1月2日,东北大学(分数线,专业设置)、江南大学(分数线,专业设置)等一批高校纷纷公布各自入选2019年度“双万计划”的专业名单。据悉,教育部日前已公布了首批“双万计划”名单,包含4054个国家级和6210个省级一流本科专业建设点。

2019年4月,为加快高水平本科教育建设,教育部决定在 2019—2021年,建设10000个左右国家级一流本科专业点和10000个左右省级一流本科专业点,称为“双万计划”。

在对 GTN 进行元训练后,当学习仅限于少量的随机梯度下降学习步时(例如,32),新的学习器可以使用合成数据比使用真实数据学习得更快(如图 2 中红色的曲线代表使用合成数据,蓝色曲线代表使用真实数据)

很多考生在考试中都有一种“只缘身在此山中”的感觉,因为他们没有时间从整体上了解一篇较长的文章就一头扎进后面解答问题的挣扎之中。这种做法是非常错误的,因为SAT阅读和托福阅读不同,它考察的不是What和Where的问题而是Why和How的问题。这就决定了我们在做SAT阅读时不但要知其然还要知其所以然。即使是在回答只关于几行的细节性问题时,我们也要清楚的了解作者在这一段落中的主要意思和情感态度。只有这样我们才能既见树木又见森林,不会在考试的时候盲目作答。

5、词汇量不代表一切

“非中国朋友提供的知识和信息会让你更快地适应跨文化环境,也能提升自己面对文化差异的自信。”温临说。

在 MNIST 数据集上获得 98.9% 准确率本身并没有多么经验,但是能够使用这么少的样本做到的一点是:使用 GTN 合成数据训练的学习器可以在仅仅 32 个随机梯度下降步(约 0.5 秒)的训练后达到这个水平。同时,学习器仅仅在「课程」中「看」过了一次 4,096 个合成数据,这个数据规模还不到 MNIST 训练数据集的十分之一。

学业和跨文化适应双重压力

来自教育部的统计数据显示,2018年度中国出国留学人员总数为66.21万人,其中,自费留学59.63万人。“心理健康对中国留学生群体来说,是非常重要的一关。因为相较在国内读书,出国留学面对的是新的语言环境、跨文化的冲击等,这都是很大的挑战。”王静说,“每当我听不懂老师所讲的内容及临考时,就变得很焦虑。明明觉得写得不错的论文,成绩却很不理想,就会更加沮丧。只有在夜晚放下手头的学业,才敢放任自己将这些负面情绪释放出来。”

从更宏观的角度来说,我们认为 GTN 是一种通用的工具,它可以被用于机器学习的所有领域。我们这份工作中展示出了其潜力,但是我们也相信它们可以在无监督学习、半监督学习,以及强化学习中得到有效的应用(我们的论文已经得到了强化学习方面的初步结果)。如果把目标定得更大一些,GTN 可以通过以下方式帮助我们朝着能够自动创建强大的人工智能形式的「人工智能生成算法」迈进:(1)对网络架构进行元学习;(2)对学习算法本身进行元学习;(3)自动生成训练环境。本文说明了,GTN 有助于这三种方法中的第一种(对网络架构进行元学习),但它们也可以通过生成复杂的训练环境、成功地训练智能体,来促进第三个方面的发展(自动生成训练环境)。

党的十八大以来,习近平总书记在一系列重要讲话和论述中大量引用经典,赋予中华文化典故以鲜活的当代价值与意义。习近平总书记多次倡导,让收藏在博物馆里的文物、陈列在广阔大地上的遗产、书写在古籍里的文字都活起来。本次展览历时两年多,筛选整理典故,撰写脚本,召集连环画家,用最新的创作,把这些传统典籍里的故事再次展现出来。

然而,我们想知道是否可以通过更激进的思路来加速这一过程:让机器学习模型可以自己创建训练数据。这种算法不仅仅局限于创建逼真的图像,相反,它也可以创建有助于学习的非真实数据,就像在篮球训练中我们学习同时运两个球可以加快学习速度(即使这与实际的比赛完全不一样)。因此,GTN 自由地创建非真实的数据,可以使得模型比使用个真实数据更快地学习。例如,GTN 可以融合许多不同类型的对象的信息,并且集中利用最困难的示例进行训练。

