什么是流量收敛： 数据包在交换机中做转发的时候，由于交换机的性能问题或者网络架构问题，不能实现全线速转发而出现拥塞丢包，这时候输出流量小于输入流量的情况就叫做流量收敛。所有的业务端口都达到最大带宽的时候，南向的输入流量和北向的输出流量的比值就是收敛比。 比如：一台接入交换机下联了四台服务器，每台服务器通过10GE链路接入。但是接入交换机的上联口只有一个25GE的链路连接到汇聚 这时候这个
一个典型的SGD过程中，一个epoch内的一批样本的平均梯度与梯度方差，在下图中得到了展示。无论什么样的网络结构，无论是哪一层网络的梯度，大体上都遵循下面这样的规律：高信号/噪音比一段时间之后，信号/噪音比逐渐降低，收敛速度减缓，梯度的方差增大，梯度均值减小。 噪音增加的作用及其必要性会在另一篇文章中阐述，这里仅讨论噪音的产生对于模型收敛速度能够产生怎样的影响。首先定义模型收敛速度：训练
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2023-08-04 16:05:23
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“众所周知，激活函数最好具有关于零点对称的特性，不关于零点对称会导致收敛变慢”，这种说法看到几次了，但对于背后的原因却一直比较模糊，今天就来捋一捋。为此我阅读了一些文章，其中一篇个人觉得写得很棒（附在文末的参考中），但也花了一些时间才看懂（可能我比较笨？）。后面我发现从计算图来看这个问题会比较直观和容易理解一些。如果不了解计算图，可以查阅 齐藤康毅 的 《深度学习入门 基于python的理论与实现
目录文章目录目录什么是带宽收敛比?交换机非线速导致的收敛网络设计导致的收敛 什么是带宽收敛比?带宽收敛，是指数据报文在数据中心网络架构的转发过程中，由于网络架构、网络设备等非故障原因而不能实现 “线速无丢包（即：无阻塞交换）” 的数据报文转发。在带宽收敛时，网络设备会有部分端口会被拥塞，进而丢弃部分报文。而带宽收敛比，则是用于描述不同的收敛成都的一个数值。通常的，
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2021-12-07 17:10:52
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分类两条直线y=0和y=x*tanθ，设r为0到1之间的随机数，两个训练集为A:[[r][r*tanθ]B:[r][0]训练集有5000个，测试集初始化方式相同，有1000个。网络结构为(A,B)—2*2*2—(1,0)(0,1) 收敛标准从0.5-1e-4,共16个收敛标准，每个收敛标准收敛199次，统计平均值。θ从10到350共有32个值。共收敛了32*16*199次。观察网络的迭代
目录文章目录目录什么是带宽收敛比?交换机非线速导致的收敛网络设计导致的收敛什么是带宽收敛比?带宽收敛，是指数据报文在数据中心网络架构的转发过程中，由于网络架构、网络设备等非故障原因而不能实现 “线速无丢包（即：无阻塞交换）” 的数据报文转发。
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2022-01-14 15:21:15
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做一个网络分类mnist的0和2(mnist 0 ,mnist2)81-30-2-(1,0) || (0,1)将28*28的图片缩小成9*9，三层网络的结构分别是81*30*2，让0向（1，0）收敛，让2向（0，1）收敛。这个网络的迭代结束条件是|输出函数-目标函数|<δ让δ=1e-6,重复199次，记录每次的迭代次数和准确率。由此可以得到199次收敛对应的迭代次数，迭代次数的分布是否有规律
OSPF（Open Shortest Path First）是一种内部网关协议（IGP），在大型企业网络中被广泛应用。OSPF通过建立邻居关系、交换链路状态信息（LSA）来维护网络拓扑信息，并计算最短路径来实现路由转发。在网络中出现故障或拓扑变化时，OSPF需要重新计算路由表，这就涉及到网络收敛时间的问题。
OSPF网络收敛时间是指网络在发生拓扑变化后，重新计算路由表、更新邻居关系，以及通告新的
HopField这里我们分析离散型的HopField网络。HopFiled网络由循环相连的二值神经元组成，如下图: 图1：
图中每两个神经元间的连接都是双向的每个节点i
i
都有一个二值状态值sisi，取值为0、1或则1、-1；所有神经元的状态值组合，称为HopField网络的一个组态（configuration）每
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2023-09-15 21:47:15
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数据归一化数据归一化包括三个内容：数据缩放的本质、区别，以及选择合适的缩放方法。缩放包括归一化和标准化，两者的本质都是一个线性变换，线性变换有很多良好的性质，这些性质决定了为什么对数据进行改变后竟然不会失效，反而还能提高数据的表现。例如线性变换不会改变数值的排序。 归一化和标准化的而区别，归一化是统一到一定的区间（由极值决定），而标准化和整体样本由很大关系。 什么时候使用归一化/标准化， 如果对输
