第３８卷第２期２０２４年３月兰州文理学院学报(自然科学版)J o u r n a l o fL a n z h o uU n i v e r s i t y ofA r t s a n dS c i e n c e (N a t u r a l S c i e n c e s )V o l ．３８N o ．２M a r ．２０２４收稿日期:２０２３Ｇ０６Ｇ１６作者简介：马攀(１９９９Ｇ)，男，安徽...

ann 模型构建方法ANN（Artificial Neural Network）是一种模拟人脑神经网络机制的计算模型。在构建ANN模型时，一般需要以下步骤：1. 确定网络的拓扑结构：选择合适的神经元层数和每层神经元的数量。常见的网络结构有前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）和循环神经网络（Re...

马尔可夫网络的收敛性分析马尔可夫网络是一种用来描述随机过程的数学工具，它能够描述状态之间的转移概率以及在不同状态之间的转移规律。马尔可夫网络在很多领域都有着广泛的应用，比如在自然语言处理、生物信息学、机器学习等领域，都可以看到马尔可夫网络的身影。在实际应用中，我们常常会遇到一个问题，就是马尔可夫网络是否会收敛到一个稳定的状态。本文将探讨马尔可夫网络的收敛性分析。马尔可夫网络的基本概念首先，我们来回...

解读生成对抗网络中的判别损失函数生成对抗网络（GAN）是一种用于生成逼真数据的机器学习模型。它由一个生成器网络和一个判别器网络组成，两个网络相互博弈，通过对抗训练来提高生成器网络的生成能力。在GAN中，判别器网络起到了关键的作用，它的目标是将真实数据与生成的数据区分开来。为了实现这个目标，判别器网络需要学习一个判别损失函数。判别损失函数是用来衡量判别器网络的性能的指标。它的设计要考虑两个方面：一是...

adversarial loss公式(一)Adversarial Loss公式在深度学习中，Adversarial Loss是一种常用的损失函数，用于训练生成对抗网络（GANs）。GANs由一个生成器网络和一个判别器网络组成，通过互相对抗的方式进行训练。Adversarial Loss的目标是让生成器生成的样本尽量逼真，同时让判别器能够准确地将真实样本与生成样本区分开来。下面是一些与Adversa...

神经网络中常见的损失函数在神经网络中，损失函数是指用来评估网络预测值与真实值之间差异大小的函数。选择正确的损失函数对于网络的优化和训练至关重要。常见的损失函数包括以下几种。1. 均方误差(MSE)均方误差是最常见的损失函数之一。它的计算公式为：MSE = ∑(y-y')²/n其中，y是真实值，y'是预测值，n是样本数。MSE的值越小，说明预测结果与真实值越接近。2. 交叉熵(Cross Entro...

李雅普诺夫指数 范数摘要：1.李雅普诺夫指数和范数的定义与关系  2.李雅普诺夫指数的应用领域  3.李雅普诺夫指数和范数在机器学习中的应用正文：李雅普诺夫指数和范数是数学领域中常见的两个概念，它们之间有着紧密的联系和深刻的内涵。李雅普诺夫指数，也被称为李雅普诺夫稳定性指数，是一种用来描述动态系统稳定性的指标。它是由俄国数学家李雅普诺夫在正则化定义 19 世纪末 20 世纪初提...

posenet 损失函数 -回复如何通过收集人体姿态数据和训练神经网络来构建一个有效的PoseNet损失函数。第一步：收集人体姿态数据要构建一个有效的PoseNet损失函数，首先需要一个大量的人体姿态数据集来进行训练。这个数据集应该包含不同人的各种姿势，例如站立、坐下、弯腰等。这些数据可以通过使用传感器、摄像机或深度相机进行收集。另外，还可以利用现有的公共数据集，如MPII Human Pose或...

反向传播算法中的权重初始化方法正则化权重一、引言反向传播算法是神经网络训练中常用的一种方法，通过不断地调整权重来使得网络的输出尽可能地接近期望值。而在反向传播算法中，权重的初始化方法对于训练效果有着至关重要的影响。本文将就反向传播算法中的权重初始化方法进行探讨，以便更好地理解和应用这一算法。二、随机初始化在反向传播算法中，最常见的权重初始化方法之一就是随机初始化。这种方法是通过随机产生一组较小的权...

(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 103200519 A(43)申请公布日 2013.07.10(21)申请号 CN201310059038.1(22)申请日 2013.02.26(71)申请人 南京理工大学    地址 210094 江苏省南京市孝陵卫200号(72)发明人 张捷 吕明 薄煜明 赵高鹏 孙梦玫 王熙康 倪渊之...

