2022-01-01から1年間の記事一覧

ネットワーク:アプリケーション層のプロトコル

メール関連 メールプロトコル SMTP:メールを送信・転送するプロトコル。ポート番号TCP25番 POP3:メールをサーバから受信するプロトコル。ポート番号TCP110番 メール受信プロトコル POP3:ユーザーIDとパスワードで本人認証。パスワードは平文で送信 APOP…

ネットワーク:トランスポート層のプロトコル

TCPとUDP トランスポート層はIPを補完し、データ通信の品質や信頼性を向上させるための層で、TCPとUDPがある。 TCP 送達管理、電装管理の機能をもったコネクション型のプロトコル。 TCP/UDPヘッダのチェックサムは、データ部分も含む。 シーケンス番号 TCPス…

ネットワーク:ネットワーク層のプロトコルと技術

IP ネットワーク層のプロトコル IPはネットワーク層のプロトコルでネットワークを超えた通信を提供。 ・パケット通信 ・コネクションレス型通信 ・IPアドレスを使った経路制御 IPヘッダ(IPv4) IPv4は32ビット管理。 TTL パケットの生存時間ルータを通過する…

ネットワーク:データリンク層の制御とプロトコル

メディアアクセス制御 複数のデータを一つのケーブルを通して送受する場合、データの衝突を回避するための制御が必要になる。 CSMA/CD イーサネットで採用されているメディアアクセス制御方式で衝突検知方式を採用 ・各ノードは電装媒体が使用中か調べて、使…

ネットワーク:ネットワーク接続装置と関連技術

7.2.5VLAN スイッチの機能 ネットワーク上に配置される通信機器は、自分が処理する例や以下のレイヤプロト頃を解釈できる 従ってL3スイッチ(L3SW)はL2スイッチにも対応している。 PC-AからPC-Bにパケットを送信した場合、中間にL3SWがあれば、L3SWに届く。 …

応用情報:ネットワーク

通信プロトコルの標準化 OSI基本参照モデル 7 アプリケーション層 データの意味内容を直絵s津扱う。SMTP,HTTPなど 6 プレゼンテーション層 データの表現形式管理。文字コード、圧縮の種類など 5 セッション層 最終的な通信の形に合わせてデータの送受信管理 …

特異値分解のステップ

特異値分解の復習。 特異値分解は、m×n行列Aに対して、下記のように分解する。 ・A:m×n ・U:m×nの直行行列 ・Σ:m×n ・ :n×nの直行行列 単位ベクトル(左特異ベクトル)、Aの特異値σ、単位ベクトル(右特異ベクトル)を用いると、下記のようにあらわせる。 …

深層学習メモ:代表的なCNNアーキテクチャの流れ

ここでは、代表的なCNNのアーキテクチャの進化の流れについて記す。 AlexNet 2012年のILSVRCにおいて、他のアーキテクチャに圧倒的な差をつけて優勝し、深層学習モデルのブームの端緒になったモデル。 引用元:"ImageNet Classification with Deep Convolutio…

深層学習メモ 強化学習

ベルマン方程式 動的計画法として知られる数的最適化において、最適化の条件を示す式。 状態 x を外部からの入力 u で制御できると考えているときに、ある種の評価 J の下で u を色々変えてみて、いざ評価 J を最も良くするような u が見つかったときに成り…

深層学習の学習:指標など

BLEU 機械翻訳の評価指標の一つでBLEUがある。 この評価方法の前提は、「プロの翻訳者の訳と近ければ近いほど、その機械翻訳の精度は高い」という考え方である。 BLEUは0~1の間で表現され、それを100倍したものをBLEUスコアとして用いる。 目安としては40以…

情報量とエントロピー

情報量 情報量は、下記の2つの条件を満たすものとして定義する。 1. 発生する確率が低いことが分かった時のほうが情報量が多い 2. 情報量は足し算で増えていく この条件を満たす情報量を以下のように定義できる。あることが分かった時の「そのことの情報量」…

深層学習の学習 R-CNN

R-CNN(Region-CNN)とは 2014年に発表された一般物体検出の代表的なネットワーク。 元論文は、 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation ディープラーニングの一般物体検出手法の発展をまとめた図が下記のようにG…