专线是一种高性能、安全性极好的网络传输服务。专线服务避免了用户核心数据走公网线路带来的抖动、延时、丢包等网络质量问题，大大提升了用户业务的性能与安全性。
2.两层神经网络 理论上两层神经网络已经可以拟合任意函数，结构如下： 简化的两层神经网络： 输入层是坐标值，例如（1,1），这是一个包含两个元素的数组，也可以看作是一个1*2的矩阵。
受到人脑神经系统的启发，早期的神经科学家构造了一种模仿人脑神经系统的数学模型，称为人工神经网络，简称神经网络。
图3 卷积神经网络结构图 以图像分类问题为例，卷积神经网络的工作过程可用下面一张图展示： 图4 卷积网络整体结构及工作过程 向卷积神经网络输入一张图片（比如car），经过多次的卷积层、激活函数层、池化层
TensorFlow提供了灵活且强大的工具集，可以用来开发复杂的图像识别模型，如卷积神经网络（CNN）。
2) 使用图神经网络模型处理代码图结构样本。基于图结构的数据样本，设计了一种基于图卷积的深度神经网络模型，用来对样本数据进行特征提取和样本分类。 3) 基于设计方案设计了实验方案并对结果进行了分析。
ReLU函数简单且计算效率高，能够加速神经网络的训练。 Leaky ReLU函数：为了解决ReLU函数在负数区域的问题（即“死亡ReLU”），人们提出了Leaky ReLU函数。
作者单位：信息工程大学 为满足卷积神经网络业务处理的灵活性和高性能需求，提出一种基于软件定义的可重构卷积神经网络架构。
，并且在飞桨并行计算框架基础上实现了分布式大规模图神经网络模型的训练和预测。
前几天有人发布了一个可以在 iOS 设备上直接训练神经网络的开源项目 MNIST-CoreML-Training，引起热议。
网络空间安全已经成为非传统安全的重要组成部分。随着人工智能（AI）第三次浪潮的兴起，人工智能向诸多行业、领域不断渗透并交叉融合的趋势已经显现。
