ER隨機網絡全稱為埃爾德什(Paul Erdos)-雷尼(Alfred Renyi)隨機網絡。生成該網絡的算法描述如下: 從N個孤立節點開始; 選擇一對節點,產生一個0-1之間的隨機數。如果該隨機數小於p,則這對節點之間放一條連接;否則,該節點對保持不連接; 對所有N ...
目錄 隨機網絡模型 定義隨機網絡 鏈接數 度分布 真實網絡不是泊松分布的 隨機網絡的演化 真實網絡是超臨界的 小世界 集聚系數 小結 真實網絡不是隨機的 返回 我的研究方向 Research Interests 隨機網絡模型 網絡科學旨在建立能夠重現真實網絡性質的模型。我們遇到的大多數真實網絡沒有晶格所具有的那種令人愉悅的規則結構,或者蜘蛛網所具有的那種可預測的放射型結構。相反,真實網絡乍一看好 ...
2021-04-07 12:49 0 302 推薦指數:
ER隨機網絡全稱為埃爾德什(Paul Erdos)-雷尼(Alfred Renyi)隨機網絡。生成該網絡的算法描述如下: 從N個孤立節點開始; 選擇一對節點,產生一個0-1之間的隨機數。如果該隨機數小於p,則這對節點之間放一條連接;否則,該節點對保持不連接; 對所有N ...
這篇文章是計算機網絡上機實驗課的作業。 實驗任務:利用 VMWare 搭建一個由 5 個主機組成的隨機拓撲的網絡。要求該網絡中至少有 2 個子網,兩個路由器 。實驗的網絡拓撲圖如下: 網絡中有兩個路由器,三個終端,組成三個局域網絡。路由器和終端均為VMWare的的虛擬機。VMWare軟件 ...
隨機塊模型是隨機圖的生成模型,用於生成圖結構。該模型針對無向無權網絡有以下兩個假設: 每個節點都會有且僅有一個社團歸屬 每條邊的生成只與兩個節點所在的社團有關 網絡中社團個數固定為K 模型認為對於一個節點,我們要先確定節點的社團歸屬,確定好后再確定其與自己所在社團以及其他社團 ...
LSTM 原理 CRF 原理 給定一組輸入隨機變量條件下另一組輸出隨機變量的條件概率分布模型。假設輸出隨機變量構成馬爾科夫隨機場(概率無向圖模型)在標注問題應用中,簡化成線性鏈條件隨機場,對數線性判別模型,學習方法通常是最大似然估計或正則化的最大似然估計。 概率無向圖模型: 無向圖表 ...
第一次接觸復雜性科學是在一本叫think complexity的書上,Allen博士很好的講述了數據結構與復雜性科學,barabasi是一個知名的復雜性網絡科學家,barabasilab則是他所主導的一個實驗室,這里的筆記則是關於里面介紹的課程的筆記,當然別人的課程不是公開課,所以從ppt里 ...
1. Dropout 如果模型參數過多,而訓練樣本過少,容易陷入過擬合。過擬合的表現主要是:在訓練數據集上loss比較小,准確率比較高,但是在測試數據上loss比較大,准確率比較低。Dropout可以比較有效地緩解模型的過擬合問題,起到正則化的作用。 Dropout,中文是隨機失活,是一個簡單 ...
根據deeplearn.ai吳恩達深度學習課程3.11總結 因為如果W初始化為0 則對於任何Xi,每個隱藏層對應的每個神經元的輸出都是相同的,這樣即使梯度下降訓練,無論訓練多少次,這些神經 ...