網路基礎架構在哪裡

① 三層交換的網路各層

為了充分認識第三層交換，在此有必要對使用的大多數網路體系結構的強大分層模型進行分析。
如圖所示，網路基礎架構設備(如網橋、路由器和交換機)在傳統上一直按 OSI分層模型分類。 這種 OSI 模型仍然是數據網路的參考分層典範，因為它簡化了兩台計算機進行通信所要執行的任務，每層都具有特定的功能。OSI 模型定義了這些層的交互方式，並依次定義了各個網路組件的角色，從而決定了這些組件如何實現與分層網路的集成。 交換機(第二層)
交換機在每個埠提供一個獨特的網路段，從而分離了沖突域。
路由器(第三層)
路由器可分離廣播域，並能連接不同的網路。路由器是根據目標網路層的地址(第三層)而不是工作站數據鏈路層MAC 地址來引導網路信息流。路由器通常基於軟體，因此性能比第二層交換機相對遲緩。
第三層交換機(第三層)
第三層交換機可部署在使用傳統路由器區域網的任何地方。第三層交換機中高級的 ASIC 技術可提供遠遠高於傳統路由器的性能，使它們非常適合網路帶寬密集的應用。另外，第三層交換機合並了典型路由器中相互分離的橋接(第二層)和路由(第三層)功能。這些技術的結合提供了一個能大大改進擴充能力的更加自然的網路體系結構。
第二層和第三層交換
為掌握第三層交換的優點以及如何更加有效地使用第三層交換，首先必須了解可用於網路設計的兩種交換方式: 第二層交換、第三層交換(路由)。
交換是從一個介面接收，然後通過另一個介面發出的過程。第二層與第三層交換之間的區別在於用以確定正確輸出介面的幀內信息類型。
¨ 在第二層交換中，幀的交換基於 MAC 地址信息。
¨ 在第三層交換中，幀的交換基於網路層信息，如 IP 地址。 第二層交換是在前面所述的OSI 模型的數據鏈路層進行。它檢查幀，並根據目標 MAC 地址轉發幀。
如果知道目標地址，第二層交換機會將乙太網幀轉發到適當的介面。如果第二層交換機不知道將幀發送到何處，它會將該幀廣播轉發到所有埠，以了解正確的目標地址。第二層交換機利用這種技術來建立和維護一個跟蹤幀目標地址的交換表。
對於規模較大的網路來說，這種廣播轉發操作會產生嚴重的問題，因為所有這些廣播的處理會造成性能的大幅度降低。該問題的解決辦法將在本白皮書的稍後部分進行討論。
第二層交換的優點
由於第二層交換相對簡單，網路管理員可以建立管理簡便且能擴展到數百個節點的網路，而不會遇到太多的第二層廣播問題。第二層交換機為網路提供了以下優點:
l 高帶寬：第二層交換機通過將專用帶寬分配到每一個埠，為各個用戶提供優異的性能。每一個交換機埠表示一個不同的網段，因此每個用戶可以獲得特定數量的帶寬。此外，每個專用網段還能與單項業務一起接收廣播業務。
l VLAN：第二層交換機能夠將各個埠組合到邏輯工作組(虛擬區域網或 VLAN)。每個 VLAN 組在邏輯上與交換機的其它部分分離，可幫助將第二層廣播業務控制在特定的VLAN組。這提供了以下兩個主要優點:
1. 網路設計人員可以利用 VLAN 來建造能避免特大第二層廣播域問題的大型第二層網路。
2. 網路周圍的移動、添加和更改更加容易，因為無論物理位置在哪裡，用戶始終在他們自己的 VLAN 中。
第三層交換機或路由器對 VLAN 通信不可缺少。
l 業務類別優先化：某些第二層交換機上的業務類別 (CoS) 優先化允許網路管理員根據協議、IP 地址和乙太網類型等標准給不同類型的區域網業務分配優先權級別。這使網路管理員可以根據協議、應用或用戶控制業務流，從而確保更加高效的網路運轉。
l 用戶安全：第二層交換機提供了基於用戶的穩健安全機質，這種機質基於網路登錄 (802.1x) 技術，可防止任何未經認證的用戶接入網路。 第三層交換在網路層進行。它檢查數據包信息，並根據網路層目標地址轉發數據包。與固定的第二層定址系統不同，第三層地址由網路管理員安裝的網路分層確定。IP、IPX 和 AppleTalk 等協議都使用第三層定址。
使用第三層定址系統，網路管理員可以創建地址組(子網)。這些子網可使網路管理員以一個單元(子網)的形式輕松地管理子網成員，從而支持建立一個能夠擴展的分層定址系統。
第三層定址系統還比第二層系統更加動態。如果用戶移動到另一個位置，其終端站會收到一個新的第三層地址，但第二層 MAC 地址保持不變。這類似於某個人從一個城市搬到另一個城市: 郵政地址將會改變，但個人姓名和身份保持不變。因此，第三層路由網路能將邏輯定址結構連接到物理基礎架構，從而提供了一個比第二層網路更加靈活和更加可擴充的分層結構。
第三層交換的優點
第三層交換提供以下優點:
l 提高了網路效率：第三層交換機通過允許網路管理員在第二層 VLAN 進行路由業務，確保將第二層廣播控制在一個 VLAN 內，降低了業務量負載。
l 可持續發展：由於 OSI 層模型的分層特點，第三層交換機能夠創建更加易於擴展和維護的更大規模的網路。
l 更加廣泛的拓撲選擇：基於路由器的網路支持任何拓撲，並能更輕易超過類似第二層交換網路的更大規模和復雜程度。
l 工作組和伺服器安全：第三層設備能根據第三層網路地址創建接入策略，這允許網路管理員控制和阻塞某些 VLAN 到 VLAN 通信，阻塞某些 IP 地址，甚至能防止某些子網訪問特定的信息。
l 更加優異的性能：通過使用先進的 ASIC 技術，第三層交換機可提供遠遠高於基於軟體的傳統路由器的性能。比如，每秒 4000 萬個數據包對每秒 30 萬個數據包。第三層交換機為千兆網路這樣的帶寬密集型基礎架構提供了所需的路由性能。因此，第三層交換機可以部署在網路中許多具有更高戰略意義的位置。

