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DeepMind说机器推理水平能超人类,现在有人把代码搞出来了

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 这事儿有点快。 前天,DeepMind发布两篇新论文,探讨了深度神经网络利用非结构化数据进行复杂关系推理的能力。(报道传送门) 在第一篇论文,DeepMind证明神经网络在简单关系推理中,表现超过人类。在第二篇论文中,神经网络可基于视觉观察来预测实体对象的未来状态。 这边DeepMind论文刚发,就有人放出了代码实现,比官方速度还快。 基于DeepMind的第一篇论文,用户kimhc6028在GitHub上发布了一个PyTorch实现。而且这个实现表现还不错。 作者表示他的代码在关系推理上的精确度达到70%。测试基于3轮Epoch之后。(训练还在进行中……) 作者实现和测试的,是一个称作Sort-of-CLEVR的任务。Sort-of-CLEVR是CLEVR的简化版本。 DeepMind在论文中表示,基于

覆盖(重写),重构,重载的区别

1:重构: 重构, 是对软计设计方法的描述, 这个层面是架构和设计方法,例如有一个文档一开始叫做:names.txt,过几天你发现这个文档的名字怎么看怎么不顺眼,就是想改名字,这可以叫做是重构。 重构是一个软件维护的通用技巧, 重构的具体做法, 可以通过重写或者重载等, 但不限于此, 更改注释, 更改函数名类名等,都可以称之为重构,重构的目的是为了让软件容易维护, 修改其Bug等. 2:重载: 重载(Overload)就是通过方法的参数识别不同的函数 例如我们对构造函数的重载: 1 package chongzai; 2 3 public class Overloads { 4 private String name; 5 private int age; 6 private String loc; 7 private String sex; 8 private int cour; 9 10 public Overloads(String name, int age, String loc, String sex, int cour) { 11 super(); 12 this.nam...

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