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搜索结果 - 4
Shadow：用于孪生网络高效训练的新型损失函数
提出了一种名为 Shadow Loss 的新型损失函数，通过在损失计算期间压缩嵌入空间的维度，从而在不损失性能的情况下克服了现有方法在内存限制下面临的挑战。该损失函数通过在紧凑投影空间上从输入中学习嵌入的投影之间的距离，这些距离直接对应于类
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7 months ago
Fun2Vec：用于二进制功能级表示的对比学习框架
本研究提出了一种基于对比学习的无监督学习框架 Fun2Vec，能够直接作用于反汇编二进制函数，并且不需要人工标记相似或不相似信息，在二进制代码的相似性检测领域有着极高的准确率和优势。
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2 years ago
解释 Siamese 神经网络中的对称性不变量和守恒量
本文在理论物理学领域引入可解释的孪生神经网络 (SNN) 用于相似性检测。具体而言，我们将 SNN 应用于特殊相对论事件、电磁场的变形以及中心势场中粒子的运动，在这些例子中，SNN 学习识别属于同一事件、同一场配置或相同运动轨迹的数据点。结
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4 years ago
基于神经网络的图嵌入用于跨平台二进制代码相似性检测
提出了一种基于神经网络的方法来计算二进制函数的编码，并通过测量两个函数之间编码的距离来有效地检测二进制代码的相似性，称为 Gemini，将生成时间从 1 周减少到 30 分钟到 10 小时，并在现实世界的案例中展示了 Gemini 比现有技
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7 years ago
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