锐捷网络学习第39页

图神经网络学习(三)-常见的图神经网络库

1.PytorchGeometricPyTorchGeometricLibrary(简称PyG)是一个基于PyTorch的图神经网络库。它包含了很多GNN相关论文中的方法实现和常用数据集，并且提供了简单易用的接口来生成图。1.1数据集1.1.1使用PyG自带的数据集#%%#数据加载dataset=Planetoid(root="data/Cora",name="Cora")print(datase

Enoch Liu98·2022-12-11 19:27

神经网络学习笔记

目录一、卷积神经网络1、卷积（食物与消化）2、卷积神经网络3.卷积层二、感知机二、图像分割一、卷积神经网络不稳定输入，不稳定输出，求系统存量周围像素点如何产生影响过滤器，一个像素点的试探1、卷积（食物与消化）（1）将进食在此刻的量看作是f，将消化食物在此刻的比例看作是g，卷积结果就是此刻胃内食物的余量。（2）f系统不稳定的输入，g系统稳定的输出，卷积结果就是系统存量。（卷积的物理意义）一边吃一边消

m0_59418293·2022-12-11 19:52

神经网络学习笔记--基于matlab的感知器

详细理论可参考https://blog.csdn.net/fieldoffier/article/details/44264715本文仅提供实例和经验。题目：已知向量P=[-0.5-0.50.3-0.1-4;-0.50.5-0.51.05]；T=[11001];求Q=[0.7-0.5;1.2-0.5]解读：对Q向量进行分类，由已知的P和T训练一个感知器。有监督的学习，单层神经网络。第一步：观察P,

Fdecad·2022-12-11 19:22

感知器与神经网络学习笔记

感知器：一种人工神经单元。感知器要求有多个二进制的输入，但只生成一个二进制的输出。利用权重来衡量各个输入的重要性。将输入的加权和与已经设定好的阈值作比较，根据比较的结果来判别感知器的输出结果。通过改变权重和阈值，可以得到不同的决策模型。一般来说，越复杂的网络越有助于我们在让计算机决策时做出更微妙的决定。上图中有三个感知层，每一层上的每一个感知器单元都是在根据上层感知器单元传递的值和权重来调整自己的

周清冽·2022-12-11 19:50

神经网络是如何学习的？

神经网络的数学表达各位童鞋我们在理解了神经网络的具体工作模式之后，我们就要来针对神经网络给出他的数学表达，也就是说用数学思维对神经网络进行定义，神经网络学习的过程是怎么做到的。首先我们要从。

kevinweijun·2022-12-11 09:47

什么是神经网络模型，常见神经网络模型有哪些?

1、BP神经网络BP(BackPropagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神

21ic电子工程师·2022-12-11 07:46

【神经网络学习】--注意力机制

【神经网络学习】–注意力机制1.从核心思想角度理解：注意力机制，其主要的思想是，一系列的注意力分配系数，即权重参数。

crushqqi·2022-12-11 03:12

锐捷网管软件为你支招！

为了实现精细化的网络管理，降低管理员的维护强度和难度，锐捷网络推出了一款网管软件产品——RG-SNC智能网络指挥官。RG-SNC智能网络指挥官是锐捷网络为精确进行网络管理而设计的网络管理系统。

qq_41821466·2022-12-10 16:35

在线考试系统的设计与实现

对于在校学生，通过网络教育不仅可以随时进行网络学习，也可以根据学习的情况自我检测，有利于学生高效、快捷地掌握所学的知识。

weixin_ancenhw·2022-12-10 16:01

使用极限学习机进行股市预测（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）作为前馈神经网络学习中一种全新的训练框架,在行为识别、情感识别和故障诊断等方面被广泛应用

wlz249·2022-12-09 18:08

异常检测 | 基于Siamese网络学习距离函数来定位视频中的异常

关于论文学习这篇文献中作者通过训练一个Siamese神经网络，将手工制作的表示和距离函数替换为学习的表示和距离函数，建立了简单的最近邻方案．Siamese网络通过训练将视频块对分类为相似或不同，并用来找到与所有训练视频块不同的测试视频块，因此判定是异常的．从目标数据集的训练数据中学习一个样本模型（包含所有唯一的正常视频块）．最后，使用经过训练的Siamese网络中的测试视频块和样本之间的最近邻居评

