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网络模型
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李志宽
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4年前
CTF 中如何欺骗 AI
近年来,笔者在国内外CTF竞赛中见到不少与AI相关的题目。有一些是需要选手自行实现一个AI,来自动化某些操作;有些是给出了一个目标AI模型,要求选手进行破解。本文主要谈论后者——在CTF竞赛中,我们如何欺骗题目给出的AI?CTF中的欺骗AI问题一般分成两类:基于神经网络的和基于统计模型的。如果题目要求选手欺骗神经网络,一般会给出白盒
Wesley13
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3年前
MXNET:丢弃法
除了前面介绍的权重衰减以外,深度学习模型常常使用丢弃法(dropout)来应对过拟合问题。方法与原理为了确保测试模型的确定性,丢弃法的使用只发生在训练模型时,并非测试模型时。当神经网络中的某一层使用丢弃法时,该层的神经元将有一定概率被丢弃掉。设丢弃概率为$p$。具体来说,该层任一神经元在应用激活函数后,有$p$的概率自乘0,有
Wesley13
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3年前
RPC的简单实现
RPC(RemoteProcedureCall)—远程过程调用协议,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。RPC采用客户机/
Wesley13
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3年前
PID控制器开发笔记之十三:单神经元PID控制器的实现
神经网络是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是智能控制的一个重要分支,人们针对控制过程提供了各种实现方式,在本节我们主要讨论一下采用单神经元实现PID控制器的方式。1、单神经元的基本原理 单神经元作为构成神经网络的基本单位,具有自学习和自适应能力,且结构简单而易于计算。接下来我们讨论一下单神经元模型的基本原理。(1)、单神经元模
Wesley13
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3年前
KNN分类算法原理分析及代码实现
1、分类与聚类的概念与区别分类:是从一组已知的训练样本中发现分类模型,并且使用这个分类模型来预测待分类样本。目前常用的分类算法主要有:朴素贝叶斯分类算法(NaïveBayes)、支持向量机分类算法(SupportVectorMachines)、KNN最近邻算法(kNearestNeighbors)、神经网络算法(NNet)以及决策树(De
Wesley13
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3年前
TCP的三次握手与四次挥手(详解+动图)
背景描述通过上一篇中网络模型中的IP层的介绍(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fqzcsu%2Farticle%2Fdetails%2F72859431),我们知道网络层,可以实现两个主机之间的通信。但是这并不具体,因为,真正
helloworld_54277843
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3年前
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,
helloworld_91538976
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3年前
递归神经网络(RNN)
递归神经网络(RNN)RNN是最强大的模型之一,它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列(例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序),以及将一个序列转换为另一个序列(比如从法语翻译成英语的语言翻译)等应用程序。大多数模型架构(如前馈神经网络)都没有利用数据的序列特性。例如,我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征,如表示句子、段
京东云开发者
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1年前
京东广告算法架构体系建设--高性能计算方案最佳实践 | 京东零售广告技术团队
1、前言推荐领域算法模型的在线推理是一个对高并发、高实时有较强要求的场景。算法最初是基于Wide&Deep相对简单的网络结构进行建模,容易满足高实时、高并发的推理性能要求。但随着广告模型效果优化进入深水区,基于Transformer用户行为序列和Atten
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1年前
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