1 人工神经网络概述人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANNs)作为机器学习领域非常经典和实用的学习算法,在很多应用领域已经得到了广泛应用. 1943年, W.S. McCulloch和W. Pitts开创性的提出了一种服从兴奋和抑制变化的M-P模型.1969年, M. Minsky等人在充分考虑已有的神经网络系统的优劣点之后,在撰写的《Perceptron》中...

现有大模型实现图理解的技术流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!正则化是结构风险最小化策略的实现并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬...

正则化其实是破坏最优化fruchterman-reingold算法Fruchterman-Reingold算法是一种基于力导向布局的图可视化算法，用于将图的节点和边以较优的方式布局在二维平面上。该算法通过模拟节点之间的斥力和边之间的吸引力来达到布局的目的。算法步骤如下：1. 初始化：将节点随机放置在二维平面上。2. 计算节点之间的斥力：所有节点对的斥力都为负。斥力大小根据节点之间的距离来计算，节点...

dropout原理和作用Dropout叫作随机失活，简单来说就是在模型训练阶段的前向传播过程中，让一些神经元的激活值以一定的概率停止工作，如下图所示，这样可以使模型的泛化性更强。L1和L2正则化通过在损失函数上增加参数的惩罚项，通过对参数大小的约束，起到类似降维的作用（若高阶项参数接近0，相当于降阶）。进而简化模型，提高模型泛化力，避免过拟合。dropout是一种常用的防止过拟合的方法，在实践中，...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902131 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111472023.9(22)申请日 2021.12.06(71)申请人 中国科学院自动化研究所    地址 100190 北京市海淀区中关村东路95号(72)发明人 骆正权 王云龙 孙哲南 (74)专利代理...

正则表达式的DFA算法1正则表达式的定义一个正则表达式RE是符号集合Σ{ε,|,·,某,(,)}上的一个字符串，它可以递归定义如下：空字符ε是正则表达式。任意字符α∈Σ是正则表达式。如果RE1和RE2都是正则表达式，则（RE1），（RE1·RE2），（RE1|RE2）和（RE1某）亦是正则表达式。通常（RE1·RE2）可以简写为RE1RE2。符号“·”，“某”，“|”称为操作符，可以通过为每个操作...

拉普拉斯矩阵正则化拉普拉斯矩阵正则化（Laplacian regularization）是一种基于图的正则化方法，常用于图表示学习、半监督学习和协同过滤等任务中。拉普拉斯矩阵正则化能够有效地利用数据之间的局部关系，提高模型的泛化性能。在介绍拉普拉斯矩阵正则化之前，我们先了解一下图表示学习（Graph Representation Learning）的基本概念。图表示学习旨在将图中的节点映射到低维向...

第33卷，第3期20l2年5月中国铁道科学C H l N A R A I L W A Y S C I EN C EV oI．33N A3M ay．2012文章编号：1001—4632【2012)03—0084—08基于改进N A R X神经网络的接触线表面不平顺与弓网接触力关联分析方法张媛1，秦勇2，程晓卿2，庞学苗3，邢宗义3(1．北京交通大学交通运输学院，北京100044；2．北京交通大学轨道...

基于FA-SVNR算法的安全虚拟网络重构研究    安全虚拟网络重构是网络安全领域的一个重要问题。在现代网络环境中，虚拟化技术被广泛应用于云计算、软件定义网络和网络功能虚拟化等领域，安全虚拟网络作为虚拟化环境下的网络安全解决方案，受到了越来越多的关注。    FA-SVNR（Febonacci Arrangement-based Secure Virtual...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 102098677 A(43)申请公布日 2011.06.15(21)申请号 CN200910273158.5(22)申请日 2009.12.11(71)申请人 武汉大学    地址 430072 湖北省武汉市武昌珞珈山(72)发明人 胡瑞敏 陈铙 向斯达 王亦民 (74)专利代理机构 武汉天力...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 103200190 A(43)申请公布日 2013.07.10(21)申请号 CN201310098333.8(22)申请日 2013.03.26(71)申请人 北京理工大学    地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号(72)发明人 栗苹 龚鹏 孔杰军 李廷震 赵凤俊 (74)专利代...