② 如何對現有的網路體系基礎架構進行完善

網路拓撲結構是指用傳輸媒體互連各種設備的物理布局。將參與LAN工作的各種設備用媒 體互連在一起有多種方法,實際上只有幾種方式能適合LAN的工作。
如果一個網路只連接幾台設備,最簡單的方法是將它們都直接相連在一起，這種連接稱為點對點連接。用這種方式形成的網路稱為全互連網路,如圖1所示。圖中有6個設備，在全互連 情況下,需要15條傳輸線路。如果要連的設備有n個,所需線路將達到n(n-1)/2條!顯而易見,這 種方式只有在涉及地理范圍不大，設備數很少的條件下才有使用的可能。即使屬於這種環境, 在LAN技術中也不使用。這里所以給出這種拓撲結構，是因為當需要通過互連設備(如路由器) 互連多個LAN時,將有可能遇到這種廣域網(WAN)的互連技術。

圖1

目前大多數LAN使用的拓撲結構有3種:

① 星行拓撲結構
② 環行拓撲結構
③ 匯流排型拓撲結構

1.星型拓撲結構

星型結構是最古老的一種連接方式，大家每天都使用的電話都屬於這種結構，如圖3所示。其中,圖2(a)為電話網的星型結構,圖2(b)為目前使用最普遍的乙太網星型結構,處於 中心位置的網路設備稱為集線器,英文名為Hub。

