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卷积神2.2

Computer Science, 2014.2.2 LeNet-5LeNet 针对的是单通道的灰度图像原始图像为 的单通道灰度图像第一层使的是 个 的卷积核,步长为 1,Padding 为 讨论其对现在的启发是:随着层数的递增,使的卷积核的个数增加,特征图的高度宽度逐渐减小,而深度逐渐增加。过去人们使 Sigmoid 函数 Tanh 函数,现在主要使 ReLU 函数。 讨论AlexNet 比 LeNet-5 要大的多,LeNet-5 大约有 6 万个参数,AlexNet 包含约 6000 万个参数。这使得其能识更多的特征。 VGG-16VGG-16 并没有太多的超参数,其只注于构建卷积层的简单首先 的卷积核,步幅为 1,构建卷积层,Padding=SAME,然后使 的卷积核,步幅为 2,构建最大池化层。 具体结构如下图所示:?讨论VGG-16 指的是这个包含 16 个卷积层全连接层,总共包含 1.38 亿个参数。虽然较大,参数量多,但是结构并不复杂。结构十分规整。

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有线无线

本期就来聊聊有线无线。?好多朋友对的认识,仅仅是能上不能上。对于质量连接方式没有一点了解,只知道怎么这么卡。 特是一些打游戏的朋友,无线打游戏,感觉就是比有线卡,这是为什么呢?? 现在家多数采这几种线,五类线传输速度只有100Mbps,而且传输质量一般,超五类六类理论支持1000Mbps的速度,但六类线有更好的传输性能。 ? 如果你家里明明200M的宽带却跑不了满速,可能就线有关系哦! ?无线 顾名思义,就是不线连接的,通过设备发出射频信号传输。比如手机的4G我们使的WIFI。 ? 加上有遮挡物,质量是没有有线的稳定。 5G传输速度快,但是传输距离短。?打游戏时延迟特重要,有线,都是通过线传输,且基本都穿过塑料管。没什么干扰,所以数据包以较平稳的方式传输。

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    ddos层ddos

    一、DDoS概述 DDoS攻击是由DoS攻击发展而来的,根据攻击原理方式的,可以把DDoS攻击分为两个阶段,即从传统的基于层的DDoS攻击现阶段较为常见的基于应层的DDoS攻击,这两类攻击方式各有特点 当然如果攻击流量非常大(特是千兆线路上,我们曾观察到200~300Mbps左右的ACK Flood),由于需要维护很大的连接状态表同时要检查数量巨大的ACK报文的状态,防火墙也会不堪重负导致全瘫痪 CC攻击HTTP GET攻击的攻击方式差不多,唯一的在于CC攻击是利了代理作为攻击的发起点,这一方面使得追查攻击源变得困难。而HTTP GET攻击则并没有使代理的方式。 五、应层攻击与层攻击的差异 应层DDoS攻击传统的层DDoS攻击之间存在着较大的差,很多层DDoS攻击的特性在应层攻击中已不复存在了,这两类攻击的具体差体现在以下几个方面:1. 层DDoS攻击的型攻击方式是:攻击者使虚假的IP地址来控制攻击节点,然后由被控制的攻击节点向目标主机发送大量的攻击数据包,这些数据包包括有UDPICMP等,同时这种攻击方式将会利TCP协议三次握手机制的缺点

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    PaddlePaddleTensorflow实现CNNGoogLeNet

    ,属于浅层神,如三层的卷积神等,但是在层数比较少的时候,有时候效果往往并没有那么好,在实验过程中发现,当我们尝试增加的层数,或者增加每一层的神元个数的时候,对准确率有一定的提升,简单的说就是增加的深度与宽度 ,任意一个样本会被映射到这N个空间中并激活不激活相应特征维度,如果C1表示某类样本被激活的特征维度集合,C2表示另一类样本的特征维度集合,当数据量不够大时,要想增加特征分度并很好的分两类样本,就要降低 C1C2的重合度(比如可Jaccard距离衡量),即缩小C1C2的大小,意味着相应的特征维度集会变稀疏。 1准确率提高0.6%,但由于GAP与类数目有关系,为了方便大家做模型fine-tuning,最后加了一个全连接层;与前面的ResNet类似,实验观察到,相对浅层的神层对模型效果有较大的贡献,训练阶段通过对 ps:这里的slim不是tensorflow的contrib下的slim,是models下的slim,弄混了,slim可以理解为Tensorflow的一个高阶api,在构建这些复杂的结构时,可以直接调

