QOS&网络优化

正则化提高神经网络的泛化能力

目录使用正则化提高神经网络的泛化能力方法：早停法暂退法权重衰减L1和L2正则化数据增强正则化不单指某一个方法，而是所有损害网络优化的方法都是正则化。损害网络优化是为了防止过拟合。
白羊by·2023-02-17 00:42

OpenYurt v1.2 新版本深度解读（一）: 聚焦边云网络优化

云原生边缘计算智能开源平台CNCFOpenYurt于近期发布了v1.2版本。OpenYurt是业界首个对云原生体系无侵入智能边缘计算平台，具备全方位的“云、边、端一体化”能力，能够快速实现海量边缘计算业务和异构算力的高效交付、运维及管理。在v1.2版本中，OpenYurt遵循社区提出的“节点池治理”理念，新增组件Pool-Coordinaotr，提出了一套针对云边场景的资源、网络、应用、监控等角度
阿里云云栖号·2023-02-06 10:35

matlab的2DCNN、1DCNN、BP、SVM故障诊断与结果可视化

1DCNN指的是采用一维卷积，2DCNN采用二维卷积，相关理论请参考论文《一种用于轴承故障诊断的二维卷积神经网络优化方法》。
机器猫001·2023-02-06 05:44

网络优化

网络深度优化的点-NSCache缓存、Last-Modified、ETag-失败重发、缓存请求有网发送-DNS解析-数据压缩：protobuf，WebP-弱网：2G、3G、4G、wifi下设置不同的超时时间-TCP对头阻塞：GOOGLE提出QUIC协议，相当于在UDP协议之上再定义一套可靠传输协议
代码之路·2023-02-04 11:18

深度学习模型中的过拟合良方【Dropout】

Dropout是深度神经网络优化训练过程的一个算法。
superY25·2023-02-04 08:13

移动端网络优化：移动端弱网优化篇

弱网优化需要解决的核心问题有两点：1）移动网络环境如此复杂，我们如何确定当下就是弱网环境；2）确定为弱网环境下，我们如何提升弱网下的成功率，降低弱网下的时延，进而提升用户的网络体验。判断弱网的指标首先我们来探讨下都有哪些指标会影响到网络的质量，包括httprtt，tcprtt，throughput，signalstrength，bandwidth-delayproduct。1）httprtt：ht
wecloud1314·2023-02-04 06:02

以optim.SGD为例介绍pytorch优化器

参考以optim.SGD为例介绍pytorch优化器-云+社区-腾讯云在神经网络优化器中，主要为了优化我们的神经网络，使神经网络在我们的训练过程中快起来，节省时间。
Wanderer001·2023-02-03 17:18

HBU_神经网络与深度学习 作业12 网络优化与正则化

目录写在前面的一些内容习题7-1习题7-2习题7-9EX写在前面的一些内容本次习题来源于神经网络与深度学习pdf电子书的第204页（对应纸质版第189页）的习题7-1、7-2和7-9，具体内容详见NNDL作业12。水平有限，难免有误，如有错漏之处敬请指正。习题7-1在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比。在小批量梯度下降中，有gt(θ)=1K∑(x,y)∈St∂L(y,f(x;θ
ZodiAc7·2023-02-03 07:32

HBU_神经网络与深度学习 实验14 网络优化与正则化：不同优化算法的比较分析

算法3.梯度估计修正(1)动量法(2)Adam算法4.不同优化器的3D可视化对比(1)构建一个三维空间中的被优化函数不同优化算法的比较分析除了批大小对模型收敛速度的影响外，学习率和梯度估计也是影响神经网络优化的重要因素
ZodiAc7·2023-02-03 07:31

学习笔记（1):5天搞定深度学习入门系列-网络优化-线性神经网络，delta学习规则，梯度下降法...

