DAE
如何在UNSW-NB15数据集上使用去噪自编码器进行零日攻击检测
译者 | 李睿审校 | 重楼零日攻击是当前网络安全领域最具破坏性的威胁之一,它们利用此前未发现的漏洞入侵,能够绕过现有的入侵检测系统(IDS)。 传统的基于签名的入侵检测系统(IDS)依赖于已知攻击模式构建防御规则,因此在此类攻击面前往往失效。 为了检测这种零日攻击,人工智能模型需要了解正常的网络行为模式,并自动识别并标记偏离正常模式的异常行为。
10/17/2025 9:00:00 AM
李睿
何恺明谢赛宁团队步步解构扩散模型,最后竟成经典去噪自编码器
去噪扩散模型(DDM)是当前图像生成技术的一大主流方法。近日,Xinlei Chen、Zhuang Liu、谢赛宁与何恺明四人团队对 DDM 进行了解构研究 —— 通过层层剥离其组件,DDM 的生成能力不断下降,但其表征学习能力却能得到一定的维持。这表明 DDM 的某些组件可能对表征学习作用不大。 对于当前计算机视觉等领域的生成模型,去噪是一种核心方法。这类方法常被称为去噪扩散模型(DDM)—— 它们会学习一个去噪自动编码器(DAE),其能通过一个扩散过程移除多个层级的噪声。这些方法实现了出色的图像生成质量,尤其适
1/29/2024 11:16:00 AM
机器之心
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI绘画
大模型
机器人
数据
AI新词
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
技术
智能体
Gemini
马斯克
Anthropic
英伟达
图像
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
苹果
AI for Science
Agent
Claude
腾讯
芯片
Stable Diffusion
蛋白质
具身智能
开发者
xAI
生成式
神经网络
机器学习
人形机器人
3D
AI视频
RAG
大语言模型
Sora
研究
百度
生成
GPU
工具
华为
字节跳动
计算
AGI
大型语言模型
AI设计
搜索
生成式AI
视频生成
DeepMind
特斯拉
场景
AI模型
深度学习
亚马逊
架构
Transformer
MCP
编程
Copilot
视觉