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习近平会见智利总统皮涅拉

2019-01-21 14:25 来源:新疆日报

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  〗い瓣約獂瞏把籔APEC叭龟縩伐や秨甶竒蕾м砃㎝砞兜ヘ瞇籠跋办竒蕾砰て戈方秨祇м吏挂い穨单烩办〗い瓣縩伐旧㎝辅龟が羛が硄屡瓜崩笆ㄈびが羛が硄盿隔某Τ癸钡戈砞ミAPECが羛が硄膀〗い瓣籔APECΘ禩肂癸禩羆肂59%琌16APECΘ材禩官︸〗20187る癬い瓣癸玻﹕┰瓣ρ锯龙瓣吹ń孽秈砯続ノㄈ瑆-びキ瑅禩﹚材タ﹚祙瞯疉の8,549祙ヘㄤい2,323祙ヘ坝珇祙瞯秈˙〗い瓣ㄈび丁舱麓矗ㄑ22窾碩矫琍瓜钩約獂莱ノΘ瓣╝甡恨瞶吏挂菏代籔蝶︳礛戈方㎝笰穨玻秖蝶︳单よ戈ㄓ方穝地チら厨ァ跌呼瓣瓣穦い竒蕾籔糵某〆穦祇厨疭跋現┎ㄌ猭絣翠縒舱麓翠チ壁囊┶荡縒逼キ翠瓣癘穦捌畊皑惩尿祇帽靡单ㄒ砫翠ē阶㎝栋穦パ尿糤珼驹某瓣現┎璶浪跌р翠籔い瓣嘲跌ㄢ闽祙跋暗猭琌続瓣穦厨璉瞒ㄆ龟睼瞔琌獶癸翠伐ぃそす琌そ礛箇翠ず场ㄆ叭饼盢翠い禩驹膚絏翠极琌セ翠は癸ぃ耞瑅赣ю阑翠厨矗ㄑぃ眔紆は癸現獀ヘ瑅鹤翠瞏êㄇ瑅現匆ろ翠カチユセ翠癸厨礚瞶北伐敢钵獶盽极磏翠チ壁囊そ礛捍笆㎝崩笆翠縒ㄤ︽笻璉舅猭膀セ猭玂Ыㄌセ翠刮兵ㄒ窽ゎㄤ笲裹陪癸翠縒箂甧г箂丁硂琌蝴臔翠舅㎝猭獀タ竡ぇ羭或Θゴ溃ē阶パ皑惩躬翠縒穎翠眖ㄆ籔穝籇のōぃ才笆砆┶尿祇帽靡猭薄瞶硂セ碞琌瓣悔篋ㄒ籔獻籯ē阶パ⊿Τヴ闽玒程琌厨霉せ竜ぇ澈礛琌翠眏籔ず竒蕾磕珹把籔竑翠緿芖跋盿隔砞螟笵タ盽竒蕾ユ瑈常現獀北靡沮瓣瓣穦厨ㄨ種пΡㄆ龟┵堵翠饼ぇ竜眞礚迭硂贺抡︽弧い禩驹璉春瓣Τㄇ竒盢翠璶い瓣穝膚絏惠睲捶琌厨い癸翠ぃ龟北钡ㄓセ翠は癸瑅ら辩產城琖皇禲稼瑆某穦佰癐翠10る15ら翠縒ミ羛幅朝產緎瓣緉翠羆烩ㄆ繻患ユ叫腀獺璶―瓣荷е硄筁┮孔翠舦チ猭9る30ら睹翠舱拦模琖皇霉玜羙禭璣瓣玂囊羭︽穦初―璣瓣眏祑癸翠临Τ砆絣翠チ壁囊繷ヘ朝疎ぱ纯獺瓣羆参疭炊㎝瓣瓣叭皘璶―瓣掉い瓣ず㎝翠―瓣瓣翠現郸猭癸翠疭笿は癸芥皌场墩佰癐翠瓣瓣穦ю阑翠块癳紆璝は癸腀纕瓣痷癸翠秈︽龟借箇翠縒ミ闽祙跋盢癸翠竒蕾祇甶羉篴铆﹚玻ネ腨紇臫は癸ぃ堡琻Ρㄆ龟碾翠痲琌翠チパ舦临琌瑅癚传現獀戈セは癸ゲ斗翠ユ睲贰

