深层神经网络拥有更强特征表达能力的同时, 也带来了优化难、训练成本高及梯度弥散等问题; 参数数量的激增则导致模型过于臃肿, 不利于其在移动端及工业控制设备等算力弱、存储小的平台上的部署. 针对这些问题, 构建了一种融合空洞卷积和多尺度稀疏结构的轻量神经网络对图像进行特征提取, 实现对带有彩色图形噪声且字符扭曲粘连严重的验证码图像的端到端识别. 将包含100万张验证码图像的数据集按98:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集, 逐批参与训练. 实验结果表明, 该网络在大大减少参数数量的同时, 具有测试集上98.9%的识别成功率.
2022-07-20 10:39:08
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第十三讲 三网融合TCP/IP网络结构 TCP/IP结构及相关协议 本讲目录 TCP/IP协议栈具有简单的分层设计，与OSI参考模型有清晰的对应关系。 应用层 表示层 会话层 传输层 网络层 数据链路层 物理层 应 用 层 传输层 网络层 7 6 5 4 3 2 1 物理层 数据链路层 OSI参考模型 TCP/IP TCP/IP结构及相关协议 TCP/IP协议栈的封装过程 用户数据 用户数据 Appl首部 应用数据 Tcp首部 Ip首部 应用数据 Tcp首部 以太网首部 应用数据 Tcp首部 Ip首部 以太网首部 TCP段 IP数据报 14 20 20 4 以太网帧 46-1500字节 应用程序 TCP IP 以太网驱动程序 TCP/IP结构及相关协议 TCP/IP协议数据封装方式 TELNET 23 FTP 20/21 SMTP 25 TFTP 69 SEGMENT IP PACKETS FRAMES BITS * TCP/IP结构及相关协议 TCP/IP协议栈 HTTP、Telnet、FTP、 TFTP、Ping、etc TCP/UDP ARP/RARP IP IGMP ICMP
2022-07-14 18:03:36
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<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>针对全连接BP 网络在解决大规模复杂问题时存在的收敛速度缓慢等问题, 提出一种功能分区的BP 网络结
构模式. 利用RBF 神经元的物理特性对输入样本空间进行分解, 并将分解后的样本送给不同的子BP 网络学习. 与
全连接BP 网络相比, 降低了网络在学习过程中的权值搜索空间, 提高了学习速度, 改善了网络泛化性能, 体现了人
脑在学习过程中的知识积累特征. 对三维墨西哥草帽函数逼近和双螺旋分类的实验结果表明, 该网络能够解决全连
接BP 网络不能有效解决的问题. </body></html>
构模式. 利用RBF 神经元的物理特性对输入样本空间进行分解, 并将分解后的样本送给不同的子BP 网络学习. 与
全连接BP 网络相比, 降低了网络在学习过程中的权值搜索空间, 提高了学习速度, 改善了网络泛化性能, 体现了人
脑在学习过程中的知识积累特征. 对三维墨西哥草帽函数逼近和双螺旋分类的实验结果表明, 该网络能够解决全连
接BP 网络不能有效解决的问题. </body></html>
2022-07-09 11:08:29
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2.5移动通信系统的基本网络结构.ppt该文档详细且完整，值得借鉴下载使用，欢迎下载使用，有问题可以第一时间联系作者~
2022-06-29 14:05:14
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计算机网络课程设计-中小企业的网络组建-局域网的组建-网络的组建与规划-网络结构拓扑图.doc
2022-06-19 12:00:14
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