【科研合作】基于LSTM的DNN应用方向

       本人是在清华大学做访问交流的某信息安全方向在读博士，目前有个科研方向用基于LSTM的DNN方法或能取得较好的成果。该小方向属于机器学习、信息安全乃至量子信息学的交叉领域，18-19年该方向的论文密集出现，研究热点初现。经过初步分析与研究，很多地方可以进一步深入去做，并且基于现实情况可以获得充足的数据资源用于训练和测试。 

       本人可以负责理论分析、方案设计和数据提供，现寻求一位精于具体编程及测试实现的合作伙伴。

       本合作项目的特点如下：

1.该方向刚刚兴起、草创未就，有大量创新工作可做，或能取得较好的文章成果；

2.合作者不需要特别考虑理论背景和数据收集问题，只需要专注于编程实现和结构框架完善；

3.预期在半年内投稿IEEE2-3区的会议、期刊或相关领域还不错的期刊。

       建议合作者的特点：

1.能够熟练进行基于LSTM的DNN方向的数据训练与测试，最好能够可以结合具体任务实现对LSTM结构的量身改造；

2.最好具有相应的实验环境平台和硬件支持；

3.具有较充足的时间和其他资源保证项目推进，能长期合作最好。

       其他事宜均可详谈，有意者请联系邮箱hy_898@126.com。