基于卷积神经网络的图像去噪技术研究图像去噪是数字图像处理中的一项重要任务，目标是在保留图像细节的同时，去除图像中的噪声。噪声可能产生于图像获取过程中的传感器噪声、信号传输中的干扰，或者图像自身的噪声。在过去的几十年中，很多图像去噪技术被提出和研究，其中基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的图像去噪技术备受关注。卷积神经网络是一种经常被应用于图像处理...

反向传播算法中的深度置信网络网络设计深度学习作为一种机器学习技术，在近年来得到了广泛的关注和应用。其中，深度置信网络（DBN）作为深度学习的一种重要模型，其网络设计和优化对于深度学习的发展具有重要的意义。本文将围绕着反向传播算法中的深度置信网络网络设计展开讨论。1. 深度置信网络简介深度置信网络是由多层受限玻尔兹曼机（RBM）组成的一种深度学习模型。它的特点是通过逐层训练，每一层都可以学习到数据的...

(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 114023337 A(43)申请公布日 2022.02.08(21)申请号 CN202111188371.3(22)申请日 2021.10.12(71)申请人 湖北文理学院    地址 441053 湖北省襄阳市隆中路296号(72)发明人 王峰 李梦君 屈俊峰 黄金洲 国冰磊 孙成娇 (74...

基于SE注意力CycleGAN的蓝印花布单纹样自动生成作者：冉二飞　贾小军　喻擎苍　谢昊　陈卫彪正则化是每一层都加还是只加一些层来源：《丝绸》2024年第01期        摘要： 根據蓝印花布纹样的风格特征，文章提出一种端到端的蓝印花布纹样自动生成方法，实现简笔画图像向蓝印花布单纹样的自动迁移。针对蓝印花布的抽象风格和小数据集问题，重新构造CycleGA...

收稿日期：２０２０ ０７ ０２；修回日期：２０２０ ０８ ２７  基金项目：国家自然科学基金—青年基金资助项目（６１７０２２２９）；江苏省六大人才高峰项目（２０１６ ＸＹＤＸＸＪＳ ０８６）作者简介：耿霞（１９７８ ），女，山西汾阳人，副教授，硕导，博士研究生，主要研究方向为人工智能、模式识别、生物信息学（ｇｅｎｇｘｉａ＠ｕｊｓ．ｅｄｕ．ｃｎ）；韩凯健（１９９６ ），男，江苏南通人，硕士...

基因动力学调控网络重要节点识别方法正则化正交匹配追踪在生物学研究领域中，基因动力学调控网络的研究至关重要，它可以帮助我们了解基因之间的相互作用，发现重要的调控节点，从而揭示生物系统的内部机制和调控方式。因此，针对基因动力学调控网络重要节点的识别方法的研究也受到了广泛关注。本文将介绍一些常用的基因动力学调控网络重要节点识别方法，旨在提供一些对基因调控网络研究感兴趣的读者参考。1. Degree Ce...

社会网络分析中关键节点识别方法正则化正交匹配追踪社会网络分析是一种研究人际关系以及其对社会结构和行为的影响的方法。在社会网络中，关键节点是指对整个网络结构和信息传播起至关重要作用的节点。通过识别关键节点，我们可以深入了解社会网络的特点和演化规律，并为社会工作、营销策划、信息传播等方面的决策提供重要参考。本文将介绍几种常用的社会网络分析中关键节点识别方法。1. 度中心性（Degree Central...

DenseNet神经网络架构优化方法引言：神经网络在计算机视觉和深度学习领域取得了突破性的进展，但是随着网络深度的增加，出现了一系列的问题，例如梯度消失和过拟合。为了解决这些问题，研究人员提出了各种各样的优化方法。本文将讨论DenseNet神经网络架构的优化方法。1. 研究背景DenseNet是一种密集连接的卷积神经网络架构，由以往的层与层之间使用短连接改为了所有层直接相连。通过密集连接，Dens...

利用多层视觉网络模型进行图像局部特征表征的方法1. 绪论1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 国内外研究现状正则化研究背景和意义1.4 本文内容概述2. 多层视觉网络模型2.1 单层模型2.2 多层模型2.3 模型训练方法3. 图像局部特征表征方法3.1 SIFT算法3.2 SURF算法3.3 ORB算法3.4 Feature Fusion方法4. 实验方法与结果4.1 数据集介绍4.2 实验设...

第 22卷第 12期2023年 12月Vol.22 No.12Dec.2023软件导刊Software Guide大数据背景下基于PCA-DELM的入侵检测研究王振东，王思如，王俊岭，李大海（江西理工大学信息工程学院，江西赣州 341000）摘要：恶意攻击类型及形式不断变化，攻击量逐渐增加，传统神经网络模型架构在提高模型精度、减少模型计算量、提高推理速度等方面起着重要作用，然而，传统模型架构搜索时...

