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GAN由生成器和判別器兩部分組成，其生成器是一個(gè)超分辨網(wǎng)絡(luò)，作者稱之為SRResNet，而判別器是一個(gè)簡(jiǎn)單的二分類網(wǎng)絡(luò)，用來判斷生成器生成的圖片是否為真實(shí)高清圖像，如下圖。 SRGAN的生成器與判別器其中SRResNet是一個(gè)結(jié)合局部殘差+全局殘差設(shè)計(jì)的深度殘差網(wǎng)絡(luò)，采用后上采樣
圖像與高清圖像的主要差別在于高頻部分，所以只需學(xué)習(xí)二者之間的高頻殘差即可，這就自然的引入了殘差學(xué)習(xí)。VDSR的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下所示： VDSR結(jié)構(gòu)圖網(wǎng)絡(luò)用深達(dá)20層的卷積網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)插值后的低清圖像與高清圖像之間的殘差，并在最后一層將殘差與低清圖像相加得到輸出。為了保證圖像的大小始終與高
LapSR的架構(gòu)設(shè)計(jì)與拉普拉斯金字塔的圖像融合過程十分相像，如下圖LapSRN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中的紅色箭頭表示卷積運(yùn)算，藍(lán)色箭頭表示反卷積運(yùn)算，綠色箭頭表示逐元素加法運(yùn)算。LapSRN網(wǎng)絡(luò)由特征提取分支和圖像重構(gòu)分支組成，前者負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)高頻殘差，后者負(fù)責(zé)重構(gòu)圖像。兩個(gè)分支都采用逐步上采
RCN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)嵌入部分的作用是從低清圖像抽取特征。推斷部分與SRCNN中的非線性映射部分等價(jià)，它是一個(gè)遞歸的卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而重構(gòu)部分則將利用輸入圖像與每一次遞歸的輸出特征圖重構(gòu)出高分辨圖像。網(wǎng)絡(luò)的展開形式如下：展開后的DRCN網(wǎng)絡(luò)其中遞歸部分相當(dāng)于卷積核共享的多層卷積網(wǎng)絡(luò)，遞歸多
沿著殘差學(xué)習(xí)和遞歸學(xué)習(xí)的成功道路，DRRN進(jìn)一步玩出了殘差學(xué)習(xí)與遞歸學(xué)習(xí)的新花樣，它與上文提到的幾種模型的對(duì)比如下： DRRN與其它模型的結(jié)構(gòu)對(duì)比圖(a)是ResNet的簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它的殘差結(jié)構(gòu)是局部的，綠色虛線框表示殘差單元。圖(b)是VDSR的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，紫色的線表示全局跳躍
強(qiáng)特征傳播并緩解梯度消失/爆炸問題，同時(shí)特征在所有層的復(fù)用能夠有效減少參數(shù)量。SRDenseNet將稠密連接應(yīng)用到了超分辨率網(wǎng)絡(luò)上，取得了不錯(cuò)的效果，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖：SRDenseNet的三種結(jié)構(gòu)SRDenseNet采用后上采樣策略，前向傳播過程分為4步：第1步使用一個(gè)卷積層提
將超分過程抽象為1) 圖像塊抽取與表征 2) 非線性映射 3) 重構(gòu) 三個(gè)步驟，每個(gè)步驟都可以用卷積來表示，從而組成了簡(jiǎn)潔的三層卷積結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)使用插值后的低清圖像作為輸入，第一個(gè)卷積層密集地抽取9x9的低清圖像塊(patch)并將每一個(gè)圖像塊表示成64維的特征向量，即低清表征；第
反過來用而已，此處不再贅述。DBPN的整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下：DBPN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖網(wǎng)絡(luò)分為初始特征提取、反向投射和重構(gòu)三部分。為了防止投射部分的參數(shù)量過大，作者在初始特征提取部分添加了一個(gè)1x1卷積來提前減少參數(shù)。反向投射部分首先由上采樣投射和下采樣投射交替連接，每一層的輸出都會(huì)拼接到后
FSRCNN(Faster SRCNN)和SRCNN的都出自湯曉鷗團(tuán)隊(duì)，它延用了SRCNN的三步超分步驟，但是對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)做了優(yōu)化，如下圖：FSRCNN結(jié)構(gòu)圖首先FSRCNN采用后上采樣策略并使用反卷積層重構(gòu)圖像，這使特征提取與非線性映射在原始的低清圖像上進(jìn)行，降低了計(jì)算復(fù)雜度。其
Sub-Pixel Convolution Network)模型中首次提出，該網(wǎng)絡(luò)由兩個(gè)普通卷積層和一個(gè)亞像素卷積層組成，其結(jié)構(gòu)如下。 ESPCN結(jié)構(gòu)圖相比SRCNN，ESPCN不僅速度快而且效果更好，這得益于亞像素卷積層和后上采樣策略。
簡(jiǎn)單介紹一下HTTP的長(zhǎng)連接和短連接?2 簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的七層模型?3 常見的HTTP狀態(tài)碼有哪些?4 TCP的三次握手過程?為什么會(huì)采用三次握手，若采用二次握手可以嗎?5 請(qǐng)簡(jiǎn)述一下TCP的三次握手和四次揮手協(xié)議?6 TCP和UDP相關(guān)的協(xié)議分別有哪些?7 TCP和UDP有什么區(qū)別?8