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/5444/99914?utm_source=blogtoedu输入是否相同？那岂不是重复了
Hyperspectralnetwork·2023-02-01 19:33

大数据驱动5G网络与服务优化

介绍了移动大数据的来源，分析了大数据分析在5G网络优化中的应用方向。
数据工程师金牛·2023-02-01 16:27

OpenYurt v1.2 新版本深度解读（一）: 聚焦边云网络优化

云原生边缘计算智能开源平台CNCFOpenYurt于近期发布了v1.2版本。OpenYurt是业界首个对云原生体系无侵入智能边缘计算平台，具备全方位的“云、边、端一体化”能力，能够快速实现海量边缘计算业务和异构算力的高效交付、运维及管理。在v1.2版本中，OpenYurt遵循社区提出的“节点池治理”理念，新增组件Pool-Coordinaotr，提出了一套针对云边场景的资源、网络、应用、监控等角度
·2023-02-01 11:07

OpenYurt v1.2 新版本深度解读（一）: 聚焦边云网络优化

本文作者：李志信，OpenYurtMember，ApachedubboPMC，专注于云原生边缘计算的系统架构和解决方案张逸飞，OpenYurtMember，浙江大学SEL实验室云原生边缘计算智能开源平台CNCFOpenYurt于近期发布了v1.2版本。OpenYurt是业界首个对云原生体系无侵入智能边缘计算平台，具备全方位的“云、边、端一体化”能力，能够快速实现海量边缘计算业务和异构算力的高效交付
·2023-01-31 12:17

【6-循环神经网络】北京大学TensorFlow2.0

课程地址：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法
如何原谅奋力过但无声·2023-01-31 07:06

android性能评测与优化

涉及知识的深度和广度就比较大了，而且性能优化依赖很多的平台相关的工具和分析技巧，导致通用性和实效性又不太高，所以以下书籍的内容也比较浅尝辄止移动App性能评测与优化总体不错，但是给出的实例场景对于日常的开发工作来说比较不常见到网络优化这章写的感觉最好
Simplelove_f033·2023-01-29 08:42

《神经网络与机器学习》笔记（五）

第七章网络优化与正则化虽然神经网络具有非常强的表达能力，但是当应用神经网络模型到机器学习时依然存在一些难点问题。
糖醋排骨盐酥鸡·2023-01-29 07:30

bp神经网络matlab代码_干货 | 智能算法之基于遗传算法的BP神经网络优化算法

算法简介BP神经网络是一类多层的前馈神经网络。BP神经网络中的BP为BackPropagation的简写，意为误差的反向传播。最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于1986年提出来的。Rumelhart并在Nature上发表了一篇非常著名的文章《Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors》。由于BP算法结构简单、可调整参数多、
weixin_39823017·2023-01-28 13:54

【5-卷积神经网络】北京大学TensorFlow2.0

课程地址：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法
如何原谅奋力过但无声·2023-01-28 13:43

python torch.optim.SGD

学习参数torch入门笔记14:Torch中optim的sgd(Stochasticgradientdescent)方法的实现细节pytorch中使用torch.optim优化神经网络以及优化器的选择神经网络优化器
TravelingLight77·2023-01-28 09:17

Android 网络优化

网络优化维度流量消耗，弱网质量，网络稳定性以及应用性能等方面。网络流量质量提升的同时会减少手机电量的消耗，减少公司的成本。
佼佼者Mr·2023-01-27 19:12

永磁同步电机PMSM负载状态估计（龙伯格观测器，各种卡尔曼滤波器）矢量控制，坐标变换

另外含有各种不同电机仿真包含说明文档（异步电机矢量控制PWM，SVPWM）光伏并网最大功率跟踪MPPT遗传算法GA、粒子群PSO、ShenJ网络优化PID参数；模糊PID；矢量控制人工ShenJ网络ANN
「已注销」·2023-01-27 08:48

【4-网络八股扩展】北京大学TensorFlow2.0

课程地址：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法
如何原谅奋力过但无声·2023-01-24 11:21

【3-神经网络八股】北京大学TensorFlow2.0

课程地址：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法
如何原谅奋力过但无声·2023-01-24 11:43

北京大学Tensorflow2.0学习笔记 -- 神经网络优化篇

Tensorflow2.0学习笔记–神经网络优化篇本讲目标：学会神经网络优化过程，使用正则化减少过拟合，使用优化器更新网络参数预备知识条件选择函数tf.where(条件语句,真返回A,假返回B)a=tf.constant
WBZhang2022·2023-01-20 16:41

人工智能实践入门Tensorflow2.0笔记-Day2 神经网络优化过程

Tensorflow学习笔记1（北大公开课）目录神经网络优化过程一、整体知识概览二、代码实现1、预备知识2、衰减学习率3、损失函数4、正则化5、优化器神经网络优化过程继续学Tensorflow2.0，主要把这一章的课程内容做了简单整理
下雨天的小鱼·2023-01-20 16:10

