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...

小型微型计算机系统Journal o f C h i n e s e C o m p u t e r S y s t e m s 2021年5月第5期 V o l.42N o. 52021一种基于对抗正则化的图像特征提取方法张春晓，何军(南京信息工程大学电子与信息工程学院，南京210044)(南京信息工程大学人工智能学院，南京210044)E-mail ：j h e@nuist. edu. cn摘...

2021574肺癌作为人类健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一[1]，在我国的发病率和死亡率增长最快。早期诊断是提高患者生存率的关键[2]，但是由于肺结节的直径小，早期的肺癌结节很难检测到。计算机断层扫描（CT）与其他医学诊断技术相比具有更高的准确性，因此被广泛用于检测肺结节。检查CT会花费医生的大量时间和精力，并且医生的诊断水平不一致，因此很容易出现误诊。为了提高诊断的准确性，目前已有计算机辅助诊断...

AI训练中的深度学习网络高级正则化技巧引言：近年来，深度学习在人工智能领域取得了巨大的成功，尤其是在图像识别、自然语言处理和语音识别等任务上。然而，随着神经网络模型逐渐增大和复杂化，过拟合问题也日益突出。为解决这一问题，研究者们提出了各种高级正则化技巧，使得深度学习网络得以更好地应用和训练。1. DropoutDropout是一种常用的正则化方法，其原理是在训练过程中随机忽略一些神经元的输出，使得...

正则化网络dropout正则化的原理    Dropout正则化是一种用于神经网络训练的技术，旨在减少过拟合。其原理是在训练过程中随机地将神经元的输出置零，即“丢弃”部分神经元，以减少神经网络的复杂性。这样可以强制网络不依赖于任何单个神经元，从而增强网络的泛化能力。    具体来说，对于每个训练样本，在前向传播过程中，每个神经元都有一定概率被“丢弃”，即将其...

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...

生成对抗网络（GAN）是一种由两个神经网络组成的模型，一个生成器网络和一个判别器网络。生成器网络用于生成虚假的数据，而判别器网络则用于区分真实数据和虚假数据。这两个网络相互对抗，通过不断的训练使生成器能够生成更逼真的数据，同时判别器也变得越来越擅长区分真伪。在GAN的训练过程中，超参数的选择对于模型的性能和稳定性起着至关重要的作用。本文将分享一些生成对抗网络的超参数调优技巧，帮助读者更好地训练和优...

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．０７．０２７引用格式：赵瑜，霍永华，黄伟，等．基于双向ＬＳＴＭ模型的流量异常检测方法［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（７）：１７１２－１７１８．［ＺＨＡＯＹｕ，ＨＵＯＹｏｎｇｈｕａ，ＨＵＡＮＧＷｅｉ，ｅｔａｌ．ＴｒａｆｆｉｃＡｎｏｍａｌｙＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬＳＴＭＭｏｄｅｌｓ［...

自编码器网络在大规模数据降维中的应用自编码器是一种无监督的神经网络模型，常用于数据的降维和特征提取。它通过在输入数据上进行编码和解码的过程，学习到训练数据中的高级特征表示。在大规模数据降维的应用中，自编码器网络具有很好的效果和广泛的适用性。本文将介绍自编码器网络在大规模数据降维中的应用，并探讨其优势和挑战。1. 自编码器网络概述自编码器网络是一种由编码器和解码器组成的前向神经网络。编码器将输入数据...

基于深度学习的CT图像伪影去除算法研究深度学习在医学影像处理领域表现出了巨大的潜力，并且在许多任务中取得了令人瞩目的成果。其中一项重要的任务是去除医学影像中的伪影，特别是在CT图像中由于各种原因产生的伪影。本文将针对基于深度学习的CT图像伪影去除算法进行研究，以提高影像的质量和准确性。首先，我们需要深入了解影响CT图像质量的主要因素和伪影的来源。CT图像中的伪影可能是由于不均匀的X射线穿透，散射，...

