基础网络架构有哪些（网络架构知识）
今天给各位分享基础网络架构有哪些的知识，其中也会对网络架构知识进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
网络构架有哪些？
网络架构是为设计、构建和管理一个通信网络提供一个构架和技术基础的蓝图。网络构架定义了数据网络通信系统的每个方面，包括但不限于用户使用的接口类型、使用的网络协议和可能使用的网络布线的类型。
网络架构典型的有一个分层结构。分层是一种现代的网络设计原理，它将通信任务划分成很多更小的部分，每个部分完成一个特定的子任务和用小数量良好定义的方式与其它部分相结合。
扩展资料：
使用网络架构注意事项：
1、动态多路径
能够通过多个WAN链路对流量进行负载均衡并不是一项新功能。但是，在传统的WAN中，此功能很难配置，并且通常以静态方式将流量分配给给定的WAN链路。即使面对诸如拥塞链路之类的负面拥塞，也不能改变给定WAN链路的流量分配。
2、应用程序级别
如果应用程序的性能开始下降，因为该应用程序使用的托管虚拟化网络功能（VNF）的物理服务器的CPU利用率过高，则VNF可能会移动到利用率较低的服务器中。
3、能见度
有许多工具声称可以为网络组织提供对传统WAN的完全可见性，以便解决与网络和/或应用程序性能相关的问题。但是，无论是这些工具的缺陷还是网络组织使用的故障排除流程，***用新的WAN架构将使故障排除任务变得更加复杂。
网站的基本架构是什么
网站架构按照制作步骤分为硬架构和软架构。
一、硬架构
1、机房：在选择机房的时候，根据网站用户的地域分布，可以选择网通、电信等单机房或双机房。
2、带宽：预估网站每天的访问量，根据访问量选择合适的带宽，计算带宽大小主要涉及峰值流量和页面大小两个指标。
3、服务器：选择需要的服务器，如图片服务器，页面服务器，数据库服务器，应用服务器，日志服务器，对于访问量大点的网站而言，分离单独的图片服务器和页面服务器相当必要。
二、软架构
1、网站的框架：现在的PHP框架有很多选择，比如：CakePHP，Symfony，Zend Framework，根据创作团队对各个框架熟悉程度选择。
2、逻辑的分层
1）表现层：所有和表现相关的逻辑都应该被纳入表现层的范畴。
2）应用层：主要作用是定义用户可以做什么，并把操作结果反馈给表现层。
3）领域层：包含领域逻辑的层，就是告诉用户具体的操作流程的。
4）持久层：即数据库，保存领域模型保存到数据库，包含网站的架构和逻辑关系等。
扩展资料
网站的分类
1、根据网站所用编程语言分类：例如asp网站、php网站、jsp网站、Asp. net网站等；
2、根据网站的用途分类：例如门户网站（综合网站）、行业网站、*** 网站等；
3、根据网站的功能分类：例如单一网站（企业网站）、多功能网站（网络商城）等等。
4、根据网站的持有者分类：例如个人网站、商业网站、***网站、教育网站等。
5、根据网站的商业目的分类：营利型网站（行业网站、论坛）、非营利性型网站（企业网站、***网站、教育网站）。
参考资料来源：百度百科—网站架构
参考资料来源：百度百科—网站
网络基本结构是怎样的
计算机网络是由计算机系统、网络节点和通信链路等组成的系统。从逻辑功能上看,一个网络可分成***子网和通信子网两个部分构成。
网络系统以通信子网为中心，通信子网处于网络的内层。通信子网实现网络通信功能，包括数据的加工、传输和交换等通信处理工作。即将一个主计算机的信息传送给另一个主计算机。通信子网主要包括交换机、路由器、网桥、中继器、集线器、网卡和缆线等设备及相关软件。
***子网实现***共享功能，包括数据处理、提供网络***和网络服务。***子网主要包括主机及其外设、服务器、工作站、网络打印机和其他外设及其相关软件。计算机网络连接的计算机系统可以是巨型机、大型机、小型机、工作站、微型机或其他数据终端设备。
通信子网由网络节点、通信设备、通信线路等组成独立的数据通信系统，承担全网的数据传输、交换、加工和变换等通信处理工作。
网络节点也就是网络单元，是网络系统中的各种数据处理设备、数据通信控制设备(CCP)和数据终端设备的统称。网络节点分转接节点和访问节点两类。转接节点是支持网络连接性能的节点，它通过通信线路来转接和传递信息，如集中器、终端控制器等。访问节点是信息交换的源节点和目标节点，起信源和信宿的作用，如终端、主计算机等。
