知识图谱推理的低资源问题   在以往常见的基于表示学习的知识图谱推理模型中，往往都会利用大量的数据对模型进行训练。并且在大多数当前的研究中，都会假设在其实验所使用的知识图谱中，所有的关系都有充足的三元组实例用来训练。但在真实的知识图谱中，有大量的关系仅仅具有非常少的三元组实例，通常对于新加入的关系也没有足够的训练实例，我们称这种关系为长尾关系（long-tail relation），这类...

2014年谷歌公司研究员克里斯蒂安·塞格迪等最早发现深度神经网络容易受到对抗样本的攻击，即对输入图象加入人们难以察觉的微小扰动可以让网络产生错误的判断（如图1所示）。这样的对抗样本数量十分充沛，几乎所有原始样本的周围都能够找到可以“愚弄”和“欺骗”模型的对抗样本。并且大部分对抗样本有很强的“移植性”，即针对某一网络模型所构造的对抗样本可以导致不同结构和参数的网络发生相同的错误，甚至连错分类的类别都...

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