網路語cdnn是什麼意思

① 語c是什麼意思

語c就是玩語c的這個圈子。

語C是一種構建在文學演繹基礎之上，以社交平台為虛擬世界的文字互動形式，該文化致力於構建出一個虛擬的精神家園。

語C是以文字為載體，作者主要通過概括、肖像、語言、行為（動作）、心理、細節描寫和靜態與動態、客觀與主觀、反襯與對比等多方面，對所作的人物、事件和環境進行具體描繪和刻畫。所作角色可為原創角色，也可以為同人角色。

按照版權可劃分原創和同人

（一）原創：由語C人員自行設定一個背景或世界觀，並通過人設（人物設定：外貌特徵、性別年齡、性格、能力、特點等）將人物的形象展現出來，通過自戲或者對戲的方式、在日常中使用自己的人設與他人互動。

（二）同人：由語C人員根據動漫、漫畫、動畫、小說、歷史、影視、游戲、明星等已經存在的人物設定進行的語C活動，在已知的形象上拓展延伸，通過自戲或者對戲的方式、在日常中使用該角色與他人互動。

② DNN、RNN、CNN分別是什麼意思

DNN（深度神經網路），是深度學習的基礎。

DNN可以理解為有很多隱藏層的神經網路。這個很多其實也沒有什麼度量標准, 多層神經網路和深度神經網路DNN其實也是指的一個東西，當然，DNN有時也叫做多層感知機（Multi-Layer perceptron,MLP）。

從DNN按不同層的位置劃分，DNN內部的神經網路層可以分為三類，輸入層，隱藏層和輸出層,如下圖示例，一般來說第一層是輸出層，最後一層是輸出層，而中間的層數都是隱藏層。

CNN（卷積神經網路），是一種前饋型的神經網路，目前深度學習技術領域中非常具有代表性的神經網路之一。

CNN在大型圖像處理方面有出色的表現，目前已經被大范圍使用到圖像分類、定位等領域中。相比於其他神經網路結構，卷積神經網路需要的參數相對較少，使的其能夠廣泛應用。

RNN（循環神經網路），一類用於處理序列數據的神經網路，RNN最大的不同之處就是在層之間的神經元之間也建立的權連接。

從廣義上來說，DNN被認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。在實際應用中，深度神經網路DNN融合了多種已知的結構，包含卷積層或LSTM單元，特指全連接的神經元結構，並不包含卷積單元或時間上的關聯。

③ 什麼是DNN網路它有何優點

（一）DDN簡介
數字數據網（DDN）是利用數字信道傳輸數據信號的數據傳輸網，它的傳輸媒介有光纜、數字微波、衛星信道以及用戶端可用的普通電纜和雙絞線。DDN以光纖為中繼干線網路，組成DDN的基本單位是節點，節點間通過光纖連接，構成網狀的拓撲結構，用戶的終端設備通過數據終端單元（DTU）與就近的節點機相連。可提供點對點、點對多點透明傳輸的數據專線出租電路，為用戶傳輸數據、圖像和聲音等信息。DDN向用戶提供的是半永久性的數字連接，沿途不進行復雜的軟體處理，因此延時較短。DDN採用交叉連接裝置，可根據用戶需要，在約定的時間內接通所需帶寬的線路，信道容量的分配和接續在計算機控制下進行，具有極大的靈活性，使用戶可以開通種類繁多的信息業務，傳輸任何合適的信息。DDN的業務特點如下：
l 提供點到點的通信，通信保密性強，特別適合

金融、保險客戶的需要。
l 傳輸速率高，網路時延小。
l 信道固定分配，保證通信的可靠性，不會受其他客戶使用情況的影響。
l DDN覆蓋面廣，可聯結國內外各主要城市。
l DDN為全透明網，對客戶通信協議沒有要求，客戶可自由選擇網路設備及協議。
l 技術成熟，運行管理簡便，極少出現重大阻斷。
l DDN是同步傳輸網，且沒有交換功能，缺乏靈活性。
（二）DDN的主要優點
傳輸速率高，網路時延小。由於DDN採用了同步傳輸模式的數字時分復用技術，用戶數據信息可根據事先約定的協議，在固定的時隙以預先設定的通道帶寬和速率順序傳輸，這樣只需按時隙識別通道就可以准確地將數據信息送到目的終端。由於信息是順序到達目的終端，免去了目的終端對信息的重組，因此減小了時延。目前DDN可達到的最高傳輸速率為155Mbps，平均時延小於450μs。另外，DDN可支持網
西京亮 18:00:43
絡層以及其上的任何協議，從而可滿足數據、圖像和聲音等多種業務的需要。

