技术
基于深度学习的虚拟网络功能链编排技术
CATALOGUE目录•引言•虚拟网络功能链编排技术概述•基于深度学习的虚拟网络功能链编排技术•实验与分析•研究成果与展望•参考文献研究背景与意义背景随着网络技术的快速发展,网络功能不断增多,传统网络架构逐渐暴露出灵活性不足、资源利用率低等问题,难以满足现代网络发展需求。因此,研究一种新型的网络功能链编排技术,提高网络资源利用率和灵活性,对于解决现有网络问题具有重要意义。正则化网络意义基于深度学习...
面向云计算环境的多尺度网络分析技术研究
面向云计算环境的多尺度网络分析技术研究随着云计算技术的发展,大规模网络环境的分析越来越重要。这些网络环境具有多个层次的结构和规模巨大的数据,需要一个多尺度网络分析框架来深入理解网络的结构与功能。一、 云计算环境下的网络分析技术随着云计算技术的兴起,组织内部的网络环境涉及到繁重的数据处理和分析问题。面对庞杂的数据和海量的流量,传统的网络分析工具已经不足以满足需求。所以,我们需要一些新的网络分析技术来...
新时期SPN承载网关键技术分析及应用
Telecom Power Technology通信网络技术承载网关键技术分析及应用马晓亮(中通服咨询设计研究院有限公司,江苏随着各种智能设备的普及和物联网应用的快速发展,数据流量急剧增加,对通信网络带宽和时延等性能指标提出了更高要求。同时,电力行业智能化、自动化的推进,使得电力通信网需要适应更加复杂化和多样化的业务需求。而切片分组网(Slicing Packet Network,SPN)承载网作...
SPN网络建设及相关技术的分析
SPN网络建设及相关技术的分析 作者:王振宇来源:《中国新通信·理论版》2020年第04期 摘 要:中国移动采用SPN(切片分组网)技术搭建一张全新的传输网络,用于承载5G的各类业务需求。SPN作为下一代PTN(分组传送网)技术,一方面充分利用中国移动在PTN方面的技术积累,另一方面融合了分组和TDM(时分复用)的技术优势,是更适合中国移动5G...
网络虚拟化的概念和特征
网络虚拟化的概念和特征网络虚拟化是一种技术,通过将网络资源进行抽象化、集中化和共享化管理,实现网络的灵活性、可编程性和高效性。它将物理网络资源(如带宽、交换机、路由器等)切分成多个虚拟网络资源,使得多个虚拟网络可以共享同一个物理网络,从而实现网络资源的最优利用和共享。网络虚拟化主要有以下特征:1. 资源抽象化:网络虚拟化通过逻辑上将物理网络资源进行抽象化,将整个物理网络抽象成多个逻辑上独立的、具有...
网络关键节点识别与攻防技术研究
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...
人工智能的神经网络训练技术
人工智能的神经网络训练技术 是近年来备受关注的研究领域,随着大数据和计算能力的迅速发展,神经网络在各个领域都展现出了巨大的应用潜力。神经网络训练是指通过数据和算法对神经网络中的参数进行调整,使其能够更好地完成特定的任务。在神经网络训练中,最常用的方法是通过反向传播算法来更新神经网络的权重和偏置,使其与期望输出尽可能接近。 神经网络训练技术的关键在...
网络架构的演进与趋势
网络架构的演进与趋势正则化网络随着信息技术的不断发展,网络架构在不断演进和创新,为人们的生活和工作带来了巨大的变化和便利。本文将探讨网络架构的演进历程以及当前的趋势。一、传统的网络架构传统的网络架构基于分层模型,将网络划分为物理层、数据链路层、网络层和应用层等。这种架构简单易懂,但缺乏灵活性和可扩展性。由于互联网的普及和应用需求的多样化,传统网络架构已经无法满足现代社会对高带宽、低时延、高可靠性和...
