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...

缺陷检测的神经网络算法分析与比较简介：随着技术的不断发展，神经网络算法在图像处理中的应用越来越广泛。其中，缺陷检测是一个重要的研究领域。本文将对目前常用的几种神经网络算法进行分析和比较，并讨论其在缺陷检测方面的优缺点。一、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是目前最常用的神经网络算法之一，通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能有效地提取图像特征。在缺陷检测方面，CNN能够自动学习并识别常见的缺陷特征...

神经网络在60Co—γ射线辐照保鲜无防腐剂香肠建模中的应用文章采用贝叶斯神经网络的方法对60Co-γ射线辐照保鲜无防腐剂香肠辐照工艺与理化指标进行建模，并对其准确性进行验证，利用模型进行理化指标的预测，验证模型准确性。标签：贝叶斯神经网络；60Co-γ射线；无防腐剂香肠；网络预测引言食品辐照技术是20世纪发展起来的一种新型灭菌保鲜技术。采用辐射加工技术手段，运用高能射线如x-射线、γ-射线等对食品...

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...

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...