計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的基礎(chǔ)是什么？計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是非常奇怪的系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)之間相互間通信涉及到許多古怪的技術(shù)問(wèn)題，為實(shí)現(xiàn)方法計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)常規(guī)的是分層解決的辦法網(wǎng)絡(luò)技術(shù)問(wèn)題的方法。不過(guò)，的原因修真

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的基礎(chǔ)是什么？

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是非常奇怪的系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)之間相互間通信涉及到許多古怪的技術(shù)問(wèn)題，為實(shí)現(xiàn)方法計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)常規(guī)的是分層解決的辦法網(wǎng)絡(luò)技術(shù)問(wèn)題的方法。不過(guò)，的原因修真者的存在相同的分層網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，它們的產(chǎn)品之間不是那么容易利用互聯(lián)。

甚至于，國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織ISO在1984年正式地廢除了#34開(kāi)放的系統(tǒng)互連基本參考模型#34OSI國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)利用了標(biāo)準(zhǔn)化。

七層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)順口溜？

網(wǎng)絡(luò)七層協(xié)議記憶口訣是：應(yīng)，表，會(huì)，傳，網(wǎng)，數(shù)，物，七個(gè)關(guān)鍵字。OSI模型有7層結(jié)構(gòu)，每層都可以有幾個(gè)子層。大多數(shù)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)都區(qū)分層次式結(jié)構(gòu)，想要一個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)兩類若干層次，正處于高層次的系統(tǒng)僅是利用較低層次的系統(tǒng)提供的接口和功能，不需知道一點(diǎn)低層基于該功能所區(qū)分的算法和協(xié)議；較低層次也僅是建議使用從高層系統(tǒng)傳送來(lái)的參數(shù)。

人工神經(jīng)元是由誰(shuí)和誰(shuí)提出的？

神經(jīng)生物學(xué)家McCullochW.S.和青年數(shù)學(xué)家Pitts W.A.長(zhǎng)期合作，做出了第另一個(gè)人工多神經(jīng)元模型-----神經(jīng)元的閥值模型，簡(jiǎn)稱MP模型。神經(jīng)生物學(xué)家Hebb于1949年給出了連接權(quán)值強(qiáng)化的Hebb法則。

神經(jīng)元之間突觸的聯(lián)系強(qiáng)度是可變的，這種可變性是學(xué)習(xí)和記憶的基礎(chǔ)。Hebb法則為構(gòu)造有學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型奠定了基礎(chǔ)。

空間基礎(chǔ)模型說(shuō)明？

空間數(shù)據(jù)模型概念和主要類型：

空間數(shù)據(jù)模型是跪求再現(xiàn)實(shí)世界中空間實(shí)體非盈利組織會(huì)計(jì)相互間聯(lián)系的描述?？臻g數(shù)據(jù)模型的要注意類型：基于對(duì)象（要素）的模型；網(wǎng)絡(luò)模型；場(chǎng)模型。

要素模型：

點(diǎn)對(duì)象，由某個(gè)特定位置、維數(shù)為零的物體；線對(duì)象，維度為一的空間組成部分；多邊形對(duì)象，即面狀實(shí)體，常見(jiàn)用封閉曲線加內(nèi)點(diǎn)來(lái)意思是。矢量模型即是基于要素的，將現(xiàn)象看成原型實(shí)體的集合，矢量模型的表達(dá)緣于空間實(shí)體的本身，常見(jiàn)以坐標(biāo)來(lái)定義。

網(wǎng)絡(luò)模型：地物被抽象的概念為鏈、節(jié)點(diǎn)等對(duì)象，另外要再注意其相聯(lián)關(guān)系。

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)技巧？

目前具體方法的CNN、RNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而脈沖波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SNN不屬于第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為了會(huì)增大神經(jīng)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)之間的差距，SNN使用最曲線擬合生物神經(jīng)元機(jī)制的模型來(lái)計(jì)算出。