Network：傳統(tǒng)的 Switch、Router、Firewall 等物理設(shè)備組成的路由交換互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。 Overlay Network：基于網(wǎng)元虛擬化技術(shù)、以及網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)的的 Overlay VPC 網(wǎng)絡(luò)。 Overlay Controller MSDC（大規(guī)模數(shù)據(jù)中心）中的
網(wǎng)絡(luò)ACL和安全組簡(jiǎn)介 為了虛機(jī)和網(wǎng)絡(luò)安全，華為云提供了安全組和網(wǎng)絡(luò)ACL兩層防護(hù)。兩者的概念非常類似。安全組定義了哪些進(jìn)入的網(wǎng)絡(luò)流量能被轉(zhuǎn)發(fā)給虛機(jī)。安全組包含一組訪問控制策略，稱為安全組規(guī)則（Security Group Rule）。可以定義多個(gè)安全組，每個(gè)安全組可以有多個(gè)規(guī)則
本文綜合整理常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)；參考了許多高校的課程、論文、博客和視頻等。文章的結(jié)構(gòu)是先進(jìn)行概念了解，然后結(jié)合圖片、結(jié)構(gòu)圖、一步一步詳細(xì)講解；大家要不看看？ ( •? ω •? )y 一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 簡(jiǎn)介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Artificial
神經(jīng)元（節(jié)點(diǎn)）組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖例 一個(gè)神經(jīng)元由輸入值，激活函數(shù)，輸出值，權(quán)重組成，輸入值經(jīng)過激活函數(shù)變?yōu)檩敵鲋?，再與權(quán)重相乘變?yōu)橄乱粋€(gè)神經(jīng)元的輸入值。由這樣的單位組成的網(wǎng)絡(luò)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 在實(shí)際生活中我們給更多的使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。4.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模步驟 在反
點(diǎn)間是否存在連接以及連接的數(shù)量不做約束。復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)還涉及到連接的方向和子圖等概念。 Figure 2. 圖網(wǎng)絡(luò)和卷積網(wǎng)絡(luò)[1] 如圖3所示，如果將圖的每個(gè)節(jié)點(diǎn)等價(jià)視為圖像中的每個(gè)像素，其實(shí)，圖的工作過程可以類比CV中的經(jīng)典問題：semantic segmentation。
接，實(shí)現(xiàn)云間的數(shù)據(jù)傳輸華為云端網(wǎng)絡(luò)信息：VPN網(wǎng)關(guān)117.117.117.117 云端子網(wǎng)：192.168.3.0/24AWS云端網(wǎng)絡(luò)信息：虛擬專用網(wǎng)關(guān)：52.52.52.52 云端子網(wǎng)：10.10.0.0/24二、華為云配置①購買VPC，設(shè)置網(wǎng)絡(luò)和子網(wǎng)信息；備注：本實(shí)例中假設(shè)華為云自動(dòng)分配的網(wǎng)關(guān)IP為117
層的權(quán)重矩陣。 下圖為圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示意圖，圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為一張圖，通過若干層后節(jié)點(diǎn)特征從 X 變?yōu)?Z ，共享中間多個(gè)隱層中 A 參數(shù)。 圖 3.3 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 構(gòu)造一個(gè)兩層的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，激活函數(shù)分別采用 ReLU 和 Softmax ，則整體的正向傳播的公式為：
對(duì)這些信息的感知和與此對(duì)應(yīng)的算力路由表的創(chuàng)建，是算力網(wǎng)絡(luò)控制面的關(guān)鍵技術(shù)。算力網(wǎng)絡(luò)控制面根據(jù)算力資源的收集、編排和分發(fā)的機(jī)制不同，可以分為集中式、分布式和混合式三種方式。 集中式算力網(wǎng)絡(luò)控制面方案 集中式算力網(wǎng)絡(luò)控制面方案中，端、邊、云的算力、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源及節(jié)點(diǎn)信息由集中
以太網(wǎng)IB網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)勢(shì)1.使用標(biāo)準(zhǔn)的以太網(wǎng)設(shè)備、線纜和接口卡；2.性價(jià)比高，后期維護(hù)成本低。低延遲，高吞吐量，帶寬領(lǐng)先。 劣勢(shì)1.延時(shí)較大；2.帶寬落后于IB網(wǎng)絡(luò)1.設(shè)備互聯(lián)價(jià)格高，廠商單一；2.與外部集群通信時(shí)需要交換設(shè)備在以太網(wǎng)和IB網(wǎng)絡(luò)間轉(zhuǎn)換。
