Advertisement

Att-LSTM及其分层版本：Att-LSTM与层级化Att-LSTM

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本研究介绍了Att-LSTM模型，并提出了其分层版本——层级化Att-LSTM。这些模型结合了注意力机制和长短期记忆网络的优势，用于处理序列数据中的长期依赖问题。通过引入层次结构，增强了模型在复杂任务上的表现能力。 Att-LSTM的示意图 分层式Att-LSTM的示意图 要求： 使用Python 3.5.2版本。 数据集： Hochreiter 和 Schmidhuber 提出了“添加问题”，并随机创建了相关数据集。 手写数字分类（MNIST）的顺序版本，由tensorflow下载提供。 最常用的数据集是用于问题分类的任务。 MSQC 数据集是从特定来源提取而来。 用法： 训练模式： 对于“添加问题”的使用方法，请运行命令：python test_add.py 可选参数说明： - batch_size ：批量大小。 默认值为20。 - step_size ：输入的长度，在论文中称为T。 建议在{100, 200, 400, 600}范围内选择此值。 - input_size ：输入维度，默认值为2。 - output_size ：输出尺寸，预设默认为1。 - unit_size ：隐藏单元数量， 默认设置为100。 - learning_rate ：学习率。 默认设定为0.001。 参数： epoch_n

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Att-LSTM及其分层版本：Att-LSTM与层级化Att-LSTM
    优质
    本研究介绍了Att-LSTM模型，并提出了其分层版本——层级化Att-LSTM。这些模型结合了注意力机制和长短期记忆网络的优势，用于处理序列数据中的长期依赖问题。通过引入层次结构，增强了模型在复杂任务上的表现能力。 Att-LSTM的示意图 分层式Att-LSTM的示意图 要求： 使用Python 3.5.2版本。 数据集： Hochreiter 和 Schmidhuber 提出了“添加问题”，并随机创建了相关数据集。 手写数字分类（MNIST）的顺序版本，由tensorflow下载提供。 最常用的数据集是用于问题分类的任务。 MSQC 数据集是从特定来源提取而来。 用法： 训练模式： 对于“添加问题”的使用方法，请运行命令：python test_add.py 可选参数说明： - batch_size ：批量大小。 默认值为20。 - step_size ：输入的长度，在论文中称为T。 建议在{100, 200, 400, 600}范围内选择此值。 - input_size ：输入维度，默认值为2。 - output_size ：输出尺寸，预设默认为1。 - unit_size ：隐藏单元数量， 默认设置为100。 - learning_rate ：学习率。 默认设定为0.001。 参数： epoch_n
     
  • CNN-LSTM-ATT: 用于文章评分的PyTorch实现方法
    优质
    本研究提出了一种基于CNN-LSTM-ATT结构的文章评分模型，并采用PyTorch框架进行实现。该模型结合了卷积神经网络、长短时记忆网络及注意力机制，有效提升了对文本特征的理解与利用能力，在文章评分任务中表现出色。 CNN-LSTM-ATT论文评分模型是一种用于自动作文评分的基于注意力机制的循环卷积神经网络的PyTorch实现。 我们的版本使用了以下环境： - Python 3.6 - PyTorch 1.8.0 训练时，请运行命令： ``` python train.py --oov_embed --embedding glove --embedding_dict Gloves.6B.50d.txt --embedding_dim 50 --datapath data/fold_ --prompt_id 1 ``` 请注意，您需要下载Gloves.6B.50d.txt文件。
     
  • 双隐藏层LSTM与双向LSTM
    优质
    本文探讨了双隐藏层LSTM和双向LSTM两种模型结构，分析它们在序列数据预测任务中的表现及优势。 采用双隐层LSTM模型（DHLSTM）和双向LSTM（Bi-LSTM）模型两种方法对MNIST数据集进行分类实现。
     
  • Keras中的LSTM层与GRU层
    优质
    本文章讲解了在深度学习框架Keras中如何应用LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）两种重要的递归神经网络层，深入探讨它们的工作原理及应用场景。 6.2.2 理解 LSTM 层和 GRU 层 现在你已经掌握了以下内容。 - 循环神经网络（RNN）的概念及其工作原理。 - 长短期记忆（LSTM）是什么，以及它为什么在处理长序列数据时比普通 RNN 更有效。 - 如何使用 Keras 的 RNN 层来处理序列数据。 接下来我们将探讨一些更高级的 RNN 功能，这将帮助你更好地利用深度学习中的序列模型。
     
  • ATT人脸识别数据
    优质
    ATT人脸识别数据集包含数千张人脸图像，广泛应用于人脸识别算法的研究与开发中，是评估面部识别技术性能的重要资源。 该人脸库由剑桥大学AT&T实验室创建，包含40人的共400张面部图像。部分志愿者的图像涵盖了姿态、表情以及面部饰物的变化。在人脸识别研究初期，这一数据库被广泛使用。然而，由于变化模式较少，大多数系统在此数据集上的识别率均能达到90%以上，因此进一步利用的价值已不大。
     