圖2(a)電話網的星行結構

圖2(b)以Hub為中心的結構

這種結構便於集中控制,因為端用戶之間的通信必須經過中心站。由於這一特點,也帶來了易於維護和安全等優點。端用戶設備因為故障而停機時也不會影響其它端用戶間的通信但這種結構非常不利的一點是,中心系統必須具有極高的可靠性,因為中心系統一旦損壞，整個系統便趨於癱瘓。對此中心系統通常採用雙機熱備份,以提高系統的可靠性。

2.環型網路拓撲結構

③ ios 系統架構分為哪四層uikit框架屬於哪一層

千峰扣丁學堂iOS開發為您解答：
1、Core
OS層：位於iOS框架的最底層，主要包含內核、文件系統、網路基礎架構、安全管理、電源管理、設備驅動、線程管理、內存管理等。簡而言之，該層提供了最低級的、系統級的服務。
2、Core
Services層：可稱之為核心服務層，顧名思義，它提供諸如字元串管理、集合管理、網路操作、URL實用工具、聯系人管理、偏好設置等服務。除此之外，它還提供很多基於硬體特性的服務，如GPS、加速儀、陀螺儀等。該層包含了Core
Location、Core Motion、SystemConfiguration、Foundation與Core
Foundation子模塊。其中Foundation與Core Foundation子模塊提供了對公共數據類型(字元串、集合等)的抽象，Core
Foundation中的Core Data子模塊可以實現對象圖形管理與對象持久化。
3、Media層：依賴於Core
Services層提供的功能，主要負責圖形與多媒體服務。它包含了CoreGraphics、Core Text、OpenGL ES、Core
Animation、AVFoundation、Core Audio等與圖形、視頻和音頻相關的功能模塊。
4、Cocoa
Touch層：是直接向iOS應用程序提供各種基礎功能的支持。其中的UIKit框架提供各種可視化控制項供應用程序使用，如窗口、視圖、視圖控制器與各種用戶控制項等。另外UIKit也定義了應用程序的默認行為和事件處理結構。

④ SD-WAN基礎架構包含哪些內容

SD-WAN的基礎架構主要包括網路層、業務層、控制層、管理層這四個部分。網路層包括Underlay（由各類物理設備構成，通過使用路由協議保證其設備之間的IP連通性的承載網路）。業務層是根據第三方BSS/OSS根據業務功能需要，藉助網路控制器的北向開放API，實現SD-WAN方案的集成和界面的靈活定製。控制層是「軟體定義」的核心，主要組件是網路控制器，具有業務編排、網路控制和網路管理功能。管理層中SD-WAN 網路控制器在整個體系結構中處於核心位置，通過不同的介面協議實現與網路層和業務層之間的交互。通過Teridion的服務，埃科銳將以快速、最小的數據包延遲和數據包丟失的方式為企業提供SD-WAN技術。 還有不清楚的可以自己網路。

⑤ 全球網路基礎架構必須進行哪些更改

主導下一代網路通信發展的5G技術更新，家庭寬頻互聯網連接從前10至k提高到現在的數百GB速度，並更新到許多部署了家庭NAS的用戶，甚至是10G級內部LAN。

雖然每個人都不需要學習互聯網技術，但在基於互聯網的知識、必須能夠在關鍵時刻自助的信息互聯網時代，現在我們開始對網路基本概念進行有趣的解釋，努力簡單、易於理解，並且不做專業技能說明。

說到網路，IP地址、子網掩碼、網關、DHCP服務、PPPoE撥號在日常計算機或路由器網路配置中經常使用，很多人聽到和知道這些概念，但不知道具體使用什麼和使用什麼。現在，讓我們來說明五個主要的基於網路的概念。

IP地址是什麼？

首先我想問你一個問題。如果有一群人在密閉的房間里，你可以用什麼方法快速叫人呢？相信每個人的第一反應肯定是名字，對吧！一個人編號也有一個簡單的方法。例如，叫一號就知道是誰。