中心化与去中心化网络中的交互和数据传输技术研究
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...
深度神经网络中的过拟合与正则化技术研究
深度神经网络中的过拟合与正则化技术研究深度神经网络(DNN)在许多领域中都取得了巨大的成功,例如图像识别、自然语言处理以及语音识别等。然而,DNN的训练过程中,我们经常会遇到过拟合(Overfitting)的问题。本文将探讨过拟合问题以及正则化技术在DNN中的应用。1. 过拟合问题过拟合是指模型对训练集数据过于敏感,导致无法很好地泛化到新的数据上。在DNN中,过拟合问题主要是由于模型的复杂度过高,...
反向传播算法中的正则化技术(八)
反向传播算法是一种常用的神经网络训练方法,在实际应用中,为了提高模型的泛化能力和防止过拟合,通常需要采用正则化技术。本文将介绍反向传播算法中的正则化技术,包括L1正则化、L2正则化和Dropout技术。反向传播算法是一种通过反向传播误差来调整神经网络权重的方法,可以有效地训练多层神经网络。在实际应用中,由于数据集的复杂性和噪声的存在,神经网络很容易出现过拟合的问题,即在训练集上表现良好,但在测试集...
基于规则的网络攻击检测技术研究
基于规则的网络攻击检测技术研究随着现代社会的信息化发展,互联网的普及和应用已经成为了人们日常生活不可或缺的一部分。但是互联网的发展也带来了一些安全问题,网络攻击已成为了一个非常严重的问题。为了保障网络安全,基于规则的网络攻击检测技术得到了广泛的关注和研究。一、 基于规则的网络攻击检测技术基于规则的网络攻击检测技术是指通过规则来判断网络上的异常流量,从而识别出网络攻击,防止网络攻击对正常网络运行的影...
卷积神经网络的批量归一化技术介绍(Ⅲ)
卷积神经网络的批量归一化技术介绍卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种在计算机视觉领域应用广泛的深度学习模型。它通过模仿人类视觉系统的方式,可以对图像进行识别、分类和分析。在CNN的训练过程中,数据的归一化是一项非常重要的技术,其中批量归一化(Batch Normalization,BN)技术是一种常用的方法。本文将介绍CNN中批量归一化技术的原理和...
人工智能基础(习题卷23)
人工智能基础(习题卷23)第1部分:单项选择题,共50题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。1.[单选题]一般将原始业务数据分为多个部分,()用于模型的构建。A)训练集B)测试集C)验证集答案:A解析:2.[单选题]下列哪些没有使用Anchorbox?A)FasterRCNNB)YOLOv1C)YOLOv2D)YOLOv3答案:B解析:3.[单选题]关于循环神经网络设计的叙述中,错误的是(...
岭回归的原理
岭回归的原理岭回归是一种用于处理具有多重共线性问题的线性回归分析的技术。当数据集中的自变量(特征)彼此相关程度较高时,常常会出现多重共线性的现象,这会导致普通最小二乘法(OLS)出现严重的过拟合问题,使得回归系数的估计不可靠。岭回归的原理可概括为以下几点:1. 岭回归采用一种“收缩”(shrinkage)的方法来解决多重共线性问题。它引入一个调节参数λ,通过对回归系数的幅度进行限制,从而提高回归模...
数字图像处理中的去噪技术研究
数字图像处理中的去噪技术研究第一章:引言数字图像处理是一门涉及将图像进行数字化和处理的学科,随着数字图像技术的迅速发展,我们越来越需要对图像进行去噪处理,以提高图像的质量。本文将围绕数字图像处理中的去噪技术展开研究。第二章:去噪技术的现状和意义2.1 去噪技术的现状随着数字图像处理技术的发展,各种去噪技术层出不穷。目前常用的去噪技术包括加权最小二乘法、小波变换、总变差正则化等。2.2 去噪技术的意...