  • ATT 23.07 安装软件包
    优质
    ATT 23.07 安装软件包 简介：本文将详细介绍如何在特定版本（23.07）的操作系统上安装和配置各类软件，涵盖从基础工具到高级应用的全面指导。 ATT 23.07 软件安装包是专为非标自动化及机器视觉应用设计的软件解决方案。该软件集成了多种功能，旨在提高自动化生产线效率与精度，特别是在定制化需求较高的场景中。 在非标自动化领域，这种软件通常需要与硬件设备如传感器、执行器和控制器紧密结合，以实现定制化的流程控制。它可能是由专业的软件开发团队针对特定行业或客户需求量身打造的，因此具有很高的灵活性和适应性。通过上位机软件，用户可以方便地配置和监控自动化系统的运行状态，并进行参数调整、数据记录及故障诊断。 ATTSetup.msi是该软件的安装程序文件，基于Microsoft Installer（MSI）技术。MSI是一种Windows平台上的标准安装包格式，用于分发和安装软件。用户只需运行这个文件并按照向导提示即可完成软件的安装过程。MSI安装包包含了所有必要的组件、依赖关系以及在安装过程中所需的逻辑，确保了软件的完整性和一致性。 在安装过程中，用户可能需要接受许可协议、选择安装路径及设置启动选项等步骤。安装完成后，通常会在系统中创建相应的快捷方式以便于用户启动和使用软件。此外，MSI技术还支持更新和卸载操作，使得维护和管理软件版本变得更加简便。 该软件涉及的知识点包括： 1. **机器视觉**：利用摄像头捕获图像，并通过图像处理与模式识别技术进行分析，以实现自动检测及决策。 2. **非标自动化**：根据特定应用需求设计的独特自动化解决方案，不遵循通用标准，强调定制化和灵活性。 3. **上位机软件**：在自动化系统中用于监控和控制下位机（如PLC或单片机）的软件，并提供友好的人机交互界面。 4. **软件安装包**：包含所有必要组件及安装逻辑的文件，用于将软件部署到目标系统中。 5. **MSI技术**：微软提供的安装包格式，用于软件分发、安装、升级和卸载操作。 6. **自动化流程控制**：通过软件实现对生产流程的自动化管理，包括设备控制、数据采集及异常处理等环节。 7. **图像分析**：在机器视觉中通过对图像进行处理来提取特征、识别物体或检测异常情况。 ATT 23.07 软件安装包是一个面向非标自动化和机器视觉领域的综合性工具，提供了强大的软件支持，便于用户实现高效且精确的自动化控制。通过使用ATTSetup.msi文件进行安装，用户可以轻松地将这个软件部署到他们的系统中以提升整体自动化的水平。
     
  • ATT&CK知识库（企业版）中文版1
    优质
    ATT&CK知识库（企业版）中文版1为企业提供全面、深入的安全攻击技术分析与防御策略指导，帮助安全团队理解并对抗威胁。 1.1 路过式下载 1.2 面向公众应用的利用 1.3 外部远程服务 1.4 硬件添加 1.5 通过移动存储进行复制 1.6 鱼叉式钓鱼攻击
     
  • TSNE的Matlab代码及Att-VAEGAN论文实现
    优质
    本项目包含用于数据可视化和特征学习的TSNE算法的Matlab实现代码，以及基于Transformer注意力机制的变分自编码器生成对抗网络(Att-VAEGAN)的相关研究论文与源码。 TSNE的MATLAB代码Att-VAEGAN包括以下步骤： 1. 下载Zero-shot Learning的数据集（大小为878.98M）。 2. 数据预处理： - 使用MATLAB获取对应数据集的mat文件。 (1) 运行`getrighttxt.m`脚本，获得allclasses.txt、testclasses.txt文件。对于CUB数据集，这些文件已经自带，无需运行此步骤；其他数据集中需要运行该脚本来生成这些文本段落件。 (2) 使用`ReadTrainTest.m`脚本读取上述的allclasses.txt和testclasses.txt文件。提取类别编号，并获取可见类、未见类以及全部类别的编号信息，将结果保存到trainANDtestClass.mat文件中。 (3) 运行`ExtractClassFeatureAndAttribute.m`脚本来处理训练集与测试集样本及属性的提取工作。此过程需要读取trainANDtestClass.mat、res101.mat和att_splits.mat等三个mat文件，然后将相关数据保存到另一个XXX.mat文件中。 (4) 提取SeenFe相关的步骤未详细列出。 以上是Att-VAEGAN论文代码的数据准备阶段的概述。
     
