随着互联网规模和网络服务的快速增长,设计高效可靠的网络拓扑结构变得越来越重要。深度学习作为一种强大的数据分析和模式识别工具,可以应用于网络拓扑结构的分析和优化。本文将探讨基于深度学习的网络拓扑结构分析与优化的研究。 2.深度学习在网络拓扑分析中的应用 2.1数据集的获取与特征提取 在进行网络拓扑结构分析前,...
在深度学习中,神经网络的拓扑结构指的是神经元之间的连接方式和层次结构。一个好的拓扑结构可以有效地提取输入数据的特征,从而实现更精确的预测和分类。然而,在实际应用中,我们往往需要面对拓扑结构的高度复杂性和计算资源的限制,这就需要优化拓扑结构以提高性能和效率。 拓扑结构优化的一个关键挑战是如何确定网络中神经...
hopfield可以分为离散型神经网络和连续型神经网络(DHNN\ CHNN) 在之前的文章中讲过的单层感知器和BP都是离散的,目前连续的神经网络可能还没有碰见。 本文章是通过《人工神经网络理论、设计及应用——第2版》的例子讲解离散型Hopfield,离散型反馈网络的拓扑结果如下图所示: 所有神经元排列成一层,感觉像单层的,没有...
TEDS-Net通过使用学习到的拓扑保持场来变形先验,从而实现解剖学上合理的分割。传统上,拓扑保持场是在连续域中描述的,但在离散域中工作时会开始失效。为此,我们引入了额外的修改,更严格地执行拓扑保持。我们在一个开源的医学心脏数据集上展示了我们的方法,进行了单一结构和多结构的分割,并显示生成的场没有折叠体素,...
③ 自组织学习网络 : 根据输入自适应改变神经元连接权系数 ; VI . 浅层神经网络 与 深度神经网络 1 . 浅层神经网络 : 拓扑结构 , 连接方式 , 学习规则 , 三方面说明其特征 ; ① Hopfield 网络 : 单层结构 , 反馈型网络 , 神经元单元都是相同的 ; ...
本申请为用于分布式并行深度学习的高效片间互连拓扑结构,公开了一种系统,包括:第一组计算节点和第二组计算节点,其中,所述第一组计算节点和所述第二组计算节点是相邻设备,第一组计算节点和第二组计算节点各自包括:一组计算节点A‑D,和一组组内互连结构,其中,组内互连结构将计算节点A与计算节点B和计算节点C通讯...
一种基于拓扑结构提高深度学习训练速度的方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于拓扑结构提高深度学习训练速度的方法及装置说明:本发明为了解决现有技术中存在的问题,创新提出了一种基于拓扑结构提高深度学习训练速度的方法,包括...专利查询请上爱企查
一种基于图谱拓扑结构和实体文本描述的深度学习方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于图谱拓扑结构和实体文本描述的深度学习方法说明:本发明提供一种基于图谱拓扑结构和实体文本描述的深度学习方法,该方法在解决知识图谱补全问题中,要...专利查询请上爱企查
对于目前MOF这种结构材料在经典MD中非常依赖拓扑结构的力场(参加LAMMPS中的MOF-FF),似乎DeepMD这种从第一性到MD结合深度学习的方法可以得到仅仅是基于原子坐标(atomic)格式的对势力场,这样对于处理尺度效应,包含缺陷的MOF来说可能是更加方便的,因为处理周期性边界条件和缺陷带来的拓扑结构变化简化到仅仅是原子坐标要方便多...
③ 自组织学习网络 :根据输入自适应改变神经元连接权系数 ; VI . 浅层神经网络 与 深度神经网络 1 . 浅层神经网络 :拓扑结构 , 连接方式 , 学习规则 , 三方面说明其特征 ; ① Hopfield 网络 :单层结构 , 反馈型网络 , 神经元单元都是相同的 ; ...