深度学习DeepNEX方案简述-RTHPC
基于深度学习的网络入侵检测系统设计与实现
基于深度学习的网络入侵检测系统设计与实现目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 相关工作综述 (3)1.3 目标与目的 (5)2. 现有入侵检测系统的局限性与挑战 (6)2.1 传统入侵检测系统的不足 (7)2.2 深度学习在网络安全领域的应用 (8)2.3 现有深度学习入侵检测系统的挑战 (9)3. 系统架构设计与实现 (10)3.1 系统整体框架 (12)3.1.1 数据采集模块 (13)3.1.2 数据预处理模块 (14)3.1.3 模型训练模块 (16)3.1.4 模型部署模块 (17)3.2 网络入侵数据特征提取 (19)3.2.1 深度特征提取 (20)3.2.2 传统特征与深度特征融合 (21)3.3 深度学习模型选择与训练 (23)3.3.1 常用深度学习模型 (25)3.3.2 模型训练策略与参数选择 (26)3.4 模型评估与性能指标 (28)3.4.1 准确率、召回率、F1score等指标 (30)3.4.2 性能评价方法与标准 (31)4. 实验环境与结果分析 (32)4.1 实验平台搭建 (34)4.2 实验数据集 (35)4.3 实验结果与讨论 (37)4.3.1 模型精度比较及分析 (38)4.3.2 模型对不同攻击类型的检测性能 (40)5. 结论与展望 (41)5.1 研究成果总结 (42)5.2 系统局限性及未来工作方向 (43)1. 内容概要内容概要。
NIDS)。
该系统利用深度学习算法对网络流量进行分析，识别并分类潜在的网络入侵行为。
我们将介绍网络入侵检测的需求背景和当前技术趋势，并概述传统入侵检测系统的局限性以及深度学习技术的优势。
将详细阐述系统的架构设计，包括数据采集与预处理、特征提取、模型构建、检测与分类以及结果可视化等部分。
我们将探讨常用的深度学习模型，例如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在入侵检测领域的应用，并分析不同模型的优缺点。
深度学习技术的基本原理及实现方法
深度学习技术的基本原理及实现方法深度学习技术是一种基于人工神经网络模型的机器学习方法，它模拟了人类大脑神经元之间的连接和信息传递过程。
该技术已经在各个领域取得了许多重要的突破，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。
本文将介绍深度学习技术的基本原理和实现方法。
首先，深度学习的核心就是人工神经网络模型。
神经网络模型由许多个神经元组成，这些神经元通过连接来传递信息。
在深度学习中，通常采用多层的神经网络结构，其中输入层接收数据，输出层输出结果，中间的隐藏层进行特征提取和转换。
每个神经元接收到来自上一层神经元的输入，通过权重调整和激活函数处理后产生输出，最终送到下一层神经元。
其次，深度学习中最常用的神经网络模型是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），它在图像处理中得到了广泛应用。
CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层通过卷积运算对输入图像进行特征提取，池化层通过下采样减少网络的参数和计算量，全连接层将提取到的特征映射到最终的分类结果。
CNN模型可以通过训练数据进行反向传播算法进行参数优化，在大规模数据集上取得了良好的表现。
此外，深度学习中的另一个重要概念是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。
RNN主要用于处理序列数据，如自然语言文本和时间序列数据。
RNN通过引入循环结构来处理序列中的依赖关系，每个时间步的输入不仅依赖于当前时间步的输入，还依赖于前面时间步的隐藏状态。
这种记忆能力使得RNN在处理序列数据时非常有效，例如在机器翻译和语音识别领域取得了显著的成果。
深度学习技术的实现方法需要大量的训练数据和计算资源。
训练数据是指用于训练模型的样本数据集合，这些数据包含了要解决的问题的真实特征和对应的标签。
有了足够多的训练数据，神经网络可以通过梯度下降等优化算法来逐步调整权重和偏置，以使其输出结果逼近真实值。
同时，深度学习还需要强大的计算资源来处理大量的参数和复杂的计算过程。