④ 語c圈是什麼意思 語c是什麼解釋

1、語c就是玩語c的這個圈子。

2、語C全稱是語言cosplay，是在網路上興起的、通過文字來演繹角色的扮演游戲，利用聊天平台以文字代替要說的話語、要表達的動作神情心理等方式與其他玩家互動，目前以論壇、群、貼吧的方式呈現。

⑤ 網路流行語c什麼意思

我表達能力為零……語c，大概簡單粗略不準確來說就是配音啊之類呃……
以下來源於網路
語C，即語言cos的簡稱，是一種由論壇演繹漸漸轉化形成，以文字進行角色扮演的文字類網路游戲，和演繹有些相似，但有所不同。語言cos（角色扮演）是利用網路平台，以文字或聲音描寫來表達設定的背景、動作、語言、心理活動等，與其他玩家互動的網路文字扮演游戲，目前多以語戲、論壇、QQ群或討論組、貼吧等網路交流平台方式進行。又可以解釋為，利用網路創建一個二次元虛擬精神世界，再利用文字或聲音進行表達。

⑥ 網路詞dnnd啥意思

網路詞薩普的意思是氛圍營造者和雅士協會。
所謂「薩普」（Sape）其實是「氛圍營造者和雅士協會」（Société des Ambianceurs et des Personnes légantes）的法語字母簡稱，「sape」一詞是法語中「服飾」之意，成員統稱「薩普爾」。
薩普文化的起源可以追溯到非洲殖民時期。彼時法國人來到剛果，意圖教化當地「粗野無禮」、「衣不蔽體」的非洲人。他們從歐洲帶來了二手服飾，作為和當地酋長的談判籌碼，獲得他們的效忠支持，上有所好,下必甚焉，以西裝革履為代表的身世服裝很快在非洲流行開來，很快變成身份與地位的象徵，剛果首都布拉柴維爾一度成為時尚中心。
剛果解放後，歐洲紳士的著裝傳統作為一種習俗在當地保留下來，發展成為一種獨具特色的地方文化，隨著全球化的進程的加速，薩普文化走出了非洲，走向世界舞台。
以上內容就是關於網路詞薩普的相關資料，希望我的回答可以幫助到你。

⑦ 網路語c是什麼意思

網路用語c指的是C位。

C位，2018年度十大網路流行語，即Carry或Center，核心位置的意思。早期在游戲領域一直作為Carry位的意思，指能夠在游戲中後期擔任主力帶領隊伍的角色。

後來，C位這個詞在游戲中應用的越來越廣，逐漸轉到生活當中。當某一個人在團隊中的處於核心位置時，人們便稱呼他是Center位，在影視劇或綜藝海報中，這個位置也是咖位比較高的人。

詞彙來源：

C位一詞最早來源於《DOTA》、《英雄聯盟》等游戲領域，譯作Carry位，指核心後期角色，能夠在游戲前中期打錢發育並在游戲後期帶領隊伍力挽狂瀾的角色。

在DOTA中又稱作大哥位、1號位。說白了就是大後期，打錢，出裝備，團隊都要保護他。

在LOL中，C位有以下路射手為主的ADC（Attack Damage Ca。

rry）和以中單法師為主的APC（Ability Power Carry）兩種C位，但都是隊伍中的核心角色。

⑧ 語C是什麼意思

語C，即語言cos的簡稱，又叫演繹，一種網路興起的文字游戲，可以簡單理解為文字角色扮演。

⑨ CNN、RNN、DNN的一般解釋

CNN(卷積神經網路)、RNN(循環神經網路)、DNN(深度神經網路)的內部網路結構有什麼區別？

轉自知乎 科言君  的回答

神經網路技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫 感知機 （perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特徵向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt。 （扯一個不相關的：由於計算技術的落後，當時感知器傳輸函數是用線拉動變阻器改變電阻的方法機械實現的，腦補一下科學家們扯著密密麻麻的導線的樣子…）

但是，Rosenblatt的單層感知機有一個嚴重得不能再嚴重的問題，即它對稍復雜一些的函數都無能為力（比如最為典型的「異或」操作）。連異或都不能擬合，你還能指望這貨有什麼實際用途么o(╯□╰)o

隨著數學的發展，這個缺點直到上世紀八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人（反正就是一票大牛）發明的 多層感知機 （multilayerperceptron）克服。多層感知機，顧名思義，就是有多個隱含層的感知機（廢話……）。好好，我們看一下多層感知機的結構：

圖1 上下層神經元全部相連的神經網路——多層感知機

多層感知機可以擺脫早期離散傳輸函數的束縛，使用sigmoid或tanh等連續函數模擬神經元對激勵的響應，在訓練演算法上則使用Werbos發明的反向傳播BP演算法。對，這貨就是我們現在所說的 神經網路 NN ——神經網路聽起來不知道比感知機高端到哪裡去了！這再次告訴我們起一個好聽的名字對於研（zhuang）究（bi）很重要！