脈沖波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)：

脈沖波訓(xùn)練加強(qiáng)處理時(shí)空數(shù)據(jù)的能力。空間指神經(jīng)元僅與附近的神經(jīng)元再連接，這樣的話它們可以不四個(gè)去處理輸入輸入塊（類似于CNN在用濾波器）。時(shí)間指脈沖電流訓(xùn)練與此同時(shí)時(shí)間而不可能發(fā)生，那樣的話在二進(jìn)制編碼中弄丟的信息也可以在脈沖波的時(shí)間信息中恢復(fù)某些。允許也地如何處理時(shí)間數(shù)據(jù)，無(wú)須像RNN添加額外的復(fù)雜度。

SNN的架構(gòu)：

SNN在用脈沖序列才是鍵入，最重要的是神經(jīng)元的膜電位。那樣一來(lái)神經(jīng)元到達(dá)某一電位，脈沖波就再次出現(xiàn)，隨即提升到電位的神經(jīng)元會(huì)被不重置。SNN常見(jiàn)是稀疏再連接，利用特殊的方法的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/p>

脈沖網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化目標(biāo)：

各種脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督算法的目標(biāo)基本是同一：對(duì)輸入輸入脈沖電流序列Si(t)和期望輸出來(lái)脈沖電流序列Sd(t)，通過(guò)監(jiān)督訓(xùn)練脈沖波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，變動(dòng)權(quán)值W，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求實(shí)際輸出脈沖序列So(t)與Sd(t)之間的差距盡可能會(huì)小。

脈沖網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練步驟：

1）確認(rèn)編碼，將樣本數(shù)據(jù)編碼為驅(qū)動(dòng)信號(hào)序列；

2）將脈沖序列序列再輸入脈沖波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出得輸出脈沖電流序列；

3）將只希望驅(qū)動(dòng)信號(hào)序列和不好算輸出驅(qū)動(dòng)信號(hào)序列差不多能得到誤差，依據(jù)什么誤差調(diào)整W。

脈沖序列神經(jīng)元細(xì)胞模型:

1）HH模型

·一組請(qǐng)看神經(jīng)元細(xì)胞膜的電生理現(xiàn)象的線性微分方程，再反映了細(xì)胞膜上離子通道的開(kāi)閉情況。精確地所描繪出膜電壓的生物特性，都能夠很不錯(cuò)地與生物神經(jīng)元的電生理實(shí)驗(yàn)結(jié)果相吻合，只不過(guò)乘法運(yùn)算量較高，未必能實(shí)現(xiàn)如此大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)仿真。

２）LIF模型

·解決的辦法HH模型運(yùn)算量問(wèn)題，LIF模型將細(xì)胞膜的電特性看成電阻和電容的組合。

3）Izhikevich模型

·HH模型精確度高，但除法運(yùn)算量大。LIF模型運(yùn)算量小，但犧性了精確度。Izhikevich模型結(jié)合了兩者的優(yōu)勢(shì)，生物精確性靠近HH模型，運(yùn)算古怪度距離LIF模型。

脈沖波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法:

第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要注意實(shí)現(xiàn)誤差反向傳播原理參與有監(jiān)督的訓(xùn)練，而相對(duì)于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)信息以脈沖序列的存儲(chǔ)，神經(jīng)元內(nèi)部狀態(tài)變量及誤差函數(shù)不再不滿足后可微的性質(zhì)，但現(xiàn)代的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法又不能然后應(yīng)用到于脈沖神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前，脈沖波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法主要注意有100元以內(nèi)幾類。

1）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

①HebbianLearning赫布自學(xué)算法

·實(shí)現(xiàn)赫布法則(Hebbian Rule)，當(dāng)兩個(gè)在位置上臨近的神經(jīng)元，在放電時(shí)間上也臨近的話，他們之間很有可能形成突觸。而神經(jīng)元前膜和突觸后膜的一對(duì)神經(jīng)元的放電活動(dòng)（spiketrain）會(huì)盡快會(huì)影響二者間突觸的強(qiáng)度。

·突觸可塑性：如果兩個(gè)神經(jīng)元另外激動(dòng)的，則它們之間的神經(jīng)元增加，也就是上一層直接發(fā)放脈沖電流之后，下一層聯(lián)成一體的神經(jīng)元跟著一次性發(fā)放脈沖波，那你該神經(jīng)元權(quán)重增加，則相反該神經(jīng)元突觸權(quán)重大幅削弱。