deepsort 拓展卡尔曼滤波 -回复
deepsort 拓展卡尔曼滤波-回复deepsort是一种多对象跟踪算法，通过与卡尔曼滤波算法结合，为目标的跟踪提供更准确、更稳定的工具。
本文将详细介绍deepsort拓展卡尔曼滤波的实现方法和原理，从而帮助读者更好地理解和应用这一算法。
一、深度学习与目标跟踪目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是在视频序列中自动检测和跟踪特定目标的位置和运动。
在过去的几年里，深度学习已经在目标检测和分类等任务上取得了巨大成功，然而，在目标跟踪任务中，由于目标的外观变化、遮挡、运动模式的多样性等问题，深度学习方法往往难以取得理想的效果。
因此，结合深度学习和传统的目标跟踪方法是一种有效的解决方案。
二、deepsort算法简介deepsort算法是由NVIDIA提出的一种多对象跟踪算法。
它基于两个核心组件：一个是通过深度学习网络（如YOLO、Faster R-CNN等）进行目标检测和特征提取，另一个是通过卡尔曼滤波算法进行目标跟踪和状态估计。
在deepsort算法中，首先使用深度学习网络对视频序列进行目标检测，并提取每个目标的特征。
这些特征包括目标的外观特征、位置特征等，用于描述目标的状态。
然后，利用卡尔曼滤波算法对每个目标的状态进行动态建模和预测。
卡尔曼滤波算法基于贝叶斯推理原理，通过融合目标的测量信息和动态模型，对目标的状态进行估计和预测。
最后，通过特定的关联算法来匹配当前帧中的检测结果和上一帧中已经跟踪的目标，从而实现连续的多对象跟踪。
三、拓展卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种用于状态估计的优秀算法，但是由于其在实际应用中对系统动态模型的线性和高斯性假设，所以在面对非线性和非高斯的系统时，效果可能不理想。
为了解决这个问题，可以通过拓展卡尔曼滤波（EKF）来扩展卡尔曼滤波算法的适用范围。
拓展卡尔曼滤波主要针对非线性系统，通过在状态更新和测量更新步骤中引入线性化来近似非线性系统的动态模型和测量模型。
具体来说，在状态预测中，通过计算状态转移矩阵的一阶导数来线性化非线性函数；在测量更新中，通过计算观测矩阵的一阶导数来线性化非线性函数。
深度哈希方法
深度哈希方法是一种基于深度学习的哈希码生成方法。
深度哈希方法通过利用深度学习模型强大的特征提取能力，将原始数据映射到低维的哈希空间中，并生成相应的哈希码。
哈希码是一种紧凑的二进制编码，可以用于快速检索和相似性匹配。
深度哈希方法通常包括两个主要步骤：特征学习和哈希码生成。
在特征学习阶段，深度学习模型（如卷积神经网络CNN）被用于从原始数据中提取有用的特征。
这些特征可以是图像、文本、音频等任何类型的数据。
在哈希码生成阶段，通过学习得到的特征被进一步映射到哈希空间中，并生成相应的哈希码。
深度哈希方法在很多领域都有广泛的应用，如图像检索、文本检索、推荐系统等。
与传统的哈希方法相比，深度哈希方法具有更好的性能和更高的效率。
它能够更好地处理大规模数据集，并快速找到与目标数据相似的项。
需要注意的是，深度哈希方法也有一些挑战和限制。
例如，它需要大量的训练数据和计算资源来训练深度学习模型。
此外，哈希码的生成过程也可能受到数据分布和噪声的影响，导致生成的哈希码质量不高。
因此，在使用深度哈希方法时，需要仔细考虑这些因素，并采取相应的措施来提高哈希码的质量和性能。
深度学习介绍 ppt课件
自编码器的建立
建立AutoEncoder的方法是：
对于m个数据的输入，有：
Code编码:使用非线性激活函数，将维输入数据映射到维隐含层（隐含节点表示特 征）
其中W是一个的权重矩阵，b是一个d'维的偏移向量 Decode解码:通过反向映射，对映射后的数据进行重建
hi
yi
SAE网络每一次训练输入都会得到映射后的 与解码后的 。通过对代价函数的最优
深层带来的好处
为什么采用层次网络
预训练与梯度消失现象
主要内容
自编码器结构
单层自动编码器网络（AutoEncoder）实质上是一个三层的反向传播神经网络。它逐 层采用无监督学习的方式，不使用标签调整权值，将输入映射到隐含层上，再经过反 变换映射到输出上，实现输入输出的近似等价。
X1 X2 X3 X4 X5 +1
RBM网络有几个参数，一个是可视层与隐含 层之间的权重矩阵，一个是可视节点的偏移 量b，一个是隐含节点的偏移量c，这几个参 数决定了RBM网络将一个m维的样本编码成 一个什么样的n维的样本。