【2-神经网络优化】北京大学TensorFlow2.0

课程地址：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法
如何原谅奋力过但无声·2023-01-20 16:07

深度学习实战 第5章深度学习优化笔记

第5章深度学习优化5.1神经网络优化困难1.深度学习所面临的优化挑战，包括了局部最优、鞍点、梯度悬崖及梯度消失问题。
醉一心·2023-01-20 01:07

Pytorch坑——模型可复现性实现，随机种子设置

最近被pytorch的模型复现搞了一波心态，每次训练结果不一样，一开始还以为自己的网络优化有效，谁知每次训练结果是不固定的，调了很久终于让模型固定了下来，在此记录下这个坑。
Hilbob·2023-01-18 12:30

PyTorch学习笔记（12）--神经网络优化器

PyTorch学习笔记（12）–神经网络优化器    本博文是PyTorch的学习笔记，第12次内容记录，主要是在上一篇文章中提到的损失函数的基础上，研究神经网络优化器的使用方法。
我这一次·2023-01-17 22:39

Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法，神经网络优化算法

1.训练误差和泛化误差对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？因为存在着训练误差和泛化误差：训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差：模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。训练误差的期望小于或等于泛化误差
午夜点点点·2023-01-16 10:00

Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法，神经网络优化算法看这一篇就够了

作者|mantch来源|知乎1.训练误差和泛化误差对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？因为存在着训练误差和泛化误差：训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差：模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。训练
AI科技大本营·2023-01-16 10:27

CSPNet网络

DenseNet2.3局部稠密块2.4局部传输层一、提出原因CSPNet是从网络结构体系角度提出的跨阶段局部网络，主要有以下几个目的：（1）增强CNN的学习能力，并且在轻量化的同时保持准确性神经网络推理过程中计算量过高是网络优化中的梯度信息重复所导致的
百度森森·2023-01-16 09:38

CSPNet 论文学习

作者认为，网络优化过程中存在大量重复的梯度信息。CSPNet尊重梯度的多样性，将网络中各阶段的特征图整合起来。
calvinpaean·2023-01-16 09:36

论文笔记之CSPNet

本文将问题归结为网络优化中的重复梯度信息。所提出的网络
To_1_oT·2023-01-16 09:36

深度学习之CSPNet分析

、对比实验：3、综述设计思想一、提出原因CSPNet是从网络结构体系角度提出的跨阶段局部网络，主要有以下几个目的：（1）增强CNN的学习能力，并且在轻量化的同时保持准确性神经网络推理过程中计算量过高是网络优化中的梯度信息重复所导致的
tt丫·2023-01-16 09:04

【1-神经网络计算】北京大学TensorFlow2.0

课程地址：【北京大学】Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法
如何原谅奋力过但无声·2023-01-16 06:32

基于TensorFlow2搭建神经网络实现鸢尾花iris.txt分类

分三步：本地读取鸢尾花数据集搭建神经网络优化本地读取鸢尾花数据集读取本地数据集的两种方法读取本地数据集有两种方法：（1）利用pandas中的函数读取，并处理成神经网络需要的数据结构pd.read_csv
如何原谅奋力过但无声·2023-01-16 06:27

模糊神经网络应用实例,模糊算法和神经网络

学习算法是模糊神经网络优化权系数的关键。对于逻辑模糊神经网络，可采用基于误差的学习算法，也即是监视学习
普通网友·2023-01-13 10:21

torch.optim.SGD

学习参数文章3：Torch中optim的sgd(Stochasticgradientdescent)方法的实现细节一、方法介绍文章转载自：pytorch中文网（该文章形象生动的描述了几个参数的作用）神经网络优化器
雁瑜彭·2023-01-13 00:59

Keras学习笔记13——keras.regularizers

网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。惩罚是以层为对象进行的。具体的API因层而异，但Dense，Conv1D，Conv2D和Conv3D这些层具有统一的API。
winter_python·2023-01-09 10:01

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

文章目录前言一、7.3不同优化算法的比较分析7.3.1优化算法的实验设定7.3.1.12D可视化实验7.3.1.2简单拟合实验7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.1动量法7.3.3.2Adam算法7.3.4不同优化器的3D可视化对比二、【选做题】三、深拷贝与浅拷贝(研究了好半天)总结前言这次我还是写的很细，强烈建议先
别被打脸·2023-01-03 12:16