六个核桃Lu·2022-12-09 17:49

DeepLearning神经网络学习笔记(一)

第一部分机器学习基础1.基本概念1.1定义1.2流程2.三个要素2.1模型2.1.1判别模型和生成模型2.1.2概率模型和非概率模型2.2学习准则2.2.1损失函数2.2.2风险最小化准则2.3优化算法2.3.1梯度下降法2.3.2随机梯度下降法2.3.3小批量梯度下降法1.基本概念首先需要明确的一个概念，深度学习是一个机器学习问题。我们要想学习系统的深度学习，就必定需要一些机械学习的基础。那么它

计算机系伪文青·2022-12-09 14:57

Semi-supervised classification with graph convolutional networks

二、Introduction介绍图上结点分类的半监督问题，通过神经网络学习结点的表式，半监督定义lossfunction，提出了图上神经网络传播规则并

BUPT-WT·2022-12-09 11:54

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-word2evc-基于向量空间中词表示的有效估计

word2evc-基于向量空间中词表示的有效估计目录概念引入摘要大意介绍词的表示方式评价指标词向量训练方式复杂度的降低负采样重采样(SubsamplingofFrequentWord)研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导HuffmanTree（哈夫曼树）哈夫曼树是一种带权路径长度最短的二叉树，亦称最优二叉树数字表示权重，图a是常见的

丰。。·2022-12-09 10:24

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-char_embedding

本文目录概念引入由来摘要大意C2W模型语言模型的训练流程词性标注模型研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evc由来词向量的学习在自然语言处理的应用中非常重要，词向量可以在空间上捕获词之间的语法和语义相似性。但是词向量机制中是假设词和词之间是独立的，这种独立性假设是有问题的，形式的一致性会导致功能的一致性。但这种形态和功能之

丰。。·2022-12-09 10:24

机器学习-卷积神经网络之深度残差网络（三）

用深度残差网络学习多通道图片。简单介绍一下深度残差网络：普通的深度网络随着网络深度的加深，拟合效果可能会越来越好，也可能会变差，换句话说在不停地学习，但是有可能学歪了。

weixin_46737548·2022-12-09 09:44

Faster-RCNN网络

Faster-RCNN网络学习目标熟悉FasterRCNN目标检测的思想知道anchor（锚框）的思想掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的掌握ROIPooling的使用方法知道fasterRCNN的训练方法在

最白の白菜·2022-12-09 07:15

ResNet(Deep Residual Learning for Image Recognition)论文总结

Ccendoc·2022-12-09 04:37

Pytorch初步应用

2.1使用Pytorch构建一个神经网络学习目标掌握用Pytorch构建神经网络的基本流程.掌握用Pytorch构建神经网络的实现过程.关于torch.nn:使用Pytorch来构建神经网络,主要的工具都在

AI耽误的大厨·2022-12-08 19:46

GAN网络学习笔记系列2-Cluster GAN

1、文献创新及贡献：提出一种新的基于聚类机制的CGAN，通过one-hot编码变量和连续潜变量的混合中采样潜变量，再将一个反向网络（将数据投射到潜空间）和一个聚类特定损失值与其进行结合，能实现再潜空间中聚类。GAN再潜变量中虽然保留了观测数据信息，但散点再平滑分散的情况下的散分布导致没有可以观察的集群，因此本文提出了一种算法用以解决上述问题。文章贡献：1、利用离散-连续潜变量的混合，以便再潜空间中

男人啊，终归还是要放下些什么才行·2022-12-08 12:18

【超分辨率】Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution

前言这是一篇CVPR2020年的文章，创新点主要在于不仅让网络学习LR->HR的映射，还学习HR->LR来减小映射空间，解决不适定的问题。

几维wk·2022-12-08 12:57

锐捷RG-WALL60防火墙配置详解

今天我们要配置一款锐捷的低端防火墙，型号为RG-WALL60。先说一下这些日子防火墙的学习心得。防火墙的配置总体来说比路由器和交换机要容易一些。但是需要有一定的基础，尤其是TCP/IP协议方面的知识。