受限玻尔兹曼机
RBM介绍
RBM训练
一般地，链接权重Wij可初始化为来自正态分布N(0,0.01)的随机数，隐 单元的偏置cj初始化为0； 对于第i个可见单元，偏置bj初始化为log[pi/(1-pi)] 。pi表示训练样本中 第i个特征处于激活状态所占的比率 学习率epsilon至关重要，大则收敛快，但是算法可能不稳定。小则 慢。为克服这一矛盾引入动量，使本次参数值修改的方向不完全由当 前样本似然函数梯度方向决定，而是上一次参数值修改方向与本次梯 度方向的结合可以避免过早的收敛到局部最优点
激活函数
y f (x)
基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法
基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法目录1. 内容概览 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (5)1.3 文献综述 (6)1.4 本文结构 (7)2. Retinex理论概述 (8)2.1 Retinex理论起源 (8)2.2 Retinex理论核心 (9)2.3 Retinex与其他图像增强算法的区别 (10)3. 低照度图像增强问题分析 (12)3.1 低照度图像的特点 (13)3.2 图像增强的目的与挑战 (13)3.3 现有方法存在的问题 (14)4. 基于Retinex的理论低照度图像自适应增强算法 (15)4.1 算法原理 (16)4.1.1 Retinex与自适应增强的理论联系 (18)4.1.2 算法自适应性的实现手段 (19)4.2 算法关键步骤 (20)4.2.1 光照映射的获取 (21)4.2.2 局部对比度的计算 (22)4.2.3 光照校正和对比度增强 (23)4.3 算法实现细节 (24)4.3.1 光照映射的精确计算 (25)4.3.2 对比度增强的策略 (27)4.3.3 自适应参数的确定 (28)4.4 算法有效性验证 (29)4.4.1 算法精度分析 (30)4.4.2 算法性能测试 (31)5. 实验验证与结果分析 (32)5.1 数据集与实验设置 (34)5.2 对比算法与方法 (35)5.3 实验结果与分析 (36)5.3.1 增强效果 (37)5.3.2 对比算法的比较 (39)5.4 算法存在的问题与改进建议 (40)6. 结论与展望 (42)6.1 研究总结 (43)6.2 未来工作方向 (44)1. 内容概览本文档详细介绍了一种基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法。
该算法旨在解决低照度条件下图像对比度低、细节不清晰等问题，通过自适应地增强图像的亮度和对比度，提高图像的视觉效果。
介绍了Retinex理论的基本原理，该理论认为图像是由光照和反射率两个部分组成的，通过分别处理这两个部分可以实现图像的增强。
深度学习技术介绍PPT课件
出变换的算法说明。 硬件实现(hardware implementation)是系统的实物物理实现。
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M40 GPU加速特性
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GPU与CPU连接
通过PCIe与CPU连接, 最大理论带宽8GB/s(gen2.0)、16GB/s(gen3.0) CPU称为主机(host), 显卡(GPU)称为设备(device)
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最优连接数量：4
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目前的GPU使用方案
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CPU困境
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机器学习还可以进行压缩(compression)。用规则拟合数据，我们能得到比数据更简 单的解释，需要的存储空间更少，处理所需要的计算更少，例如，一旦你掌握了加法 规则，你就不必记忆每对可能数字的和是多少。