  • LSTM-LSTM lstm-lstm
    优质
    LSTM-LSTM模型是一种深度学习架构，结合了两个长短期记忆网络层，用于处理序列数据中的长期依赖问题，在自然语言处理等领域表现出色。 在深度学习领域，LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于处理长期依赖问题。传统RNN由于梯度消失问题难以捕捉长时间序列数据中的信息，而LSTM通过引入门控机制解决了这一挑战。 这些门包括遗忘门、输入门和输出门。它们分别控制着细胞状态的更新过程：决定从先前的状态中丢弃哪些信息（遗忘），确定要添加的新信息（输入）以及选择性地传递到下一个时间点的信息量（输出）。这种结构使得LSTM能够更有效地捕捉长期依赖关系，从而在处理序列数据时表现出色。 LSTM的应用范围广泛，包括自然语言处理、语音识别和时间序列分析等领域。例如，在NLP中，它可以用于构建语言模型、机器翻译及情感分析；而在语音识别方面，则有助于理解音频信号中的动态变化；对于金融或气象预测等需要长期趋势分析的任务来说，它也是理想的选择。 根据提供的文件信息，“LSTM”一词的频繁出现表明该内容与长短期记忆网络密切相关。“assets”和“dataset”两个子目录分别可能包含相关资源文件及训练数据集。而名为GGAL.py 的Python脚本很可能实现了某种基于LSTM的技术或具体项目功能，同时“readme.txt”的说明文档则提供了关于项目的安装、运行指南以及参考文献等信息。 总的来说，这个压缩包很可能是某个与LSTM相关的AI或者机器学习项目的一部分，其中包含了数据集处理代码实现及详细的使用教程。
     
  • 基于ATT&CK的APT威胁追踪与狩猎.pdf
    优质
    本论文探讨了如何利用ATT&CK框架进行高级持续性威胁(APT)的追踪和检测，提供了有效的防护策略和技术手段。 ### 基于ATT&CK的APT威胁跟踪与狩猎 #### 一、概览 在当前复杂且动态变化的网络安全环境中，高级持续性威胁（Advanced Persistent Threats, APT）已成为企业和组织面临的重要挑战之一。这些攻击通常由有组织的专业团队发起，并具有高度隐蔽性和针对性的特点，其主要目标是获取敏感信息或实施破坏行为。为了有效应对这类威胁，安全专家广泛采用基于MITRE ATT&CK框架的方法。 #### 二、MITRE ATT&CK框架简介 **MITRE ATT&CK框架**是一个详尽的攻击技术和战术分类体系，它包括以下几个关键部分： 1. **Enterprise ATT&CK**：专注于企业环境中常见的攻击行为模式。 2. **PRE-ATT&CK**：关注于入侵前阶段的行为分析和准备活动。 3. **Mobile ATT&CK**：研究移动设备上出现的威胁。 该框架将攻击过程划分为不同的阶段，包括： - 侦察 - 武器化 - 分发 - 利用 - 安装 - 命令控制（C2） - 行动 - 初始进入 - 代码执行 - 持久性 - 权限提升 - 防御绕过 - 凭证获取 - 内部探测 - 横向移动 - 数据收集 - 数据窃取 - 影响 #### 三、奇安信威胁情报中心及“红雨滴”团队简介 奇安信威胁情报中心是一家专注于网络安全领域的机构，其下属的“红雨滴”团队致力于进行高级威胁分析和相关研究工作。该团队的主要职责包括： 1. **定向攻击事件分析**：深入剖析特定类型的网络攻击案例。 2. **高级威胁发现与响应**：识别并应对复杂的安全威胁。 3. **机读威胁情报生产**：生成机器可解析的威胁信息数据集。 4. **APT组织追踪**：持续跟踪活跃中的APT组织。 #### 四、基于ATT&CK框架的APT威胁跟踪和狩猎实践 1. 数据与处理： - 日志收集 收录各类日志资料，如系统活动记录、应用程序日志及安全事件日志。 - 历史战术技术分析 研究已知APT组织的历史行为模式及其常用攻击手段特点。 - 检测点与特征识别 定义潜在威胁的检测标志和特定属性以提高监控效率。 - 利用开源情报(OSINT) 通过公开资源加强威胁信息收集能力。 2. 攻击策略和技术： - 理解战术技术 借助ATT&CK框架了解攻击者可能采用的各种方法与途径。 - 分析APT组织特点 探索不同APT团体的独特偏好和行为模式。 - 软件分析 评估恶意软件、工具及系统程序的使用情况。 3. 深度分析与威胁狩猎： - 技术解析 对攻击技术进行深入研究，包括使用的具体手段及其策略背景等信息。 - 特征识别 确定特定行为模式中的关键特征以提高检测准确性。 - 作战意图理解 解读攻击者的整体战略动机。 #### 五、案例分析 通过对实际APT事件的研究和剖析，我们可以更直观地了解如何利用基于ATT&CK的方法来追踪并狩猎高级威胁。例如，在某一具体实例中，可以结合Windows日志记录、Sysmon工具以及Autoruns等资源收集的数据来进行攻击行为的模式识别，并通过定制化的终端与网络监控程序捕捉异常活动以进一步辅助分析工作。 #### 六、结论 基于MITRE ATT&CK框架开展APT威胁跟踪和狩猎是一项复杂却至关重要的任务。通过对攻击者战术和技术进行细致研究，不仅能提升对高级持续性威胁的防御能力，还能为未来的安全策略制定提供重要参考信息。对于企业和组织来说，构建一套完善的安全体系至关重要，并且这其中的核心在于不断收集与分析最新的威胁情报数据。