②STDP（Spike Timing Dependent Plasticity）怎么學(xué)習(xí)算法--主流算法

·脈沖電流序列咨詢可塑性，反詰統(tǒng)一發(fā)放時(shí)序不對(duì)稱的重要性。突觸權(quán)值自適應(yīng)調(diào)整。

2）監(jiān)督怎么學(xué)習(xí)算法

①基于突觸可塑性的監(jiān)督算法

a.監(jiān)督Hebbian學(xué)算法

·通過(guò)信號(hào)使突觸后神經(jīng)細(xì)胞在目標(biāo)時(shí)間內(nèi)發(fā)放時(shí)間脈沖波，信號(hào)這個(gè)可以它表示為脈沖序列直接發(fā)放時(shí)間，也是可以轉(zhuǎn)換為神經(jīng)元的突觸電流形式。

·在每個(gè)學(xué)習(xí)周期，學(xué)習(xí)過(guò)程由3個(gè)脈沖決定，和2個(gè)突觸前驅(qū)動(dòng)信號(hào)和1個(gè)突觸后脈沖序列。另一個(gè)突觸前脈沖波可以表示再輸入信號(hào)，第二個(gè)突觸前脈沖它表示突觸后神經(jīng)元的目標(biāo)脈沖序列。

b.遠(yuǎn)程監(jiān)督自學(xué)算法（ReSuMe）

·懸鏈脈沖電流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，主體形象權(quán)值的調(diào)整僅感情依賴于輸出和輸入的脈沖電流序列和STDP機(jī)制，與神經(jīng)元模型沒(méi)什么關(guān)系，因此該算法區(qū)分于各種神經(jīng)元模型。

·聽(tīng)說(shuō)后來(lái)對(duì)于該算法的改進(jìn)，可應(yīng)用到多層前饋脈沖序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

②設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)梯度下降規(guī)則的監(jiān)督學(xué)算法

a.SpikeProp算法

·區(qū)分于多層自適應(yīng)算法驅(qū)動(dòng)信號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播算法

·在用具有推導(dǎo)表達(dá)式的驅(qū)動(dòng)信號(hào)反應(yīng)模型(SpikeResponse Model)，并是為消除畏懼神經(jīng)元內(nèi)部狀態(tài)變量因此脈沖序列發(fā)放而會(huì)造成的不連續(xù)性，限制修改網(wǎng)絡(luò)中所有層神經(jīng)元只有統(tǒng)一發(fā)放一個(gè)脈沖電流。

算法

·對(duì)SpikeProp算法改進(jìn)，應(yīng)用鏈?zhǔn)揭?guī)則推導(dǎo)了輸出層和暗含層突觸權(quán)值的梯度下降學(xué)習(xí)規(guī)則，并將其應(yīng)用到實(shí)際中的FisherIris和腦電圖的分類問(wèn)題，flexible-SpikeProp算法比SpikeProp算法更具更高的分類準(zhǔn)確率。

c.Tempotron算法

·訓(xùn)練目標(biāo)是令實(shí)際輸出膜電位更條件符合只是希望輸出低膜電位，以為神經(jīng)元后神經(jīng)細(xì)胞膜電位是所有與之連通的突觸前神經(jīng)突觸脈沖序列再輸入的加權(quán)和，并依據(jù)推測(cè)該輸出神經(jīng)元是否是需要發(fā)放時(shí)間脈沖波。

·采用的神經(jīng)元模型是LIF模型，成功利用了單脈沖電流的時(shí)空模式分類，但該神經(jīng)元輸出只有那0和1兩種輸出，再者它根本無(wú)法拓展資源到多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

③設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)脈沖波序列卷積的監(jiān)督學(xué)算法

對(duì)脈沖序列實(shí)現(xiàn)核函數(shù)的卷積計(jì)算出，可將驅(qū)動(dòng)信號(hào)序列解釋什么為某一特定的神經(jīng)生理信號(hào)，比如突觸的突觸后電位或脈沖波發(fā)放時(shí)間的密度函數(shù)。通過(guò)脈沖序列的內(nèi)積來(lái)出入平衡地表示脈沖波序列之間的相關(guān)性，評(píng)價(jià)文章實(shí)際脈沖電流序列與目標(biāo)驅(qū)動(dòng)信號(hào)序列的誤差。