机器学习的另一种用途是离群点检测(outlier detection)，即发现那些不遵守规则的 例外实例。在这种情况下，学习规则之后，我们感兴趣的不是规则，而是规则未能覆 盖的例外，他们可能暗示出我们需要注意的异常，如诈骗等。
具体应用-人脸识别
对于人脸识别(face recognition)。输入是人脸 图像，类是需要识别的人，并且学习程序应当 学习人脸图像与身份之间的关联性。人脸会有 更多的类，输入图像也更大一些，并且人脸是 三维的，不同的姿势和光线等都会导致图像的 显著变化。另外，对于特定人脸的输人也会出 现问题，比如说眼镜可能会把眼睛和眉毛遮住 ，胡子可能会把下巴盖住等。
deepar原理
DeepAR原理引言DeepAR是一种用于时间序列预测的深度学习模型。
它是由亚马逊提出并开源的，旨在应用于各种领域，如销售预测、天气预测和人群流动预测等。
DeepAR的核心思想是利用长短期记忆（LSTM）神经网络，根据历史数据来预测未来时间序列。
LSTM简介在介绍DeepAR之前，我们先回顾一下LSTM的基本原理。
长短期记忆是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过控制信息的流动来解决传统RNN的梯度消失问题。
LSTM单元由输入门、遗忘门和输出门组成，分别用于控制输入信息的选择性存储、上一时间步状态的遗忘和当前状态的输出。
DeepAR模型结构DeepAR模型由两部分组成：编码器和解码器。
编码器编码器的任务是将历史时间序列数据转换为固定长度的向量表示。
它由若干LSTM层构成，在每一层中，LSTM单元根据当前输入和前一层的输出计算出当前的隐状态。
最后一层的隐状态被用作解码器的初始隐状态。
解码器解码器的任务是根据编码器的输出和当前输入来预测未来的时间序列。
解码器也由若干LSTM层构成，但与编码器不同的是，解码器的输入包括历史时间序列数据和预测目标的先前值。
每一层的输出都会经过一个全连接层，用于生成最终的预测结果。
模型训练DeepAR模型的训练分为两个阶段：预训练和微调。
预训练在预训练阶段，模型使用历史时间序列数据来预测未来的时间序列。
模型的损失函数为均方误差或平均绝对误差，通过最小化损失函数来优化模型的参数。
微调在微调阶段，模型使用预训练阶段的参数作为初始值，继续使用历史时间序列数据来预测未来的时间序列。
模型的损失函数为负对数似然度，通过最大化似然度来优化模型的参数。
预测结果解释DeepAR模型可以输出每个预测的概率分布，而不仅仅是单个值。
这对于确定性预测和不确定性预测都非常有用。
对于确定性预测，可以选择概率最高的值作为预测结果；对于不确定性预测，可以取概率分布的均值和方差作为预测结果。
模型评估为了评估DeepAR模型的性能，可以使用各种指标，如均方误差、平均绝对误差和对数似然度。
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பைடு நூலகம்
5 整体项目功能性能列表
深度学习云平台
GPU 硬件支持 无缝扩展 资源调度功能
作业编排调度 运行环境
4 DEEPNEX 数据并行模型训练：
DeepNEX 支持数据并行训练，集成超参数服务器模块。DeepNEX 数据管理模块可以通过对训 练数据做切分，同时采用多个模型实例，对多个分片的数据并行训练。
DeepNEX 目前支持数据并行中同步模式和异步模式。同步模式中，所有训练程序同时训 练一个批次的训练数据，完成后经过同步，再同时交换参数。参数交换完成后所有的训练程序就 有了共同的新模型作为起点，再训练下一个批次。而异步模式中，训练程序完成一个批次的训练 数据，立即和参数服务器交换参数，不考虑其他训练程序的状态。异步模式中一个训练程序的最 新结果不会立刻体现在其他训练程序中，直到他们进行下次参数交换。
2017
DeepNEX 方案简述
DEEPNEX 深度学习平台方案介绍
联想集团 & 联想创投集团 | 上海 & 香港
1 DEEPNEX 功能介绍
DeepNEX 是面向深度学习用户，提供易管理、支持多种部署模式、支持超参数自动搜索优化的 深度学习平台。
