neural network model

最新推荐文章于 2024-09-27 20:39:51 发布
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#network #delay #service #mobile #360

本文综述了神经网络在通信网络领域的四个关键应用：动态路由控制、拥塞预测、移动自组织网络中的服务质量保障及网络延迟估计。通过分布式信息神经控制、基于神经网络的自适应路由策略等技术手段，解决了复杂网络环境下资源分配和优化的问题。

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utilities:

1. neural control in dynamic routing

M. Baglietto, T. Parisini, R. Zoppoli, “Distributed-Information Neural Control: the Case of Dynamic Routing in Traffic Networks”, IEEE Transactions on Neural Networks, May 2001, Vol. 12, No. 3, pp. 485 -502.

2. forecast congestion

S. Hoceini, A. Mellouk, Y. Amirat, “Neural Net Based Approach for Adaptive Routing Policy in Telecommunication Networks”, Lecture Note in Computer Science, Vol. 3079, 2004, pp. 360 – 368.

3.QoS in Adhoc

L. Khoukhi, S. Cherkaoui, “A Quality of Service Approach Based on Neural Networks for Mobile Ad Hoc Networks”, Second IFIP International Conference on Wireless and Optical Communications Networks, WOCN 2005, pp. 295 - 301, Tashkent, Uzbekistan, March 2005.

4.estimate network delay

M. K. Ranganathan, L. Kilmartin, “Neural and Fuzzy Computation Techniques for Playout Delay Adaptation in VoIP Networks”, IEEE Transactions on Neural Networks, Sept. 2005, Vol. 16, No. 5, pp. 1174 -1194.