复杂网络中的信息传播模型研究近年来，随着互联网的不断发展，网络已经成为人们获取信息的主要途径之一。在这个信息爆炸的时代，复杂网络中的信息传播模型引起了广泛的研究兴趣。本文将探讨复杂网络中的信息传播模型的研究现状、特点以及未来的发展趋势。一、介绍复杂网络是由大规模节点和连接它们的边组成的一种网络结构。信息传播模型是用来描述在一个复杂网络中，信息如何从一个节点传播到其他节点的模型。在研究复杂网络中的信...

复杂网络理论的发展与应用随着人们对社会、生态、交通、生物等各类复杂系统的深入研究，人们开始逐渐认识到，很多系统都可以看做是由许多相互关联的个体组成的复杂网络。复杂网络是由许多节点和链接组成的图形结构，每个节点代表一个个体，链接代表节点之间的相互作用关系。复杂网络理论是研究复杂网络结构、动力学、统计力学等方面的一门交叉学科，旨在探究节点间的关系给整个系统的性质和行为带来的影响，为人类社会的可持续发展...

复杂网络的理论和应用随着互联网的普及和信息技术的快速发展，人类社会面临的许多问题已经变得越来越复杂。促进信息交流和知识共享是一个重要的任务，而复杂网络的理论和应用被认为是解决这些挑战的一种新方法。一、复杂网络的定义和特点复杂网络是由许多互相连接的节点组成的，这些节点可以代表人、公司、网站等各种实体。网络中的节点可以通过边或链接相互连接，这些链接可以表示各种关系，如友谊、交易、信息传递等等。复杂网络...

基于图神经网络的图数据挖掘与分析图数据挖掘与分析是一门涉及对大规模图数据进行挖掘和分析的研究领域。近年来，随着社交网络、知识图谱、生物信息学等领域的发展，图数据变得越来越复杂和庞大。传统的数据挖掘和分析技术已经不能满足对图数据的需求，因此图神经网络成为了一种强有力的工具。基于图神经网络的图数据挖掘与分析可以帮助人们从海量的图数据中发现隐藏的模式、结构和关系，进而提供更深入的理解和洞察。在图神经网络...

网络关键节点识别与攻防技术研究在当今数字化时代，网络已经成为了人们生活和工作中必不可少的一部分。然而，随着网络的复杂性和重要性日益增加，网络安全也变得越来越重要。网络关键节点识别与攻防技术研究是网络安全领域中一项具有重大意义的研究方向。本文将对网络关键节点识别与攻防技术进行深入探讨。首先，我们需要了解什么是网络关键节点。网络关键节点是指在一个复杂网络中，具有较大影响力和控制力的节点。这些节点的破坏...

动态网络的模型与分析介绍：动态网络是指网络中的节点和边随着时间变化的一种网络结构，与传统的静态网络相比，动态网络更能真实地反映出真实世界中各种复杂的关系。一、动态网络模型1. 时间演化模型动态网络的一个重要特征就是时间的变化，时间演化模型是描述网络节点和边如何随时间变化的数学模型。常用的时间演化模型有：随机模型、增长模型和演化模型等。随机模型：随机模型中的节点和边会随机出现和消失，模拟了网络中节点...

复杂网络的建模和分析复杂网络研究是当今科学领域中的热点之一，它涉及到社会、生物、物理、信息等多个领域。复杂网络模型能够帮助我们更好地理解网络结构和演化规律。本文主要讨论复杂网络的建模和分析方法。一、复杂网络的基本概念复杂网络是由大量节点和连接所组成的网络，它的确切定义是一个非常复杂的问题，因此我们需要对其进行具体的描述和定义。一般来说，复杂网络具有以下特点：1. 大规模性：复杂网络中节点数目非常庞...

网络测量是指通过各种技术手段对网络性能进行测量和分析的过程，是网络管理、网络优化和网络安全的基础。网络重构和网络优化是网络测量的重要内容，其目的是提高网络的性能和效率。本文将对网络测量中的网络重构和优化方法进行解析。一、网络重构方法网络重构是指通过对网络的拓扑结构进行调整和优化来提高网络的性能。网络重构方法主要包括：路由优化、链路优化、节点优化和拓扑优化。1. 路由优化路由优化是通过调整路由表和路...

第二章  复杂网络的基础知识2.1 网络的概念所谓“网络”（networks），实际上就是节点（node）和连边（edge）的集合。如果节点对（i，j）与（j，i）对应为同一条边，那么该网络为无向网络（undirected networks），否则为有向网络（directed networks）。如果给每条边都赋予相应的权值，那么该网络就为加权网络（weighted networks），...

