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网络稀疏性

文章阐述了关于网络稀疏性，以及现实世界牛郎织女的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、引入非线性：神经网络中的激活函数可以将输入映射到非线性空间，从而实现更复杂的函数逼近，提高神经网络的表达能力。

2、非线性激活函数可以使神经网络随意逼近复杂函数，类似非线性的Sine函数随意逼近各种复杂函数一样。没有激活函数带来的非线性，多层神经网络和单层无异。

（图片来源网络，侵删）

3、激活函数对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。

1、Swish 函数是一种自门控激活函数，其定义如下：其中，为 Logistic 函数，为可学习的参数（或一个固定的超参数）。

2、激活函数（activation functions）的目标是，将神经网络非线性化。激活函数是连续的（continuous），且可导的（differential）。常见的激活函数：sigmoid，tanh，relu。

（图片来源网络，侵删）

3、激活函数是为了解决对隐藏变量使用按元素运算的非线性函数进行变换，然后再作为下一个全连接层的输入。单层感知机只能表示线性空间，不能线性划分。激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁。

4、激活函数有非线性、决定网络的输出、增加模型的表达能力、稀疏性四个作用。非线性：激活函数引入非线性因素，因为现实世界的数据复杂多变，往往是非线性的。

1、然而，加性模型可能会忽略预测因子之间重要的非线性相互作用，因此也可能无法检测到重要的Granger因果关系。为了解决这些挑战，我们提出了一个框架，以解释非线性格兰杰因果关系发现使用正则化神经网络。

2、RNN递归神经网络引入不同类型的神经元——递归神经元。这种类型的第一个网络被称为约旦网络（Jordan Network），在网络中每个隐含神经元会收到它自己的在固定延迟（一次或多次迭代）后的输出。除此之外，它与普通的模糊神经网络非常相似。

3、基于模型的解释方法，主要是从因果效应的角度拆分模型各个部分的作用。例如，计算深度神经网络中，第n层，第m个神经元的改变带来的平均因果效应。

4、MobileNetV2网络模型中有共有17个Bottleneck层（每个Bottleneck包含两个逐点卷积层和一个深度卷积层），一个标准卷积层（conv），两个逐点卷积层（pw conv），共计有54层可训练参数层。

密集模式适合于组播源和接收者物理距离近、数据报文流量大而且持续、接收者密度较大的网络，典型的例子是局域网；稀疏模式适合于组播发送源和组播接收者分布在较大范围且带宽受限的网络中，如internet。

从上图配置可以看出你用一台交换机链接了两台终端，连接终端的端口分别为e1和e2，端口模式都设置成了hybrid（混合）hybrid就是access和trunk的合体。

交换机的主要功能包括物理编址、网络拓扑结构、错误校验、帧序列以及流量控制。目前一些高档交换机还具备了一些新的功能，如对VLAN（虚拟局域网）的支持、对链路汇聚的支持，甚至有的还具有路由和防火墙的功能。

计费功能在高校的校园网和部分地区的城域教育网中，很可能有计费的需求，因为三层交换机可以识别数据包中的IP地址信息，所以可以统计网络中计算机的数据流量，也可以统计计算机连接网络的时间，根据时间进行计费。

关于网络稀疏性，以及现实世界牛郎织女的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。