网络架构说明（网络架构说明怎么写）
本篇文章给大家谈谈网络架构说明，以及网络架构说明怎么写对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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一个公司的网络构架怎么写（急需）。。。。。
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什么是网络架构？
网络架构(Network
Architecture)
网络架构（Network
Architecture）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。网络架构典型地有一个分层结构。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。
企业的网络结构有哪些形态,请分别举例说明
企业集团组织形态分为U型 (一元结构 )、H型 (控股结构 )和M型 (多元结构 )三种基本类型。 1、U型组织结构 产生于现代企业发展早期阶段的U型结构（United structure），是现代企业最为基本的组织结构，其特点是管理层级的集中控制。 U型结构具体可分为以下三种形式： （1）直线结构（Line structure）。直线结构的组织形式是沿着指挥链进行各种作业，每个人只向一个上级负责，必须绝对地服从这个上级的命令。直线结构适用于企业规模小、生产技术简单，而且还需要管理者具备生产经营所需要的全部知识和经验。这就要求管理者应当是“全能式”的人物，特别是企业的最高管理者。 （2）职能结构（Functional structure）。职能结构是按职能实行专业分工的管理办法来取代直线结构的全能式管理。下级既要服从上级主管人员的指挥，也要听从上级各职能部门的指挥。 （3）直线职能制（line and function system）。直线职能制结构形式是保证直线统一指挥，充分发挥专业职能机构的作用。从企业组织的管理形态来看，直线职能是U型组织的最为理想的管理架构，因此被广泛***用。 2． H型组织结构 H型结构（Holding company，H-form）即控股公司结构，它严格讲起来并不是一个企业的组织结构形态，而是企业集团的组织形式。在 H型公司持有子公司或分公司部分或全部股份，下属各子公司具有独立的法人资格，是相对独立的利润中心。 控股公司依据其所从事活动的内容，可分为纯粹控股公司（Pure holding company）和混合控股公司（Mixed holding company）。纯粹控股公司是指，其目的只掌握子公司的股份，支配被控股子公司的重大决策和生产经营活动，而本身不直接从事生产经营活动的公司。混合控股公司指既从事股权控制，又从事某种实际业务经营的公司。 H型结构中包含了U型结构，构成控股公司的子公司往往是U型结构。 3． M型组织结构 M型结构（Multidivisional structure）亦称事业部制或多部门结构，有时也称为产品部式结构或战略经营单位。这种结构可以针对单个产品、服务、产品组合、主要工程或项目、地理分布、商务或利润中心来组织事业部。 实行事业部制的企业，可以按职能机构的设置层次和事业部取得职能部门支持***的方式划分为三种类型： （l）产品事业部结构（Product division structure）：总公司设置研究与开发（R＆D）、设计、***购、销售等职能部门，事业部主要从事生产，总公司有关职能部门为其提供所需要的支持***。 （2）多事业部结构（Multi－division structure）：总公司下设多个事业部，各个事业部都设立自己的职能部门，进行科研、设计、***购、销售等支持***。各个事业部生产自己设计的产品，自行***购和自行销售。 （3）矩阵式结构（Matrix structure）：是对职能部门化和产品部门化两种形式相融合的一种管理形式，通过使用双重权威、信息以及报告关系和网络把职能设计和产品设计结合起来，同时实现纵向与横向联系。 M型控股公司组织结构由三个互相关联的层次组成，由董事会和经理班子组成的总部是公司的最高决策层,这是M型公司的核心。它既不同于H型结构那样从事子公司的直接管理，也不同于U型结构那样基本上是一个空壳。它的主要职能一是战略研究，向下游各公司输出战略与规划，二是交易协调，目的是最大限度的达到***和战略的协同。第二个层次由职能部门和支持、服务部门组成。其中***部门是公司战略研究的执行部门。财务部负责全公司的资金筹措、运用和税务安排，子公司财务只是一个相对独立的核算单位。第三个层次是围绕公司的主导或核心业务的互相依存又互相独立的子公司。子公司不是完整意义的利润中心，更不是投资中心，它本质上是一个在统一经营战略下承担某种产品或提供某种服务的生产或经营单位。子公司负责人是受总公司委托管理这部分资产或业务的代理人，更多的时候是直接由上级单位派驻下来，他直接对上级负责，而不是该公司自身利益的代表。
