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OpenAI发现打破神经网络黑盒魔咒新思路：梯度噪声量表
我们已经发现，通过测量梯度噪声标度，一个简单的统计量来量化网络梯度的信噪比，我们可以近似预测最大有效batch大小。 同理，噪声尺度可以测量模型所见的数据变化（在训练的给定阶段）。 当噪声规模很小时，快速并行查看大量数据变得多余； 反之，我们仍然可以从大batch数据中学到很多东西。 这种类型的统计数据被...
《计算机网络：自顶向下方法》笔记（6）：无线网络和移动网络
如果不属于同一个子网（此时接入点 ap 是路由器）802.11 还有几个特性：速率适应：当结点离基站近时，信噪比高，使用高速率； 远时信噪比低，发送失败率高...无线网络和移动网络无线网络的分类根据：1. 分组是否跨越多个无线跳，2. 是否有基站这样的基础设施单跳 + 有基础设施：普通的室内 wifi，3g，4g 网络单跳 ...
稀疏&集成的卷积神经网络学习
当存在噪声和杂波干扰时，信噪比可能很低，这是将会给分割造成困难。 目标的分割算法有很多。 每个分割算法都要解决两个问题：分割准则和执行方法...稀疏化的卷积神经网络(sp-cnn)神经科学研究表明 ：神经元之间– 稀疏激活(sparse activity)–稀疏连接(sparse connectivity)一个类别可以用类别基元稀疏...
计算机网络笔记 —— 物理层 1
香农定理： -> 有噪声信道 在噪声信道中，如果物理带宽为bhz，信噪比为sn，那么最大传输速率（数字带宽）：$最大传输速率=blog_2(1+frac{s}{n})(bps)$ ...osi tcp 课程 应用层 应用层 应用层 表示层 会话层 传输层 传输层 传输层 网络层网络层 网络层 数据链路层 链路层 数据链路 介质访问控制子层(数据链路子...
Web性能探索之旅-1.无线网络基础
又叫做信噪比（snr)。本质上，信噪比衡量的是预期信号强度与背景噪声及干扰之间的比值。 背景噪声越大，携带信息的信号就必须越强。 提高信噪比：增大发射...一、无所不在的连接针对不通的使用场景，无线网络技术有很多种。 鉴于无线网络技术如此多样，笼统地概括所有无线网络的性能优化手段是不可能的...
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【RL-TCPnet网络教程】第2章 嵌入式网络协议栈基础知识
超五类线（cat5e）：超5类具有衰减小，串扰少，并且具有更高的衰减与串扰的比值（acr）和信噪比（snr）、更小的时延误差，性能得到很大提高。 超5类线主要用于千兆位以太网（1000mbps）。 六类线（cat6）：该类电缆的传输频率为1mhz～250mhz，六类布线系统在200mhz时综合衰减串扰比（ps-acr）应该有较大的余量...
计算机网络之物理层第一章第二章
若信道带宽 w 或信噪比 sn 没有上限（当然实际信道不可能是这样的），则信道的极限信息传输速率 c 也就没有上限。 实际信道上能够达到的信息传输速率要比...数据第一章处在互联网边缘的部分就是连接在互联网上的所有的主机。 这些主机又称为端系统(end system)。 1 网络边缘端系统之间的通信方式cs方式客户...
学界 | NTIRE2017夺冠论文：用于单一图像超分辨率的增强型深度残差网络
通常情况下，低分辨率图像和原始的高分辨率图像可根据情境而产生变化。 很多研究都假设低分辨率图像是高分辨率图像的降采样结果。 最近，深度神经网络在 sr 问题中的峰值信噪比（psnr）方面带来了很大的性能提升。 然而，这种网络也在结构最优化原则（architecture optimality）中暴露了其局限性。? 论文链接：http...
帝国理工：如何用AI解决80%专科医生担忧的心律装置移植手术难题
训练神经网络需要足够多的类别样例，每一类至少包括25幅图像，包括便携式和部门appa胸片，不包括侧位胸片。 从连续病例患者中提取图像，每个型号最多提取40张图像，以最小化类不平衡。 从每张x光图像中，分割出一个比设备稍大的正方形区域，该区域最大限度地提高了网络的信噪比。 然后将这些裁剪后的图像调整为224×...
ICML 2019 | 神经网络的可解释性，从经验主义到数学建模
于是，相对于目标任务的信噪比会逐层上升，保证了目标任务的分类性能。 我们提出一套算法，测量每一中层特征 f 中所包含的输入句子的信息量，即 h(x|f=f)...针对不同自然语言应用的神经网络，寻找恰当的数学工具去建模其中层特征所建模的信息量，并可视化其中层特征的信息分布，进而解释不同模型的性能差异...