多層感知機解決了之前無法模擬異或邏輯的缺陷，同時更多的層數也讓網路更能夠刻畫現實世界中的復雜情形。相信年輕如Hinton當時一定是春風得意。

多層感知機給我們帶來的啟示是， 神經網路的層數直接決定了它對現實的刻畫能力 ——利用每層更少的神經元擬合更加復雜的函數[1]。

（Bengio如是說：functions that can be compactly

represented by a depth k architecture might require an exponential number of

computational elements to be represented by a depth k − 1 architecture.）

即便大牛們早就預料到神經網路需要變得更深，但是有一個夢魘總是縈繞左右。隨著神經網路層數的加深， 優化函數越來越容易陷入局部最優解 ，並且這個「陷阱」越來越偏離真正的全局最優。利用有限數據訓練的深層網路，性能還不如較淺層網路。同時，另一個不可忽略的問題是隨著網路層數增加， 「梯度消失」現象更加嚴重 。具體來說，我們常常使用sigmoid作為神經元的輸入輸出函數。對於幅度為1的信號，在BP反向傳播梯度時，每傳遞一層，梯度衰減為原來的0.25。層數一多，梯度指數衰減後低層基本上接受不到有效的訓練信號。

2006年，Hinton利用預訓練方法緩解了局部最優解問題，將隱含層推動到了7層[2]，神經網路真正意義上有了「深度」，由此揭開了深度學習的熱潮。這里的「深度」並沒有固定的定義——在語音識別中4層網路就能夠被認為是「較深的」，而在圖像識別中20層以上的網路屢見不鮮。為了克服梯度消失，ReLU、maxout等傳輸函數代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本形式。單從結構上來說， 全連接的 DNN 和圖 1 的多層感知機是沒有任何區別的 。

值得一提的是，今年出現的高速公路網路（highway network）和深度殘差學習（deep resial learning）進一步避免了梯度消失，網路層數達到了前所未有的一百多層（深度殘差學習：152層）[3,4]！具體結構題主可自行搜索了解。如果你之前在懷疑是不是有很多方法打上了「深度學習」的噱頭，這個結果真是深得讓人心服口服。

圖2 縮減版的深度殘差學習網路，僅有34 層，終極版有152 層，自行感受一下

如圖1所示，我們看到 全連接 DNN 的結構里下層神經元和所有上層神經元都能夠形成連接 ，帶來的潛在問題是 參數數量的膨脹 。假設輸入的是一幅像素為1K*1K的圖像，隱含層有1M個節點，光這一層就有10^12個權重需要訓練，這不僅容易過擬合，而且極容易陷入局部最優。另外，圖像中有固有的局部模式（比如輪廓、邊界，人的眼睛、鼻子、嘴等）可以利用，顯然應該將圖像處理中的概念和神經網路技術相結合。此時我們可以祭出題主所說的卷積神經網路CNN。對於CNN來說，並不是所有上下層神經元都能直接相連，而是 通過「卷積核」作為中介。同一個卷積核在所有圖像內是共享的，圖像通過卷積操作後仍然保留原先的位置關系。 兩層之間的卷積傳輸的示意圖如下：

圖3 卷積神經網路隱含層（摘自Theano 教程）

通過一個例子簡單說明卷積神經網路的結構。假設圖3中m-1=1是輸入層，我們需要識別一幅彩色圖像，這幅圖像具有四個通道ARGB（透明度和紅綠藍，對應了四幅相同大小的圖像），假設卷積核大小為100*100，共使用100個卷積核w1到w100（從直覺來看，每個卷積核應該學習到不同的結構特徵）。用w1在ARGB圖像上進行卷積操作，可以得到隱含層的第一幅圖像；這幅隱含層圖像左上角第一個像素是四幅輸入圖像左上角100*100區域內像素的加權求和，以此類推。同理，算上其他卷積核，隱含層對應100幅「圖像」。每幅圖像對是對原始圖像中不同特徵的響應。按照這樣的結構繼續傳遞下去。CNN中還有max-pooling等操作進一步提高魯棒性。

圖4 一個典型的卷積神經網路結構，注意到最後一層實際上是一個全連接層（摘自Theano 教程）

在這個例子里，我們注意到 輸入層到隱含層的參數瞬間降低到了 100*100*100=10^6 個 ！這使得我們能夠用已有的訓練數據得到良好的模型。題主所說的適用於圖像識別，正是由於 CNN 模型限制參數了個數並挖掘了局部結構的這個特點 。順著同樣的思路，利用語音語譜結構中的局部信息，CNN照樣能應用在語音識別中。