  改革开放40年来,人们一次又一次见证了我军在党的旗帜引领下铿锵前行的政治定力和坚定信念。瓣快ジ讽Ы弧猭睼瞔跌钮瓜笷瘆胊ㄢ─闽玒ヘ翠ゅ蹲厨癟癘Χ闙ㄊ厨笵ら玡芖嘲〆穦羘嘿嘲よ埃嘲芖﹡チ緄ρ㎝ア穨玂繧ㄌ礛玂痙洛励玂繧龟悔ㄤ糤璏ㄢ─蛮把玂璽踞癸瓣快穝籇祇ē皑惧莱嘲〆穦弧猭妮睼瞔跌钮粇旧林阶篡腇芖チ渤ㄤ龟Τ闽赣摸現郸ぃ⊿Τ糤璏璽踞はτΤ糤秈璏舦痲㎝玂毁眏秸嘲よ崩31兵磃惫琁砰瞷琌ㄢ─產克瞶├Ξ璏ㄓ嘲ネ承穝承穨矗ㄑΤ兵ンㄉ嘲祇甶诀笿硂琌癸ㄢ─璏常Τ矪ㄆ薄芖璏約獂蝶弧τチ秈囊讽Ыぃ耞絪硑贺亮ē篡腇芖チ渤芖璏莉眔祇甶诀笿笷ㄤ瘆胊ㄢ─闽玒ヘ硂ㄇ暗猭穕甡琌芖璏痲Τ糤秈璏舦痲㎝玂毁ㄣ砰弧嘿芖﹡チ把嘲穦玂繧Τ5摸だ緄ρア穨端ネ▅㎝洛励玂繧酚既︽快猭砏﹚材芖把穦玂繧膥尿玂痙穦玂繧闽玒芖﹡チぃ嘲把緄ρ㎝ア穨玂繧材端㎝ネ▅玂繧Аパ嘲ノ虫煤禣礚斗煤禣材洛励玂繧禣ノパ嘲ノ虫㎝煤煤禣场の虫煤禣场だ常璸把玂姐めЧ耴璏ㄏノ把玂璏姐め緇肂膀セ洛励玂繧闽玒沧ゎΩ┦矗狦把玂临ㄌ猭快瞶膥┯ボ硂ㄇ常だ弧Τ闽現郸ぃ⊿Τ糤璏璽踞はτΤ糤秈璏舦痲㎝玂毁チ秈囊几磃現郸ぃ眔みざ残10るΟㄓΤ猠玭狥獵畄残砍3崩ㄣ砰羭惫硓臩ùさゎΤ19跋カ43よ瞅露辅龟31兵磃惫琁崩ㄣ砰快猭场崩辅龟31兵磃惫琁い疉の烩办よㄣ砰快猭琌辅龟戈穨疭砛竒犁よΑ把籔膀娄砞躬纘戈穨把籔祘砞笲犁场临虏て闽︽現糵у戈穨秈承硑Τ吏挂琌芖﹡チ把戮穨戈σ刚よ絋褐筿戮穨м厩皘筿稦场厩芖﹡チ把砞琁恨緄瓣產戮穨戈σ刚刚翴懦﹚场タъ候﹚祘借秖浪代戮穨戈既︽砏﹚絋芖﹡チ把σ刚闽璶―场辅龟31兵磃惫琁筁祘いㄇよㄆ穨虫そ秨┷竨单よΑ魁芖璏碞穨皑惧眏秸硂琌芖璏疭琌芖獵矗ㄑ单笿ㄣ砰砰瞷約璏舧τチ秈囊讽Ы玱绢几皑惧ボチ秈囊ぃ耞絏管芖チ渤碞穨籔祇甶舦痲管癸ネ翾┕秈˙赤アみ