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    【卷积神结构题】结构之VGG(附代码实现)

    【导读】本文是卷积神结构系列题第三篇文章,前面我们先后介绍了LeNetAlexNet。 VGG 最大的特点就是它在之前的模型上,通过比较彻底地采 3x3 尺寸的卷积核来堆叠神,从而加深整个神的层级。 并且VGG论文给出了一个非常振奋人心的结论:卷积神的深度增加小卷积核的使的最终分类识效果有很大的作。?VGG结构 ? 使更小的卷积核更小的滑动步长。AlexNet相比,VGG的卷积核大小只有两种。卷积核的感受野很小,因此可以把加深,同时使多个小卷积核使得总参数量也减少了。VGG的创新点1. 总的来说,使3x3卷积核堆叠的形式,既增加了层数又减少了参数量。最初应 1x1 卷积核的神是 Network In Network。

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    抓取与爬取的

    可能人会说两种说法意义相同,但其实还是有细微差的,今天我们就来了解一下抓取与爬取之间的。在深入了解之前,这里先做一个简短的总结: 爬取收集页面以创建一个可供浏览的列表或索引。 抓取会下载页面,以便提取特定数据进行分析。在本文中,我们将从以下几个方面详细介绍这两者的抓取是指您获取任何在线公共数据并将找到的信息导入计算机上的任何本地文件中。这里与数据抓取的主要在于,抓取需要连接互联。这些定义也适于爬取。如果其中包含“web”一词,则它涉及互联。 了解爬取抓取的很重要,但在大多数情况下,爬取与抓取是息息相关的。进行爬取时,您可以在线下载可的信息。 A:爬虫(或蜘蛛机器人)是一种自动化脚本,可帮助您浏览收集上的公共数据。许多站使数据爬取来获取最新数据。 结论数据抓取,数据爬取,抓取爬取的定义其实已很明了。

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    卷积神学习路线(八)| 回顾之ZFNetVGGNet

    开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率,我会按照以上出现的时间顺序对他们进行介绍,同时穿插一些其他的CNN。 前言这是卷积神学习路线的第八篇文章,我们来回顾一下中的ZF-NetVGGNet。 这一点我在卷积神学习路线(一)| 卷积神的组件以及卷积层是如何在图像中起作的?详细介绍过。 使更小的卷积核更小的滑动步长。AlexNet相比,VGG的卷积核大小只有两种。卷积核的感受野很小,因此可以把加深,同时使多个小卷积核使得总参数量也减少了。 ZFNetVGGNet,让我们至少明白了一个东西,神在2014年这个时期是在往更深的角度去发展。

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    分类结构

    学习目标目标 知道LeNet-5结构了解的分类结构知道一些常见的卷机结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作知道Inception的作了解卷积神学习过程内容应 无下面我们主要以一些常见的结构去解析 3.3.1 LeNet-5解析首先我们从一个稍微早一些的卷积结构LeNet-5(这里稍微改了下名字),开始的目的是来识数字的。从前往后介绍完整的结构组成,并计算相关输入输出。 3.3.1.1 结构激活层默认不画图当中,这个结构当时使的是sigmoidTanh函数,还没有出现Relu函数将卷积、激活、池化视作一层,即使池化没有参数3.3.1.2 参数形状总结 shapesizeparametersInput ,称为“中的”(NIN),增强接受域内局部贴片的模型判能力。 学习到的是完整一些的,比如关键性的分特征3.3.6 总结掌握LeNet-5 结构计算了解卷积常见结构掌握1x1卷积结构作掌握Inception结构作

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    阻塞式通信非阻塞式通信

    阻塞式通信package NIOAndBIO; import java.io.IOException;import java.net.InetSocketAddress;import java.nio.ByteBuffer

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    BP神

    数据读入 function = getdata( xlsfile )% =getdata(sex.xls)% 在sex.xls中读入身高体重=xlsread(xlsfile,sheet1,B2:B361 getdata(xlsfile);=divide(data,label);% 设置参数rng(default)rng(0)nTrainNum=60;%60个训练样本nSampDim=2;%样本是二维的% 构造