在網路世界中也是如此，要快速訪問設備，每個設備都必須有編號。這個號碼是網路設備的IP地址。如果這個房間里兩個人的號碼相同，會發生什麼情況？肯定是叫這個號碼的時候不知道是誰打來的，所以一個房間里不允許有同一個號碼的兩個人，一個LAN內不允許有同一個IP地址的兩個設備，如果有，那就稱為IP沖突，這可能會嚴重危及網路的穩定性。

一棟建築物里有幾個這樣封閉的房間，每個封閉的房間各有一個。應該如何在一個房間里一個接一個地安排？

像1號房間的1號一樣，每個房間都可以編號以找到特定的人，此時我們還會把房間編號附加到人的編號上。房間號和人員號以「1」為間隔，例如1.1表示那個人是1號房間的1號。

網路設備的IP地址也是如此。例如，192.168.1.100可以這樣理解。192.168.1房間，即我們要提及的網段，100是此網段內的100號設備。

什麼是子網掩碼？

上面提到的號碼:根據192.168.1.100，為什麼房間號碼為192.168.1，人員號碼為100，為什麼不能將房間號碼設置為192.168，人員號碼為1.100？答案當然。但是，這樣設置也會使名為192.168.1.100的編號含義不明確，可以表示192.168.1房間內的100房間或192.168房間內的1.100房間。此時引入了另一條規則，告訴您有多少個房間號，這條規則是子網掩碼。

大家都知道網路時間是數字世界，所以這個規則設計得很巧妙，長度設置也很長，數字上的操作，最後告訴人們它們是房間號，那些事情是人的號碼。

運算太復雜，這里用最簡單的方法說明，子網掩碼為255.255.255.0。最常見的規則含義是255.255.255。前三個是房間號，後面的0是人員號。例如，如果192.168.1.100是IP地址，255.255.0.0是子網掩碼，則192.168是房間號，即網段，1.100是此網段中設備的編號。

網關是什麼？

接著是上述問題，一群人在密閉的房間里已經全部有號碼了。換句話說，他有互聯網設備的IP地址。那麼需求就會升級。房間里的人要和房間外面的人對話。這時，怎樣才能突破牆壁的超能力者是邁克，在這個房間里走來走去，把房間里的人的話告訴外面的人，把外面的人的反應告訴房間里的人。

這個有超能力的人就是網路世界的網關。他負責將內部網路中的信息傳遞到外部網路，以及再次傳遞外部信息。在一個家庭網路中，這個角色不就是我們的路由器嗎？

路由器是唯一與寬頻連接的設備，家中的所有設備都必須通過路由器進行寬頻連接，這樣才能上網。因此，網關(我們家庭寬頻網路中的路由器)如果網關設置錯誤，就好像要向沒有超能力的人傳達信息一樣，當然不能將信息傳達到房間外。

什麼是DHCP服務？

如前所述，我們可以看出一個人的號碼有多重要。如果是大家的房間，編號還很方便，可以想像一下，每個人選一個自己的號碼有多好。如果是幾百個大房間，讓每個人想一想號碼，肯定能選擇東湖引起沖突！

因此，在這一點上，一名有發言權的人必須出面指派所有號碼，而不是自己選擇，這樣才不會引起相同號碼的沖突，並且此人提供的這項服務應該稱為DHCP服務。有人說，能力者多工作，能力強，話數就多。記得我們上面說的超能力人物，還是讓每個人排列。相信能使大家高興。因此，在家庭寬頻中，DHCP服務通常有網關，為網路中的每個設備分配IP地址。

⑥ 網路基礎架構需要( )才能啟用遠程管理

首先將配置網路，並實現客戶機與伺服器可以互通，伺服器開啟允許被遠程式控制制：桌面右鍵屬性--遠程設置--選擇允許--確定，客戶機上：開始--運行--輸入mstsc打開遠程連接工具，在mstsc工具上輸入伺服器的IP並點擊確定，輸入伺服器的賬號及密碼。
網路的使命是轉發和傳輸數據，兩個終端，用一條能承載數據傳輸的物理介質（也成為傳輸介質）連接起來，就組成了一個最簡單的網路。
互聯網最基礎是通信運營商，就像交通最基礎是高速公路，其次是存儲，互聯網的共享信息存儲在哪裡，也就是伺服器、空間，再就是個人電腦入網了。