weixin_34195546·2022-12-08 10:12

（超、深）超像素网络SSN

我们开发了一种新的超像素采样可微模型，利用深度网络学习超像素分割。所得到的超像素采样网络(SSN)是端到端可

cocapop·2022-12-08 10:41

SuperGlue Learning Feature Matching with Graph Neural Networks

SuperGlue：使用图神经网络学习特征匹配摘要本文介绍了SuperGlue，一种神经网络，通过联合寻找对应关系并拒绝不可匹配的点来匹配两组局部特征。

北京纯牛奶·2022-12-08 09:27

西瓜书第五章神经网络学习笔记

这一章对人还是比较友好的，主要就是公式比较复杂，个人觉得这一章不如吴老师深度学习课程讲得好，有需要的小伙伴请移步B站学习。文章目录前言一、感知机与多层网络二、BP算法三、其他常见的神经网络RBF网络ART网络SOM网络级联相关网络Elman网络Boltzmann机三、深度学习前言``以下是我个人的一些理解。多多见谅一、感知机与多层网络感知机有两层神经元组成，分为输入层和输出层，输入层接受外界输入信

欢桑·2022-12-08 08:15

计算机网络学习笔记（Ⅲ）：数据链路层

目录1数据链路层概述1.1基本概念1.2主要功能2封装成帧和透明传输2.1封装成帧2.2透明传输1.字符计数法2.字符填充法3.零比特填充法4.违规编码法3差错控制3.1差错3.1检错编码1.奇偶校验码2.CRC循环冗余码3.2纠错编码1.确定校验码位数2.确定校验码和数据位置3.求出校验码的值4.检错并纠错4流量控制4.1流量控制与可靠传输机制1.流量控制2.可靠传输4.2停止-等待协议1.无差

By4te·2022-12-08 08:49

神经网络学习，这33 个「炼丹」技巧需要掌握

AndrejKarpathy是深度学习计算机视觉领域、与领域的研究员。博士期间师从李飞飞。在读博期间，两次在谷歌实习，研究在Youtube视频上的大规模特征学习，2015年在DeepMind实习，研究深度强化学习。毕业后，Karpathy成为OpenAI的研究科学家，后于2017年6月加入特斯拉担任人工智能与视觉总监。今日他发布的这篇博客能为深度学习研究者们提供极为明晰的洞见，在Twitter上也

互联网工匠_草木生·2022-12-08 06:42

神经网络学习——图像篡改

记录这是课堂上做的一个关于图像篡改识别的题目，因为前后花的时间比较多，虽然最后实现的效果也不怎么行，但是这个过程踩了很多坑，这里记录一下。文章目录记录前提题目分析网络搭建依赖包数据读取处理网络搭建训练参数预测函数模型保存完整源码训练以及预测的完整源码：预测的分模块源码前提必要的GPU训练环境基础的神经网络知识这里用的环境：tensorflow2.8python3.9题目分析这个题目就是一个给定的数

SummerLoverQy·2022-12-08 02:47

太全了！计算机视觉2D/3D标注工具汇总，超好用！

标注工具是处理原始数据的第一关，无论是检测任务、分割任务还是3D感知、点云等，都需要制作真值来监督网络学习。

计算机视觉life·2022-12-07 19:41

史上最全 | 计算机视觉2D/3D标注工具汇总！

标注工具是处理原始数据的第一关，无论是检测任务、分割任务还是3D感知、点云等，都需要制作真值来监督网络学习。

自动驾驶之心·2022-12-07 19:10

pytorch 自动微分基础原理

该操作是基于反向传播的神经网络学习的核心。

xuejianxinokok·2022-12-07 19:40

总结神经网络中的正则化方法

因为神经网络在学习过程中出现了过拟合情况，具体表现就是在训练集上表现好，在测试集上预测能力差，就是我们所说的泛化能力差，说的更直白一些，就是举一反三的能力差，网络学到了一些不重要的信息，比如说，对于猫狗识别，由于种种原因，网络学习到猫的一项特征是胡须

发呆的半生少年·2022-12-07 12:48

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-glove-Global Vectors for Word Representation

本文目录概念引入介绍摘要大意模型原理模型的公式推导模型效果对比概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evc该篇论文的背景word2evc提出的方法无法使用全局的统计信息矩阵分解方法在词对推理的任务上表现很差介绍LSA和word2vec，一个是利用了全局特征的矩阵分解方法，一个是利用局部上下文的方法。GloVe模型就是将这两中特征合并

