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使用半监督学习算法进行网络异常检测的步骤
使用半监督学习算法进行网络异常检测的步骤网络异常检测是一种重要的技术,用于监测和识别网络通信中的异常行为。该技术能够帮助网络管理员及时发现网络中的异常行为,从而加强网络安全防护。半监督学习算法是一种有效的方法,它能够在数据量较少的情况下进行网络异常检测。本文将介绍使用半监督学习算法进行网络异常检测的步骤。1. 数据收集和预处理首先,我们需要收集用于网络异常检测的数据。这些数据可以是来自网络服务器、...
异构网络中的半监督学习方法研究
异构网络中的半监督学习方法研究引言 随着互联网的迅速发展以及各种网络应用的普及,人们在网络中生成的数据量急剧增大。这些数据以异构网络的形式存在,包括社交网络、知识图谱、交通网络等。异构网络是由多种类型的节点和边组成的网络,不同类型的节点表示不同的实体,而边则表示不同类型实体之间的关系。在异构网络中,学习节点之间的关系对于许多任务具有重要意义,如节点分类、链接预测等。但是,...
异构信息网络上基于图正则化的半监督学习
异构信息网络上基于图正则化的半监督学习刘钰峰;李仁发【摘 要】Heterogeneous information networks ,composed of multiple types of objects and links ,are ubiquitous in real life .Therefore ,effective analysis of large‐scale heterogene...
一种基于三重网络与标注一致性正则化的半监督学习方法
(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 正则化半监督方法CN 113657455 A(43)申请公布日 2021.11.16(21)申请号 CN202110837568.9(22)申请日 2021.07.23(71)申请人 西北工业大学 地址 710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号(72)发明人 蒋雯 苗旺 耿杰 (74)专...
lstm的贝叶斯自动调参python代码
1. LSTM简介长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)。它能够学习长期依赖关系,并且在处理时序数据时表现出。LSTM网络的结构相对复杂,通常需要进行一定的调参才能使其发挥最佳性能。2. 贝叶斯优化贝叶斯优化是一种基于贝叶斯定理的全局优化方法,它能够在有限次采样的情况下到全局最...
一种基于分阶段交叉训练的唇语识别方法及系统
(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 114419731 A(43)申请公布日 2022.04.29(21)申请号 CN202210025779.7(22)申请日 2022.01.11(71)申请人 西安邮电大学 地址 710121 陕西省西安市长安街618号(72)发明人 路龙宾 许学斌 刘一彪 范海潮 (74)专利代理机构...
多层感知器神经网络的训练算法优化与收敛性分析
多层感知器神经网络的训练算法优化与收敛性分析深度学习在人工智能领域中扮演着重要角,而多层感知器神经网络作为经典的深度学习模型,被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。然而,多层感知器神经网络的训练过程通常需要大量的计算资源和时间,在实际应用中存在一定挑战。为了提高多层感知器神经网络的训练效果和速度,需要对训练算法进行优化,并对其收敛性进行深入分析。正则化参数的自适应估计首先,为了优化多层感知器...
深度迁移学习深度学习
深度迁移学习一、深度学习1)ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks主要思想:该神经网络有6000万个参数和650,000个神经元,由五个卷积层,以及某些卷积层后跟着的max-pooling层,和三个全连接层,还有排在最后的1000-way的softmax层组成。使用了非饱和的神经元和一个非常高效的GPU关于卷积...
dropout方法的作用
正则化包括dropoutdropout方法的作用Dropout方法的作用随着深度学习技术的快速发展,神经网络在各个领域都取得了显著的成果。然而,深度神经网络在处理大规模数据集和复杂任务时常常面临着过拟合的问题。过拟合指的是模型在训练集上表现出,但在测试集上表现较差的现象。为了解决这个问题,研究人员提出了一种名为Dropout的方法。Dropout是一种正则化技术,通过在训练过程中随机地将神经元的...
dropout的概念
dropout的概念Dropout 是指在深度学习中一种常用的技术,用于防止过拟合。它的基本思想是在训练过程中随机地将一些神经元的输出设置为 0,从而减少神经元之间的依赖性,迫使网络学习更加鲁棒的特征。具体来说,Dropout 技术在每个训练批次中,以一定的概率(通常为 0.5 或 0.2)随机地将一些神经元的输出设置为 0。这样,在每次训练时,网络都会接收到不同的输入,从而减少了神经元之间的依赖...
lstm loss曲线 调参
一、概述最近,深度学习领域中的长短期记忆网络(LSTM)在各种自然语言处理和时间序列预测任务上取得了非常好的效果。然而,要让LSTM网络取得最佳性能,需要仔细进行调参,其中包括对损失函数(loss)曲线的分析和调整。本文将对LSTM网络的损失曲线进行详细讨论,并探讨如何进行有效的调参来优化LSTM网络性能。二、LSTM网络简介LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),它可以有效地处理时间序列数据...