⑦ 什麼是it基礎架構

IT基礎架構是信息技術基礎架構庫，是全球公認的一系列信息技術（IT）服務管理的最佳實踐，是英國中央計算機與電信局創建，可以理解為是承載信息的結構，幫助各類組織應對行業不斷增長地對IT服務的要求，

IT基礎架構是目前全球IT服務領域最受認可的系統而實用的結構化方法，信息技術基礎架構融合了全球最佳IT實踐，是IT部門用於計劃、實施和運維的高質量的服務准則，是這些信息的載體，信息技術基礎架構庫根據功能可以劃分：服務策略、服務設計、管理、服務轉型、服務操作和服務完善。

(7)網路基礎架構在哪裡擴展閱讀：

IT互聯網技術主要組成：

1、感測技術這是人的感覺器官的延伸與拓展，最明顯的例子是條碼閱讀器。

2、通信技術這是人的神經系統的延伸與拓展，承擔傳遞信息的功能。

3、計算機技術這是人的大腦功能延伸與拓展，承擔對信息進行處理的功能。

⑧ 一文看懂四種基本的神經網路架構

原文鏈接：
http://blackblog.tech/2018/02/23/Eight-Neural-Network/

更多干貨就在我的個人博客 http://blackblog.tech 歡迎關注

剛剛入門神經網路，往往會對眾多的神經網路架構感到困惑，神經網路看起來復雜多樣，但是這么多架構無非也就是三類，前饋神經網路，循環網路，對稱連接網路，本文將介紹四種常見的神經網路，分別是CNN，RNN，DBN，GAN。通過這四種基本的神經網路架構，我們來對神經網路進行一定的了解。

神經網路是機器學習中的一種模型，是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
一般來說，神經網路的架構可以分為三類：

前饋神經網路：
這是實際應用中最常見的神經網路類型。第一層是輸入，最後一層是輸出。如果有多個隱藏層，我們稱之為「深度」神經網路。他們計算出一系列改變樣本相似性的變換。各層神經元的活動是前一層活動的非線性函數。

循環網路：
循環網路在他們的連接圖中定向了循環，這意味著你可以按照箭頭回到你開始的地方。他們可以有復雜的動態，使其很難訓練。他們更具有生物真實性。
循環網路的目的使用來處理序列數據。在傳統的神經網路模型中，是從輸入層到隱含層再到輸出層，層與層之間是全連接的，每層之間的節點是無連接的。但是這種普通的神經網路對於很多問題卻無能無力。例如，你要預測句子的下一個單詞是什麼，一般需要用到前面的單詞，因為一個句子中前後單詞並不是獨立的。
循環神經網路，即一個序列當前的輸出與前面的輸出也有關。具體的表現形式為網路會對前面的信息進行記憶並應用於當前輸出的計算中，即隱藏層之間的節點不再無連接而是有連接的，並且隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出還包括上一時刻隱藏層的輸出。

對稱連接網路：
對稱連接網路有點像循環網路，但是單元之間的連接是對稱的（它們在兩個方向上權重相同）。比起循環網路，對稱連接網路更容易分析。這個網路中有更多的限制，因為它們遵守能量函數定律。沒有隱藏單元的對稱連接網路被稱為「Hopfield 網路」。有隱藏單元的對稱連接的網路被稱為玻爾茲曼機。

其實之前的帖子講過一些關於感知機的內容，這里再復述一下。
首先還是這張圖
這是一個M-P神經元

一個神經元有n個輸入，每一個輸入對應一個權值w，神經元內會對輸入與權重做乘法後求和，求和的結果與偏置做差，最終將結果放入激活函數中，由激活函數給出最後的輸出，輸出往往是二進制的，0 狀態代表抑制，1 狀態代表激活。