通信设备指各种网络连接设备，包括中继器、网桥、交换机、路由器等。
通信线路指的是传输介质及其介质连接部件，包括双绞线、同轴电缆、光纤等。
除了上述物理组成外,计算机网络还应具有功能完善的软件系统,以支持***共享、数据传输等网络功能。为了在各网络组成部分之间进行数据通信,通信双方就必须有一套能够彼此了解,全网一致遵守的通信规则或约定。如数据传送的格式、数据传送的起始和停止位, 传送速度，传送中的差错控制等等。这些规则或约定称为网络协议。它是区别计算机网络与一般计算机互连的重要标志。可以说计算机网络通信是以网络协议为前提的。
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一文看懂四种基本的神经网络架构
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刚刚入门神经网络，往往会对众多的神经网络架构感到困惑，神经网络看起来复杂多样，但是这么多架构无非也就是三类，前馈神经网络，循环网络，对称连接网络，本文将介绍四种常见的神经网络，分别是CNN，RNN，DBN，GAN。通过这四种基本的神经网络架构，我们来对神经网络进行一定的了解。
神经网络是机器学习中的一种模型，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
一般来说，神经网络的架构可以分为三类：
前馈神经网络：
这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。
循环网络：
循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。
循环网络的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。
循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。
对称连接网络：
对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。
其实之前的帖子讲过一些关于感知机的内容，这里再复述一下。
首先还是这张图
这是一个M-P神经元
一个神经元有n个输入，每一个输入对应一个权值w，神经元内会对输入与权重做乘法后求和，求和的结果与偏置做差，最终将结果放入激活函数中，由激活函数给出最后的输出，输出往往是二进制的，0 状态代表抑制，1 状态代表激活。
可以把感知机看作是 n 维实例空间中的超平面决策面，对于超平面一侧的样本，感知器输出 1，对于另一侧的实例输出 0，这个决策超平面方程是 w⋅x=0。 那些可以被某一个超平面分割的正反样例集合称为线性可分(linearly separable)样例集合，它们就可以使用图中的感知机表示。
与、或、非问题都是线性可分的问题，使用一个有两输入的感知机能容易地表示，而异或并不是一个线性可分的问题，所以使用单层感知机是不行的，这时候就要使用多层感知机来解决疑惑问题了。
如果我们要训练一个感知机，应该怎么办呢？
我们会从随机的权值开始，反复地应用这个感知机到每个训练样例，只要它误分类样例就修改感知机的权值。重复这个过程，直到感知机正确分类所有的样例。每一步根据感知机训练法则来修改权值，也就是修改与输入 xi 对应的权 wi，法则如下：
这里 t 是当前训练样例的目标输出，o 是感知机的输出，η 是一个正的常数称为学习速率。学习速率的作用是缓和每一步调整权的程度，它通常被设为一个小的数值（例如 0.1），而且有时会使其随着权调整次数的增加而衰减。
多层感知机，或者说是多层神经网络无非就是在输入层与输出层之间加了多个隐藏层而已，后续的CNN，DBN等神经网络只不过是将重新设计了每一层的类型。感知机可以说是神经网络的基础，后续更为复杂的神经网络都离不开最简单的感知机的模型，
谈到机器学习，我们往往还会跟上一个词语，叫做模式识别，但是真实环境中的模式识别往往会出现各种问题。比如：
图像分割：真实场景中总是掺杂着其它物体。很难判断哪些部分属于同一个对象。对象的某些部分可以隐藏在其他对象的后面。