利用图论解决优化问题
利用图论解决优化问题图论是一种数学领域,研究的对象是图。图是由节点和边构成的一种数学结构,可以用来描述不同事物之间的关系。在实际应用中,图论被广泛应用于解决各种优化问题。一、最短路径问题最短路径问题是图论中的经典问题之一。通过图论的方法,可以很容易地到两个节点之间最短路径的长度。这在现实生活中经常用于规划交通路线、通讯网络等方面。二、最小生成树问题最小生成树问题是指在一个连通加权图中到一个权值...
高考数学应试技巧之图论与网络优化
高考数学应试技巧之图论与网络优化高考数学是中学生进入大学的重要关卡,其中数学是一个必考科目,而数学中的图论和网络优化是一个比较重要的分支。图论和网络优化是数学中的一个难点,但是如果我们能够合理利用图论和网络优化的知识,就可以在高考数学中占有绝对优势。本文将为大家详细介绍高考数学应试技巧之图论和网络优化。1. 图论图论是研究图及其性质和应用的一门学科。图由点和边组成,每个点代表一个物体,每个边代表一...
euler ancestral sampling 解析 -回复
euler ancestral sampling 解析 -回复"Euler Ancestral Sampling解析"Euler Ancestral Sampling(EAS)是一种用于从图模型中进行概率推断的方法。它是以瑞士数学家欧拉的名字命名的,以纪念他在图论和概率论领域的杰出贡献。EAS是一种基于贝叶斯网络的近似推断技术,能够在给定观察数据的情况下,对未观察的变量进行推断。本文将对Euler...
融合运动信息的图像运动模糊去除算法
收稿日期:2019 10 18;修回日期:2019 12 12 基金项目:国家重点研发计划项目(2016YFC0200400);国家自然科学基金资助项目(61673265) 作者简介:董星煜(1993 ),男,山西朔州人,硕士研究生,主要研究方向为图像处理、深度学习;刘传奇(1993 ),男,山东聊城人,博士研究生,主要研究方向为图像处理、深度学习;赵健康(1...
2022~2023初级软考考试题库及答案第309期
2022~2023初级软考考试题库及答案1. 冒充信件回复.假装纯文字ICON.冒充微软雅虎发信.下载电子贺卡同意书.是使用的叫做字典攻击法的方法。正确答案:错误2. 自( ) 开始,国家计委、科委将 EDI 列入“八五”国家科技攻关项目。A.1990 年B.1989 年C.1991 年D.1992 年正确答案:A3. 事务的( )是指事务一旦提交,即使之后又发生故障,对其执行的结果也不会有任何影...
22春“计算机科学与技术”专业《人工智能》离线作业-满分答案1
22春“计算机科学与技术”专业《人工智能》离线作业-满分答案1. 不能分解成更简单的陈述语句,称为复合命题。( )A.正确B.错误参考答案:B2. 某单位派遣出国人员,有赵、钱、孙三位候选人,三人中至少派遣一人。设用P(x)表示派x出国,zhao、qian、sun分别表示三人,将该条件用谓词公式表示出来:( )A.P(zhao)∨P(qian)∨P(sun)B.P(zhao...
卷积神经网络的参数剪枝和稀疏化方法(Ⅱ)
在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)是一种被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的模型。然而,CNN的模型参数通常非常庞大,导致模型运行速度慢、占用内存大,并且难以部署到资源受限的设备上。因此,研究者们开始探索如何对CNN的参数进行剪枝和稀疏化,以减小模型大小并提高运行效率。参数剪枝是一种常见的模型压缩方法,它通过删除网络中的部分连接或节点来减小模型的大小。剪枝可以分为结构化剪枝和非...
基于深度学习的网络入侵检测系统设计
基于深度学习的网络入侵检测系统设计网络安全是当今互联网时代的一个重要问题,随着网络攻击手段的不断进化,传统的入侵检测系统已经无法满足对复杂攻击的及时发现和防御需求。而基于深度学习的网络入侵检测系统设计可以通过模拟人类神经网络的工作原理,实现对网络流量的实时分析和异常检测,提高网络安全的防御能力。神经网络中正则化是为了干什么首先,基于深度学习的网络入侵检测系统设计需要构建一个有效的训练数据集。训练数...
神经网络中的层数选择与探讨
神经网络中的层数选择与探讨神经网络作为一种模拟人脑神经元工作的计算模型,在近年来取得了巨大的成功。然而,神经网络中的层数选择一直是一个备受争议的话题。在本文中,我们将探讨神经网络中层数的选择问题,并讨论不同层数对网络性能的影响。1. 神经网络的层数与表示能力神经网络的层数决定了网络的深度,也决定了网络能够学习和表示的复杂度。较浅的神经网络通常具有较弱的表示能力,而较深的神经网络则可以学习更复杂的函...