可以把感知機看作是 n 維實例空間中的超平面決策面，對於超平面一側的樣本，感知器輸出 1，對於另一側的實例輸出 0，這個決策超平面方程是 w⋅x=0。 那些可以被某一個超平面分割的正反樣例集合稱為線性可分(linearly separable)樣例集合，它們就可以使用圖中的感知機表示。
與、或、非問題都是線性可分的問題，使用一個有兩輸入的感知機能容易地表示，而異或並不是一個線性可分的問題，所以使用單層感知機是不行的，這時候就要使用多層感知機來解決疑惑問題了。

如果我們要訓練一個感知機，應該怎麼辦呢？
我們會從隨機的權值開始，反復地應用這個感知機到每個訓練樣例，只要它誤分類樣例就修改感知機的權值。重復這個過程，直到感知機正確分類所有的樣例。每一步根據感知機訓練法則來修改權值，也就是修改與輸入 xi 對應的權 wi，法則如下：

這里 t 是當前訓練樣例的目標輸出，o 是感知機的輸出，η 是一個正的常數稱為學習速率。學習速率的作用是緩和每一步調整權的程度，它通常被設為一個小的數值（例如 0.1），而且有時會使其隨著權調整次數的增加而衰減。

多層感知機，或者說是多層神經網路無非就是在輸入層與輸出層之間加了多個隱藏層而已，後續的CNN，DBN等神經網路只不過是將重新設計了每一層的類型。感知機可以說是神經網路的基礎，後續更為復雜的神經網路都離不開最簡單的感知機的模型，

談到機器學習，我們往往還會跟上一個詞語，叫做模式識別，但是真實環境中的模式識別往往會出現各種問題。比如：
圖像分割：真實場景中總是摻雜著其它物體。很難判斷哪些部分屬於同一個對象。對象的某些部分可以隱藏在其他對象的後面。
物體光照：像素的強度被光照強烈影響。
圖像變形：物體可以以各種非仿射方式變形。例如，手寫也可以有一個大的圓圈或只是一個尖頭。
情景支持：物體所屬類別通常由它們的使用方式來定義。例如，椅子是為了讓人們坐在上面而設計的，因此它們具有各種各樣的物理形狀。
卷積神經網路與普通神經網路的區別在於，卷積神經網路包含了一個由卷積層和子采樣層構成的特徵抽取器。在卷積神經網路的卷積層中，一個神經元只與部分鄰層神經元連接。在CNN的一個卷積層中，通常包含若干個特徵平面(featureMap)，每個特徵平面由一些矩形排列的的神經元組成，同一特徵平面的神經元共享權值，這里共享的權值就是卷積核。卷積核一般以隨機小數矩陣的形式初始化，在網路的訓練過程中卷積核將學習得到合理的權值。共享權值（卷積核）帶來的直接好處是減少網路各層之間的連接，同時又降低了過擬合的風險。子采樣也叫做池化（pooling），通常有均值子采樣（mean pooling）和最大值子采樣（max pooling）兩種形式。子采樣可以看作一種特殊的卷積過程。卷積和子采樣大大簡化了模型復雜度，減少了模型的參數。
卷積神經網路由三部分構成。第一部分是輸入層。第二部分由n個卷積層和池化層的組合組成。第三部分由一個全連結的多層感知機分類器構成。
這里舉AlexNet為例：

·輸入：224×224大小的圖片，3通道
·第一層卷積：11×11大小的卷積核96個，每個GPU上48個。
·第一層max-pooling：2×2的核。
·第二層卷積：5×5卷積核256個，每個GPU上128個。
·第二層max-pooling：2×2的核。
·第三層卷積：與上一層是全連接，3*3的卷積核384個。分到兩個GPU上個192個。
·第四層卷積：3×3的卷積核384個，兩個GPU各192個。該層與上一層連接沒有經過pooling層。
·第五層卷積：3×3的卷積核256個，兩個GPU上個128個。
·第五層max-pooling：2×2的核。
·第一層全連接：4096維，將第五層max-pooling的輸出連接成為一個一維向量，作為該層的輸入。
·第二層全連接：4096維
·Softmax層：輸出為1000，輸出的每一維都是圖片屬於該類別的概率。

