计算机网络学习16:以太网交换机自学习与帧转发流程、生成树协议STP 假设各主机已经知道网络中其他主机的MAC地址,无需进行ARP。 当A首先转发消息的时候,交换机会先把A记下来,然后把对应的端口1也记下来,这就是交换机的自学习。 B获得之后,知道是发送给自己的帧,就会接受。同时记录A的mac地址。 需要注意的是,交换...
实验目的:(1) 理解二层交换机交换表的自学习功能 实验器材:二层交换机及PC机,双绞线。 实验内容:设计实验,利用PC机之间的通信,观察交换机交换表的变化,理解其自学习功能。 实验步骤:(1) 构建拓扑 (2) 执…
神经网络中比较重要的一点就是利用网络自学习算法来确定权重大小。 从数学角度看神经网络的学习 神经网络的参数确定方法分为有监督学习和无监督学习。本书只介绍有监督学习。有监督学习是指,为了确定神经网络的权重和偏置,事先给予数据,这些数据称为学习数据。根据给定的学习数据确定权重和偏置,称为学习。 注:学习数据...
计算机网络—交换机的自学习算法 1.交换机的转发原理 2.交换机的自学习算法 (1)A到B 帧由主机A出发到接口1,交换机在帧交换表中登记,之后查询目的MAC地址,找不到,于是从其他接口转发出去,最后通过3接口找到主机B。其他的主机都不匹配。 (2)B到A 帧从主机B出发到接口3,交换机在帧交换表中登记,之后查询目的...
假设主机 A 给主机 B 发送帧,该帧从交换机 1 的接口 1 进入交换机 1,交换机 1 首先进行登记的工作,将该帧的源 MAC 地址 A 记录到自己的帧交换表中,将该帧进入自己的接口的接口号 1,相应的也记录到帧交换表中,上述登记工作就称为交换机的自学习。
自适应、自学习能力:人工神经网络可以通过训练和学习获得网络的权值和结构,呈现出很强的自学习能力和对环境的适应能力。(就是可以根据环境要求,自动调节网络结构、节点权值、步长等)自组织能力:通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性,自组织、自适应地改变网络参数和结构。容错性:人工神经网络通过自身的网络结构能够实...
神经网络架构和训练、自学习、棋盘对称性、Playout Cap Randomization，结果可视化 从我们之前的文章中，介绍了蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的工作原理以及如何使用它来获得给定棋盘状态的输出策略。 我们也理解神经网络在 MCTS 中的两个主要作用； 通过神经网络的策略输出来指导探索，并使用其价值输出代替传统的蒙特卡洛rollout...
网络自主性学习 第1篇 自上世纪80年代以来,自主学习引起了英语教学史上的一次空前改革,即英语教学模式从”以教师为中心”转变到“以学生为中心”。国内外许多研究者从不同的角度探讨了自主学习的相关理论,并从实践出发探索如何培养学习者的学习自主性。随着信息技术的迅猛发展,计算机网络为自主学习提供了理想而有效的...
接下来我们就开始今日的主题:自我学习,最少的样本去学习。听到这个,大家会想到剪枝、压缩神经网络。今天这个更加有趣,现在我们开始欣赏学术的盛宴! 一、简单摘要 本次这个技术主要是一个概念上简单、灵活和非常小样本的学习框架,其中分类器必须学会识别新的类,每个分类器只给出几个例子。本次这个方法叫做关系网络(RN...