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ATM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和接口

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2010-04-06 15:54:112632

ATM地址,ATM地址是什么意思

ATM地址,ATM地址是什么意思 異 步傳輸模式(ATM)使用地址來確定和定位ATM設(shè)備。在ATM中,地址是呼叫建立過程中通過UNI信令確定的,然后據(jù)此尋找合
2010-04-06 16:00:521440

ATM地址注冊/ATM的虛連接

ATM地址注冊/ATM的虛連接 ATM地址注冊 在呼叫建立過程中終端系統(tǒng)和ATM交換機(jī)之間(UNI)通過過渡性本地管理接口(I
2010-04-06 16:02:40717

ATM交換機(jī)技術(shù)原理簡介

ATM交換機(jī)技術(shù)原理簡介 起因,背景: ATM交換技術(shù)是ATM網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的核心。交換結(jié)構(gòu)的性能將決定ATM網(wǎng)絡(luò)的性能和規(guī)模。交換機(jī)設(shè)計(jì)的方法將
2010-04-06 16:09:274037

ATM網(wǎng)絡(luò)接口,ATM網(wǎng)絡(luò)接口類型有哪些?

ATM網(wǎng)絡(luò)接口,ATM網(wǎng)絡(luò)接口類型有哪些? ATM網(wǎng)絡(luò)主要分為兩大接口: UNI(User-Network Interface)——ATM網(wǎng)絡(luò)中用戶設(shè)備與ATM網(wǎng)絡(luò)之間的接口;
2010-04-06 16:11:485773

ATM網(wǎng)絡(luò)信令,ATM網(wǎng)絡(luò)信令是什么意思

ATM網(wǎng)絡(luò)信令,ATM網(wǎng)絡(luò)信令是什么意思 信令是一個(gè)供 ATM 用戶和網(wǎng)絡(luò)交換控制信息、請求網(wǎng)絡(luò)資源使用或者協(xié)商電路參數(shù)使用的進(jìn)程。 網(wǎng)絡(luò)
2010-04-06 16:12:511777

ATM上的IP,ATM上的IP是什么意思

ATM上的IP,ATM上的IP是什么意思 IETF已決定用IP互連異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),把各種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)互連成一個(gè)單一的巨大的IP網(wǎng)。單個(gè)的網(wǎng)絡(luò)通常采用不同的
2010-04-06 17:32:451686

如何在ATM網(wǎng)絡(luò)支持IP

ATM可以提供空前的可伸縮性和性價(jià)比,以及對將來的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、多媒體業(yè)務(wù)等的支持,ATM將扮演重要的角色。但目前的信息體系,即LAN和WAN,建立在網(wǎng)絡(luò)層協(xié)議如IP、IPX、AppleTalk等
2010-06-10 08:06:31684

基于LIN總線的汽車分級制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

汽車信息通信的多樣化促進(jìn)了汽車分級制網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生和發(fā)展。LIN作為一種性能優(yōu)異、價(jià)格低廉的新型A類總線,必將進(jìn)一步促進(jìn)汽車分級制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)施和完善,推動汽車技術(shù)的發(fā)展。
2011-01-29 10:43:212258

NGN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)三層平面模型的研究

NGN結(jié)構(gòu)的研究是下一代網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)研究中的核心內(nèi)容針對目前下一代網(wǎng)絡(luò)研究狀況,本文提出一種三層平面結(jié)構(gòu)模型.業(yè)務(wù)平面抽象NGN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的功能需求,功能平面抽象獨(dú)立于物理網(wǎng)
2011-09-21 16:39:4418

4G網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)

4G網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及關(guān)鍵技的精彩講解
2011-11-10 17:19:46114

衛(wèi)星ATM寬帶網(wǎng)絡(luò)差錯(cuò)控制技術(shù)

介紹了衛(wèi)星ATM寬帶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和特性,并評論了應(yīng)用于通信衛(wèi)星ATM網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)差錯(cuò)控制技術(shù)
2011-12-22 15:23:2425

時(shí)域離散系統(tǒng)的基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與狀態(tài)變量分析法

關(guān)于DSP的很好的資料哦,很好的用品,比較詳細(xì),第5章__時(shí)域離散系統(tǒng)的基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與狀態(tài)變量分析法]
2015-12-23 11:08:480

