学习网络
机器学习——循环神经网络
隐状态 无隐状态的神经网络 有隐状态的循环神经网络 循环神经网络（recurrent neural networks，RNNs） 是具有隐状态的神经网络。 基于循环神经网络的字符级语言模型 回想一下 8.3节中的语言模型， 我们的目标是根据过去的和当前的词元预测下一个词元， 因此我们将原始序列移位一 ......
2023-2024-1 20232311 《网络空间安全导论》第一周学习总结
教材学习内容总结 ！[第一章学习思维导图]（https://kdocs.cn/l/chsYtD5wgUST） 教材学习中的问题和解决过程 问题1：三年前我国在信息安全核心技术方面与国外相比存在差距，现今是否在核心技术领域有所突破 问题1解决方案：查阅相关资料与近三年的有关新闻报道，了解我国对攻破核心 ......
2023-2024 20232319 《网络空间安全导论》第1周学习总结
第一章学习，思维导图如下 网络空间安全导论 信息时代与信息安全 网络空间安全学科浅谈 网络空间安全法律法规 信息安全标准 教材学习中遇到的问题以及解决过程 1.问题一：公钥密码的具体内容有什么； 解决过程：询问ChatGPT，上csdn社区搜索 问题二：硬件病毒和软件病毒有哪些 解决过程：上百度搜索 ......
【深度学习笔记】第3章-神经网络基础
参考书籍： 邓立国等《python深度学习原理、算法与案例》清华大学出版社 3.3 感知机 3.3.1 感知机模型 感知机，又称阈值逻辑单元（Threshold Logic Unit，TLU）/线性阈值单元（Linear Threshold Unit，LTU） 经典数据集：Iris Data Set ......
深度学习模型---卷积神经网络
深度学习 深度学习模型是一种机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络进行学习和推断。深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。 深度学习模型的基本单元是神经网络，它由大量的人工神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连。深度学习模型的深度指的是神 ......
2023-2024-1 20232404《网络空间安全导论》第1周学习总结
教材学习内容总结 1.1信息时代与信息安全 信息技术在国家发展、个人生活中应用越来越广。 信息安全有多种潜在的威胁因素 技术上：黑客攻击、病毒入侵等 人性上：高科技经济犯罪、垃圾邮件等 1.2网络空间安全学科浅谈 想达到网络空间安全必须要先做到信息安全的四大层面。 数学、计算理论等多种理论是网络空间 ......
2023-2024-1 20232401 《网络》第10周学习总结
2023-2024-1 20232401 《网络》第10周学习总结 教材内容学习总结 网络空间安全导论第一章思维导图 教材学习中的问题和解决过程 问题1：制作思维导图困难 问题1解决方案：经同学推荐寻得便捷的思维导图制作工具 问题2：不了解markdown语法 问题2解决方案：仔细研读了老师提供的资 ......
基于Googlenet深度学习网络的人脸身份识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
m基于Yolov2和GoogleNet深度学习网络的疲劳驾驶检测系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 疲劳状态： 2.算法涉及理论知识概要 疲劳驾驶检测系统是一种基于深度学习网络的系统，它结合了Yolov2和GoogleNet模型，用于检测驾驶员的疲劳状态和人脸。疲劳驾驶检测系统主要包括两个部分：人脸检测和疲劳检测。其中，人脸检测使用Yolov ......
机器学习——稠密连接网络DenseNet
从ResNet到DesNet 稠密块体 DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。 我们首先实现一下这个架构。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l de ......
机器学习——残差网络
函数类 残差块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Residual(nn.Module): #@save def __in ......
机器学习——含并行连结的网络GoogLeNet
Inception块 在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块（Inception block）。具体结构如下图： 这四条路径都使用合适的填充来使输入与输出的高和宽一致，最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结，并构成Inception块的输出。在Inception块中，通常调 ......