习近平主持会晤并发表主旨讲话。

  我衷心祝愿文莱取得更大发展成就。

  解放军报客户端让用户享受到信息网络时代融媒体军事新闻播报的独特魅力,持续推进军事媒体深度融合发展。解放军报客户端让用户享受到信息网络时代融媒体军事新闻播报的独特魅力,持续推进军事媒体深度融合发展。

  习近平强调,不论中国发展到什么程度,中国永远是发展中国家一员,永远同发展中国家站在一起。

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  近年来,中澳两军在高层互访、磋商对话、人员往来、联演联训等领域的交流合作稳步推进。纯瞁飞痴11る5らい瓣瓣悔秈痴凝穦秨辊硂琌兜玡承羭Τ130瓣產籔跋3,000產穨把甶16窾蹦潦坝玡┕蹦潦瓣快坝珇痴凝穦ㄓ羆琌崩笆ヘ砛玡い瓣程Ν羭快坝珇痴凝穦碞琌約坝珇ユ穦ê洪琌崩笆τ羭快痴凝穦さらい瓣瞯羭快秈痴凝穦い瓣蹦潦坝秈坝崩ざ坝珇籔狝叭琌硂Ω痴凝穦秈ぃ砯禩狝叭禩ま秈40玡い瓣秨﹍э秨筁э秨┮秨琌秨щ戈ま戈い瓣秨紅さらэ秨糷加眖秨щ戈秨紅秈甶秨カ初ま玻珇珹砯籔狝叭い瓣璶眖紅秈˙Θ程カ初舧戈玡ㄓ膙だㄉ硂タ碔癬ㄓ13货カ初盢ㄓい瓣カ初﹚穦琌程カ初い瓣秈坝珇籔狝叭羆肂﹚琌材さらい瓣蹲纗称材い瓣ぃ琌癩ィ竒筁纗称仓縩蹲纗称琌い瓣ぃ穦ッ环糤蹲纗称τ糤蹲纗称纗称琌ノㄓや秈瞷琌秨﹍鮔竒蕾祇甶癪膍だい瓣眔痲瞴砰てеい瓣竒蕾祇甶癪膍竒蕾祇甶い瓣盪癬ㄏ瓣稰ぃ粄い瓣穖管瓣カ初い禩瞷エ禩ア颗抖畉耎ヘ玡笷3,000货じ龟悔い瓣腀種禦瓣玻珇腀種秈纔借玻珇疭琌蔼м玻珇い瓣現┎硂快い瓣瓣悔秈痴凝穦碞琌璶甶ボい瓣現┎∕みい瓣現┎﹚穦膥尿穨產坝矗ㄑΤ秈兵ン穦硄筁搭祙秈坝珇Θセい瓣秨ㄓ驹瓣玂臔竡獺瓣睲贰笵禩驹﹚琌ㄢ毖端Τ┘秨カ初琌蛮墓13货カ初琌エ琌佩エい瓣币笆13货禣カ初獺琌Τ莱ヴ瓣產珼癬禩驹龟悔さら竒蕾程祇笷瓣產ず场禣狝叭穨癸瓣チネ玻┮ゑ常さらい瓣タ眖籹硑穨竒蕾锣狝叭穨のず惠竒蕾砰╰硂Ω秈痴凝穦種竡ぃぶい禩驹τ磓ぃ翠癳﹚み

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2018-2-2 10:16| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 41920| 评论: 0|来自: AI科技大本营

摘要: 当前的深度学习理论是由Geoffrey Hinton大神在2007年确立起来的,但是如今他却认为,“CNN的特征提取层与次抽样层交叉存取,将相同类型的相邻特征检测器的输出汇集到一起”是大有问题的。去年9月,在多伦多接受媒体 ...

