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交換機(jī)的4種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方式：級(jí)聯(lián)方式、堆疊方式、端口聚合方式、分層方式

交換機(jī)是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中重要的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備之一，用于實(shí)現(xiàn)局域網(wǎng)（LAN）內(nèi)部的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)和通信。交換機(jī)可以采用不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方式來滿足不同的網(wǎng)絡(luò)需求和拓?fù)?span id="lsarubz" class='cur'>結(jié)構(gòu)。本文將詳細(xì)介紹交換機(jī)的四種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方式：級(jí)聯(lián)方式、堆疊方式、端口聚合方式和分層方式。 1. 級(jí)聯(lián)方式 級(jí)聯(lián)方式是最基本和最簡(jiǎn)單

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第12篇：產(chǎn)品物體檢測(cè)項(xiàng)目介紹,3.4 Fast R-CNN【附代碼文檔】

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)、批標(biāo)準(zhǔn)化。6. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括CNN原理、CIFAR類別分類（API使用、步驟分析代碼實(shí)現(xiàn)縮減版LeNet）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征可視化。7. 經(jīng)典分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)涵蓋LeNet解析、AlexNet、卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、Inception結(jié)構(gòu)、pre_trained模型

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第5篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與tf.keras,1.3 Tensorflow實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【附代碼文檔】

Server開啟、項(xiàng)目總結(jié)、模型導(dǎo)出與部署、深度學(xué)習(xí)課程、1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景、1.2 深度學(xué)習(xí)框架介紹、深度學(xué)習(xí)介紹、2.1 TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow介紹、2.2 圖與TensorBoard、2.4 張量、2.5 變量OP、1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、1.4

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第8篇：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),2.2案例：CIFAR100類別分類【附代碼文檔】

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)、批標(biāo)準(zhǔn)化。6. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括CNN原理、CIFAR類別分類（API使用、步驟分析代碼實(shí)現(xiàn)縮減版LeNet）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征可視化。7. 經(jīng)典分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)涵蓋LeNet解析、AlexNet、卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、Inception結(jié)構(gòu)、pre_trained模型

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)

深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)

越來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer perceptrons, MLP)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalneural

SPPNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)總結(jié)

H）的圖像，經(jīng)過SPP層輸出的尺寸都是一樣大小。SPPNet是指使用了SPP層的對(duì)RCNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。第二章 為什么設(shè)計(jì)SPPNet在SPP提出之前，所有深度學(xué)習(xí)的CNN網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像的尺寸都是固定的，如：2012年 AlexNet             --         227 x

深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)

來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類：1.前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer perceptrons, MLP)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalneural

細(xì)而深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) | 圖像修復(fù) 五大 卷積 | 后續(xù)關(guān)注的知識(shí)點(diǎn)

and has fewer parameters than the one in[15]. 為了提高網(wǎng)絡(luò)的效率，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)細(xì)（窄）而深的修復(fù)網(wǎng)絡(luò)模型，并且比現(xiàn)有的修復(fù)網(wǎng)絡(luò)具有更少的參數(shù)[15]. 圖像修復(fù) 五大 卷積 常規(guī)卷積 空洞卷積 部分卷積 [ 2018

基于四種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的WISDM數(shù)據(jù)集仿真及對(duì)比：Resnet、LSTM、Shufflenet及CNN

及如何使用CNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到了六個(gè)維度的模型仿真指標(biāo)及五個(gè)維度的可視化分析，那么現(xiàn)在我們將訓(xùn)練模型推廣到其他網(wǎng)路結(jié)構(gòu)中去，通過仿真實(shí)驗(yàn)來對(duì)比一下不同網(wǎng)絡(luò)之間對(duì)于WISDM數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練效果。 一、四種網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及介紹 1.ResNet 殘差網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)模型，通過引入“殘

基于GoogleNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和GEI步態(tài)能量提取的步態(tài)識(shí)別算法matlab仿真,數(shù)據(jù)庫(kù)采用CASIA庫(kù)

ogleNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與GEI步態(tài)能量提取相結(jié)合的步態(tài)識(shí)別算法，充分利用了兩者的優(yōu)勢(shì)，有望實(shí)現(xiàn)高精度的步態(tài)識(shí)別。   4.1 GoogleNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)原理        GoogleNet的核心創(chuàng)新在于Inception模塊，其設(shè)計(jì)旨在解決傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中卷

分享深度學(xué)習(xí)算法

GR推薦原因這是第一篇關(guān)于基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配任務(wù)的綜述文章，以往關(guān)于立體匹配的綜述文章多基于傳統(tǒng)方法，或者年代已久。這篇綜述文章主要總結(jié)了過去6年發(fā)表在主要會(huì)議和期刊上的150多篇深度立體匹配論文，可以稱得上方法最新，分類最全，概括最廣。在論文中，作者首先介紹了深度立體匹配網(wǎng)絡(luò)的常用架構(gòu)，然

【MindSporeLite】【可視化】MindSporeLite的離線模型ms文件如何進(jìn)行可視化，看到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

使用converter_lite轉(zhuǎn)換模型后生成的模型文件，希望可以借助類似netron工具可視化看到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算子的詳細(xì)信息

淺談深度學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)方法——深度前饋網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法——深度信念網(wǎng)、深度玻爾茲曼機(jī)，深度自編碼器等。深度學(xué)習(xí)的思想：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是通過構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行多層表示，以期通過多層的高層次特征來表示數(shù)據(jù)的抽象語義信息，獲得更好的特征魯棒性。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)中常用的生成模型

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN） 定義：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是由Ian Goodfellow等人于2014年提出的深度學(xué)習(xí)模型，通過對(duì)抗過程訓(xùn)練生成器和判別器，最終實(shí)現(xiàn)生成高質(zhì)量樣本的目標(biāo)。 基本構(gòu)成： 生成器（Generator）：負(fù)責(zé)生成假樣本，輸入通常是隨機(jī)噪聲，輸出是與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本。

深度學(xué)習(xí)GoogLeNet結(jié)構(gòu)