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金谷村:

2018-10-16 00:53 来源:中新网

  金谷村:

  原标题:大佬言论|孙宏斌:乐视网现在是典型的妖股,我背不起这个锅!3月25日,孙宏斌在宣布辞去乐视网所有职务11天后首次接受媒体采访,他表示乐视网现在成了一只典型的妖股,“机构投资者都走了,剩下的就是散户在炒,游资在炒,挺要命的”。另据德新社华盛顿3月21日报道,美国20日初步裁定对从多个欧洲国家、土耳其和韩国进口的碳素及合金钢盘条征收反倾销税。

福州出身的王小洪,早年从政于福建省公安系统。孙成昊介绍,特朗普今年将面临中期选举的国内政治压力,他在此节点上推出一些对中国的强硬措施,有基于选票的考虑。

  由于金钟国和宋智孝因合作《RunningMan》频传绯闻,让拍摄现场弥漫紧张氛围。在支持枪支管制的活动愈演愈烈的同时,周六当天,也有团体以同样的形式游行来支持第二修正案,维护持枪权利。

  《日本经济新闻》的最新报道提到,中国在《十三五国家科技创新规划》中提出建设知识产权强国的目标。因此,此前土耳其政府认为阿夫林地区落入土方之手还有待时日。

文章称,美国与欧洲的传统联盟正在受损。

  尽管我去了很多国家,看到了许多无与伦比的景象,但这并不仅仅就是飞到异国,简单的拍拍照而已,维塔尔如是说。

  在河南警界内部,王小洪还主抓反腐纠风,推行一系列内部整顿措施。农村孩子求学的苦,他感同身受。

  2011年,王小洪进入政府部门,担任厦门市人民政府副市长、党组成员、市委委员,兼任厦门市公安局局长、党委书记、市委政法委副书记。

  23日开庭前,周立波通过微博表示,自己对检方提出的5项罪名指控,自始至终均予以否认,并称车内被查出的枪支和毒品,与周立波没有任何关系。最后一节已经进入垃圾时间,骑士这边乐福和胡德的接连得分让比赛进入垃圾时间,手握巨大领先的骑士在这之后也没有换上主力的意思,小南斯和克拉克森这对曾经湖人球员接连取得进球继续扩大领先。

  另一位大偶像黄磊曾经也是长发飘飘的阳光偶像,一双大眼睛迷倒许多少女粉丝,不过随着结婚生子,加上本身爱好研究餐饮做饭,黄磊老师在发胖的路上一发不可收拾,特别是近些年更是完全放弃了自己外在形象的要求,。

  不断蔓延扩大的垃圾带面积达160万平方公里,比两个法国还大。

  据外国媒体报道,蝙蝠侠克里斯蒂安·贝尔(ChristianBale)的体重一直是一个未知数。并附上猫咪看镜头的萌照,让网友看了纷纷留言,竟然不记得有这只猫了,不过我记得皇后的松子、天啊,我正在看、相对于人类的年龄,牠已经是老人家了吧、娘娘心地善良、我居然会羡慕一只猫。

  

  金谷村:

 
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    Deepmind提出训练神经网络的新方法PBT

    2018-10-16 18:14    it168网站 原创  作者: 李佳惠 编辑: 李佳惠
    因此,此前土耳其政府认为阿夫林地区落入土方之手还有待时日。

      【IT168 资讯】从Go和Atari游戏到图像识别和语言翻译,神经网络都取得了巨大的成功。但经常被忽视的是,神经网络在特定应用中的成功通常取决于研究开始时做出的一系列选择,包括使用何种类型的网络以及用于训练的数据和方法。目前,这些选择(称为超参数)是通过经验、随机搜索或计算密集型搜索过程来选择的。

      最近的论文中,介绍了一种训练神经网络的新方法,使得实验者能够快速地选择最佳的超参数集和模型。这种技术被称为基于人口的训练(PBT)与此同时训练和优化一系列网络,从而可以快速找到最佳的设置。至关重要的是,这不会增加计算开销,可以像传统技术一样快速地完成,并且易于集成到现有的机器学习管道中。

      该技术是超参数优化最常用的两种方法的混合:随机搜索和手动调优。在随机搜索中,并行训练神经网络的群体,并在训练结束时选择最高性能的模型。通常情况下,这意味着只有一小部分人口会接受良好的超参数训练,但更多的人将接受不良的训练,浪费计算机资源。

    Deepmind提出训练神经网络的新方法PBT
    随机搜索超参数,其中许多超参数是并行尝试,但独立。一些超参数会导致性能良好的模型,但其他参数则不会

      通过手动调优,研究人员必须猜测最佳的超参数,使用它们训练模型,然后评估性能。这一遍又一遍地完成,直到研究人员对网络的性能感到满意为止。虽然这可以带来更好的性能,但是这样做的缺点是惠花费很长时间,有时需要数周甚至数月才能找到完美的设置。虽然有一些方法可以自动化这个过程,比如贝叶斯优化,但是仍然需要很长时间,并且需要很多连续的训练才能找到最好的超参数。

    Deepmind提出训练神经网络的新方法PBT
    诸如手动调优和贝叶斯优化等方法通过依次观察许多训练运行来改变超参数,使得这些方法变得缓慢

      而PBT就像随机搜索一样,首先通过训练许多神经网络与随机超参数并行。但是,它并没有独立进行训练,而是使用来自其他人口的信息来完善超参数和计算资源。这是从遗传算法中获得灵感,每个人都被称为工人,都可以利用其余人口的信息。例如,工作人员可能会从表现较好的工作人员中复制模型参数。它还可以通过随机更改当前值来探索新的超参数。

      随着对神经网络人口的训练的不断深入,这个开发和探索的过程是周期性的,确保所有的人员都有一个良好的基础性能水平,并且一直在探索新的超参数。这意味着PBT可以快速利用好的超参数,从而将训练时更多的投入到有希望的模型中去,关键的是可以在整个训练过程中调整超参数值,从而自动学习最佳配置。

    Deepmind提出训练神经网络的新方法PBT
     基于人口的神经网络的训练就像随机搜索一样,但允许员工利用其他工作人员的部分结果,并随着训练的进展探索

      实验表明PBT在整个任务和领域都非常有效。例如,一Deepmind在DeepMind Lab,Atari和StarCraft II上使用套具有挑战性的强化学习的问题套件中对算法进行了严格的测试,。在这些情况下,PBT能够稳定训练,迅速找到好的超参数,并交付超出最先进基线的结果。

      PBT对训练生成的对抗性网络(GAN)也是有效的,众所周知,这是非常难以调整的。具体而言,我们使用PBT框架来最大化初始分数(视觉保真度的测量),从6.45到6.9得到显著提高。

      此外,也将其应用到谷歌最先进的机器翻译神经网络之一,这些神经网络通常经过精心设计的超参数时间表进行训练,这需要数月的时间才能完善。使用PBT,可以自动找到超参数的时间表,这些时间表可以匹配甚至超过现有的性能,但不需要任何调整,同时通常只需要一次单独训练。

      随机搜索+手动调优?Deepmind提出训练神经网络新方法PBT

      粉色圆点代表初始代理,蓝色代表最后的代理

      这只是技术的开始。 Deepmind还发现PBT对训练引入新超参数的新算法和神经网络体系架构特别有用。 随着对过程的不断细化,它提供了寻找和开发更复杂和更强大的神经网络模型的可能性。

    标签: 神经网络
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