基于自適應(yīng)果蠅算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練

基于自適應(yīng)果蠅算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練_霍慧慧
2017-01-03 17:41:580

智能電表數(shù)據(jù)采集新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與傳輸協(xié)議_程瑛穎

智能電表數(shù)據(jù)采集新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與傳輸協(xié)議_程瑛穎
2017-01-12 20:08:010

基于FPGA技術(shù)的CATV核心網(wǎng)絡(luò)無阻塞ATM交換結(jié)構(gòu)

基于FPGA技術(shù)的CATV核心網(wǎng)絡(luò)無阻塞ATM交換結(jié)構(gòu)
2017-01-17 19:54:245

基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的專利池許可費(fèi)計(jì)算方法_莫愿斌

基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的專利池許可費(fèi)計(jì)算方法_莫愿斌
2017-03-16 09:09:260

朗訊ATM網(wǎng)絡(luò)故障案例分析

朗訊ATM網(wǎng)絡(luò)故障案例分析
2017-09-05 09:22:383

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中鏈接壽命的研究

的特性,特別是基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)的研究,以期改善當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用并創(chuàng)造新的受歡迎的社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。然而,大多數(shù)的現(xiàn)有研究方法只是研究隨著時(shí)間積累的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化,這些方法無法完全反映社交網(wǎng)絡(luò)的其他特性比如鏈接壽命現(xiàn)象。鏈接壽命現(xiàn)象是指社交網(wǎng)絡(luò)中的
2017-11-24 09:50:313

基于協(xié)同認(rèn)知的抗干擾網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)技術(shù)

針對現(xiàn)有協(xié)同認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)工作在固定結(jié)構(gòu)導(dǎo)致靈活性低、對復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)力不足的問題,以提高其抗干擾和抗毀能力為目標(biāo),提出了一種基于協(xié)同認(rèn)知的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)技術(shù)。該技術(shù)能夠使協(xié)同認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)在集中控制
2017-12-12 15:33:440

基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)SSL算法的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)的設(shè)定依賴于工作者的經(jīng)驗(yàn)、自適應(yīng)能力較差等問題,提出一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL)算法的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法。該方法采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法利用已標(biāo)記樣例和無標(biāo)記樣例對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行
2017-12-21 15:49:380

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在命名實(shí)體識別中應(yīng)用的分析與總結(jié)

近年來,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法在自然語言處理領(lǐng)域已經(jīng)取得了不少進(jìn)展。作為NLP領(lǐng)域的基礎(chǔ)任務(wù)—命名實(shí)體識別(Named Entity Recognition,NER)也不例外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2018-01-18 09:24:364409

概率模型的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)方法

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)任務(wù)的有效工具,但該類方法存在計(jì)算瓶頸.近幾年出現(xiàn)了一些基于概率模型的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)方法,主要從網(wǎng)絡(luò)表示、結(jié)構(gòu)假設(shè)、參數(shù)求解這3個(gè)方面解決計(jì)算問題.按照模型參數(shù)求解策略將已有方法歸為兩類:隨
2018-02-12 10:48:181

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瘦身:關(guān)于SqueezeNet的創(chuàng)新點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

關(guān)于SqueezeNet的創(chuàng)新點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),國內(nèi)已經(jīng)有若干愛好者發(fā)布了相關(guān)的簡介,如這篇(http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details
2018-03-13 16:41:334985

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自動設(shè)計(jì)算法——BlockQNN

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)一直是深度學(xué)習(xí)里的核心問題。在基于深度學(xué)習(xí)的分類、檢測、分割、跟蹤等任務(wù)中,基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對整體算法的性能優(yōu)劣有著決定性的影響。
2018-05-17 09:44:435221

一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):膠囊網(wǎng)絡(luò)

膠囊網(wǎng)絡(luò)是 Geoffrey Hinton 提出的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),為了解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvNets)的一些缺點(diǎn),提出了膠囊網(wǎng)絡(luò)。
2019-02-02 09:25:005416

從多個(gè)方面對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)環(huán)形網(wǎng)和網(wǎng)狀網(wǎng)進(jìn)行對比分析

