网络架构基础（网络技术架构）
今天给各位分享网络架构基础的知识，其中也会对网络技术架构进行解释，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：
什么是网络架构？
网络架构是进行通信连接的一种网络结构。
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。
参考资料来源：百度百科：LTE网络架构
一文看懂四种基本的神经网络架构
原文链接：
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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。
全球网络基础架构必须进行哪些更改？
主导下一代网络通信发展的5G技术更新，家庭宽带互联网连接从前10至k提高到现在的数百GB速度，并更新到许多部署了家庭NAS的用户，甚至是10G级内部LAN。
虽然每个人都不需要学习互联网技术，但在基于互联网的知识、必须能够在关键时刻自助的信息互联网时代，现在我们开始对网络基本概念进行有趣的解释，努力简单、易于理解，并且不做专业技能说明。
说到网络，IP地址、子网掩码、***、DHCP服务、PPPoE拨号在日常计算机或路由器网络配置中经常使用，很多人听到和知道这些概念，但不知道具体使用什么和使用什么。现在，让我们来说明五个主要的基于网络的概念。
IP地址是什么？
首先我想问你一个问题。如果有一群人在密闭的房间里，你可以用什么方法快速叫人呢？相信每个人的第一反应肯定是名字，对吧！一个人编号也有一个简单的方法。例如，叫一号就知道是谁。
在网络世界中也是如此，要快速访问设备，每个设备都必须有编号。这个号码是网络设备的IP地址。如果这个房间里两个人的号码相同，会发生什么情况？肯定是叫这个号码的时候不知道是谁打来的，所以一个房间里不允许有同一个号码的两个人，一个LAN内不允许有同一个IP地址的两个设备，如果有，那就称为IP冲突，这可能会严重危及网络的稳定性。
一栋建筑物里有几个这样封闭的房间，每个封闭的房间各有一个。应该如何在一个房间里一个接一个地安排？
像1号房间的1号一样，每个房间都可以编号以找到特定的人，此时我们还会把房间编号附加到人的编号上。房间号和人员号以“1”为间隔，例如1.1表示那个人是1号房间的1号。
网络设备的IP地址也是如此。例如，192.168.1.100可以这样理解。192.168.1房间，即我们要提及的网段，100是此网段内的100号设备。
什么是子网掩码？
上面提到的号码:根据192.168.1.100，为什么房间号码为192.168.1，人员号码为100，为什么不能将房间号码设置为192.168，人员号码为1.100？答案当然。但是，这样设置也会使名为192.168.1.100的编号含义不明确，可以表示192.168.1房间内的100房间或192.168房间内的1.100房间。此时引入了另一条规则，告诉您有多少个房间号，这条规则是子网掩码。
大家都知道网络时间是数字世界，所以这个规则设计得很巧妙，长度设置也很长，数字上的操作，最后告诉人们它们是房间号，那些事情是人的号码。
运算太复杂，这里用最简单的方法说明，子网掩码为255.255.255.0。最常见的规则含义是255.255.255。前三个是房间号，后面的0是人员号。例如，如果192.168.1.100是IP地址，255.255.0.0是子网掩码，则192.168是房间号，即网段，1.100是此网段中设备的编号。
***是什么？
接着是上述问题，一群人在密闭的房间里已经全部有号码了。换句话说，他有互联网设备的IP地址。那么需求就会升级。房间里的人要和房间外面的人对话。这时，怎样才能突破墙壁的超能力者是迈克，在这个房间里走来走去，把房间里的人的话告诉外面的人，把外面的人的反应告诉房间里的人。
这个有超能力的人就是网络世界的***。他负责将内部网络中的信息传递到外部网络，以及再次传递外部信息。在一个家庭网络中，这个角色不就是我们的路由器吗？
路由器是唯一与宽带连接的设备，家中的所有设备都必须通过路由器进行宽带连接，这样才能上网。因此，***(我们家庭宽带网络中的路由器)如果***设置错误，就好像要向没有超能力的人传达信息一样，当然不能将信息传达到房间外。
什么是DHCP服务？
如前所述，我们可以看出一个人的号码有多重要。如果是大家的房间，编号还很方便，可以想象一下，每个人选一个自己的号码有多好。如果是几百个大房间，让每个人想一想号码，肯定能选择东湖引起冲突！
因此，在这一点上，一名有发言权的人必须出面指派所有号码，而不是自己选择，这样才不会引起相同号码的冲突，并且此人提供的这项服务应该称为DHCP服务。有人说，能力者多工作，能力强，话数就多。记得我们上面说的超能力人物，还是让每个人排列。相信能使大家高兴。因此，在家庭宽带中，DHCP服务通常有***，为网络中的每个设备分配IP地址。
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
关于网络架构基础和网络技术架构的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