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...

生成对抗网络（GAN）是一种由两个神经网络组成的模型，分别是生成网络和判别网络。生成网络负责生成新的数据样本，而判别网络则负责对生成的样本进行判别。两个网络之间通过对抗训练的方式相互博弈，不断提高各自的性能。生成对抗网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，其训练方法也备受关注。一、生成对抗网络的基本原理生成对抗网络的基本原理是通过两个网络之间的对抗学习来达到训练的目的。生成网络的目标...

如何解决神经网络中的过大权重问题神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过大量的神经元和连接权重来实现信息处理和学习。然而，在神经网络训练过程中，我们常常会遇到一个问题，那就是权重过大的情况。这个问题不仅会降低网络的性能，还可能导致过拟合等严重的后果。那么，如何解决神经网络中的过大权重问题呢？首先，我们需要了解过大权重问题的成因。神经网络的权重是模型的关键参数，它们决定了神经元之间的连接强度...

如何处理神经网络中的过大权重在神经网络中，权重是非常重要的参数。它们决定了神经元之间的连接强度，从而影响了网络的学习能力和性能。然而，有时候神经网络中的权重可能会变得过大，这会导致一些问题。本文将讨论如何处理神经网络中的过大权重，并提出一些解决方案。首先，让我们了解一下过大权重的影响。当神经网络中的权重变得过大时，网络可能会变得不稳定。这是因为过大的权重会导致梯度爆炸的问题，使得网络的梯度更新变得...

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...

卷积神经网络架构优化算法卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的神经网络模型。它通过利用卷积运算和池化操作，可以有效地提取图像中的特征，并在图像分类、目标检测、图像生成等任务中取得卓越的表现。然而，CNN的性能受到网络架构的影响，因此需要优化算法来改进CNN的性能和效果。一、参数优化网络架构优化的一个重要方面是参数优化。CN...

神经网络中的稳定性分析与鲁棒性改善近年来，神经网络在人工智能领域取得了巨大的突破，成为了许多任务的首选模型。然而，与其广泛应用相伴随的是神经网络的不稳定性和对扰动的敏感性。为了解决这个问题，研究人员们开始关注神经网络的稳定性分析和鲁棒性改善。首先，我们来探讨神经网络的稳定性分析。神经网络是由多个神经元组成的复杂系统，其稳定性分析是指在输入扰动下，网络输出的变化情况。稳定性分析可以帮助我们了解网络对...

神经网络算法优化指南随着人工智能技术的快速发展，神经网络算法在各个领域得到广泛应用，但是如何提高神经网络算法的精度和效率依然是一个挑战。本文将为大家提供一些神经网络算法优化的指南，帮助您更好地使用神经网络。一、选取合适的优化器神经网络训练过程中，优化器的选择非常重要，不同的优化器具有不同的优缺点。传统的优化器如随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、Adagrad和Adadelta等，...

神经网络模型的建立与训练一、介绍神经网络是一种计算模型，它与人类神经系统的结构和功能密切相关。它最初被广泛应用于识别图像和语音，但是现在它的应用范围已经扩展到各种领域，如语言翻译、自然语言处理、金融预测、医学图像分析等。神经网络模型的建立和训练是神经网络应用的关键环节。神经网络模型的建立是指如何选择网络的结构和参数，而训练是指如何根据给定的样本数据优化网络的参数以获得更好的泛化性能。在本文中，我们...

