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公开(公告)号：CN111242309A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010006328.X
申请日：2020-01-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供形成机器学习应用系统的方法、装置及电子设备，其中，通过所述机器学习应用系统生成机器学习处理模型，其中一个方法包括：获取用户对于机器学习应用系统的组件配置文件，其中，所述组件配置文件包括期望的组件及参数；获取机器学习应用的依赖树；以及基于所述组件配置文件和所述依赖树形成所述机器学习应用系统。
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公开(公告)号：CN113222073B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110650697.7
申请日：2021-06-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06N20/00
Abstract: 本公开披露了一种训练迁移学习模型和推荐模型的方法和装置。所述方法包括：对源域样本和目标域样本进行聚类，得到聚类结果；根据所述聚类结果确定所述源域样本的权值，所述源域样本的权值用于表征所述源域样本与所述目标域样本的相似度；根据所述源域样本的权值从所述源域样本中确定所述目标域样本的相似样本，以形成包含所述相似样本和所述目标域样本的训练样本；根据所述训练样本训练所述迁移学习模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112200257A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011112696.9
申请日：2020-10-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N20/00 , G06F16/903
Abstract: 本说明书实施例提供一种对抗样本的生成方法，所述对抗样本对应m维样本向量，用于攻击特定模型；该方法包括：确定m维空间的n维子空间所对应的m*n维投影矩阵，再基于该m*n维投影矩阵，对当前对抗样本进行多轮迭代更新，其中任一轮迭代更新包括：先从该n维子空间中随机采样b个高斯向量；接着，利用该m*n维投影矩阵，将所述b个高斯向量映射回该m维空间，得到b个干扰向量；再将所述b个干扰向量分别添加至当前对抗样本对应的样本向量，得到b个查询样本，并查询该所述b个查询样本是否对所述特定模型攻击成功；再基于b个干扰向量和对应的b个查询结果，估计样本梯度向量，并利用该样本梯度向量，更新上述当前对抗样本。
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公开(公告)号：CN112200257B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202011112696.9
申请日：2020-10-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N20/00 , G06F16/903
Abstract: 本说明书实施例提供一种对抗样本的生成方法，所述对抗样本对应m维样本向量，用于攻击特定模型；该方法包括：确定m维空间的n维子空间所对应的m*n维投影矩阵，再基于该m*n维投影矩阵，对当前对抗样本进行多轮迭代更新，其中任一轮迭代更新包括：先从该n维子空间中随机采样b个高斯向量；接着，利用该m*n维投影矩阵，将所述b个高斯向量映射回该m维空间，得到b个干扰向量；再将所述b个干扰向量分别添加至当前对抗样本对应的样本向量，得到b个查询样本，并查询该所述b个查询样本是否对所述特定模型攻击成功；再基于b个干扰向量和对应的b个查询结果，估计样本梯度向量，并利用该样本梯度向量，更新上述当前对抗样本。
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公开(公告)号：CN113222073A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110650697.7
申请日：2021-06-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开披露了一种训练迁移学习模型和推荐模型的方法和装置。所述方法包括：对源域样本和目标域样本进行聚类，得到聚类结果；根据所述聚类结果确定所述源域样本的权值，所述源域样本的权值用于表征所述源域样本与所述目标域样本的相似度；根据所述源域样本的权值从所述源域样本中确定所述目标域样本的相似样本，以形成包含所述相似样本和所述目标域样本的训练样本；根据所述训练样本训练所述迁移学习模型。
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公开(公告)号：CN111737691B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202010725498.3
申请日：2020-07-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种对抗样本的生成方法和装置，方法包括：获取本轮迭代有待强化的当前对抗样本；在目标损失函数减小的方向，对当前对抗样本进行第一次数的预设几何变形，得到变形图像；对变形图像执行第二次数的逐像素更新，得到第一对抗样本；对当前对抗样本执行第三次数的逐像素更新，得到第二对抗样本；确定第一对抗样本和第二对抗样本中对应损失值较小的对抗样本作为更新对抗样本；当满足停止迭代条件时，将更新对抗样本作为最终对抗样本；当不满足停止迭代条件时，基于更新对抗样本进行下一轮迭代。能够使得生成的对抗样本具有更强的攻击性，从而有针对性的防御。
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公开(公告)号：CN111737691A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010725498.3
申请日：2020-07-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种对抗样本的生成方法和装置，方法包括：获取本轮迭代有待强化的当前对抗样本；在目标损失函数减小的方向，对当前对抗样本进行第一次数的预设几何变形，得到变形图像；对变形图像执行第二次数的逐像素更新，得到第一对抗样本；对当前对抗样本执行第三次数的逐像素更新，得到第二对抗样本；确定第一对抗样本和第二对抗样本中对应损失值较小的对抗样本作为更新对抗样本；当满足停止迭代条件时，将更新对抗样本作为最终对抗样本；当不满足停止迭代条件时，基于更新对抗样本进行下一轮迭代。能够使得生成的对抗样本具有更强的攻击性，从而有针对性的防御。
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