深度 | 剖析DeepMind神经网络记忆研究：模拟动物大脑实现连续学习
如果该网络看到了一个之前见过的二元模式，那么就通过观察其信噪比是否超过了一个阈值来评价其是否已经「记住」了该模式。 使用这种简单测试的原因是其具有一个分析解决方案。 随着模式数量的增加，ewc 和 gd 的表现都接近了它们的完美答案。 但是 ewc 能够记忆比 gd 远远更多的模式，如下图所示：? mnist这些研究者...
CVPR 2018 | 无需额外硬件，全卷积网络让机器学习学会夜视能力
我们虽然可以用缩放或直方图拉伸等后期处理方式来降低前述影响，但这并不能解决光子数低导致的低信噪比（snr）问题。 有一些物理手段可以提高弱光环境的信噪比，比如增大光圈、延长曝光时间和使用闪光灯等，但是每一种方法都有其缺点。 例如，增加曝光时间在不采用三脚架的条件下会导致（成像）模糊。 弱光环境快速...
三星3D版「AI上色」算法：神经网络实时渲染真实视频
感知损失（越低越好）、psnr（峰值信噪比，越高越好）和ssim（自相似性度量，越高越好）的对比结果。 标注有「」的方法已经在 hold-out 场景数据集上进行...使用普通的软件（如 agisoft metashape）生成 3d 点云，将点云和视频输入神经网络，这样就可以渲染目标图片了。 在推断过程中只需要点云和学习到的描述器...
Ian Goodfellow：生成对抗网络 GAN 就是强化学习（超全资料）
ian goodfellow：我在fermat’s library这里做ama，就是为了推广这些工具，我认为它们很重要，也值得更多人重视。 arxiv现在基本成了绕过同行评议的捷径，让深度学习论文的信噪比骤降。 现在仍然有很多优秀的深度学习研究在进行，但同样也存在大量的低质量工作。 如今就连最好的那些工作也是好坏掺半——有很好的想法...
上海交大张拳石：神经网络的可解释性，从经验主义到数学建模
于是，相对于目标任务的信噪比会逐层上升，保证了目标任务的分类性能。 我们提出一套算法，测量每一中层特征f中所包含的输入句子的信息量，即h(x|f=f)...但是，寻找适当的数学工具去建模深度神经网络表达能力和训练能力，将基于经验主义的调参式深度学习，逐渐过渡为基于一些评测指标定量指导的深度学习...
学界 | 极端图像压缩的生成对抗网络，可生成低码率的高质量图像
一般来说，当码率趋向于零时，保留全部图像内容变得愈发困难，并且诸如峰值信噪比（psnr）或多尺度结构相似性（ms-ssim）等常用的失真度量也会失去意义...选自arxiv作者：eirikur agustsson等机器之心编译参与：白妤昕、刘晓坤本文提出了一个基于生成对抗网络的极端学习图像压缩框架，能生成码率更低但视觉效果...
学界 | LeCun提出错误编码网络，可在不确定环境中执行时间预测
注意，最后一帧中鸟的高度改变了，请放大图片获取细节信息。? 图 7：多种模型的不同样本的最高峰值信噪比（top psnr）随样本数量的变化。 论文...选自arxiv机器之心编译参与：乾树、刘晓坤yann lecun 团队近日提出一种新型框架，错误编码网络 error-encoding networks，可在不确定环境中执行时间预测...
雷军强推：小米造最强超分辨率算法，现已开源
来自更低层的无用特征可能会给高网络层重建超分辨率结果造成麻烦。? 论文：fast,accurate and lightweight super-resolution with neural architecture search? 论文链接：https:arxiv.orgabs1901.07261摘要：深度卷积神经网络在超分辨率领域取得了惊人的结果。 大量研究聚焦于使用更深的网络改进峰值信噪比（psnr）...
超级大福利 | 2019年最新软考网络工程师复习笔记_不用看大纲！果断收藏！！！
信噪比为30db 二、 数据交换方式 延迟的计算 1、电路交换总延迟=链路建立时间+线路延迟+发送时长 2、虚电路分组交换总延迟=链路建立时间+(每个分组在交换...清华大学的《计算机通信与网络教程》《计算机网络（第4版）》采用如下方式：曼彻斯特编码从高到低的跳变是 0 从低到高的跳变是 1 。 以上需特别注意，避免...
