，可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率，而误报率低于 1/1000。基于深度学....
深度神经网络训练的必知技巧
本文主要介绍8种实现细节的技巧或tricks：数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法。 http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html http://blog.csdn.net/u013709270/artic...
神经网络的训练的大致流程
batch_size = n # 每次读取一小部分数据作为当前的训练数据来执行反向传播算法 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, feature_num), name="x-input") y_= tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, 1), name='y-input') #...
MNIST神经网络的训练
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.设置输入和输出节点的个数,配置神经网络的参数。 # MNIST数据集相关的常数 INPUT_NODE = 784 # 输入层节点数。对于MNIST数据集便是图片的像素。 OUTPUT_NODE = 10 # 输出...
浅谈神经网络训练方法，Deepmind更青睐正向传播
雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者文海宁，银行算法工程师。 深度学习的神经网络训练方法有除了典型的反向传播，也有被Deepmind青睐的正向传播，以及以BAM网络背后的双向传播，本文将对这些训练方法进行简单的探讨，如果你有兴趣，欢迎留言。 1. 典型的BAM网络 深度学习目前非常火爆，追踪溯源，深度学习源于神经网络。BP神经是反向误差训练的典例。因为反向传播需要计算每个参数的梯度，从而能够使用....
学界 | 超少量数据训练神经网络：IEEE论文提出径向变换实现图像增强
近日，一篇题为《Training Neural Networks with Very Little Data-A Draft》IEEE 论文提出了一种使用少量数据训练神经网络的新方法，即通过极坐标空间中的径向变换（radial transform) 实现图像增强。它并未改变数据的信息内容，而是改进了数据的多样性，并最终提升了神经网络的泛化表现。 论文地址：https://arxiv.org/...
神经网络CNN训练心得--调参经验
1.样本要随机化，防止大数据淹没小数据 2.样本要做归一化。关于归一化的好处请参考：为何需要归一化处理3.激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.mini batch很重要，几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learning rate)很重要，比如一开始可以lr设置为0.01，然后运行到loss不怎么降的时候，学习速率除以10，接着训练6.权重初始化，可用.....
用什么服务训练神经网络？
想要达成的目的：从开源网站上下载3T左右的核磁共振数据(extension: nii or hdf5)，用C++工具包训练神经网络。问题：ODPS是否支持网络通道的下载？我不想先从网上下到硬盘再从硬盘上传诶。。。ODPS上的大数据计算支持C++语言吗？我是否应该把工具包直接cp过来。。。是否不需要ECS什么的了？谢谢！
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