通信概论

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AlexNet 论文总结一、论文翻译摘要（一）引言（二）数据集（三）架构1. ReLU非线性2. 多GPU训练3. 局部响应归一化（LRN）4. 重叠池化5. 整体架构（四）减少过拟合1. 数据增强2. Dropout（五）学习细节（六）结果1. 定性评估（七）探讨二、论文笔记（一）网络架构梳理1. 卷积层 1（conv1）2. 卷积层 2（conv2）3. 卷积层 3（conv3）4. 卷积层 4（conv4）5. 卷积层 5（conv5）6. 全连接层 1（fc1）7. 全连接层 2（fc2）8. 全连接层 3（fc3）（二）局部响应归一化（LRN）1. 为什么要引入LRN层？2. LRN

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本资源源项目为PlotNeuralNet，我在使用源代码过程中遇到了一些问题，并且出于自己的需求进行了一些改进，修改后的代码可以在Windows系统下成功运行，可以绘制非正方形的网络结构图，且在我看来绘制结果更加美观。 资源适用于对展示卷积神经网络具体结构有需求的研究人员，用户在下载本项目后按照README官方教程中的Getting Started部分进行使用，简单学习过语法后便可以通过test_simple.py代码绘制自己的卷积神经网络结构并在同路径下生成PDF文件，官方还提供了LeNet, UNet等经典卷积神经网络的代码，用户可直接进行使用。

摘要：结合结构支撑理论，探究节点网络结构支持力的一些性质，提出了社交网络结构中的全网支持力和被支持力的总量一致性，并进一步提出计算节点支持力的方法。谣言作为特殊

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