这个过程的工作流程如图 1 所示。GTN 就好比生成对抗网络(GAN,http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets)中的生成器,只是它没有生成逼真数据的压力。相反,它产生的是完全人造的数据,一个之前没有见到过的学习器神经网络(具有随机采样的架构和权值初始化结果)会使用这些数据训练少量的学习步(例如,可以通过随机梯度下降实现这些学习步)。然后,我们会使用真实的数据评估学习器网络(到目前为止还没有见过真实的数据),例如评估该网络是否能识别经典 MNIST 数据集中的手写数字图像,该过程可以得到正在被优化的元损失目标函数(meta-loss objective)。接着,我们通过元梯度(https://arxiv.org/abs/1502.03492)对整个学习过程进行微分,更新GTN 的参数,从而提高目标任务上的性能。之后,我们会弃用该学习器,并重复这个过程。另一个细节是,我们发现学习一个「课程」(一组按照特定顺序排列的训练示例)相较于训练一个生成无序随机示例分布的生成器更加能够提高模型性能。

图 3:GTN 生成的具有「课程」性质的 MNIST 图像。课程的顺序从左到右排列(每一列是 32 批数据中的一批)。

想要拿SAT阅读高分一个很重要的方面就是官方阅读,考生们想要对SAT阅读进行突破,阅读的涉猎范围一定要广,无论是社科类文章、小说文学还是时事新闻,总而言之,阅读范围越广越好,阅读的文章越多越好。然后对这些知识最好做一个SAT阅读总结,当然一定要是有针对性的、有目的性的。

记者从海南大学教务处了解到,教育部已于2019年12月末将该名单及通知下发至各地高校。通知中称,经申报、审核、评议、投票,教育部认定了首批4054个国家级一流本科专业建设点,其中中央赛道1691个、地方赛道2363个。同时,确定了6210个省级一流本科专业建设点。

像王静一样顶着巨大心理压力兼顾学业的中国留学生并不少见,更有中国留学生因心理问题导致自杀的事件见诸媒体,当大家为生命定格在年轻的瞬间悲痛、惋惜之余,留学生心理健康也一次次成为热点话题。

意识到心理问题,该如何应对?有的中国留学生选择咬牙坚持。相关调研数据显示,对不主动寻求心理帮助的中国留学生来说,原因可能在于:一是对抑郁等心理健康问题的基础性知识缺乏了解;二是对心理咨询的形式心存顾虑,对向陌生人说起心理和情绪问题感到不适应;三是由于校方心理支持服务只有当地语言的选项,可能存在一定的语言障碍。

表 1:GTN 可以直接替代真实数据,加速 NAS 的过程。在上表中,实验结果是使用简单的随机搜索 NAS 策略实现的,但是 GTN 应该也可以加速任意的 NAS 方法。参数的个数指的是学习器神经网络中权重的个数。

因睡眠时间无法保证,王静的日常学习和生活也受到影响。“心理压力很大,到网上做了一些心理测试,分数值显示已经处于抑郁阶段。”

主旨新,立意新。连环画因其题材广泛、内容多样、兼具艺术性和通俗性而备受人民群众喜爱。在新的历史时期,连环画怎样深入挖掘和阐发优秀传统文化,彰显中国精神?怎样在多元社会中成为凝聚共识的新叙事语言?这是连环画家的时代使命。

据吉林大学新闻中心,吉林大学共有33个本科专业被认定为国家级一流本科建设点。同时,共有24个本科专业被确定为首批省级一流本科专业建设点;

这是中华传统的经典,也是新时代的新经典。

除了我们的直接成果,我们对 GTN 开辟的新的研究方向也感到十分兴奋。当算法可以生成他们自己的问题和解决方案(https://eng.uber.com/poet-open-ended-deep-learning/)时,我们就可以解决比以前更难的问题。然而,生成问题需要定义一个环境搜索空间,这意味着我们需要编码一个丰富的环境空间来进行搜索。GTN 有一种很好的特性,那就是它们可以生成几乎任意类型的数据或训练环境,这使其具有巨大的潜在影响力。然而,虽然能够生成任意的环境令人十分激动,但仍然需要通过更多的研究充分利用这种表达能力,从而不会迷失在 GTN 产生的各种各样的可能性的海洋中。

