#graph-drawing-glass
未完成的、未完善的代码玩弄使用力导向图绘制算法作为基于局部协调规则生成玻璃网络结构的手段的想法。
力导向定位是成功的，但我没有达到引入键断裂来改进初始随机拓扑的地步，因此产生的结构在物理上是不合理的。
2022-03-11 11:15:22
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AlexNet
特征
8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。
将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。
用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。
引入数据增强，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合
第一个卷积层
输入的图片大小为:2242243（或者是2272273）
第一个卷积层为:111196即尺寸为1111,有96个卷积核,步长为4,卷积层后跟ReLU,因此输出的尺寸为 224/4=56,去掉边缘为55,因此其输出的每个feature map 为 555596,同时后面跟LRN层,尺寸不变.
最大池化层,核大小为33
2022-03-02 16:54:30
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5G无线网络关键技术及部署演进:
1.5G新空口的关键指标及技术
2.5G网络结构及云化演进
3.5G站点方案及部署场景
2022-02-27 09:10:24
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2022-02-25 10:37:51
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江森 metasys 网络结构 培训
Metasys发展历史
PMI
M3/M5
Metasys System Extended Architecture (MSEA)
MSEA网络组成元件
Metasys系统能力
Metasys系统配置举例
性能指导及限制
技术规格
2022-02-14 11:04:11
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从数据中学习贝叶斯网络结构是一个NP-hard问题，提高网络结构学习算法精度是研究的重难点。基于Pearl的因果理论，提出了一种贝叶斯网络结构学习方法，提升了现有算法的准确率。利用改进的Pearl因果效应和BDe评分，学习网络节点优先次序，利用K2算法学习初始网络，并通过BDe评分反向调节、互信息和BDe评分删除边以修正学习结果。实验在贝叶斯网络标准数据集ASIA、ALARM上进行，在样本量为2000~20 000的20组实验中，学习准确率较MMHC算法平均提升16%，准确率标准差较MMHC算法平均缩小17%。实验表明，基于因果效应的方法较MMHC算法有更好的性能。
2022-02-09 03:16:00
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2022-01-21 09:17:02
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几种常见的网络结构
前向网络（前馈网络）
不含反馈的前向网络的结构形态。网络中的神经元分层排列，接受输入量的神经元节点组成输入层，产生输出量的神经元节点组成输出层，中间层亦称为隐层，可以有若干层隐层。每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，输入向量经过各层的顺序变换后，由输出层得到输出向量。
2022-01-03 19:17:11
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