本文主要從網(wǎng)絡(luò)成本和資源利用情況、網(wǎng)絡(luò)生存性、擴(kuò)展性以及網(wǎng)絡(luò)配置的難度、節(jié)點(diǎn)復(fù)雜度等幾個(gè)方面對光網(wǎng)絡(luò)中常用的兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)環(huán)形網(wǎng)和網(wǎng)狀網(wǎng)進(jìn)行對比分析。
2020-01-16 09:56:009325

一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)方法「ReZero」

近日,來自加州大學(xué)圣迭戈分校(UCSD)的研究者提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)方法「ReZero」,它能夠動態(tài)地加快優(yōu)質(zhì)梯度和任意深層信號的傳播。
2020-04-17 09:30:565083

主流的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹

作為數(shù)據(jù)中心部署工程師,首先要熟悉各種網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu),將適合自己網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)羅列出來,再一一篩選。那么主流的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有哪些呢?
2020-06-01 14:55:513921

SDN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的三個(gè)接口

眾所周知,SDN是控制面與轉(zhuǎn)發(fā)面分離的一種網(wǎng)絡(luò),它有開放的可編程接口,可以對網(wǎng)絡(luò)實(shí)行集中控制,從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的自動化配置。今天我們先來看一下它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
2020-06-12 14:32:487764

廣州移動和中興通訊開啟網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化AI時(shí)代

近日,廣州移動攜手中興通訊率先在越秀區(qū)完成5G站點(diǎn) AAPC(Automatic Antenna Pattern Control)權(quán)值自優(yōu)化方案的驗(yàn)證,通過AI技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的深度融合,大大簡化
2020-08-14 17:02:501918

廣州移動和中興通訊共同開啟網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化AI時(shí)代

近日,廣州移動攜手中興通訊率先在越秀區(qū)完成5G站點(diǎn) AAPC(Automatic Antenna Pattern Control)權(quán)值自優(yōu)化方案的驗(yàn)證,通過AI技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的深度融合,大大簡化
2020-08-14 17:50:172447

Github 項(xiàng)目:23 個(gè)設(shè)計(jì)和可視化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的工具

深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,最常見的就是各種網(wǎng)絡(luò)模型,那么在寫論文或者文章,介紹網(wǎng)絡(luò)模型的時(shí)候,最好的辦法當(dāng)然就是展示代碼畫圖,今天介紹的 Github 項(xiàng)目,就是整理了 23 個(gè)設(shè)計(jì)和可視化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的工具
2020-10-12 14:04:381970

交換機(jī)的三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹

對于一大型監(jiān)控項(xiàng)目,其重點(diǎn)就是交換機(jī)的選擇了,這里我們選用三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為接入層‐匯聚層‐核心層。相對兩層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),三層架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)規(guī)模更大,傳輸距離更遠(yuǎn),網(wǎng)絡(luò)可拓展性更強(qiáng)。
2021-01-09 10:29:4910445

一種改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索方法

為提升網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的尋優(yōu)能力,提岀一種改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索方法。針對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)間距難以度量的問題,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索方案,設(shè)計(jì)基于圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)間距度量方式。對少量步數(shù)訓(xùn)練和充分訓(xùn)練
2021-03-16 14:05:463

實(shí)現(xiàn)DA轉(zhuǎn)換器雙極性電壓輸出的雙R-2R電阻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

本論文提出了一種能實(shí)現(xiàn)DA轉(zhuǎn)換器雙極性電壓輸出的雙R-2R電阻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并對該結(jié)構(gòu)的各項(xiàng)特性進(jìn)行了理論分析、仿真驗(yàn)證,通過最后的流片測試,結(jié)果表明本論文所提出的結(jié)構(gòu)與目前常用的兩種實(shí)現(xiàn)雙極性電壓輸出的雙R-2R電阻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比,在工藝依賴性和長期穩(wěn)定性上有一定的優(yōu)勢。
2021-03-23 09:16:281

一種改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以減少卷積層參數(shù)

的殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以降低殘差塊數(shù)量與卷積核數(shù)量來減少卷積層參數(shù)。同時(shí),在原始損失函數(shù)中加入類間相似懲罰項(xiàng)來擴(kuò)大不同類間距,以提高對病害的分類準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比原始的殘差網(wǎng)絡(luò),改進(jìn)后的殘差網(wǎng)絡(luò)降低約25%的參數(shù)
2021-03-23 14:48:578