物体光照：像素的强度被光照强烈影响。
图像变形：物体可以以各种非仿射方式变形。例如，手写也可以有一个大的圆圈或只是一个尖头。
情景支持：物体所属类别通常由它们的使用方式来定义。例如，椅子是为了让人们坐在上面而设计的，因此它们具有各种各样的物理形状。
卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子***样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。共享权值（卷积核）带来的直接好处是减少网络各层之间的连接，同时又降低了过拟合的风险。子***样也叫做池化（pooling），通常有均值子***样（mean pooling）和最大值子***样（max pooling）两种形式。子***样可以看作一种特殊的卷积过程。卷积和子***样大大简化了模型复杂度，减少了模型的参数。
卷积神经网络由三部分构成。第一部分是输入层。第二部分由n个卷积层和池化层的组合组成。第三部分由一个全连结的多层感知机分类器构成。
这里举AlexNet为例：
·输入：224×224大小的图片，3通道
·第一层卷积：11×11大小的卷积核96个，每个GPU上48个。
·第一层max-pooling：2×2的核。
·第二层卷积：5×5卷积核256个，每个GPU上128个。
·第二层max-pooling：2×2的核。
·第三层卷积：与上一层是全连接，3*3的卷积核384个。分到两个GPU上个192个。
·第四层卷积：3×3的卷积核384个，两个GPU各192个。该层与上一层连接没有经过pooling层。
·第五层卷积：3×3的卷积核256个，两个GPU上个128个。
·第五层max-pooling：2×2的核。
·第一层全连接：4096维，将第五层max-pooling的输出连接成为一个一维向量，作为该层的输入。
·第二层全连接：4096维
·Softmax层：输出为1000，输出的每一维都是图片属于该类别的概率。
卷积神经网络在模式识别领域有着重要应用，当然这里只是对卷积神经网络做了最简单的讲解，卷积神经网络中仍然有很多知识，比如局部感受野，权值共享，多卷积核等内容，后续有机会再进行讲解。
传统的神经网络对于很多问题难以处理，比如你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。理论上，RNN能够对任何长度的序列数据进行处理。
这是一个简单的RNN的结构，可以看到隐藏层自己是可以跟自己进行连接的。
那么RNN为什么隐藏层能够看到上一刻的隐藏层的输出呢，其实我们把这个网络展开来开就很清晰了。
从上面的公式我们可以看出，循环层和全连接层的区别就是循环层多了一个权重矩阵 W。
如果反复把式2带入到式1，我们将得到：
在讲DBN之前，我们需要对DBN的基本组成单位有一定的了解，那就是RBM，受限玻尔兹曼机。
首先什么是玻尔兹曼机？
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如图所示为一个玻尔兹曼机，其蓝色节点为隐层，白色节点为输入层。
玻尔兹曼机和递归神经网络相比，区别体现在以下几点：
1、递归神经网络本质是学习一个函数，因此有输入和输出层的概念，而玻尔兹曼机的用处在于学习一组数据的“内在表示”，因此其没有输出层的概念。
2、递归神经网络各节点链接为有向环，而玻尔兹曼机各节点连接成无向完全图。
而受限玻尔兹曼机是什么呢？
最简单的来说就是加入了限制，这个限制就是将完全图变成了二分图。即由一个显层和一个隐层构成，显层与隐层的神经元之间为双向全连接。
h表示隐藏层，v表示显层
在RBM中，任意两个相连的神经元之间有一个权值w表示其连接强度，每个神经元自身有一个偏置系数b（对显层神经元）和c（对隐层神经元）来表示其自身权重。
具体的公式推导在这里就不展示了
DBN是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P(Label|Observation)。
