Exploring the Design Space of Deep Convolutional Neural Networks at Large Scale

Convolutional neural networks are known to be effective in learning complex image classification tasks. However, how to design the architecture or complexity of the network structure requires a more quantitative analysis of the architecture design. In this paper, we study the effect of model complexity on generalization capability of the convolutional neural networks on large-scale, real-life d...

This work studies the entity-wise topical behavior from massive network logs. Both the temporal and the spatial relationships of the behavior are explored with the learning architectures combing the recurrent neural network (RNN) and the convolutional neural network (CNN). To make the behavioral data appropriate for the spatial learning in CNN, several reduction steps are taken to form the topi...

İnternet kullanımının yaygınlaşması ve ağa bağlı cihaz sayısının artması ile siber saldırılarla karşılaşma olasılığı artmaktadır. Siber saldırıların verdiği zararları, engellemek için saldırı tespit sistemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada engellenmesi için, evrişimli sinir ağı kullanılarak özellik seçimine dayalı uygulaması gerçekleştirilmiştir. Eğitim test işlemlerinde CSE-CIC-IDS2018 veri s...