优化网络

网络消息转发流程

前言计算机网络这部分内容非常重要,尤其是在调试网络程序时,以及优化网络层代码时。然而很多程序员都对网络不够了解。学习计算机网络的难点是每一层内容都很多,很容易一头钻入细节中,而无法归纳出整体框架。
叫我小黄吧·2023-02-02 17:47

第2章 关于MapReduce

2.3.2JavaMapReduceMapper类Mapper类是一个泛型类型，有四个形参类型，分别指定map函数的输入键、输入值、输出键、输出值的类型publicclassMapperHadoop本身提供一套可优化网络序列化传输的基本类型
刘小树树树树·2023-01-29 00:27

一文搞定子网划分！子网掩码！超详细例题解析！

优化网络性能，这是减少网络流量的结果。简化管理，与庞大的网络相比，在一系列相
Hi丶ImViper·2023-01-21 16:32

GoogLeNet论文解读

为优化网络，此架构是基于赫布原理和多尺度处理的。GoogLeNet为22层结构。一、介绍
秋天的风儿·2023-01-11 20:27

最优传输论文（八）Enhanced Transport Distance for Unsupervised Domain Adaptation

用神经网络g来表示潜在特征对偶变量v，对应参数Wg,优化传输计划πε的过程转化为优化网络g的过程.对网络g进行参数优化后，利用当前参数Wg计算出最优传输距离Wε(µ，ν)。
shawchan9·2023-01-07 22:53

人工神经网络—梯度下降算法

梯度下降算法1.回顾2.思路分析3.优化网络中待求的参数—梯度下降法3.1梯度下降法的直观描述3.2梯度下降法的数学描述3.3多维情况的梯度下降法4.结尾参考资料1.回顾  在上一讲中，我们讲到多层神经网络的结构是由每一层有多个神经元组成的线性结构
@DWC_DIP·2023-01-07 07:07

Transfer learning for deep neural network-based partial differential equations solving论文笔记

的替代模型的迁移学习效果尚未得到充分研究Relatedworks首先介绍了PINN：控制方程以及初始和边界条件作为惩罚项嵌入损失函数中，以指导梯度下降方向；下面介绍了迁移学习本文目标：在本文中，我们的目标不是优化网络设计
小小的石头花花·2023-01-06 11:44

卷积网络（持续更新）

C1,S1,C2,S2,C5,F6优化网络1.大样本训练缓慢（小样本）3.深度网络训练困难4.梯度消失和爆炸（
35岁北京一套房·2023-01-05 12:10

多模型读后感【1】

ApplicationtofunctionapproximationandinversePDEproblems[1]感觉最近看到了好多把HFM和LFM之间的关系解耦的，解耦成线性和非线性，然后分别进行训练，如果参数优化网络
是个摆子·2023-01-03 21:41

神经网络如何「动」起来？| 「动态神经网络」的六大待解难题

这些神经网络使用的流程，基本可以概括为：1)固定网络架构，初始化网络参数；2)训练阶段：在训练集上优化网络参数；3)推理阶段：固定网络架构与参数，输入测试样本进行前向传播，得到预测结果。
智源社区·2022-12-26 10:22

C++ Workflow异步编程框架 - 性能优化网络篇

C++Workflow异步编程框架-性能优化网络篇时隔(鸽)一年半，Workflow架构系列又回来惹～虽然搁笔许久，但我们项目几乎每天都在更新代码！
·2022-12-20 11:41

深度学习常见概念解析

2、梯度梯度下降：让损失函数沿着负梯度方向更新神经网络参数，使得损失函数不断减小，达到优化网络模型的目的。梯度下降方法有全局梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降，常用小批量梯度下降方法。
追猫人·2022-12-17 09:12

som神经网络聚类简单例子_机器学习算法推导&手写实现07——SOM网络

SOM网络是一种无监督学习算法，不同于一般神经网络基于损失函数的优化训练，SOM运用竞争学习策略逐步优化网络。
weixin_39778582·2022-12-16 10:46