中心化与去中心化网络中的交互和数据传输技术研究随着技术的不断进步，我们的生活变得越来越依赖于互联网和数字化技术。而网络的结构方式又分为中心化网络和去中心化网络。中心化网络指的是网络中存在一个中心节点或机构，所有数据和信息都经过这个中心节点进行传输和管理；而去中心化网络则是指网络中不存在一个中心节点或机构，所有数据和信息由网络中的节点共同管理和传输。在本文中，我们将研究中心化与去中心化网络中的交互和...

复杂网络的基本模型及其应用随着信息技术的飞速发展，我们生活中的各个领域都已经形成了庞大的网络系统。而这些网络系统不仅在数量上迅速增长，同时也在复杂度上逐渐提高。这就为我们研究网络系统带来了新的挑战，同时也为我们提供了丰富的研究机会。复杂网络正是这样的一门热门研究领域，本文将介绍复杂网络的基本模型以及它们的应用。一、 复杂网络的基本模型1. 随机网络模型随机网络是复杂网络研究的基础模型，也是最简单的...

复杂网络科学的原理和应用复杂网络科学是一个涉及多学科的领域，它研究网络的结构、演化、动态性质和功能等方面的问题，涵盖了数学、物理、计算机科学、生物学、社会学等多个领域。复杂网络科学的研究是以网络理论为基础的，其本质是将大量信息和数据转化为网络，从而揭示出数据之间的联系和特征，促进人们对现实世界的认知和理解。网络理论是复杂网络科学的基石。它主要研究网络结构、特征和功能等方面的问题，提出了诸如小世界模...

流形正则化拉普拉斯矩阵显然，要想深入了解流形正则化拉普拉斯矩阵，我们首先需要了解什么是流形。流形是数学中的一个重要概念，在几何学、物理学和计算机科学等领域中都有广泛的应用。简单来说，流形可以被理解为是一个局部具有欧几里德空间性质的空间，而整个空间可能具有非常复杂的全局性质。在实际问题中，我们经常需要处理的数据可能并不是简单的欧几里德空间中的点集，而是具有复杂结构的数据。例如，社交网络中的用户之间的...

多层感知器神经网络中隐藏层节点数的选择与调整多层感知器神经网络是一种常用的人工神经网络模型，广泛应用于各种机器学习任务中。在构建多层感知器神经网络时，隐藏层节点数的选择与调整是一个关键问题，它直接影响着网络的性能和泛化能力。隐藏层节点数的选择需要考虑多个因素。首先，隐藏层节点数不能过少，否则网络的表达能力会受限，无法很好地拟合复杂的数据模式。然而，隐藏层节点数也不能过多，否则容易导致网络过拟合，出...

文章编号：1006-3080(2022)01-0087-12DOI:  10.14135/jki.1006-3080.20201127005基于恒虚警率的深度神经网络Dropout 正则化方法肖家麟，  李    钰，  袁晴龙，  唐志祺（华东理工大学信息科学与工程学院，上海 200237）摘要：为进一步提高深度神经网络算法在嵌入...

dom 元素获取子元素的方法queryselectorall用法    获取DOM元素的子元素有多种方法，可以根据需要选择最合适的方法。常见的方法包括使用childNodes属性、firstChild和lastChild属性、children属性、querySelector和querySelectorAll方法以及getElementsByTagName方法。  &n...

前端获取根节点的方法在前端开发中，获取根节点是一项基础而又常用的操作。根节点通常指的是HTML文档的起始元素，如`<html>`标签。获取根节点的方法有很多种，下面我将介绍几种常见的方法。一、使用DOM方法queryselectorall用法DOM（Document Object Model）是HTML和XML文档的标准接口，提供了许多方法来操作和查询文档。在JavaScript中，我...

phpquery用法PHPQuery是一个用于处理HTML文档的PHP库，它提供了一种简单而直观的方式来操作和查询HTML元素。通过PHPQuery，你可以方便地访问和修改HTML文档中的元素和属性，执行DOM操作，以及使用CSS选择器来选择元素。一、安装PHPQuery库要使用PHPQuery，你首先需要将其安装到你的PHP项目中。你可以通过Composer来安装PHPQuery库。打开终端或命...

DOM基础语法1.识别节点的类型与名称：每个节点都有nodeType（节点类型）与nodeName（节点名）属性<a href="#">hi</a>console.log(document.querySelector('a').nodeName,      document.querySelector('a').nodeType);//A//...