1. 前言这篇博客主要简析一篇ICLR2020的论文What Graph Neural Network Cannot Learn: Depth vs Width。这篇论文是很有理论深度的。不过这篇博客只是一个导读哈。想借研究这篇论文的时间，打一打图神经网络的理论基础。因为我比较关心图神经网络在点云处理方面的研究，所以对文章的讨论我会以点云处理来举例子。有关图神经网络处理点云的论文可以参考我之前的几
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2023-09-15 22:53:45
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最近在看资料时，遇到了这样的说法“某某算法具有收敛快的优点”，于是便有点疑惑：收敛不是函数或者数列才有的概念吗？用到算法上是代表什么意思呢？遂查阅资料，将一点理解记录如下。 算法收敛性算法的收敛性就是指某个算法能否在迭代时间趋于无穷的假设下，最终找到问题的全局最优解。这里有一点要明确：算法收敛性是迭代法中的一个概念，所以主要针对跟迭代相关的算法，如进化算法。对于能够一次求解的直接法，就不
一、怎样将软件架构思想应用到代码中？上篇说到，好的软件架构，是要花费最小的人力，实现软件的构建和维护。那对应到代码中是什么样呢？个人理解，就是需求变动的时候，需要改动的代码最少。但是需求就是在不断的变，要改动的代码怎么能少呢？需求的变化不是我们工程师能决定的。但是修改的代码量却是可以减少的。使用合理的方法应对变化，是核心。对于个人而言，如何就能算花费的能量最少了？看《意志力》一书讲了，人在不断做决
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2023-07-31 17:09:42
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# 神经网络收敛速度的实现
## 1. 整体流程
以下是实现神经网络收敛速度的整体流程：
```mermaid
graph LR
A(数据准备) --> B(模型构建)
B --> C(模型训练)
C --> D(模型评估)
D --> E(优化策略)
E --> C
```
## 2. 每一步的具体操作
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备训练数据和测试数据。训练数据用于训练
所谓路由协议的收敛，就是指路由协议发现网内其他路由器并交换路由条目，直至所有路由条目都交换完成的过程。OSPF协议在收敛后，应该保证所有路由器借口都在本地LSDB中。这就意味着网内所有路由器的LSDB在网络收敛后都应该是一样的。每一台路由器都知道网内所有路由链路。在网络收敛后，协议使用SPF算法，每台路由器都生成一个以自己为根节点的最短路径优先树。路由路径由此生成。OSPF协议维护着3张表，即邻居
NavigatorBP-networkGA优化BP思路BP创建激活函数设置GA种群初始化适应度函数选择算子交叉算子变异算子CodeGA对比Reference BP-networkBP网络是前向神经网络中最核心的部分，但是存在一些缺陷，学习收敛速度较慢，不能保证收敛到全局最小点，网络结构不确定等。GA优化BP思路主要部分为：BP神经网络确定，GA优化权值和阈值，BP进行训练&预测BP创建B
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2023-08-21 10:59:01
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绪理论上，只要训练样本足够多，神经网络可以拟合原始数据分布。遇到神经网络不收敛问题，可以 （1）先检查下输入数据（归一化，数据量）； （2）然后，检查模型优化方法（学习率，优化器（优先Adam这些自适应学习率））; （3）最后是，检查模型结构设计（模型是否太简单，已经拟合好数据了，设计更深的网络看loss能否再下降；）等等，欢迎补充。1. learning rate设大了0.1~0.0001.不同
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2023-07-05 21:28:29
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一 序 本文属于贪心NLP训练营学习笔记系列。二 optimization of deeplearning这里老师简单提了下，我们知道凸函数是有全局最优解的。深度学习是非凸函数， highly non-convex function.只有局部最优解。特点：很难训练。如何在所有的局部最优解里面寻找最好的局部最优解，导致两个领域的发展 , "如何更好初始化参数"和"寻求
问题定义现代的深度神经网络有时会包含多种类型的层，而且这些层不止一个。Skip connections和子模块方法也被用来促进模型的收敛，它们对可能形成的模型体系结构的空间没有限制。目前大多数的深度神经网络结构都是根据人类经验建立起来的，这种方式需要一个漫长而繁琐的试错过程。NAS试图在不需要人工干预的情况下能够针对特定深度学习问题检测出有效架构。网络架构和超参数优化的问题，有以下的特点：评价函数
本文将介绍网络核心层的收敛。文章内容包括：核心层网络收敛OSPF 增强IS-IS增强IP 事件抑制MPLS TE1 核心网络收敛网络收敛可以发生在OSI模型中的1-3层，物理层当前使用较多的是波分链路，利用波分特性可以在50ms内进行收敛，数据链路层收敛使用的是STP,RSTP或ERPS,网络层收敛通常是指路由协议的收敛。本文重点关注网络层收敛。在高速网络下，期望的网络收敛是50ms。 网络快速收