论文笔记：CycleMorph: Cycle Consistent UnsupervisedDeformable Image Registration

CycleConsistentUnsupervisedDeformableImageRegistration针对本篇论文个人总结：文章最重要的点在于施加循环一致性，模型有两个网络，移动图像与固定图像互相配准过程中施加约束优化网络提高配准精度
GoForer·2022-12-15 14:04

双塔模型

模型，最后输出一个多维(128)embedding，分别作为该用户和文章的低维语义表征，然后通过相似度函数如余弦相似度来计算两者相关性，通过计算与实际label如是否点击、阅读时长等的损失，进行后向传播优化网络参数
*Major*·2022-12-14 13:32

什么是深度学习中的优化器--笔记

优化器的作用就是优化网络。常用的优化器SGD（随机梯度下降）每次只选择一个样本
Shuxuan1·2022-12-14 09:08

【BP预测】基于猫群算法优化BP神经网络实现数据预测附matlab代码

以及岩爆的极强灾害性.本文通过选择影响岩爆程度的四项物理力学指标,最后运算组合以后变成三项输入因子.应用BP神经网络对16组国内外岩爆实际工程案例进行训练,得到最优隐含层数.然后利用猫群群算法(CSO)优化网络的初始权值和闻值
matlab科研助手·2022-12-11 10:37

Android Tensorflow Lite最佳做法和优化

让我们考虑可以进一步优化网络的方式。使用神经网络模型，挑战之一
寒冰屋·2022-12-05 08:30

基于CHNN求解TSP问题

CHNN的能量函数TSP问题基于CHNN求解TSP问题的思路1.分析问题，将TSP的状态用数学符号描述出来1.1TSP问题描述1.2TSP问题的约束条件1.3TSP问题的目标函数2.构造网络能量函数3.优化网络能量函数
qq_36276758·2022-12-01 21:51

手写一个业务数据比对库

方便开发者在前端提交数据到服务端时候去除不必要的信息，优化网络传输和服务端性能。项目演进任何项目都不是一触而就的，下面是关于diff-helper库的编写思路。希望能对大家有一些帮
·2022-12-01 02:16

记录一下wandb的用法

3，使用超参数调优来优化网络模型。4，数据集
米斯特鱼·2022-11-29 11:05

CCIE第一天——QOS服务质量

1，QOS提升服务质量原理使提高带宽（简单粗暴，有限且固定）2，在资源固定的前提下提升服务质量，优化网络流量方法：1）流量识别二层头部(mac)，三层头部(ip)，四层头部(端口号)【ACL】应用层头部
weixin_42769625·2022-11-29 10:28

QOS

定义在资源有限的情况下，提升网络的服务质量，优化网络流量。步骤：流量识别作用：知道哪个是重要的流量。一般在234层头部进行识别，上网行为管理、网关代理来识别应用层头部、内容。
冰镇阔落·2022-11-29 10:27

深度学习汇总（python长期更新版）

通道叠加 2.数据增广 3.数据集随机划分成训练集、验证集 4.残差网络-ResNeXt 5.基于Unet网络的变化检测 6.语义分割常用精度评定方法-混淆矩阵 7.基于残差ResNeXt与UNet的优化网络
奔跑的小豆芽·2022-11-28 12:40

（二）学习目标检测的第2个月

blog.csdn.net/zhangxb35/article/details/69568456算法，框架，芯片的区别https://www.zhihu.com/question/392366957yolo算法，优化网络数据集划分
vitalgirl·2022-11-25 10:02

with torch.no_grad() 详解

在使用pytorch时，并不是所有的操作都需要进行计算图的生成，只是想要网络结果的话就不需要后向传播，如果你想通过网络输出的结果去进一步优化网络的话就需要后向传播了。
失之毫厘，差之千里·2022-11-24 15:18

TensorFlow之TensorBoard可视化

在将这些神经网络用于实际问题之前，需要先优化网络中的参数。这就是训练神经网络的过程。训练神经网络十分复杂，有时需要几天甚至几周的时间。
曾牛·2022-11-24 14:52

