搜索你需要的马会一码中特彩经论谈,寻找属于你自己的方向! 欢迎加入六合彩特码资料|香港马会资料大全|六合资料大全|香港马会开奖结果|香港马会免费资料|香港特码开奖结果|赛马会资料投稿和心得交流。
您现在的位置:六合彩特码资料|香港马会资料大全|六合资料大全|香港马会开奖结果|香港马会免费资料|香港特码开奖结果|赛马会资料 > 马会一码中特彩经论谈 > 文章列表

马会一码中特彩经论谈

  • 小设计大作用 最简单的笔记本支架 日期:2018-2-25

  • 便携式干衣器让你摆脱潮湿和不适 日期:2018-2-25

    ?技术改变生活,而图形学恰恰将学术和艺术完美结合,SIGGRAPH ASIA会议上为最先进的图形学技术提供了展示的平台,辛勤而且充满创造力的图形学工作者在SIGGRAPH ASIA上相聚,定会为我们未来的生活创造更多的美好。

  • 别把创业板富豪太当真 日期:2018-2-24

  • 陈永正两大遗憾张亚勤仍难实现 日期:2018-2-23

  • 明基手机的失败是七喜的“前车之鉴” 日期:2018-2-22

    深度学习之所以能够取得巨大的成功,一个非常重要的因素就是大数据,特别是大规模的带标签的数据。例如在图像识别中,深度神经网络使用上百万的带标签的图像进行训练,在机器翻译中我们会用上千万的双语句对进行训练,在围棋中我们会用上千万的专业棋手的落子进行训练……这种做法有两个局限性。首先,人工标注获取标签的代价很高。例如我们考虑机器翻译这个任务:现在市场人工翻译一个单词的价格差不多是5到10美分,如果一个句子的平均长度为三十个单词,那么1000万个句子人工翻译的代价差不多是7.5美分×30×1000万,约等于2200万美元。现在一个商业公司的翻译引擎通常支持上百种语言的相互翻译,为了训练这样规模的翻译模型,人工标注的代价就会达到上千亿美元。其次,在很多任务中,我们没办法收集到大规模的标注数据,例如在医疗中或在小语种的相互翻译。为了使深度学习能够取得更广泛的成功,我们需要降低其对大规模标注数据的依赖性。为了解决这个问题,我们提出了一种新的学习范式,我们把它称作对偶学习。

  • 修补良心比归功于谁更重要 日期:2018-2-21

  • 大腕们,有些娇你撒不起 日期:2018-2-20

  • 莫让淘宝工商“撕逼”大战迷糊了视线 日期:2018-2-19

首页 1 尾页
  • 当前页数 11 页 1 条记录