浏览整个展览,最大的印象是“新”。

“病有标本,知标本者,万举万当;不知标本者,是谓妄行”,这是出自《黄帝内经》的一句话,崔晓柏用华佗的故事来表现这个典故。不同于传统绘画中对华佗一贯形象的描写,崔晓柏笔下的华佗造型略显夸张,脸部和服饰呈利落的几何线条,画面多敷白色,有种“神仙”的气质。他说,这是因为华佗在中国民间被称为神医,希望能够营造出一种神秘、神奇的氛围。在色彩设置上,画家尽量采用简洁、干净的色彩,甚至整个画面只有一个色系,不同的明度和饱和度则体现出物象的体积变化。“典故如同传统文化大厦中的‘钢筋’,对传统审美的提炼,使之具有了当代性,这是对传统文化筋骨的致敬。”崔晓柏说。

对此,相关专家建议,遇到心理问题,应该第一时间寻求专业帮助。王静正是借助外部帮助,让自己的抑郁情绪有所好转。“我怕自己英文不好,表达不够清楚,便从国内预约了电话心理咨询,医生通过我的描述认为我的症状不算严重,经过几次心理咨询,情绪渐渐有了好转。其实,校内也提供心理咨询服务,英语足够好的话可以预约。”她同时托朋友买了中文版的《渡过》和《图解抑郁症:走出不安、焦虑和悲观》等心理学相关书籍,“看了那些书,我才了解到,原来没力气拿起笔(情绪反应),也是抑郁症的表现。了解病症,认识病症,才能更好地面对它。”

NAS 需要大量的计算资源。朴素的 NAS 算法会使用完整的数据集训练每个神经网络,从而对其进行评估,直到模型性能不再提升。对于数千个(甚至更多的)在 NAS 过程中需要考虑的网络架构重复这个过程的计算开销机器高昂,并且速度极慢。NAS 算法通过仅仅进行少量时间的训练并且将得到的性能作为真实性能的估计值,避免了如此高昂的计算开销。进一步加速这一过程的方法可能是:从完整的数据集中精心地选择信息量做大的训练样本。论文「Learning Active Learning from Data」(https://arxiv.org/abs/1703.03365)中提到的方法已经被证明可以加速训练(该论文的主题超出了 NAS 的范畴)。

笔墨徐疾间,故事开始了。

连环画这种轻、快、美的艺术形式,正在探索出新的艺术面貌,让中华经典不仅“活”起来,而且“火”起来。

渐渐地,神经网络架构搜索(NAS,http://www.cs.ucf.edu/~kstanley/neat.html)算法被部署到自动化的架构搜索工作中,得到了很好的结果。尽管大量的人类科学家已经针对ImageNet 和 CIFAR 等流行的计算机视觉对比基准试图找到最佳的模型架构,但是 NAS 仍然得出了目前性能最佳的实验结果(https://arxiv.org/abs/1802.01548)。如果我们可以提升 NAS 的效率,那么整个机器学习社区中的从业人员都会大大受益。

对于已入选的一流本科专业建设点,教育部称,要继续完善专业建设规划、持续提升专业水平,发挥示范领跑作用。

有趣的是,尽管我们可以使用这些合成图片训练神经网络,并且学着识别真正的手写数字,但许多由 GTN 生成的图片实际上在我们人类看来是十分奇怪的,我们并不能将它们识别为数字(详见图 3)。这些非真实的图片可能对神经网络产生有意义的影响,这种现象反过来也会让人不禁想起深度神经网络很容易被「愚弄」(https://arxiv.org/abs/1412.1897)。同样非常有趣的是,在课程的末期,当模型性能达到平稳期之后,手写数字的可识别性会急剧提升(详见图 2 中的第 32 步)。关于「为什么图片大部分是非真实的」,以及「为什么在课程的末期它们的真实性会提升」的假设的讨论,请参阅我们的论文「Generative Teaching Networks: Accelerating Neural Architecture Search by Learning to Generate Synthetic Training Data」(https://arxiv.org/pdf/1912.07768.pdf)。