卷積神經網路在模式識別領域有著重要應用，當然這里只是對卷積神經網路做了最簡單的講解，卷積神經網路中仍然有很多知識，比如局部感受野，權值共享，多卷積核等內容，後續有機會再進行講解。

傳統的神經網路對於很多問題難以處理，比如你要預測句子的下一個單詞是什麼，一般需要用到前面的單詞，因為一個句子中前後單詞並不是獨立的。RNN之所以稱為循環神經網路，即一個序列當前的輸出與前面的輸出也有關。具體的表現形式為網路會對前面的信息進行記憶並應用於當前輸出的計算中，即隱藏層之間的節點不再無連接而是有連接的，並且隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出還包括上一時刻隱藏層的輸出。理論上，RNN能夠對任何長度的序列數據進行處理。
這是一個簡單的RNN的結構，可以看到隱藏層自己是可以跟自己進行連接的。

那麼RNN為什麼隱藏層能夠看到上一刻的隱藏層的輸出呢，其實我們把這個網路展開來開就很清晰了。

從上面的公式我們可以看出，循環層和全連接層的區別就是循環層多了一個權重矩陣 W。
如果反復把式2帶入到式1，我們將得到：

在講DBN之前，我們需要對DBN的基本組成單位有一定的了解，那就是RBM，受限玻爾茲曼機。
首先什麼是玻爾茲曼機？
[圖片上傳失敗...(image-d36b31-1519636788074)]
如圖所示為一個玻爾茲曼機，其藍色節點為隱層，白色節點為輸入層。
玻爾茲曼機和遞歸神經網路相比，區別體現在以下幾點：
1、遞歸神經網路本質是學習一個函數，因此有輸入和輸出層的概念，而玻爾茲曼機的用處在於學習一組數據的「內在表示」，因此其沒有輸出層的概念。
2、遞歸神經網路各節點鏈接為有向環，而玻爾茲曼機各節點連接成無向完全圖。

而受限玻爾茲曼機是什麼呢？
最簡單的來說就是加入了限制，這個限制就是將完全圖變成了二分圖。即由一個顯層和一個隱層構成，顯層與隱層的神經元之間為雙向全連接。

h表示隱藏層，v表示顯層
在RBM中，任意兩個相連的神經元之間有一個權值w表示其連接強度，每個神經元自身有一個偏置系數b（對顯層神經元）和c（對隱層神經元）來表示其自身權重。
具體的公式推導在這里就不展示了

DBN是一個概率生成模型，與傳統的判別模型的神經網路相對，生成模型是建立一個觀察數據和標簽之間的聯合分布，對P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了評估，而判別模型僅僅而已評估了後者，也就是P(Label|Observation)。
DBN由多個限制玻爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machines）層組成，一個典型的神經網路類型如圖所示。這些網路被「限制」為一個可視層和一個隱層，層間存在連接，但層內的單元間不存在連接。隱層單元被訓練去捕捉在可視層表現出來的高階數據的相關性。

生成對抗網路其實在之前的帖子中做過講解，這里在說明一下。
生成對抗網路的目標在於生成，我們傳統的網路結構往往都是判別模型，即判斷一個樣本的真實性。而生成模型能夠根據所提供的樣本生成類似的新樣本，注意這些樣本是由計算機學習而來的。
GAN一般由兩個網路組成，生成模型網路，判別模型網路。
生成模型 G 捕捉樣本數據的分布，用服從某一分布（均勻分布，高斯分布等）的雜訊 z 生成一個類似真實訓練數據的樣本，追求效果是越像真實樣本越好；判別模型 D 是一個二分類器，估計一個樣本來自於訓練數據（而非生成數據）的概率，如果樣本來自於真實的訓練數據，D 輸出大概率，否則，D 輸出小概率。
舉個例子：生成網路 G 好比假幣製造團伙，專門製造假幣，判別網路 D 好比警察，專門檢測使用的貨幣是真幣還是假幣，G 的目標是想方設法生成和真幣一樣的貨幣，使得 D 判別不出來，D 的目標是想方設法檢測出來 G 生成的假幣。
傳統的判別網路：