基于雙編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的CGAtten-GRU模型

為了解決序列到序列模型中編碼器不能充分編碼源文本的問題,構(gòu)建一種基于雙編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的Cgatten-GRU模型。2個(gè)編碼器分別使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向門控循環(huán)單元,源文本并行進(jìn)入雙編碼器,結(jié)合
2021-04-01 15:10:4712

幾種典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的比較與分析

幾種典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的比較與分析說明。
2021-04-28 10:11:583

基于殘差連接的改進(jìn)端到端文本識別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

針對已有文本識別網(wǎng)絡(luò)由于深度不夠而識別準(zhǔn)確率較低的問題,文中提岀一種改進(jìn)的端到端文本識別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。首先,將文本作為序列,采用殘差模塊將文本按列切分成特征向量輸入循環(huán)層。這種殘差結(jié)枃増加了卷積網(wǎng)絡(luò)
2021-05-17 15:18:346

面向圖像識別的輕量級SepNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別任務(wù)上模型復(fù)雜度大、參數(shù)量多,首先提出了一種輕量仳的 Sepet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)在分類器模抉上采用克羅內(nèi)克積替換了傳統(tǒng)的全連接層。為進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在特征提取模塊均衡
2021-06-03 16:20:033

融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)屬性的鏈接預(yù)測模型

融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)屬性的鏈接預(yù)測模型
2021-06-09 11:41:3529

古籍版面分析和風(fēng)格融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

古籍版面分析和風(fēng)格融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析
2021-06-25 11:45:320

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜述

學(xué)習(xí)社區(qū)的一個(gè)研究熱點(diǎn).本文整理了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀以及典型方法,將這些工作歸納為網(wǎng)絡(luò)剪枝與稀疏化、張量分解、知識遷移和精細(xì)模塊設(shè)計(jì)4 個(gè)方面并進(jìn)行了較為全面的探討.最后,本文對當(dāng)前研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)作了分析和總結(jié),并對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域未來的發(fā)展方向和應(yīng)用前景進(jìn)行了展望.
2022-02-14 11:02:59755

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜述

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜述 ? 來源:《自動化學(xué)報(bào)》?,作者林景棟等 摘 要?近年來,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNNs)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音
2022-03-07 16:42:07876

基于YOLO-V5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)行人社交距離風(fēng)險(xiǎn)提示

Yolov5的結(jié)構(gòu)其實(shí)和Yolov4的結(jié)構(gòu)還是有一定的相似之處的,但也有一些不同,這里還是按照從整體到細(xì)節(jié)的方式,對每個(gè)板塊進(jìn)行講解。這里給出YOLO V4的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖:
2022-07-06 10:24:592558

使用三種不同結(jié)構(gòu)的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對觸覺力進(jìn)行動態(tài)重建

在機(jī)器人執(zhí)行抓取動作時(shí),接觸力的大小與接觸位置對抓取成功有至關(guān)重要的影響,文章研究團(tuán)隊(duì)在以往研究基礎(chǔ)上提出了一種使用三種不同結(jié)構(gòu)的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對觸覺力進(jìn)行動態(tài)重建的方法,傳感器能夠在10ms延遲下連續(xù)測量從抓取開始到物體釋放的力,測量接觸力不受物體尺寸的影響。
2022-10-31 10:29:371026

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組成與解釋

來源: 機(jī)器學(xué)習(xí)算法那些事 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以卷積層為主的深度網(wǎng)路結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對圖像和濾波矩陣做內(nèi)積(元素相乘再求和)的操作。 1.
2023-06-27 10:20:01705

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組成與解釋

來源:機(jī)器學(xué)習(xí)算法那些事卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以卷積層為主的深度網(wǎng)路結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對圖像和濾波矩陣做內(nèi)積(元素相乘再求和)的操作。1.卷積
2023-06-28 10:05:591316

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),常用于圖像處理、自然語言處理等領(lǐng)域中。它是一種深度學(xué)習(xí)(Deep
2023-08-17 16:30:35804

如何優(yōu)化PLC的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?

優(yōu)化PLC的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以提高通信的效率和穩(wěn)定性。以下是一些優(yōu)化PLC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法: (1)設(shè)計(jì)合理的拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu):根據(jù)應(yīng)用需求和設(shè)備分布情況,設(shè)計(jì)合理的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)。常見的拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)包括星型、總線
2023-12-23 08:15:02320

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