由于 GTN 能够更快地评估每个架构,它们能够在给定一定的计算资源的情况下,对更多整体框架进行估计。在我们实验的每一种情况下,我们都证明了:使用 GTN 生成的数据比使用真实数据更快,并取得了更好的性能(详见表 1)。甚至,当我们将使用真实数据训练 10 天的结果与使用 GTN 生成数据训练 2/3 天的结果进行比较时,这个结论也成立(详见表 1)。此外,采用随机搜索策略(以及表 1 中列出的一些附加功能)的 GTN-NAS 也可以与采用了比随机搜索复杂得多的策略的 NAS 方法相抗衡(「Generative Teaching Networks: Accelerating Neural Architecture Search by Learning to Generate Synthetic Training Data」(https://arxiv.org/pdf/1912.07768.pdf))。重要的是,GTN 生成的数据也可以直接被这些算法使用,我们期望这将同时在这两种场景下取得最佳的效果,提升目前最佳模型的性能。

中国美术家协会分党组书记、驻会副主席徐里表示,用连环画讲中国故事,弘扬民族文化、增强国家文化软实力、促进人类文明进步是我们延续华夏文明的担当。希望此次大规模创作能在促进连环画当代发展的同时,成为讲好中国故事的经典艺术图式。

在澳大利亚墨尔本大学读生物工程的温临(化名)告诉记者,最大的压力还是来源于学业。“首先要适应的是全英文授课,语言不畅通容易导致焦虑。老师在上面讲,你在下面茫然一片,那种感觉我至今还记得,太泄气了;其次,完成科研项目并没那么容易,科学研究出现失败是正常的,但面对花费大量心血却换来一次次失败的结果,还是很难接受。每到那些撑不下去的时刻,我甚至会想,自己的选择是否是对的?要不要换个专业?”温临说。

本文转载自《残夜微凉》的博客,点击阅读原文。

有太多的人在SAT阅读成绩和词汇量之间划等号,然而这是一种错误的做法。虽然SAT考试中所涉及的学术词汇很多,但是我们不能说只要考生掌握了12000的词汇量就可以考到理想的高分。因为SAT的阅读理解并不是简单的识别词汇的过程,考生除了要学术词汇过关以外还要有相当的阅读量积累。建议同学们平时要非常注重阅读积累,只有阅读量达到一定程度我们才有可能考出理想的分数。

武汉大学官网显示,该校申报的31个国家级一流本科专业建设点及10个省级一流本科专业建设点均已获批;

这是郑、楚、晋三国的故事。彼时多国相争,晋国重臣魏绛提出“和戎”之策,让晋国与北方少数民族和睦相处,并劝谏晋悼公要“安而不忘危,存而不忘亡,治而不忘乱”。

近日,由中国美术家协会主办,中国文联美术艺术中心、中国美术家协会连环画艺委会、鲁迅美术学院承办的“学习用典——中国优秀经典故事全国连环画作品展”在中国人民革命军事博物馆开幕。1030幅连环画向观众描绘了一个个沉淀在中华传统文化中的故事。

图 2:使用 GTN 生成的合成数据进行训练比使用数据训练更快,当仅仅经过少量随机梯度下降步训练时,可以得到更高的 MNIST 性能。

阅读理解就是在已知世界和未知世界之间建立某种联系的过程。也就是说我们在考SAT阅读的时候,阅读考试题就是我们的未知世界,而我们的大脑里的知识就是已知世界。如果我们想把未知世界里面的知识都搞懂并且答对就主要依靠我们大脑里的已有知识。因此我们能够改变的不是变化万千的考试题,而是我们大脑里储存的跟考试相关的常考领域。所以建议大家应该在备考之中多多阅读SAT常考领域,如黑人奴隶运动、少数族裔的融入等等相关话题。只有我们在这些阅读中不断提高自我的理解能力甚至是自我的辨别能力,我们才有可能在考试中获取高分。

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相对于SAT阅读考试,数学和语法更容易拿分。阅读涉及词汇量大,考试时间紧,拿分并不容易。因此总想着将总分达到就成,而不管其他。事实上很多美国高校在录取新生时是要特别查看阅读理解部分的成绩。甚至还有很多学校根本不考察写作部分的成绩,主要看的就是阅读和数学部分。建议准备SAT阅读考试的同学,应该有计划、有意识、有目的,扩充自己的阅读量,好处是显而易见的。