DeepNEX 是高效的中央资源管理软件，具有以 GPU 为单位对用户的资源进行调度功 能。深度学习用户可以根据需求，通过部署 DeepNEX，在深度学习硬件平台实现进行资源的申 请(包括运行环境、处理器核数、内存、GPU 数量)等功能。DeepNEX 平台通过系统统筹管理 GPU 资源，根据用户的选择自动分配独享的或者共享的 GPU 卡提供给到特定用户。此外，用户 可根据分配到的 GPU 插槽，指定自己需要的运行显存的大小来运行相对应深度学习任务。
3.1 DEEPNEX 与 OS 分享、虚拟化及 IAAS 云对比：
应用实例 GPU 数量分配
GPU 调拨方式 运行时环境
软件部署方式 预制的编程环境
DeepNex 基于 PaaS 云 任意数量，可共 享，可独享 自动调拨 不同环境 同时运行 全自动 高度集成窗口 快速编程环境
OS 分配 基于框架 限制单机，可共 享 手工分配 必须相同
手工部署 无集成编程环境
虚拟化 基于虚拟机 限制单机（固定 数量）独占 手工分配 不同 环境 同时运行 手工部署 无集成编程环境
Iaas 云 基于虚拟机 不能共享 GPU， 通过 CPU 计算 不支持 不同环境 同时运行 半自动部署 无集成编程环境
3.2 DEEPNEX 的 GPU 调度与共享模式：
3. 在 GPU 共享模式下，由于可能存在多个用户同时使用相同的 GPU 资源，可能会出现资源 抢占的情况。如果使用 Tensorflow 建议用户自觉调整 GPU 显存的使用模式，这样不会 一次性抢占过多资源。Tensorflow GPU 显存模式的调整请参考： https:///tutorials/using_gpu#allowing_gpu_memory_growth
- 存储网络：建议万兆网络，用于 DeepNEX 中的用户应用访问共享存储使用，可以与计算 网络共享使用同一个交换机。
- 计算网络：建议万兆网络，用于 DeepNEX 中的应用件互相传递信息使用，可以与存储网 络共享使用一个交换机。
数据中心的所有资源军可以通过网络被外界共享，所有的数据都可以不离开数据中心，将 大大提高数据安全性，并可以为单个应用提供远程的编程和训练环境，使得时刻可以使用深度学 习环境成为一件简单的事情，将大大增强深度学习的应用场景。
点时无需关闭系统 • 可对每个用户的资源（GPU，CPU，内存）进行单独限制 • 多个预设深度学习框架镜像，用户可根据操作手册的指引，定制自己的容器，并共享给他
人使用 • 实现了丰富的资源监控，包括所有用户创建的应用（只限管理员），每个应用的内存和
CPU 使用情况，每个计算节点的资源使用情况等 • 支持超参数服务器，支持分布式超参数优化 • 支持数据并行分布式深度学习模型训练
DeepNEX 同时提供方便、快捷的 Python 编程环境，Shell 终端来时刻运行训练和调参的 环境。深度学习的编程人员可以在申请资源后，秒级打开窗口进入编程状态，DeepNEX 将深度 学习的系统配置、部署、资源分配完全自动化，可以极大提高深度学习的工作效率。
DeepNEX 支持目前主流的多重深度学习框架，支持自动部署和用户预定义功能。
2 DEEPNEX 网络拓扑
DeepNEX 一般会搭建在数据中心中，集中式的管理所有的数据和资源。DeepNEX 在网络设计 上一般会包含四个网络：管理网络、业务网络、存储网络和计算网络
- 管理网络：建议千兆网络，用于部署、管理硬件，供运维人员使用，可以与业务网络共享 同一交换机。
- 业务网络：建议千兆网络，用于用户访问 DeepNEX Central、上传数据、下载模型等工 作，可以与管理网络共享使用同一个交换机
1. DeepNex 支持 GPU 共享与独占两种模式。管理员可以便捷的调配每个计算节点是用于 独占 GPU 资源还是共享资源。
2. 用户创建应用时可以选择 GPU 数量，独占或共享。系统会根据 GPU 申请数量给用户分配 GPU。在独占模式下，分配给应用的 GPU 只允许此用户使用；共享模式下，分配给应用 的 GPU 可能会有多个应用同时使用。
1Gb交换机
办公楼
校园网
1Gb交换机
管理模块
管理模块
图书馆机房
管理模块
管理网络
DeepNE X0 1
DeepNE X0 2
DeepNE X0 3
FileServer
10G 存储和业务网络
宿舍
3 DEEPNEX 功能：
• DeepNex 是基于容器的深度学习云平台 • 实现了多租户的深度学习云端开发环境 • 实现了容器技术下对 GPU 资源的调度，用户可以选择共享或独占模式。 • 允许在线调节、扩展计算资源。管理员或系统维护人员在修改计算节点模式或添加计算节