基于机器学习的网络数据包分类与过滤技术网络数据包分类与过滤技术是网络安全领域中非常重要的研究方向之一，其目的是对网络传输中的数据包进行精确分类和过滤，以保障网络的安全和性能。近年来，随着机器学习技术的发展和应用，基于机器学习的网络数据包分类与过滤技术逐渐受到研究者的关注。传统的网络数据包分类与过滤技术主要依靠规则引擎、深度包检测（DPI）等方法来实现，然而这些方法在处理大规模的网络数据包时效率较低...

ja-netfilter 原理    ja-netfilter是一款在Linux系统下使用的网络过滤器。其原理基于Netfilter框架，采用iptables的规则来过滤网络数据包，从而实现对网络流量的控制和管理。    Netfilter框架是Linux内核中的一个关键组件，它允许对网络数据包进行处理和转发。在Netfilter框架中，数据包是按照一定的流...

ja-netfilter原理Ja-netfilter 是一个基于状态机的网络过滤引擎，用于实现网络数据包的过滤功能。其原理主要包括数据包的捕获、传递和过滤三个过程。首先，在数据包捕获过程中，Ja-netfilter 借助于系统内核的网络抓包机制，通过注册一个网络过滤的钩子函数来捕获网络数据包。当数据包到达网络设备时，内核会调用注册的钩子函数，将数据包传递给 Ja-netfilter 进行处理。正则...

文章标题：深度探析netfilter2.sys实现原理一、netfilter2.sys概述netfilter2.sys作为网络过滤器的重要组成部分，其实现原理是网络安全与网络性能保障的关键。它通过对网络数据包进行实时监控和处理，以实现对网络流量的灵活控制和管理。在本文中，将从netfilter2.sys的实现原理、功能特点和应用场景等方面展开详细介绍，并结合个人观点进行深入探讨。二、netfilt...

IP范围过滤正则表达式在网络安全中起着非常重要的作用。通过对IP位置区域范围进行过滤，可以保护网络不受恶意攻击的侵害。本文将详细介绍IP范围过滤的概念、应用场景和正则表达式的使用方法。一、IP范围过滤的概念1. IP位置区域的分类正则化过滤器  IP位置区域是互联全球信息站使用的位置区域，用于唯一标识网络上的设备。根据其分配方式和用途，IP位置区域可以分为IPv4位置区域和IPv6位置...

CNN各层介绍范文CNN（卷积神经网络）是一种深度学习算法，主要用于图像识别和计算机视觉任务。CNN的结构由各个层组成，每个层都具有特定的功能和目的。以下是CNN各层的介绍：1. 输入层（Input Layer）：该层用于接收原始图像数据。图像数据通常以像素点的形式表示，并通过该层进入神经网络。2. 卷积层（Convolutional Layer）：这是CNN的核心层。卷积层通过使用一组可学习的过...

第54卷 第9期 2021年9月天津大学学报(自然科学与工程技术版)Journal of Tianjin University (Science and Technology )V ol. 54  No. 9Sep. 2021收稿日期：2020-06-18；修回日期：2020-08-31.  作者简介：史再峰（1977—  ），男，博士，副教授.  通信...

nn.linear 激活函数    nn.linear是PyTorch中的一个线性层函数，它是深度学习中非常重要的一个函数。我们知道，在神经网络中，每一层都由若干个神经元构成，每个神经元会对上一层的输入进行加权求和，并将结果通过一个非线性函数来输出。而nn.linear就是实现了这一过程中的加权求和部分，所以可以说是神经网络中的基础。    ```pytho...

复杂网络的鲁棒性研究与优化摘要：复杂网络的鲁棒性是指网络在面临外界攻击或随机故障时能保持正常运行的能力。鲁棒性研究是复杂网络领域的重要研究方向之一，对于构建可靠的通信、交通、社交等系统具有重要意义。本文将从复杂网络鲁棒性的定义、影响因素以及优化方法等方面进行探讨。1. 引言复杂网络是由大量节点相互连接而成的网络结构，具有高度复杂、非线性和时变性等特点。网络的鲁棒性研究旨在探索复杂网络在面临外界攻击...

复杂网络系统鲁棒性研究正则化项鲁棒性随着信息时代的到来，网络成为人们日常生活中不可缺少的一部分，而由此带来的许多问题也越来越受到重视，其中之一便是网络系统的鲁棒性问题。复杂网络系统是由大量的节点和连接构成的，它们之间的相互作用会导致系统出现各种复杂性质。这些复杂性质通常表现为自组织现象、非线性行为、相变等。然而，由于无法完全掌控网络系统中各种因素的变化，往往会导致网络系统的鲁棒性降低，从而影响系统...