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基于 GTN 的神经网络架构搜索

(本报记者 于园媛)

“那些撑不下去的时刻”

既要传承经典,又要在激烈竞争的阅读市场中争取读者、留住读者,连环画需要新内容、新风格、新形式。李晨说,连环画的新发展是画家一直思考的问题,就此次展览而言,希望能够以这批连环画为蓝本,开发动画电影,他们还正在与短视频平台等合作,打造新媒体艺术产品。

中南大学有26个专业被认定为国家级一流本科专业建设点,26个本科专业被认定为省级一流本科专业建设点……

侯国良用大禹治水的故事来表现“理者,物之固然,事之所以然也”,他的画初看像剪纸,还有点像岩画,色彩饱满,具有浓郁的民间艺术气息;李也青、王晓愚用商汤灭夏桀的故事表现“独木不成林”,画面底色是深沉的黑,借鉴版画的表现形式,充满强烈的形式张力;齐鑫画了班超出使西域的故事,表现“驰命走驿,不绝于时月”,画面如同汉代画像砖,厚重质朴,既传统又新颖。

图1:生成式教学网络(GTN)示意图。生成器(一个深度神经网络)生成合成数据,一个新创建的学习器会使用这些数据进行训练。使用 GTN 生成的数据集进行训练后,该学习器可以在目标任务上取得很好的性能(尽管它们从未见过真实的数据)。

相关专家表示,留学生的心理健康问题值得格外关注,因为外界环境变化和文化差异冲击容易导致心理压力。

2、有目的扩大阅读量有效进行SAT阅读刷题

山东大学30个本科专业入选国家级一流本科专业建设点,20个本科专业入选省级一流本科专业建设点;

我们计划在未来几周内发布这项研究的源代码:敬请期待!

冯远用10幅连环画讲了一个历史故事,典籍里的这句警世箴言,大家也就明白地听懂了。

神经网络的架构与它的一些设计选择有关(例如,它应该有多少层,每层应该有多少神经元,层与层之间应该具有怎样的连接关系,等等)。不断改进的神经网络架构使机器学习在诸多领域(例如,计算机视觉、自然语言处理、语音转文本)都取得了重大进展。然而,搜索高性能网络架构的任务通常是由科学家手动完成的,这极其耗时。

GTN 是一种深度神经网络,它能够生成数据或生成训练环境,学习器(例如,某种刚刚经过初始化的神经网络)在接受目标任务(例如,识别图中的物体)之前,可以使用 GTN 生成的数据或训练环境进行训练。这种方法的一个优点是,GTN 可以生成「合成」的数据。其它的神经网络使用 GTN 生成的数据进行训练时,可以获得比在真实数据上进行训练更快的训练速度。这使我们能够以比使用真实数据训练快九倍的速度搜索新的神经网络架构。基于 GTN 的神经网络架构搜索(GTN-NAS)可以与目前最先进的神经网络架构搜索(NAS)方法相媲美,它能够在使用比经典的 NAS 方法少几个数量级的计算量的情况下获得目前最佳的性能。而且,实现这种最佳性能的新技术非常有趣!

对温临来说,压力还在于人际交往圈的拓展。根据启德教育集团发布的《中国留学生跨文化适应调查报告》调研数据显示,留学生最常接触的4大社会支持来源中,获得的主要支持来自“家人”,其次为“中国朋友”“教学教务人员”,而与“非中国朋友”的人际互动较少。但数据分析结果显示,“非中国朋友的支持”能够为留学生提供即时、有效的跨文化知识和信息,并具备提供实际帮助的基本能力。