全連接的DNN還存在著另一個問題——無法對時間序列上的變化進行建模。然而， 樣本出現的時間順序對於自然語言處理、語音識別、手寫體識別等應用非常重要 。對了適應這種需求，就出現了題主所說的另一種神經網路結構——循環神經網路RNN。

在普通的全連接網路或CNN中，每層神經元的信號只能向上一層傳播，樣本的處理在各個時刻獨立，因此又被成為前向神經網路(Feed-forward Neural Networks)。而在 RNN 中，神經元的輸出可以在下一個時間戳直接作用到自身 ，即第i層神經元在m時刻的輸入，除了（i-1）層神經元在該時刻的輸出外，還包括其自身在（m-1）時刻的輸出！表示成圖就是這樣的：

圖5 RNN 網路結構

我們可以看到在隱含層節點之間增加了互連。為了分析方便，我們常將RNN在時間上進行展開，得到如圖6所示的結構：

圖6 RNN 在時間上進行展開

Cool， （ t+1 ）時刻網路的最終結果O(t+1) 是該時刻輸入和所有歷史共同作用的結果 ！這就達到了對時間序列建模的目的。

不知題主是否發現，RNN可以看成一個在時間上傳遞的神經網路，它的深度是時間的長度！正如我們上面所說， 「梯度消失」現象又要出現了，只不過這次發生在時間軸上 。對於t時刻來說，它產生的梯度在時間軸上向歷史傳播幾層之後就消失了，根本就無法影響太遙遠的過去。因此，之前說「所有歷史」共同作用只是理想的情況，在實際中，這種影響也就只能維持若干個時間戳。

為了解決時間上的梯度消失，機器學習領域發展出了 長短時記憶單元 LSTM ，通過門的開關實現時間上記憶功能，並防止梯度消失 ，一個LSTM單元長這個樣子：

圖7 LSTM 的模樣

除了題主疑惑的三種網路，和我之前提到的深度殘差學習、LSTM外，深度學習還有許多其他的結構。舉個例子，RNN既然能繼承歷史信息，是不是也能吸收點未來的信息呢？因為在序列信號分析中，如果我能預知未來，對識別一定也是有所幫助的。因此就有了 雙向 RNN 、雙向 LSTM ，同時利用歷史和未來的信息。

圖8 雙向RNN

事實上， 不論是那種網路，他們在實際應用中常常都混合著使用，比如 CNN 和RNN 在上層輸出之前往往會接上全連接層，很難說某個網路到底屬於哪個類別。 不難想像隨著深度學習熱度的延續，更靈活的組合方式、更多的網路結構將被發展出來。盡管看起來千變萬化，但研究者們的出發點肯定都是為了解決特定的問題。題主如果想進行這方面的研究，不妨仔細分析一下這些結構各自的特點以及它們達成目標的手段。入門的話可以參考：

Ng寫的Ufldl： UFLDL教程 - Ufldl

也可以看Theano內自帶的教程，例子非常具體： Deep Learning Tutorials

歡迎大家繼續推薦補充。

當然啦，如果題主只是想湊個熱鬧時髦一把，或者大概了解一下方便以後把妹使，這樣看看也就罷了吧。

參考文獻：

[1]

Bengio Y. Learning Deep

Architectures for AI[J]. Foundations & Trends® in Machine Learning, 2009,

2(1):1-127.

[2]

Hinton G E, Salakhutdinov R R.

Recing the Dimensionality of Data with Neural Networks[J]. Science, 2006,

313(5786):504-507.

[3]

He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep

Resial Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385, 2015.

[4]

Srivastava R K, Greff K,

Schmidhuber J. Highway networks. arXiv:1505.00387, 2015.

⑩ 計算機接入網際網路的方式中dnn指什麼

DDN是英文Digital Data Network的縮寫，這是隨著數據通信業務發展而迅速發展起來的一種新型網路。DDN的主幹網傳輸媒介有光纖、數字微波、衛星信道等，用戶端多使用普通電纜和雙絞線。DDN將數字通信技術、計算機技術、光纖通信技術以及數字交叉連接技術有機地結合在一起，提供了高速度、高質量的通信環境，可以向用戶提供點對點、點對多點透明傳輸的數據專線出租電路，為用戶傳輸數據、圖像、聲音等信息。DDN的通信速率可根據用戶需要在N×64kbps（N=1～32）之間進行選擇，當然速度越快租用費用也越高。用戶租用DDN業務需要申請開戶。DDN的收費一般可以採用包月制和計流量制，這與一般用戶撥號上網的按時計費方式不同。DDN的租用費較貴，普通個人用戶負擔不起，因此DDN主要面向集團公司等需要綜合運用的單位。