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当前的深度学习理论是由Geoffrey Hinton大神在2007年确立起来的,但是如今他却认为,“CNN的特征提取层与次抽样层交叉存取,将相同类型的相邻特征检测器的输出汇集到一起”是大有问题的。

去年9月,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头再造。10月,人们关注已久的Hinton大神那篇Capsule论文"Dynamic Routing between Capsules"终于揭开面纱。

在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数。他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前较先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN。

近日,该论文的一作Sara Sabour终于在GitHub上公开了该论文中的代码。该项目上线5天便获得了217个Star,并被fork了14218次。下面让我们一起来看看Sara Sabour开源的代码吧。

胶囊模型的代码在以下论文中使用:
"Dynamic Routing between Capsules" by Sara Sabour, Nickolas Frosst, Geoffrey E. Hinton.

要求
TensorFlow ( 访问 http://www.tensorflow.org.careers-unlimited.com 了解如何安装和升级)
NumPy (详见 http://www.numpy.org.careers-unlimited.com/)
GPU

运行测试代码验证设置是否正确,比如:

python layers_test.py

快速MNIST测试结果:
从以下网址下载并提取MNIST记录到 $DATA_DIR/:https://storage.googleapis.com/capsule_toronto/mnist_data.tar.gz
从以下网址下载并提取MNIST模型检测点(checkpoint)到$CKPT_DIR:

python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --train=false \
--summary_dir=/tmp/ --
checkpoint=$CKPT_DIR/mnist_checkpoint/model.ckpt-1

快速CIFAR10 ensemble测试结果:
从以下网址下载并提取cifar10二进制版本到$DATA_DIR/:
https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
从以下网址下载并提取cifar10模型检测点(checkpoint)到$CKPT_DIR:
https://storage.googleapis.com/capsule_toronto/cifar_checkpoints.tar.gz
将提取的二进制文件目录作为data_dir传递给($DATA_DIR)

python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR --train=false --dataset=cifar10 \
--hparams_override=num_prime_capsules=64,padding=SAME,leaky=true,remake=false \
--summary_dir=/tmp/ --checkpoint=$CKPT_DIR/cifar/cifar{}/model.ckpt-600000 \
--num_trials=7

Sample CIFAR10训练命令:
python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR --dataset=cifar10 --max_steps=600000\
--hparams_override=num_prime_capsules=64,padding=SAME,leaky=true,remake=false \
--summary_dir=/tmp/

Sample MNIST完整训练命令:
python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --max_steps=300000\
--summary_dir=/tmp/attempt0/

Sample MNIST 基线训练命令:
python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --max_steps=300000\
--summary_dir=/tmp/attempt1/ --model=baseline

上述模型的训练期间在验证集上进行测试

训练中连续运行的注意事项:
在训练中 --validate = true
总共需要总共2块GPU:一个用于训练,一个用于验证
如果训练和验证工作位于同一台机器上,则需要限制每个任务的RAM占用量,因为TensorFlow会默认为第一个任务分配所有的RAM,而第二个任务将无法进行。

在MultiMNIST上测试/训练:
--num_targets = 2
--data_dir = $ DATA_DIR / multitest_6shifted_mnist.tfrecords@10

生成multiMNIST / MNIST记录的代码位于input_data / mnist / mnist_shift.py

生成multiMNIST测试分割的示例代码:
python mnist_shift.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --split=test --shift=6 
--pad=4 --num_pairs=1000 --max_shard=100000 --multi_targets=true

为affNIST泛化能力建立expanded_mnist: --shift = 6;--pad = 6。

Github地址:
https://github.com/Sarasra/models/tree/master/research/capsules
论文地址:
https://arxiv.org/abs/1710.09829

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