使企业版转发路由器路由表学习网络实例的路由_云企业网(CEN)
企业版转发路由器连接网络实例后，您可以为企业版转发路由器路由表创建路由学习关系。网络实例连接与企业版转发路由器的路由表建立路由学习关系后，网络实例会将自身路由自动传播至企业版转发路由器的路由表中。
PyTorch学习系列教程：三大神经网络在股票数据集上的实战
DNN、CNN和RNN是深度学习中的三大经典神经网络，分别有各自的适用场景。但为了能够在同一任务下综合对比这三种网络，本文选择对股票预测这一任务开展实验，其中DNN可以将历史序列特征转化为全连接网络，而CNN则可利用一维卷积进行特征提取，RNN则天然适用于序列数据建模。三大神经网络预测效果对比本文行文结构如下：数据集准备DNN模型构建及训练CNN模型构建及训练RNN模型构建及训练对比与小结01 ....
PyTorch学习系列教程：循环神经网络【RNN】
标准的RNN模块结构如果说从DNN到CNN的技术演进是为了面向图像数据解决提取空间依赖特征的问题，那么RNN的出现则是为了应对序列数据建模，提取时间依赖特征（这里的"时间"不一定要求具有确切的时间信息，仅用于强调数据的先后性）。延续前文的行文思路，本文仍然从以下四个方面加以介绍：什么是RNNRNN为何有效RNN的适用场景在PyTorch中的使用01 什么是RNN循环神经网络，英文Recurren....
PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】
LeNet5——CNN的开山之作前篇介绍了DNN网络，理论上通过增加网络层数可以逼近任意复杂的函数，即通用近似定理。但在实践过程中，增加网络层数也带来了两个问题：其一是层数较深的网络容易可能存在梯度消失或梯度弥散问题，其二是网络层数的增加也带来了过多的权重参数，对训练数据集和算力资源都带来了更大的考验。与此同时，针对图像这类特殊的训练数据，应用DNN时需要将其具有二维矩阵结构的像素点数据拉平成一....
PyTorch学习系列教程：深度神经网络【DNN】
深度神经网络就是所谓的深度学习吗？深度神经网络，英文Deep Nueral Network，简写DNN，是研究最早也最为常用的神经网络模块，其本质上是一个多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）结构，只不过当层数较少时叫做MLP，层数更多时则叫DNN，但其实质是一致的。此外，MLP可算作是传统机器学习模型的范畴，而DNN则归属于深度学习领域，所以从某种角度讲DNN也可算....
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