Pytorch之Optim（优化器）

完成反向传播根据示例optimizer=torch.optim.SGD(module.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)然后根据提示,清空梯度>网络前传>计算损失>反向传播>优化网络参数在运行区域引入库和之前的
MrRoose·2022-11-23 18:09

PyTorch 学习笔记（六）：PyTorch的十八个损失函数

我们所说的优化，即优化网络权值使得损失函数值变小。但是，损失函数值变小是否能代表模型的分类/回归精度变高呢？那么多种损失函数，应该如何选择呢？请来了解PyT
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-11-23 08:34

PyTorch踩坑指南（2）损失函数nn.NLLLoss()和nn.CrossEntropyLoss()

前言深度学习模型优化，即优化网络权值使得该模型拟合数据的能力达到最优，而最优的一个标准是损失函数较小（兼顾训练数据和测试数据，以及实际应用场景的最优）。
白水煮蝎子·2022-11-23 00:35

优化网络的原理与方法（2）--反向传播

TensorFlow中的计算过程可以表示为一个计算图，计算图中的每一个运算操作可以视为一个节点。（P87-3.1、3.2）假设有如下问题：一个苹果100块钱，一个橘子150块钱消费税为10%买了2个苹果，3个橘子，一共需要支付多少钱？根据需要构建计算图局部计算上图中，我们对于苹果和橘子的计算是分开的，然后合并。这里的局部也就是在计算过程中只将与自己相关的信息进行计算输出结果；计算图可以集中精力于局
Meruz·2022-11-21 10:48

给深层网络做参数初始化的门道及其原理

1前言神经网络的参数学习是一个非凸优化问题，当使用梯度下降法优化网络参数时，参数初始值的选取十分关键。如果参数的初始值不恰当，轻则影响网络的优化效率和泛化能力，重则导致梯度爆炸或消失。
遥望山海·2022-11-21 09:19

YOLOV5学习笔记（六）——优化网络架构

目录1整体框架分析1.1Focus1.2Conv模块1.3Bottleneck模块1.4C3模块跨尺度连接1.5SPP：空间金字塔池化1.6Concat2更改网络架构2.2小目标2.1轻量化1整体框架分析Backbone作用：特征提取Neck作用：对特征进行一波混合与组合，并且把这些特征传递给预测层Head作用：进行最终的预测输出#anchorsanchors:-[10,13,16,30,33,2
桦树无泪·2022-11-20 09:26

Tensorflow冻结网络模型

What神经网络模型中存在大量的权重参数，这些参数在不断训练的过程中通过反向传播等算法来减小梯度，优化网络的性能。同时这些参数是不断变化的，而冻结神经网络是将这些变量转化为常量。
北木.·2022-11-20 02:36

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

（选做）网络模型优化网络模型，需按照最优参数一层线性层，500个神经元增加一层含有200个神经元的线性层将第二层隐层200个神经
刘先生TT·2022-10-30 07:27

CNN识别4种天气状态（TensorFlow，网络优化）

数据预处理1.2.数据可视化1.3.配置数据集2.构建CNN网络2.1.池化层2.2.卷积层2.3.编译设置2.4.模型训练3.模型评估（acc：92.00%）4.模型优化（acc：93.78%）4.1.优化网络
csp_·2022-08-23 07:45

西安邮电陈莉君教授领衔，业界首个产学研 eBPF技术探索SIG成立！

目前，国内外基于eBPF的开源项目如雨后春笋般出现，如高效内核追踪的工具集和库函数BCC；高级追踪语言Bpftrace；云原生环境下优化网络传输路径、提高微服务网络性能的Cilium；确保内
·2022-08-18 10:48

paddle深度学习基础之损失函数

深度学习基础之损失函数前言文章目录paddle深度学习基础之损失函数前言网络结构损失函数一、损失函数漫谈二、交叉熵损失函数1.Softmax函数2.最大似然估计3.贝叶斯公式4.交叉熵损失函数三、代码中的应用上一节，咱们通过优化网络结构
梁先森-在技术的路上奔跑·2022-08-17 13:47