DBN由多个限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）层组成，一个典型的神经网络类型如图所示。这些网络被“限制”为一个可视层和一个隐层，层间存在连接，但层内的单元间不存在连接。隐层单元被训练去捕捉在可视层表现出来的高阶数据的相关性。
生成对抗网络其实在之前的帖子中做过讲解，这里在说明一下。
生成对抗网络的目标在于生成，我们传统的网络结构往往都是判别模型，即判断一个样本的真实性。而生成模型能够根据所提供的样本生成类似的新样本，注意这些样本是由计算机学习而来的。
GAN一般由两个网络组成，生成模型网络，判别模型网络。
生成模型 G 捕捉样本数据的分布，用服从某一分布（均匀分布，高斯分布等）的噪声 z 生成一个类似真实训练数据的样本，追求效果是越像真实样本越好；判别模型 D 是一个二分类器，估计一个样本来自于训练数据（而非生成数据）的概率，如果样本来自于真实的训练数据，D 输出大概率，否则，D 输出小概率。
举个例子：生成网络 G 好比*** 制造团伙，专门制造*** ，判别网络 D 好比警察，专门检测使用的货币是真币还是*** ，G 的目标是想方设法生成和真币一样的货币，使得 D 判别不出来，D 的目标是想方设法检测出来 G 生成的*** 。
传统的判别网络：
生成对抗网络：
下面展示一个cDCGAN的例子（前面帖子中写过的）
生成网络
判别网络
最终结果，使用MNIST作为初始样本，通过学习后生成的数字，可以看到学习的效果还是不错的。
本文非常简单的介绍了四种神经网络的架构，CNN，RNN，DBN，GAN。当然也仅仅是简单的介绍，并没有深层次讲解其内涵。这四种神经网络的架构十分常见，应用也十分广泛。当然关于神经网络的知识，不可能几篇帖子就讲解完，这里知识讲解一些基础知识，帮助大家快速入（zhuang）门（bi）。后面的帖子将对深度自动编码器，Hopfield 网络长短期记忆网络（LSTM）进行讲解。
常见的网络架构有哪些
常见的网络拓扑结构有以下几种：1.总线型网络拓扑结构；2.星型网络拓扑结构；3.环形网络拓扑结构；4.树型网络拓扑结构；5.网状网络拓扑结构；6.混合网络型拓扑结构。网络拓扑结构是指用传输媒体对各种设备进行连接的物理布局。
1.总线型网络拓扑结构
总线型结构是将网络中的所有设备通过相应的硬件接口直接连接到公共总线上，结点之间按广播方式通信，一个结点发出的信息，总线上的其它结点均可“收听”到。 总线型结构就像一张树叶,有一条主干线,主干线上面由很多分支。
2.星型网络拓扑结构
星型结构是一种以中央节点为中心，把若干*** 节点连接起来的辐射式互联结构。这种结构适用于局域网，特别是近年来连接的局域网大都***用这种连接方式。这种连接方式以双绞线或同轴电缆作连接线路。
3.环形网络拓扑结构
环形结构各结点通过通信线路组成闭合回路，环中数据只能单向传输，信息在每台设备上的延时时间是固定的，特别适合实时控制的局域网系统。环形结构就如一串珍珠项链,环形结构上的每台计算机就是项链上的一个个珠子。
4.树型网络拓扑结构
树型拓扑结构是一种层次结构，结点按层次连结，信息交换主要在上下结点之间进行，相邻结点或同层结点之间一般不进行数据交换。树型拓扑结构是就是数据结构中的树。
5.网状网络拓扑结构
网络拓扑结构又称作无规则结构，结点之间的联结是任意的，没有规律。
6.混合网络型拓扑结构
混合型网络拓扑结构就是指同时使用上面的5种网络拓扑结构种两种或两种以上的网络拓扑结构。
根据什么可以将网络分为五种基本结构
根据拓扑结构可以将网络分为五种基本结构，互联网的实现是由五层组成的，又下到上分别为：实体层、链接层、网络层、传输层、应用层。越下层越接近硬件，越上层越接近用户。
实体层：计算机硬件与硬件直接通讯时通过电信号实现的，而实体层正是用来传输0和1的电信号的。
链接层：有了0和1的电信号之后，需要有相应的规定将他们组合并且解读，这就是链接层，定义了0和1的解读方式。
网络层：通过添加网络地址既网址来判断计算机是否处在同一个子网络中。
传输层：实现端口与端口的通信。
应用层：规定传输的数据类型。
基础网络架构有哪些的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于网络架构知识、基础网络架构有哪些的信息别忘了在本站进行查找喔。