网络架构
呀！这个框架太抽象了吧 我试试。
先是一些抽象的概念
网络体系结构是指通信系统的整体设计，它为网络硬件、软件、协议、存取控制和拓扑提供标准。它广泛***用的是国际标准化组织（ISO）在1***9年提出的开放系统互连（OSI-Open System Interconnection)的参考模型。
依据ios模型下的层次化的职能介绍：
第一层：物理层（PhysicalLayer)
规定通信设备的机械的、电气的、功能的和规程的特性，用以建立、维护和拆除物理链路连接。具体地讲，机械特性规定了网络连接时所需接插件的规格尺寸、引脚数量和排列情况等；电气特性规定了在物理连接上传输bit流时线路上信号电平的大小、阻抗匹配、传输速率距离限制等；功能特性是指对各个信号先分配确切的信号含义，即定义了DTE和DCE之间各个线路的功能；规程特性定义了利用信号线进行bit流传输的一组操作规程，是指在物理连接的建立、维护、交换信息时，DTE和DCE双方在各电路上的动作系列。 在这一层，数据的单位称为比特（bit）。 OSI七层模型
物理层的主要设备：中继器、集线器。
第二层：数据链路层（DataLinkLayer)
在物理层提供比特流服务的基础上，建立相邻结点之间的数据链路，通过差错控制提供数据帧（Frame）在信道上无差错的传输，并进行各电路上的动作系列。 数据链路层在不可靠的物理介质上提供可靠的传输。该层的作用包括：物理地址寻址、数据的成帧、流量控制、数据的检错、重发等。 在这一层，数据的单位称为帧（frame）。 数据链路层主要设备：二层交换机、网桥
第三层：网络层(Network layer)
在计算机网络中进行通信的两个计算机之间可能会经过很多个数据链路，也可能还要经过很多通信子网。网络层的任务就是选择合适的网间路由和交换结点，确保数据及时传送。网络层将数据链路层提供的帧组成数据包，包中封装有网络层包头，其中含有逻辑地址信息- -源站点和目的站点地址的网络地址。 如果你在谈论一个IP地址，那么你是在处理第3层的问题，这是“数据包”问题，而不是第2层的“帧”。IP是第3层问题的一部分，此外还有一些路由协议和地址解析协议（ARP）。有关路由的一切事情都在第3层处理。地址解析和路由是3层的重要目的。网络层还可以实现拥塞控制、网际互连等功能。 在这一层，数据的单位称为数据包（packet）。 网络层协议的代表包括：IP、IPX、RIP、ARP、RARP、OSPF等。 网络层主要设备：路由器
第四层：数据包（packets）
第4层的数据单元也称作处理信息的传输层(Transport layer)。但是，当你谈论TCP等具体的协议时又有特殊的叫法，TCP的数据单元称为段（segments）而UDP协议的数据单元称为“数据报（datagrams）”。这个层负责获取全部信息，因此，它必须跟踪数据单元碎片、乱序到达的数据包和其它在传输过程中可能发生的危险。第4层为上层提供端到端（最终用户到最终用户）的透明的、可靠的数据传输服务。所谓透明的传输是指在通信过程中传输层对上层屏蔽了通信传输系统的具体细节。 传输层协议的代表包括：TCP、UDP、SPX等。
第五层：会话层(Session layer)
一层也可以称为会晤层或对话层，在会话层及以上的高层次中，数据传送的单位不再另外命名，统称为报文。会话层不参与具体的传输，它提供包括访问验证和会话管理在内的建立和维护应用之间通信的机制。如服务器验证用户登录便是由会话层完成的。
第六层：表示层(Presentation layer)
这一层主要解决用户信息的语法表示问题。它将欲交换的数据从适合于某一用户的抽象语法，转换为适合于OSI系统内部使用的传送语法。即提供格式化的表示和转换数据服务。数据的压缩和解压缩， 加密和解密等工作都由表示层负责。例如图像格式的显示，就是由位于表示层的协议来支持。
第七层：应用层(Application layer)
应用层为操作系统或网络应用程序提供访问网络服务的接口。 应用层协议的代表包括：Telnet、FTP、HTTP、SNMP等。
网络架构是什么？
传统的网络架构：星型、环形、总线型,其实最重要的还是交换技术：以太网、令牌环和fddi、atm。
网络架构，是物理层面的。交换技术是一种信息传递技术，网络架构是交换技术的载体。
osi是一个开放性的通行系统互连参考模型，他是一个定义的非常好的协议规范。osi模型有7层结构，每层都可以有几个子层。七层都是什么应该知道吧。
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。
关于网络架构说明和网络架构说明怎么写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。