交流Experience ExchangeDI G I T C W 经验262DIGITCW2019.03近年来，全球信息化进程不断推进，计算机技术也得到了飞速发展，互联网如今已是人们生活中不可缺少的存在。相关研究资料显示，我国网民规模数量已经高达7.56亿左右。但是，在各国网络覆盖规模不断扩大的背景下，很多现实企业纷纷看到了互联网的各种优势，将现实中的业务一步步的转移到网络世界里。部分企业和银行...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910172625.9(22)申请日 2019.03.07(71)申请人 华东理工大学地址 200237 上海市徐汇区梅陇路130号(72)发明人 陈志华　陈莉莉　陈若溪　刘潇丽　刘韵娜　仇隽　胡灼亮　(51)Int.Cl.G06T  11/00(2006.01)G06N...

bgp 正则表达式摘要：1.BGP 简介  2.BGP 正则表达式的作用  3.BGP 正则表达式的基本语法  4.BGP 正则表达式的应用实例  5.总结正文：1.BGP 简介BGP（Border Gateway Protocol，边界网关协议）是一种用于在不同自治系统（AS）之间交换路由信息的协议。BGP 主要用于互联网中的路由选择，它可以在不同的网络运...

dropout正则化的理解  概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文旨在探讨dropout正则化的理解、优势及作用，并深入研究其实现方法和技巧。随着深度学习的快速发展，过拟合问题成为限制神经网络性能的主要因素之一。而dropout正则化作为一种常用的解决过拟合问题的方法，在神经网络中得到了广泛应用。1.2 文章结构本文共分为5个部分，每个部分涵盖一个重要内容。首先，在引言部分将给出整篇...

正则化最小二乘问题1、为什么引入非线性激活函数如果不用激励函数，在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。2、为什么使用ReLU激活函...

(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 114219960 A(43)申请公布日 2022.03.22(21)申请号 CN202111544817.1(22)申请日 2021.12.16(71)申请人 哈尔滨工业大学    地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号(72)发明人 张云 袁浩轩 李宏博 冀振元 (74)专...

神经网络中的权重约束方法正则化的具体做法神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作原理的计算模型。它由许多人工神经元组成，这些神经元通过连接权重来传递和处理信息。权重是神经网络中非常重要的参数，它决定了神经元之间信息传递的强度和方向。在神经网络的训练过程中，权重的调整是关键的一步，它决定了网络的性能和准确性。然而，过于复杂的网络结构和大量的权重参数可能导致过拟合和训练不稳定的问题。为了解决这些问题...

AI训练中的深度学习网络正则化技巧引言：随着人工智能（AI）的快速发展，深度学习网络成为各种任务的关键方法之一。然而，深度学习网络在训练过程中往往会遇到过拟合等问题，限制了其准确性和泛化能力。为了解决这个问题，研究人员提出了多种深度学习网络正则化技巧，本文将对其中一些关键技术进行介绍与分析。一、L1正则化L1正则化技术是深度学习网络中最常用的正则化方法之一。它通过增加一个惩罚项到损失函数中，强迫模...

卷积神经网络的正则化方法与实践卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动从图像中提取特征并进行分类。然而，由于CNN模型的复杂性和参数众多，很容易出现过拟合的问题。为了解决这个问题，研究人员提出了各种正则化方法，本文将介绍其中几种常见的方法以及它们的实践应用。一、L1和...

1引言随着智能手机的发展，现在基本上人手一台智能手机，如何让校园助手更好地服务学生，这是我们设计校园助手的目的。高校学生管理中，经常需要对重要的事情发出通知，一般通知都是按照一级一级传达的，最后传达到每个学生需要一段时间。校园助手针对这样的需求，设计出自己的消息通知模块，当有重要事情要通知相关的学生的时候，校园助手Android客户端能接收到相关消息，并且及时在学生手机端提醒，就像手机来电一样，非...

服务器基本原理服务器是一种特定功能的计算机硬件设备，它负责存储、处理和传输数据，以满足用户对于数据和应用程序的需求。服务器基本原理包括硬件、操作系统和网络三个方面。首先是硬件方面。服务器通常采用更高性能的处理器、内存和硬盘等硬件组件，以支持同时处理大量请求和数据的能力。同时，服务器通常还具备冗余设计，包括多个电源供应、硬盘阵列和网络接口等，以增强可靠性和可用性。其次是操作系统方面。服务器通常运行一...