神经网络语言模型（Neural Network Language Model，NNLM）
金石软件
01-09 2300
NNLM 通过学习文本序列中的词汇之间的概率关系，能够捕捉到语言的结构和语境，从而能够生成自然语言文本或进行其他与语言相关的任务。嵌入层用于将输入的单词转换为连续向量表示，隐藏层用于学习输入序列的语言结构，而输出层则输出下一个单词的概率分布。具体而言，NNLM 试图最大化给定前文单词的条件下，下一个单词出现的概率。NNLM 的输入是一个固定长度的前文单词序列，用于预测下一个单词。每个单词通常由其词嵌入（word embedding）表示，这是一个固定维度的实数向量，它将单词映射到连续的向量空间中。
The Graph Neural Network Model
qq_36428318的博客
01-11 1887
摘要 - 在几个科学和工程领域的数据之间的许多潜在关系，例如计算机视觉，分子化学，分子生物学，模式识别和数据挖掘，可以用图表来表示。 在本文中，我们提出了一种新的神经网络模型，称为图形神经网络（GNN）模型，它扩展了现有的神经网络方法，用于处理图域中表示的数据。 该GNN模型可以直接处理大多数实际有用的图形类型，例如非循环，循环，有向和无向，它实现了将图形和其中一个节点映射到一个欧几里德空间的函数...
Neural Networks - Model Representation I
王彩旗的技术博客
04-25 194
In this video, I want to start telling you about how we represent Neural Networks, in other words how we represent our hypotheses or how we represent our model when using your Neural Networks. Neur...
神经网络语言模型 -- Neural Network Language Model
fengzhou_的博客
05-04 3214
神经网络语言模型(Neural Network Language Model) 模型介绍 2003年，Bengio首次提出Neural Network Language Model(NNLM), 开创了神经网络运用在语言模型的先河，论文 《A Neural Probabilistic Language Model》 上一章提到传统的统计语言模型的缺点，在高维的情况下，由于N元组的稀疏问题，传统的语...
图神经网络模型 The Graph Neural Network Model
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明远
01-12 3万+
Abstract 数据包含许多潜在关系可以表示为图，这些数据存在于科学和工程的众多领域，比如计算机视觉、分子化学、分子生物、模式识别以及数据挖掘。本文提出了一种新型的神经网络模型，称为图神经网络(GNN)模型，对现有的神经网络模型进行了拓展，适用于处理可以表示为图的数据。GNN模型通过一个函数τ(G,n)∈Rm\tau(G,n) \in \mathbb{R}^mτ(G,n)∈Rm将图GGG和其中的...
论文阅读笔记：The Graph Neural Network Model
2301_79335566的博客
08-18 967
在机器学习中，我们首先假定存在一个映射,将图和其中一个节点映射为一个向量，在图中心类应用中，该映射只依赖于图本身，在节点中心类应用中，该映射依赖于节点。在本篇论文中建立一个神经网络模型，能够使之同时适应于图中心的应用和节点中心的应用。将两种模型联合为一个模型——即图神经网络。随着机器学习、深度学习的发展，语音、图像、自然语言处理逐渐取得了很大的突破，然而语音、图像、文本都是很简单的序列或者网格数据，是很结构化的数据，深度学习很善于处理该种类型的数据。
《The Graph Neural Network Model 》
qq_45312141的博客
05-28 1685
《The Graph Neural Network Model 》AbstractAbstractAbstractIntroductionIntroductionIntroductionThe Graph Neural Network ModelThe\ Graph\ Neural\ Network\ ModelThe Graph Neural Network Model符号A. The Model[Banach′s 
Multilayer Perceptron Neural Network Model and Backpropagation Algorithm for Simulink：Multilayer Perceptron Neural Network Model and Backpropagation Algorithm for Simulink。-matlab开发
05-30
在Simulink中构建MLP模型，我们需要使用神经网络工具箱提供的块，如“Neural Network”、“Training Function”、“Input Layer”、“Hidden Layer”和“Output Layer”。首先，设置网络结构，包括输入节点数、隐藏...
A novel construction method of convolutional neural network model based on data-driven
02-08
在这篇标题为“A novel construction method of convolutional neural network model based on data-driven”的研究论文中，作者提出了一个新颖的数据驱动构建卷积神经网络（CNN）模型的方法。CNN是一种在图像识别...
Sentiment Analysis on Food Safety News using Joint Deep Neural Network Model
02-10
接着，模型采用了递归神经网络（Recursive Neural Network），这种网络结构特别适用于处理句子和篇章，因为它可以处理具有层次结构的数据。在本文的模型中，递归神经网络被用于进一步调节和细化预训练好的词向量。...
机器学习之神经网络模型-上（Neural Networks: Representation）
流风回雪的博客
12-18 273
http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4086806.html
一文彻底搞懂大模型 - 神经网络语言模型（NNLM）
最新发布
m0_59235699的博客
09-27 1875
减少维度灾难：传统的独热编码方式在词汇表很大时会导致向量维度极高，而分布式表示则通过低维向量表示单词，大大减少了计算复杂度。捕捉语义信息：分布式表示能够捕捉到单词之间的语义相似性，使得在向量空间中相似的单词具有相近的表示，这对于处理NLP任务至关重要。提高模型泛化能力：由于分布式表示能够捕捉到单词之间的语义关系，因此模型在处理未见过的单词或句子时具有更好的泛化能力。。
FPP2学习笔记11.3节neural network models
lww1993的专栏
12-23 312
1. 普通的神经网络是通过将最初的explanotary variables进行一层一层的变换，生成新的explanotary variables来对response variable进行预测； 2. Neural network autoregression是将上述的explanotary variables换成与相关的的量，对进行预测； 3. 基于neural network autore...
View Independent Vehicle Make, Model and Color Recognition Using Convolutional Neural Network
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View Independent Vehicle Make, Model and Color Recognition Using Convolutional Neural Network Afshin Dehghan, Syed Zain Masood, Guang Shu, Enrique. G. Ortiz Computer Vision Lab, Sighthound Inc., Winte...
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07-16 1047
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10-11 236
>>> from sklearn.neural_network import MLPClassifier >>> X=[[0.,0.],[1.,1.]] >>> y=[0,1] >>> clf = MLPClassifier(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(5,2),random_state=1) >>> clf.fit(X,y) MLPClassifier(activation='relu', alpha=1e-05, batch_size='a
推荐 ：手把手教你用Python创建简单的神经网络（附代码）
weixin_55154866的博客
12-30 9234
了解神经网络工作方式的最佳途径莫过于亲自创建一个神经网络，本文将演示如何做到这一点。神经网络(NN)又称人工神经网络(ANN)，是机器学习领域中基于生物神经网络概念的学习算法的一个子集。拥有五年以上经验的德国机器学习专家Andrey Bulezyuk声称：“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够在广泛的学科和行业中为抽象对象高效建模。”神经网络有多种类型。在本项目中，我们将创建前馈或感知神经网络。这种类型的ANN直接将数据从前向后传递。
神经网络笔记(Neural Network)
渐近自由
09-08 1565
Neural Network model Forward Propagation Backpropagation Alrithm Vectorization Logistic Regression Neural Network Forward Propagation Back Propagation summary给定训练样本集(x(i),y(i))(x^{(i)},y^{(i)})，神经网络定义了
fuzzy neural network model matlab
01-20
在Matlab中，可以使用模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）和神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来构建模糊神经网络模型。 首先，我们可以使用Fuzzy Logic Toolbox来建立模糊推理系统，定义输入变量、输出...
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