LSTM是RNN的升级版，加了门控装置，解决了长时记忆依赖的问题。但由于门控装置复杂，带来了计算量增加，所以引进了简化版的LSTM，即GRU。本文介绍GRU的基本原理，并将其与LSTM和RNN进行对比，分析它们各自的优劣。重点理解LSTM中h(t)和C(t)的本质，以及为什么门机制可以解决梯度问题，并且简化计算。目录一、从传统RNN说起二、改进的RNN：LSTM三、简化版的LSTM：GRU四、LS

本文为清华大学计算机系团队于2017年发表于计算机学报的一篇文章，作者为张蕾，崔勇，刘静，江勇和吴建平。摘要文章首先阐述机器学习技术在网络空间安全应用研究中的应用流程，然后从系统安全，网络安全和应用安全三个层面介绍了机器学习在网络空间安全领域中的解决方案，归纳了这些解决方案的安全特征及常用的机器学习算法，最后总结。一、引言（1）随着互联网，云计算，大数据等技术的迅猛发展，网络环境日益复杂，网络空间

本文是北京大学陆祥林等人，2019年四月发表于ICISDM的一篇文章，收录于ACM网站。文章题目：基于信息获取和深度学习的网络流量异常检测原文网址：基于信息获取和深度学习的网络流量异常检测|2019年第三届信息系统和数据挖掘国际会议纪要 (acm.org)看文章前注意：本文利用了IG信息增益将来自KDDCUP-99数据集的41个特征提取出28个作为神经网络的训练数据。然后使用CNN和LSTM构建神

本文简要介绍seq2seq，即序列到序列的基本知识，是深度学习和NLP中一个重要的知识。从三部分来说，seq2seq基本简介，应用场景和原理解析。一、什么是Seq2Seq所谓Seq2Seq(Sequence to Sequence)，即序列到序列模型，就是一种能够根据给定的序列，通过特定的生成方法生成另一个序列的方法，同时这两个序列可以不等长。这种结构又叫Encoder-Decoder模型，即编码

（1）多用户聊天：一个服务器多个客户端，客户端信息显示在公共的服务端窗口，利用多线程实现；——客户端双线程：一个接受线程一个发送线程（主线程）；——服务器单线程：接收线程；（2）多用户广播界面：将信息显示到所有用户界面和服务器界面，同时服务器也能发言，利用多线程实现；——客户端双线程：一个接受线程一个发送线程（主线程）；——服务器单线程：一个接收线程（主线程）一个发送线程；其中接受线程为每个连接开

原文地址：(41条消息) 深度学习（十一）RNN入门学习_hjimce的专栏-CSDN博客1. 简介RNN（Recurrent Neural Networks）中文名又称之为：循环神经网络，是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向上进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。循环神经网络具有记忆性，参数共享且图灵完备，因此对序列的非线性特征学习具有一定优势。其在计算机视觉里面用的比较少

方法：本文采用两种方法，（1）采用ANN和RNN作为特征选择方法；（2）使用RNN信息增益（IG）、粒比 （GR） 和相关属性 （CA） 作为特征选择方法；数据集为NSL-KDD 数据集。结果表明RNN优于ANN优于其他机器学习分类器。作者为纳西玛等人，发表于2020年10月，收录于ACM网站。原文网址：深入学习入侵检测方法|第一届智能系统与模式识别国际会议纪要 (acm.org)首先应该看的：本

原文来自ACM网址，发表于ICISDM，是2019年4月发表的一篇文章，作者是陆祥林，刘鹏菊等。原文名字：网络入侵检测系统深度学习方法的比较分析（N-IDS）：N-IDS 的深度学习文章链接：​​​​​​​Engineering Village - Record Abstract View全文在线文档链接：​​​​​​​A Comparative Analysis of Deep Learning

本文总结深度学习方法在流量识别方面的应用，也是对前四篇文章的总结。主要包括数据集，特征提取方法，深度学习网络，性能比较等几方面的介绍。一、概述网络入侵检测系统（N-IDS）是根据网络类型及其行为，对网络网络流量数据分类的主要方法有（1）误用检测；（2）异常检测；（3）状态完整协议分析机器学习方法是目前用于IDS的突出方法。传统的ML方法应用于IDS的有很多，如随机森林（RF），支持向量机（SVM）

本文为清华大学计算机系团队于2017年发表于计算机学报的一篇文章，作者为张蕾，崔勇，刘静，江勇和吴建平。摘要文章首先阐述机器学习技术在网络空间安全应用研究中的应用流程，然后从系统安全，网络安全和应用安全三个层面介绍了机器学习在网络空间安全领域中的解决方案，归纳了这些解决方案的安全特征及常用的机器学习算法，最后总结。一、引言（1）随着互联网，云计算，大数据等技术的迅猛发展，网络环境日益复杂，网络空间