丰。。·2022-12-06 14:12

CVPR2022

(305条消息)神经网络学习小记录67——Pytorch版VisionTransformer（VIT）模型的复现详解_Bubbliiiing的博客-CSDN博客DeepSORT论文阅读笔记-pprp-博客园

思考实践·2022-12-06 12:49

vmare平台上esxi主机，搭建虚拟机ping不通网关

环境描述：虚拟化平台：vmare5.5物理机系统：esxi虚拟机：centos7.5交换机2台：锐捷和华为机柜位置–》上面的交换机是华为的26机柜1台物理机ip10.1.1.1机柜位置–》上面的交换机是锐捷的

大虾别跑·2022-12-06 11:06

神经网络学习笔记2——VGGNet神经网络结构与感受野理解与代码

系列文章目录神经网络学习笔记1——ResNet残差网络、BatchNormalization理解与代码文章目录系列文章目录前言一、结构展示1、VGG16图形化2、VGG表格化二、结构学习1、特点2、VGG16

RanceGru·2022-12-06 11:55

人工智能导论（神经网络）

学习规则：Hebb规则4.神经网络学习有

情未萌·2022-12-06 11:41

深度学习卷积神经网络入门基础篇（神经网络与反向传播）

卷积神经网络学习笔记一神经网络模型1.1M-P神经网络模型M-P神经网络-激活函数1.2感知机1.3前馈神经网络1.4误差反向传播1.4.1神经网络前向传播1.4.2误差反向传播1.4.3梯度下降优化器

懒续缘·2022-12-05 17:57

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-阅读理解-NLP-MRC

本文目录概念引入机器阅读理解的简要介绍论文研究背景相关数据集的时间脉络问答系统的分类研究成果实验结果概念引入有关中文实体命名识别逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evcglove双向LSTM机器阅读理解的简要介绍在2002年的一篇论文中，学者C.Snow将阅读理解定义为“通过互动从书面文本中提取和构建文本语义的过程”。机器阅读理解的目标

丰。。·2022-12-05 16:00

DenseNet的基本思想

之前的文章介绍过残差网络的基本思想：残差网络的思想就是将网络学习的映射从X到Y转为学习从X到Y-X的差，然后把学习到的残差信息加到原来的输出上即可。

公众号学一点会一点·2022-12-05 14:35

视频理解开山之作——双流卷积网络

因此我们有个主意，能不能用两个网络，一个网络学习图片信息，另一个网络学习时序信息。然后将这两个网

gailj·2022-12-05 14:20

【matlab之BP神经网络图】

文章目录1.原理：2.数据：3.效果图：5.方差分析：4.代码1.原理：BP神经网络学习算法可以说是目前最成功的神经网络学习算法。显示任务中使用神经网络时，大多数是使用BP算法进行训练.

不会敲代码的破茧·2022-12-05 14:18

【回归预测-lssvm分类】基于最小二乘支持向量机lssvm实现数据分类代码

一个是非均衡问题,另一个就是高维问题.但是传统的数据方法在进行数据挖掘时,低维平衡数据被重点关注,传统分类方法有线性判别分析,Logistic判别模型,支持向量机算法,K近邻算法,决策树算法,随机森林算法,神经网络学习

matlab科研助手·2022-12-05 07:50

RSE2020/云检测：基于弱监督深度学习的高分辨率遥感图像精确云检测

Accurateclouddetectioninhigh-resolutionremotesensingimagerybyweaklysuperviseddeeplearning基于弱监督深度学习的高分辨率遥感图像精确云检测0.摘要1.概述2.数据集描述2.1.具有块级标签的训练数据集2.2.具有像素级标签的验证和测试数据集3.方法3.1.块级监督下的深度网络学习

HheeFish·2022-12-05 02:05

锐捷cloud考试题

锐捷RSE-CLOUD云开课了，现在报名可以获得培训资料+考试资料抓紧时间联系我了咨询老师QQ：172758609微信18905429998安老师

m0_59739298·2022-12-05 02:03

锐捷RSE-CLOUD云开课了