机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
机器学习——使用块的网络VGG
VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 带填充以保持分辨率的卷积层； 非线性激活函数， ......
详解 Calico 三种模式（与 Fannel 网络对比学习）
1. 概述Calico是一个基于 BGP 的纯三层网络方案。它在每个计算节点都利用 Linux kernel 实现了一个高效的虚拟路由器 vRouter 来进行数据转发。每个 vRouter 都通过 BGP 协议将本节点上运行容器的路由信息向整个 Calico 网络广播，并自动设置到达其他节点的路由 ......
基于Googlenet深度学习网络的螺丝瑕疵检测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
[机器学习复习笔记] RNN 循环神经网络
RNN 循环神经网络 1. RNN 1.1 RNN 示意图及时序展开 此处的 \(\text{RNN}\) 模型采用的是 \(\text{BPTT}\) 算法（随时间反向传播） \(x^{(t)}\) 表示输入层的输入 \(U\) 为输入层到隐藏层的权值参数 \(h^{(t)}\) 表示隐藏层的输出 ......
[机器学习复习笔记] CNN 卷积神经网络
CNN 卷积神经网络 1. 二维卷积公式（机器学习） \[O(i, j) = \sum^{kh}_{i = 0} \sum^{kw}_{j = 0} w(i, j) * I(i + kh, j + kw) \]上述公式中，\(O\) 为输出矩阵，\(I\) 为输入矩阵，\(w\) 为卷积核，\(kh ......
机器学习——卷积神经网络
对于表格数据（其中行对应样本，列对应特征），我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。 此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。原因如下： 当特征数非常高维时，全连接网络的参数会变得极大，导致计算成本大 ......
【深度学习】PyTorch的基本运算 与 构造简单神经网络模型
基本运算 import torch # 创建一个自定义的张量 t = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) # tensor([1., 2., 3.]) # 求平均值 t.mean() # tensor(2.) # 创建一个指定行列的张量 x = torch.empty(3,5 ......
利用强化学习促进网络攻防——从业界文章看攻防建设思路和要点总结
以智能对抗智能，利用强化学习实现网络自主防御 随着攻防对抗更加激烈，以智能对抗智能是数字化时代下的安全趋势。 在《Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defense》中，专门探讨了如何利用强化学习，实现自主网络防御。作者提出网络防御强化学习的目的是 ......
基于Googlenet深度学习网络的交通工具种类识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
基于LSTM深度学习网络的时间序列分析matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（i ......
基于Googlenet深度学习网络的矿物质种类识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
【学习笔记】网络流
一些概念 \(\bf{\underline{网络}}\)：是一个特殊的有向图 \(G=(V,E)\)，它包含： 源点 \(s\)，汇点 \(t\)\((s \ne t)\)。 每条边 \(e(u,v)\) 都有一个容量 \(c(u,v)\)。 \(\bf{\underline{流}}\)：就像水流， ......
802.11无线网络权威指南学习笔记
以前在CSDN博客写的，后来不用CSDN，改用cnblogs，没想到在搜索资料时发现了以前被人转载的笔记，做个记录 https://blog.csdn.net/machiner1/article/details/41726539 ......
「学习笔记」网络流
「学习笔记」网络流 点击查看目录 目录「学习笔记」网络流知识点一些基础定义最大流Ford-Fulkerson 算法（增广路算法）Edmonds-Karp 算法Dinic 算法最小割费用流EK 费用流ZKW 费用流例题[SCOI2007] 蜥蜴[SDOI2015] 星际战争士兵占领[HNOI2007] ......
深度学习---实例分割网络yolact
yolact是第一个在COCO 数据集上做到实时的实例分割模型（大于30FPS），其将问题划分成两个平行的分支，一个分支由特征金字塔的P3层，经过Protonet预测mask，另一个分支通过P3-P7特征层预测类别、包围框以及mask的系数coefficient。另外还提出了比NMS更快的方法Fas ......