生成對抗網路：

下面展示一個cDCGAN的例子（前面帖子中寫過的）
生成網路

判別網路

最終結果，使用MNIST作為初始樣本，通過學習後生成的數字，可以看到學習的效果還是不錯的。

本文非常簡單的介紹了四種神經網路的架構，CNN，RNN，DBN，GAN。當然也僅僅是簡單的介紹，並沒有深層次講解其內涵。這四種神經網路的架構十分常見，應用也十分廣泛。當然關於神經網路的知識，不可能幾篇帖子就講解完，這里知識講解一些基礎知識，幫助大家快速入（zhuang）門（bi）。後面的帖子將對深度自動編碼器，Hopfield 網路長短期記憶網路（LSTM）進行講解。

⑨ 為什麼IT網路基礎架構越來越受到重視

物聯網是一種基於互聯網的將萬物相連接的網路，萬物既包括設備/工具等任意物體也包括人類自身。物聯網主要由三部分組成：感知層、網路層、應用層。感知層主要完成數據和信息收集的工作，包括各類感測器（溫濕度、水浸、氣體、光照、聲音、視頻等各種感測器）、RFID標簽等；網路層主要通過各種通訊網路完成數據的傳輸工作，使用例如3/4G網路、WIFI、ZIGBEE、藍牙、NBIOT等通訊技術；應用層主要完成數據的分析、處理、存儲，並在此基礎上完成具體應用的控制，典型應用有：智慧城市、車聯網、共享單車、智能抄表、智能家居等。

⑩ 雲計算的網路基礎是什麼

雲計算基礎設施是內部系統和公共雲之間的軟體和硬體層，其融合了許多不同的工具和解決方案，是成功實現雲計算部署的重要系統。

解釋原因：

1. 雲計算基礎設施的組件通常分為三大類：計算、網路和存儲。

2. 計算：執行雲系統的基本計算。這幾乎總是虛擬化，因此可以移動實例。

3. 網路：通常是商用硬體運行某種軟體定義網路（SDN）軟體來管理雲連接（有關網路的更多信息，請參見下文）。

4. 存儲：通常是硬碟和快閃記憶體存儲的組合，旨在在公共雲和私有雲之間來回移動數據。

5. 存儲是雲基礎架構與傳統數據中心基礎架構相分離的地方。雲基礎架構通常使用本地連接的存儲而不是存儲區域網路上的共享磁碟陣列。AWS，Azure和Google等雲服務提供商對SSD存儲的收費高於硬碟存儲收費。

6. 雲存儲還使用為不同類型的存儲方案設計的分布式文件系統，例如對象，大數據或塊存儲。使用的存儲類型取決於企業需要處理的任務。關鍵點：雲存儲可以根據需要擴展或縮減。

7. 雲計算基礎設施是任何平台和應用程序的基礎。諸如筆記本電腦、電話或伺服器之類的連接設備在這個更大的雲計算系統中傳輸數據。

雲計算主要解決問題：在傳統的IT基礎設施中，一切都與伺服器相關聯。企業的存儲數據位於特定存儲陣列上。應用程序在專用物理伺服器上，如果有什麼事情發生，那麼企業的工作就會停止。在雲計算基礎設施中，因為一切都是虛擬化的，所以沒有任何東西與特定的物理伺服器相關聯。這適用於服務和應用程序。人們是否認為當登錄網站或者郵箱時，每次都登錄到同一台物理伺服器？並不是，它可能是數據中心幾十個虛擬化伺服器之一。