【Node】网络编程

Nagle算法针对这种情况，要求缓存区的数据达到一定数据量或者一定时间后才将其发出，所以数据包将会被Nagle算法合并，以此来优化网络。这种优化虽然提高了网络带宽的效率，但有的数据可能会被延迟发送。
·2022-08-02 09:25

计算BDP值和wnd值

计算BDP值和wnd值背景BDP值算法sndwnd和rcvwnd算法使用python计算窗口值背景优化网络,需要调节wnd窗口值的最佳值.但是找来找去却没有特别好理解的算法.给出的示例和自己计算的结果完整对不上
识途老码·2022-08-01 09:56

深度学习：GAN案例练习-minst手写数字

目录）理论目标优化网络（定义损失）训练过程技巧代码1（保存生成图片、loss可视化）结果：代码2-BP全连接网络代码说明：判别网络生成网络定义损失函数和优化器定义两个计算loss函数训练流程函数开始训练结果
sky_柘·2022-07-19 07:02

一文读懂GoogLeNet神经网络 | CSDN博文精选

GoogLeNet特点优化网络质量的生物学原理GoogLeNet网络结构的动机GoogLeNet架构细节Inception模块和普通卷积结构的差异辅助分类器GoogLeNet网络架构GoogLeNet训练以及样本预处理
喜欢打酱油的老鸟·2022-06-23 07:32

PD-GAN: Probabilistic Diverse GAN for Image Inpainting

传统imageinpainting方法虽然也可以生成貌似真实的完整图像，但是这些模型有一个根本性的问题：它们默认了输入的缺失图像应该对应某一个完整图像，然后将生成的图像与真实的完整图像通过重建误差来优化网络
涑月听枫·2022-06-18 07:53

数据结构与算法

本系列将分为以下几个大模块：Java基础篇、Java进阶篇、常见设计模式Android基础篇、Android进阶篇、性能优化网络相关、数据结构与算法常用开源库、Kotlin、Jetpack注1：以上文章将陆续更新
hahaoop·2022-06-13 00:55

第三方库

本系列将分为以下几个大模块：Java基础篇、Java进阶篇、常见设计模式Android基础篇、Android进阶篇、性能优化网络相关、数据结构与算法常用开源库、Kotlin、Jetpack注1：以上文章将陆续更新
hahaoop·2022-06-13 00:45

性能优化篇

本系列将分为以下几个大模块：Java基础篇、Java进阶篇、常见设计模式Android基础篇、Android进阶篇、性能优化网络相关、数据结构与算法常用开源库、Kotlin、Jetpack注1：以上文章将陆续更新
hahaoop·2022-06-13 00:22

设计模式篇

本系列将分为以下几个大模块：Java基础篇、Java进阶篇、常见设计模式Android基础篇、Android进阶篇、性能优化网络相关、数据结构与算法常用开源库、Kotlin、Jetpack注1：以上文章将陆续更新
hahaoop·2022-06-13 00:16

Android进阶篇

本系列将分为以下几个大模块：Java基础篇、Java进阶篇、常见设计模式Android基础篇、Android进阶篇、性能优化网络相关、数据结构与算法常用开源库、Kotlin、Jetpack注1：以上文章将陆续更新
hahaoop·2022-06-12 20:40

Android基础篇

本系列将分为以下几个大模块：Java基础篇、Java进阶篇、常见设计模式Android基础篇、Android进阶篇、性能优化网络相关、数据结构与算法常用开源库、Kotlin、Jetpack注1：以上文章将陆续更新
hahaoop·2022-06-12 20:27

[教学]路面裂缝检测_瑕疵检测等图像分割

沿着轮廓描一遍，打上标签这里以unet图像分割网络为例，主干网络是vgg，如果有想通过加注意力机制优化网络的，可以尝试这样添加。
杭漂一族小张·2022-05-18 16:00
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