随机神经网络发展现状综述
随机神经网络发展现状综述一、本文概述随着和机器学习技术的迅猛发展,神经网络已成为一种强大的工具,广泛应用于各种领域,如计算机视觉、语音识别、自然语言处理、游戏等。其中,随机神经网络作为一种新兴的神经网络架构,近年来引起了广泛的关注和研究。本文旨在综述随机神经网络的发展现状,包括其基本原理、应用领域、挑战与前景等,以期为读者提供一个全面而深入的了解。随机神经网络,顾名思义,是一种在神经网络中引入随机...
神经网络中的自适应权重与模型稀疏性方法分析
神经网络中的自适应权重与模型稀疏性方法分析在神经网络的发展过程中,自适应权重和模型稀疏性方法是两个重要的研究方向。自适应权重可以使网络更好地适应不同的输入数据,而模型稀疏性方法可以提高网络的泛化能力和计算效率。本文将对这两个方法进行分析和探讨。一、自适应权重方法自适应权重方法是一种通过调整神经网络中的权重参数来提高网络性能的技术。这种方法的核心思想是根据输入数据的特征和网络的输出来自动调整权重的大...
LSTM神经网络在时间序列预测中的优化与改进
LSTM神经网络在时间序列预测中的优化与改进时间序列预测是一项重要的任务,它在许多领域中都具有广泛的应用,如金融预测、天气预测、股票市场分析等。LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络是一种特殊的循环神经网络(RNN),它在处理时间序列数据时具有优秀的性能。然而,LSTM网络也存在一些问题和局限性。本文将探讨LSTM神经网络在时间序列预测中的优化与改进方法,以提高其性能和应...
基于L_M贝叶斯正则化方法的BP神经网络在潜艇声纳部位自噪声预报中的应用...
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什么是神经网络
神经网络是什么?神经网络是一种计算模型,由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成;每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为激励函数;每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该节点的“记忆值”被传递下去的比重),称为权重;网络的输出由于激励函数和权重的不同而不同,是对于某种函数的逼近或是对映射关系的近似描述;神经网络中正则化是为了干什么说明:在部分网络中...
简述cnn网络的原理及应用
简述CNN网络的原理及应用简介卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习算法,用于处理具有类似网格结构的数据,比如图像或视频数据。CNN以其在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域中的卓越表现而受到广泛关注。本文将简要介绍CNN网络的原理,并讨论其在实际应用中的常见用途。CNN网络原理CNN网络的核心原理是通过卷积层和池化层来提取和学习图像的...
深度神经网络原理
深度神经网络原理深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)是一种机器学习模型,它模仿人脑神经网络的结构和工作原理。该网络由多个神经元层组成,每个神经元层与其他层之间有连接。每个神经元层接收上一层的输出作为输入,并通过一系列非线性变换和权重调节来计算输出。隐藏层是DNN的核心部分,它们有助于网络学习到更复杂的特征表示。输出层通常用于分类或回归任务。DNN通过反向传播算法进行训练,...
神经网络的基本原理
神经网络中正则化是为了干什么神经网络的基本原理神经网络是将大量复杂的数据转化为参数,进一步输入到网络中进行传播,通过反复训练以及调整参数,以求学习到合理的模式,从而实现智能化任务的一种人工智能技术。 基本的神经网络模型,包括输入层、输出层、隐层,输入层用于将输入的复杂数据转换为网络参数,输入层的参数传递到隐层,通过隐层整合输入,对数据进行学习处理,隐层进行多层次处理以及学习,最终产出结果推到输出层...
什么是神经网络及其基本原理
什么是神经网络及其基本原理神经网络是一种模拟人类大脑工作方式的计算模型,它的应用范围涵盖了各个领域,从图像识别到自然语言处理,从金融预测到医学诊断。神经网络的基本原理是通过模拟神经元之间的连接和信息传递,来实现复杂的计算任务。神经网络的基本组成单位是神经元。神经元接收来自其他神经元的输入信号,并通过一个激活函数将这些信号进行加权求和,然后产生一个输出信号。这个输出信号可以作为其他神经元的输入信号,...
深度学习解析神经网络的工作原理
深度学习解析神经网络的工作原理随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习作为其中的核心技术之一,已经在各个领域展现出了巨大的潜力和应用价值。而神经网络作为深度学习算法的核心组成部分,其工作原理的解析对于我们理解深度学习的整体框架和应用具有重要的意义。首先,深度学习是一种模仿人脑神经系统进行信息处理的机器学习方法,而神经网络是其中的具体实现方式之一。神经网络的核心思想来源于对人脑神经元之间的相互连接和信息...