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- 基于MobileNet的恶意软件家族分类模型北大核心CSCDCSTPCDAbstract：现有基于卷积神经网络(CNN)的恶意代码分类方法存在计算资源消耗较大的问题.为降低分类过程中的计算量和参数量,构建基于恶意代码可视化和轻量级CNN模型的恶意软件家族分类模型.将恶意软件可视化为灰度图,以灰度图的相似度表示同一家族的恶意软件在代码结构上的相似性,利用灰度图训练带有深度可分离卷积的神经网络模型MobileNet v2,自动提取纹理特征,并采用Softmax分类器对恶意代码进行家族分类.实验结果表明,该模型对恶意代码分类的平…More>>
- 基于长短期记忆神经网络的手写数字识别CSTPCDAbstract：手写笔迹识别是模式识别的一个重要研究领域.因为每个人的书写习惯有所不同,导致手写的字体有一定的差异.传统的Softmax模型在手写数字的识别结果上并没有达到人们的期望.目前,深度神经网络框架是模式识别领域的主流方法.长短期记忆神经网络(long-short term memory network,LSTM)是一种特殊的循环神经网络,它由输入门、遗忘门、输出门以及神经元组成.长短期记忆神经网络对于长序列问题有很好的处理.文中提出采用双向…More>>