4、批判性思维模式很重要

1、首先上态度重视起来

在GTN-NAS中,最终目标是找到一种经过在真实数据上训练许多步(即直到收敛)后,能够取得很好的性能表现的神经网络架构。因此,测量在使用 GTN 生成的数据训练少量的学习步后得到的任何模型的性能,都只是一种估计当我们最终使用真实数据训练时,哪些架构会表现良好的手段。我们发现,使用 GTN 数据训练得到的模型性能可以被用来预测真实情况下的模型性能(使用 GTN 估计的排名前 50% 的架构与真实情况的 Spearman 等级相关系数为 0.56)。例如,根据 GTN 非常快的估计,排名前 10% 的架构实际上性能非常高(详见图 5 中的蓝色方块)。这意味着我们可以通过 GTN 生成的数据快速地评估许多网络架构,从而识别出一些看起来有潜力的架构,然后使用真实数据训练这些架构,最终确定哪些架构在目标任务上真正性能优异。有趣的是,我们发现,要实现与使用 GTN 生成的数据仅仅在 128 个随机梯度下降训练步上取得的相同的预测能力(等级相关系数),你需要使用真实数据训练 1,200 个梯度下降训练步。这说明,使用 GTN 生成的数据比使用真实数据进行网络架构搜索要快 9 倍!

GTN 涉及到了一种被称为「元学习」的令人激动的机器学习类型。在这里,元学习被用于网络架构搜索。过去的研究者们(https://arxiv.org/abs/1502.03492)已经使用元学习直接(逐像素地)优化了「合成」数据。在这里,通过训练一个生成器,我们可以重用更多的抽象信息(例如,关于数字「3」的形态特征)来编码各种各样的样本(例如,许多不同的「3」)。我们进行的实验证明了,GTN 生成器比直接优化数据的性能更好。更多关于 GTN 与之前相关工作比较的细节讨论,请参阅我们的论文「Generative Teaching Networks: Accelerating Neural Architecture Search by Learning to Generate Synthetic Training Data」(https://arxiv.org/abs/1912.07768)。

图 4:在 CIFAR 数据集上,使用 GTN 生成的合成数据进行训练的速率比使用真实数据也更快一些,在性能水平相同的情况下,速率提升了 4 倍。

把这些数据用在神经网络架构的搜索(NAS)上,能够获得9倍的提速,且计算量下降几个数量级。这项工作非常有意义,按照作者的说法,“GTN开辟了一个新的研究方向”;此外,GTN 并不仅仅适用于NAS,它是一种通用的工具,可以被用于机器学习的所有领域。作者为此专门写了一篇解读博客,内容详实有趣,AI 科技评论翻译并稍作修改——

通过使用大量由人类标注的数据,我们推动了机器学习技术的发展,但是要制作出这种带标签的数据需要付出大量的时间和金钱。在 Uber 人工智能实验室,我们研究了一个非常有趣的问题:我们是否可以创建一些学习算法,通过学习智能体所处的环境以及「课程」(curricula)自动地生成训练数据,从而帮助人工智能体迅速地学习。在我们发表的论文「Generative Teaching Networks: Accelerating Neural Architecture Search by Learning to Generate Synthetic Training Data」(https://arxiv.org/abs/1912.07768)中,我们说明了可以通过「生成式教学网络」(GTN)实现这样的算法。

形式新,风格新。反映时代生活,画风要新,如果仍停留在“黑白线描64开本”上,很难赢得年轻读者。此次展览上,白描、工笔、写意、素描、水彩、油画等多种表现形式和不同艺术流派齐聚,风格丰富多彩。

34.5厘米×34.5厘米的宣纸上,风起云涌,两匹战马左右对峙,马上身披铠甲的将军挥兵迎战,两军对垒,羽箭齐发,正是战场焦灼的一刻!

中国美术家协会连环画艺委会主任李晨坦言,接到这个任务时,心里沉甸甸的。两年多的时间,艺委会组织邀请了百余位优秀连环画家进行创作,其中既有冯远、查家伍、胡博综、叶雄、李晨、董克诚、侯国良、桑麟康等几十位连环画名家,也有在各大展览崭露头角的80后画坛新秀,同时邀请了文史专家、作家集体编写脚本并集体评审,力求达到历史、文学和绘画的珠联璧合,最优化呈现中华文明的思想精粹。

在确定 GTN 可以加速在 MNIST 数据集上的训练后,我们在 CIFAR-10 数据集上进行了测试,这同样也是一个常用的 NAS 对比基准。和在 MNIST 数据集上训练的情况相似,在这里,学习器使用 GTN 生成的数据学习的速率要快于使用真实数据学习的速率。具体而言,即使与高度优化的使用真实数据的学习算法相比,使用合成数据训练的学习器在性能水平相同的情况下,学习的速率也要比前者快四倍(详见图 4)。