神经网络的损失函数讲解

训练过程：人工智能的本质：最优化（神经网络优化算法python手写实现）
总裁余(余登武)·2023-01-03 01:30

神经网络优化 -- 学习率

**学习率learning_rate:表示了每次参数更新的幅度大小。**学习率过大，会导致待优化的参数在最小值附近波动，不收敛；学习率过小，会导致待优化的参数收敛缓慢。在训练过程中，参数的更新向着损失函数梯度下降的方向。参数的更新公式为：假设损失函数为梯度是损失函数loss的导数为2w+2。如参数初值为5，学习率为0.2，则参数和损失函数更新如下：1次参数w：55-0.2*(2*5+2)=2.62
yijiancmy·2023-01-02 08:01

神经网络优化之学习率

基本概念在训练神经网络时，需要设置学习率（learningrate）控制参数更新的速度。学习率决定了参数每次更新的幅度，如果幅度过大，那么可能导致参数在极优值的两侧来回移动。相反，当学习率过小时，虽然能保证收敛性，但是这会大大降低优化速度。通过指数衰减的方法设置梯度下降算法中的学习率，既可以让模型在训练的前期快速接近较优解，又可以保证模型在训练后期不会有太大的波动。Tensorflow提供了tf.
阿兵-AI医疗·2023-01-02 07:53

计算机毕设题目设计与实现(论文+源码)_kaic

题目高校图书馆座位预约选座微信小程序设计与实现基于防火墙的访问控制系统的设计与实现基于区块链的农产品追溯系统设计与实现学生公寓楼改造布线系统规划与设计智能家居网络设计与实现“互联网+”农村精准扶贫共享平台的设计与实现“智慧健康·少儿成长平台”网站设计与实现Android应用程序代码保护与反保护Android终端安全审计软件模块开发B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现
李开兴·2023-01-01 07:29

曹健老师 TensorFlow2.1 —— 第二章 神经网络优化

第一章本章目的：学会神经网络优化过程，使用正则化减少过拟合，使用优化器更新网络参数。
JuicyPeachHoo·2022-12-31 07:12

从梯度下降到 Adam——一文看懂各种神经网络优化算法

二.详解各种神经网络优化算法梯度下降梯度下降的变体1.随机梯度下降(SDG)2.小批量梯度下降进一步优化梯度下降1.动量2.Nesterov梯度加速法3.Adagrad方法4.AdaDelta方法Adam
云深处见晓·2022-12-30 19:26

【5G网络优化工程师课程1——5G频段及栅格】

5G的频段及栅格介绍一、5G频谱资源3GPP协议定义了sub3G、C-band、毫米波的频谱由于射频器件不支持的原因，国内目前没有用毫米波，但国外毫米波早已应用移动：n28n41n79sub3Gsub6GC-band:3G-6G二、5G栅格目前配置频点：小区中心频点、SSB频点小区中心频点需要符合：全局栅格和信道栅格首先应该满足全局栅格公式，如果不能整除，选择信道栅格中靠近的频点号2.1频点栅格—
小羊爱青草·2022-12-30 13:54

【5G网络优化工程师课程2——5G空中接口协议栈介绍】

5G空中接口协议栈介绍空口协议栈概述层3：空口服务的使用者层2：服务于层3数据，对不同的层3数据进行区分，并提供不同的服务控制面：PDCP、RLC、MAC用户面：SDAP、PDCP、RLC、MAC层1：物理层PHY，为高层数据提供无线资源及物理层的处理5G网络的目的是建立一个端到端的连接，从终端到外部数据网，打电话的话就是IMS网络，上互联网的话移动就是CMnet网络。SM层的作用是PDU会话管理
小羊爱青草·2022-12-30 13:54

MATLAB群智能算法开源第二十八期-动态元启发式神经网络优化算法

1写在前面该系列为基础群智能优化算法，欢迎私信一起交流问题，更多的改进算法可查看往期的推文。有问题或者需要其他建议的话，非常欢迎后台私信交流，共同进步，如若出现违反学术道德的情况与本博客以及作者无关，所有资料仅做参考。推文仅做参考作用，具体原理以及数学模型自行学习改进或后台咨询！！！群体智能优化算法定义：主要模拟了昆虫、兽群、鸟群和鱼群的群体行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成
了不起的群智能-小C·2022-12-30 10:39
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