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    卷积之GooleInceptionNet

    这个Module中采了不同卷积大小,multi_scale思想类似。Inception V1中指出,这种结构可以有效增加的深度宽度,提升准确率且不至于过拟合。 人的神元的连接是比较稀疏的,所以研究者认为大型神的合理连接方式也应该是稀疏的。 Inception Net一共有22层深,出了最后一层,中间节点的分类效果也比较好,所以其中还采了辅助分类节点,即把这一部分的分类结果最终的输出加权来输出,同时给增加了反向传播的梯度信号,也提供了额外的正则化 ),BN是一种非常有的正则化方法,可以让大型卷积的训练速度加速,同时收敛后的分类准确率也可提高,BN层于神的某层时,会对每一个MINI-batch数据内部进行标准化,使输出规范化到N(0,1 )的正太分布,减少了内部神元分布的改变,BN的论文指出,传统的深度神在训练的时候,每一层的分布都在变化,会使得训练变得困难,只能使比较小的学习率来解决这个问题,而对每一层使BN之后,就可以有效解决这个问题

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    卷积之AlexNet

    原文:《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 我没有读原文,这个已很老的文章了,分类领域应CNN的文章 AlexNet咋一看像是两个,实际上并不是这样,文章中是两个GPU来训练的,所以华城这样了,实际上就是一系列卷积池化全连接层构成的,具体的结构列表:? 其他的就没有什么说的了,比较简单,这个框架基本可以不修改可以到一些型的图像分类任务之中,并且可以得到比较好的性能。 with tf.Graph.as_default()来定义默认的Graph来方便后面使,首先我们先不使ImageNet来进行训练,只是测试其前馈反馈的耗时,我们使tf.randon_normal 来随机生成一些图像数据,然后使前面的inferenceFC函数来构建整个AlexNet,得到一个输出层两个参数(卷积参数全脸阶层参数),接下来我们利tf.sesion()来创建新的session

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    计算机20问!

    本文目录: 分层结构 三次握手 两次握手可以吗? 四次挥手 第四次挥手为什么要等待2MSL? 为什么是四次挥手? TCP有哪些特点? TCPUDP的? HTTP协议的特点? HTTP1.0HTTP1.1的? HTTP1.1 HTTP2.0的? HTTPS与HTTP的? 什么是数字证书? HTTPS原理 DNS 的解析过程? CookieSession的? 什么是对称加密非对称加密? 分层结构 计算机体系大致分为三种,OSI七层模型、TCPIP四层模型五层模型。一般面试的时候考察比较多的是五层模型。 传输层的协议主要有传输控制协议TCP户数据协议UDP。 层:选择合适的路由交换结点,确保数据及时传送。主要包括IP协议。 HTTP1.0HTTP1.1的? 长连接:HTTP1.0默认使短连接,每次请求都需要建立新的TCP连接,连接不能复

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    卷积神学习路线(六)| 回顾之LeNet

    开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率,我会按照以上出现的时间顺序对他们进行介绍,同时穿插一些其他的CNN。 从这篇文章开始,卷积神学习路线就开始代领大家一起探索从1998年到2019年的20多种,体会每种的前世今身以及包含的深邃思想。本节就带大家来探索一下LeNet。 背景&贡献LeNet是CNN之父Yann LeCun在1998提出来的,LeNet通过巧妙的设计,利卷积、参数共享、下采样等操作提取特征,避免了大量的计算成本,最后再使全连接神进行分类识,这个也是近 结构LeNet-5是LeNet系列最新的卷积神,设计于识机器打印的字符,LeNet-5的结构如下图所示。 卷积神学习路线(三)| 盘点不同类型的池化层、1*1卷积的作卷积核是否一定越大越好?卷积神学习路线(四)| 如何减少卷积层计算量,使宽卷积的好处及转置卷积中的棋盘效应?

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    卷积神学习路线(七)| 回顾之AlexNet

    开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率,我会按照以上出现的时间顺序对他们进行介绍,同时穿插一些其他的CNN。 前言这是卷积神学习路线的第七篇文章,主要回顾一下中的AlexNet。 提出的ReLU表达式为: 在计算梯度时非常快,下面这个图表示了分使ReLUTanH作为激活函数的型四层的在数据集CIFAR-10s实验中,错误率收敛到0.25时的收敛曲线,可以很明显的看到收敛速度的差距 可能更多好处是加速了收敛。后记这是卷积神学习路线的第七篇文章,介绍了中的AlexNet,希望对大家有帮助。 卷积神学习路线(五)| 卷积神参数设置,提高泛化能力?卷积神学习路线(六)| 回顾之LeNet----