据悉,名单实施动态调整。教育部曾表示,对于建设质量不达标、出现严重质量问题的专业建设点将予以撤销。

3、知其然还要知其所以然

第一时间寻求专业帮助

方法:生成式教学网络(GTN-NAS)

SAT阅读考试对于这种思维的考察却是最为深入和广泛的。因此,我们中国考生要尽量做到在日常阅读中锻炼自己公平公正地看待所有问题而不带着有色眼镜的能力。所以我们还要转变身份,不要将自己作为一个学生去考SAT阅读而是要将自己视为一个批判家来审视每一篇文章。这样我们才会站在天平中间不带有任何偏见的将题目按照文章作者的意图做对做好。

新京报记者据目前公开信息统计,入选数量较多的高校有吉林大学(分数线,专业设置)、武汉大学、山东大学、中南大学、华南理工大学、厦门大学(分数线,专业设置)、西北大学、南京大学(分数线,专业设置)等。

为了搜索网络架构,我们采用了来自许多论文(https://arxiv.org/abs/1611.01578,https://arxiv.org/abs/1802.03268,https://arxiv.org/abs/1808.07233)的思想。我们先搜索一个小型的架构模块,然后通过一个预先确定的「蓝图」重复组合这样的模块,从而创建不同规模的架构。一旦我们发现了一个高质量的模块,它就可以被用来创建一个更大的网络,然后用真实的数据训练这个网络,在目标任务上收敛。

图 5:针对根据 GTN 估计得到的前 50% 的架构,使用 GTN 合成数据训练 30 秒后最终得到的性能与使用真实数据训练 4 小时后取得性能的相关系数图。图中的相关系数足够高(Spearman 等级相关系数为 0.5582),当我们选用根据 GTN 估计得到的性能最好的架构时,我们也会选择出真实性能最好的架构。根据 GTN 估计的结果,蓝色方块代表性能前 10% 的架构。

因此,GTN 生成的数据在 NAS 算法中可以更快地替代真实数据。为了说明该过程,我们选用了最简单的 NAS 方法:随机搜索。该算法非常简单,我们可以确定不存在复杂的算法组件和使用 GTN 生成的数据之间特殊的、令人困惑的相互作用。在随机搜索过程中,该算法随机采样得到网络架构,并且在给定计算资源预算的情况下尽可能多地进行估计。在我们的实验中,这些估计要么是针对使用 GTN 生成的数据训练 128 个随机梯度下降训练步后的架构,要么是针对使用真实数据训练的架构。接着,对于每一种方法,根据估计得到的最佳架构会使用真实数据训练很长的时间。在真实数据上最终取得的性能才是我们真正关心的结果。

王静认为自己心理健康出现问题的主要原因在于留学前准备不足。“在踏出国门留学之前,我们常会进入一个误区,认为国外课业轻松,但厚厚的课下阅读材料、小组作业、论文撰写等都需要花费相当大的精力,根本没时间松口气。加上有些考试和作业形式和国内有很大不同,需要重新适应,就需要付出更多的努力。比如以前期末考试突击复习一下,看看课堂笔记就好,但现在每一次平时成绩都要计算在总成绩内,一刻都不敢松懈。如果出国留学前心理准备不足,面对各种压力,就会导致心理问题。”

生成式教学网络(GTN,https://arxiv.org/abs/1912.07768)生成了合成数据,这种数据使新的学习器网络能够迅速地针对某种任务进行学习。这使得研究者们可以快速地评估一种新提出的候选网络架构的学习潜力,这促进了对新的、更强大的神经网络架构的搜索。通过我们的研究,我们说明了:GTN 生成的训练数据创建了一种更快的 NAS方法,它与目前最先进的 NAS 算法旗鼓相当(但实现的方式完全不同)。在我们的 NAS 工具箱中加入这种额外的 GTN 工具,对 Uber、所有的公司,以及全世界的所有科学家大有助益,可以帮助它们提升深度学习在每个应用领域的性能。