如何利用计算机视觉技术处理模糊图像问题
如何利用计算机视觉技术处理模糊图像问题在计算机视觉领域,处理模糊图像是一个具有挑战性的问题。模糊图像通常由于摄像机晃动、主体运动或不当对焦等因素导致。通过运用计算机视觉技术,可以恢复模糊图像的清晰度,以提高图像的质量和可用性。本文将介绍一些常见的计算机视觉技术,以帮助处理模糊图像问题。1. 去模糊滤波器去模糊滤波器是一种常用的方法,通过在频域中估计和抵消图像的模糊效果,减少或消除图像的模糊程度。其...
反向传播算法中的正则化技术(Ⅱ)
反向传播算法中的正则化技术在机器学习领域中,反向传播算法是一个重要的技术,它被广泛应用于神经网络的训练过程中。然而,在训练神经网络时,经常会遇到过拟合的问题,为了解决这个问题,正则化技术应运而生。本文将就反向传播算法中的正则化技术进行探讨。反向传播算法是一种通过反向传播误差来更新网络权重的方法,它是深度学习的基础理论之一。在神经网络中,通过输入样本经过一系列的隐藏层计算,最终得到输出结果,而反向传...
反向传播算法中的正则化技术(四)
反向传播算法中的正则化技术在机器学习领域,反向传播算法是一种常用的神经网络训练方法。然而,由于神经网络模型的复杂性和参数数量的增加,过拟合成为了一个常见的问题。为了解决这个问题,正则化技术被引入到了反向传播算法中。本文将探讨反向传播算法中的正则化技术,并分析其在神经网络训练中的作用。一、正则化技术的概念及作用正则化的具体做法首先,我们来了解一下正则化技术的概念及其作用。在机器学习领域,正则化是一种...
利用AI技术进行数据分析与预测的步骤
利用AI技术进行数据分析与预测的步骤AI技术正在迅速发展并应用于各行各业,其中数据分析与预测是其最重要的应用之一。通过利用AI技术进行数据分析与预测,企业、政府和个人能够从大量数据中获取有价值的信息并做出准确的决策。本文将介绍利用AI技术进行数据分析与预测的步骤,并说明其重要性和潜在挑战。一、收集与整理数据在进行数据分析与预测之前,首先需要收集与整理相关的数据。这些数据可以来自各种来源,例如企业内...
均匀化方法
均匀化方法正则化的具体做法 数据均匀化方法是数据处理中的一种技术,主要是通过对数据的预处理和变换,使其在相同的范围内变得更加均匀,以满足某种工作、学习或研究环境的要求。在统计分析中,大多数学习算法都依赖于输入数据的分布特性,均匀化技术就是用来确保输入数据满足此要求的一种技术。 数据均匀化技术可以处理不同类型的数据,如标量、图像、深度学习等。其主要...
特征抽取中的数据转换与正则化技术探讨
正则化的具体做法特征抽取中的数据转换与正则化技术探讨在机器学习和数据挖掘领域,特征抽取是一个至关重要的步骤。通过对原始数据进行转换和正则化,可以提取出更有用的特征,为后续的模型训练和预测提供更好的输入。本文将探讨特征抽取中的数据转换与正则化技术,以及它们在实际应用中的作用和优势。1. 数据转换数据转换是特征抽取的关键步骤之一。它通过对原始数据进行处理,将其转化为更适合机器学习算法处理的形式。常见的...
线性回归算法中的正则化技术
线性回归算法中的正则化技术在机器学习和数据挖掘中,线性回归是一种经典的算法,在许多领域和问题中都得到了广泛的应用。然而,在实际应用中,我们常常面临数据量较小、数据维度较高、数据有缺失或噪声等问题,这些因素会使得线性回归算法的性能受到影响。为了解决这类问题,正则化技术成为了一种常用的方法。本文将简单介绍线性回归算法及其局限性,然后分别讨论正则化技术中的L1正则化和L2正则化,解释其原理和应用,并对它...