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    变种神型代表:深度残差

    随着人们对于神技术的不断研究尝试,每年都会诞生很多新的结构或模型。这些模型大都有着的特点,但是又会有所变化。 通常为了让学到更多的东西,是可以通过加深的层数,让具备更高的VC维这样的手段来实现的。但眼前的事实就是这样,加到56层的时候其识错误率是要比在20层的时候更加糟糕。 这些图片在过多层卷积的采样后在较深的层上会出现一些奇怪的现象,就是明明是不同的图片类,但是却产生了看上去比较近似的对的刺激效果。 上面这几张图都是尝试深度残差在一张图片中去识具体的一个目标,每个目标的属性标注是基于微软的COCO数据集 的数据标识。 我们可以认为它算是具备一定识能力的“半成品”。在自己应的场景中,可以根据需要在将这些“半成品”初始化后继续一些数据集训练,使其更能适配自己所指派的场景。

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    CNN(卷积神)、RNN(循环神)、DNN(深度神)概念分理解

    其实,如果我们顺着神技术发展的脉,就很容易弄清这几种结构发明的初衷,他们之间本质的。 单从结构上来说,全连接的DNN上图的多层感知机是没有任何的。 另外,图像中有固有的局部模式(比如轮廓、边界,人的眼睛、鼻子、嘴等)可以利,显然应该将图像处理中的概念技术相结合。此时我们可以祭出题主所说的卷积神CNN。 w1在ARGB图像上进行卷积操作,可以得到隐含层的第一幅图像;这幅隐含层图像左上角第一个像素是四幅输入图像左上角 3∗3 域内像素的加权求,以此类推。 2.5 RNN(循环神)的出现全连接的DNN还存在着另一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而,样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识、手写体识等应非常重要。

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    !构建你的第一个神数字

    三层的神,其中输入层为28*28=784维的全连接层。 其中第j个输出层神元输出值与当层输入feature的关系为:?该神示意图如图所示:?调summary方法做一个总览:model.summary()结果如下:? 该神一共有898510个参数,即在后向反馈过程中,每一次梯度下降都要求898510次导数。 优过程使梯度算法,计算过程中使反向传播算法求导。交叉熵的作如下图所示:?在此分类神中,使结果的accuracy作为参数值好坏的度量标准。 训练的multi-layer_perceptron神在对数字文本识时具有98.12%的准确率。

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    四大卷积介绍

    偶然间看到一片好的帖子,观摩之后收益颇多,特转载于此,与大家共同学习 原标题:独家 |《TensorFlow实战》作者黄文坚:四大CNN技术原理主要介绍四种的卷积神,它们分是: AlexNet 这4个都在各自的年代率先使了很多先进的卷积神结构,对卷积乃至深度学习有非常大的推动作,也象征了卷积神在2012—2015这四年间的快速发展。 目前在ImageNet数据集上人眼能达到的错误率大概在5.1%,这还是过了大量训练的家能达到的成绩,一般人要分1000种类型的图片是比较困难的。 可以看到普通直连的卷积神ResNet的最大在于,**ResNet有很多旁路的支线将输入直接连到后面的层,使得后面的层可以直接学习残差**,这种结构也被称为shortcut或skip connections 卷积适应的场景应该是,输入信号在空间上时间上存在一定关联性的场景,满足了这个条件,都可以很好的利深度卷积神解决问题。问题3:看过一些TensorFlow写的程序,总觉不是特清晰简洁。

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    Pytorch-卷积介绍(上)

    本节介绍一些的卷积神。在近几年,计算机视觉学习发生了翻天覆地的变化,?y轴是错误率。由图看出在较早期的拘役2⁓4层神结构的shallow错误率高达25.8%28.2%。 而后在alexnet出现后,一下子将错误率降到了16.4%、而后具有19层结构的VGG22层的GoogleNet进一步将错误率降到了7.3%6.7%。 下面我们将依次介绍各个版本的卷积神。首先介绍LeNet-5.? 最开始LeNet-5于手写数字的识,由上图的过程可注意到过了卷积层、隔行采样、卷积层、隔行采样、全连接层、全连接层、高斯连接层。 AlexNet共计8层结构,比当时普遍存在的3至4层神结构更深。当时碍于硬件限制,是在2块3GB内存的GTX 580显卡上运行。5个卷积层更有利于提取特征结构。

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