机器学习知识:机器学习中的正则化
机器学习知识:机器学习中的正则化正则化是机器学习中常用的一种技术,它旨在减少模型过度拟合或复杂化的风险,进而提高模型泛化能力和预测精度。本文将从正则化的基本概念、种类及应用方面进行阐述,以便读者对正则化有更加深入的理解和应用。一、正则化的基本概念正则化是指向模型中添加额外的信息(约束)以防止过度拟合或复杂化。通常以限制权重(weights)或特征(features)的方式进行。其优点在于:可以使得...
机器学习中的正则化技术
机器学习中的正则化技术机器学习是现代计算机科学的一个重要分支,也是当今人工智能领域的核心技术。随着大数据的普及和深度学习技术的发展,机器学习的应用已经广泛涉及到了各个领域,包括自然语言处理、图像识别、智能推荐等。而在机器学习的模型训练中,正则化技术是一个非常重要的概念。正则化技术是指在机器学习中,通过对模型参数进行约束的方法来避免过拟合的问题。过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现...
深度学习算法中的正则化技术研究
深度学习算法中的正则化技术研究正则化是深度学习中常用的一种技术,通过对模型参数的限制,可以减少模型的过拟合现象,提高模型的泛化能力。本文将重点介绍深度学习算法中的正则化技术研究。1.L1正则化L1正则化是一种常用的正则化技术,它通过在损失函数中添加模型参数的L1范数来限制模型的复杂性。L1正则化可以使模型更加稀疏,即更多的参数为0,从而减少了模型的自由度,减少了模型的复杂性。L1正则化可以通过最小...
反向传播算法中的正则化技术(七)
反向传播算法中的正则化技术在机器学习和深度学习领域,反向传播算法是一种常用的优化方法,用于调整神经网络中的参数,以使其能够更好地拟合训练数据。然而,由于神经网络模型的复杂性和参数的数量庞大,常常会出现过拟合的问题。为了解决这一问题,正则化技术被引入到了反向传播算法中。正则化技术的基本思想是通过在损失函数中加入正则化项,来限制模型参数的大小,从而减小模型的复杂度,防止过拟合的发生。在反向传播算法中,...
列举说明一些正则化的技术。
列举说明一些正则化的技术。正则化是机器学习中常用的一种技术,用于防止模型过拟合。在训练模型时,我们常常会遇到模型在训练数据上表现非常好,但是在测试数据上表现很差的情况,这就是过拟合的表现。为了解决过拟合的问题,我们可以使用正则化技术来约束模型的复杂度,以提高模型的泛化能力。一些常用的正则化技术包括L1正则化、L2正则化和Dropout。L1正则化是指在模型训练过程中,对模型的参数添加一个L1范数惩...
各行业学习计划的最佳实践是什么
各行业学习计划的最佳实践是什么在当今竞争激烈的社会中,持续学习已经成为个人和企业发展的关键。不同的行业有着各自独特的特点和需求,因此学习计划也需要因行业而异。那么,各行业学习计划的最佳实践究竟是什么呢?首先,让我们来看看医疗行业。对于医生和护士来说,持续学习是保持专业水平和提供优质医疗服务的必要条件。他们的学习计划通常围绕着最新的医学研究成果、临床实践指南和医疗技术的更新。例如,医生可能会定期参加...
国际学生技术与工程素养评估项目的比较研究———以ICILS_2018_与
第46卷第2期教学研究Vol.46No.22023年3月Research in TeachingMar.2023国际学生技术与工程素养评估项目的比较研究以ICILS 2018与TEL 2018评估框架为例顾乃景∗(盐城师范学院江苏农村教育发展研究中心,江苏盐城224002)㊀[收稿日期]㊀2022-02-14㊀㊀㊀[基金项目]㊀国家社会科学基金教育学青年项目(CBA220317);盐城市 乡村教育...