月份:2020年7月

bet足球滚球,武隆芙蓉河“隐身”拍了四年美照,重庆又添名人登场

重庆互联网广播电视台记者?
武隆是全国罕见的旅游胜地,有四个“世界自然遗产”,“国家5A旅游胜地”,“国家旅游度假区”和“国家旅游示范区”的金色标志。旅游资源丰富。7月29日,五龙芙蓉河的“隐形”四年观再次出现,为重庆增添了另一个重要的登机口。
芙蓉河重新开放
芙蓉河景观
芙蓉河是中国风景名胜世界遗产,国家重点风景名胜区和国家地质公园,以典型的U形峡谷为主导,是一个小型的岩溶地貌,容量大,有原始的水森林。现在,经过四年的升级和建造,芙蓉河游轮重返大海,再现了隐藏了四年的美丽风景。
水喀斯特森林
在芙蓉,有9艘观光游船具有自己的特色。雄伟的鱼龙游轮象征着“在风筝门上钓鱼”的渴望;彩绘的游轮充满了“中国风”的古老魅力。
芙蓉河特色游轮
几分钟内拍下精彩的大片
无论是二楼的船头,船尾还是甲板,所有角度都是最佳的射击范围,尤其是风景如画的地方,如三河口,芙蓉仙女峰,盘古庙村,玉兔赏月峰,龙空瀑布和黑叶猴保护区,蝴蝶谷和拜查坦(Baichatan)异常多彩。您可以在几分钟内用手机拍照。船首是芙蓉河的美景,它融山,水,泉水,山洞和峡谷为一体。河两岸清新独特的微风拂面而来,让人感到“像漓江,比三个峡谷更好”。
芙蓉宫晋升为名人在线新登机地点
记者了解到,从7月29日至12月31日,游客可以以原价285元的价格购买套票,仅需150元,包括5A级芙蓉洞国家观景点,芙蓉河缆车,芙蓉河游船票和芙蓉河。河缆车票。
除了芙蓉河,武隆的游客还可以参观“东方瑞士”的童话山,“亚洲最大的天然桥梁”和芙蓉洞“地下艺术宫”。

bt365客户端,免费乌龙+剪刀脚!李松仪成为富力最糟糕的合同,难怪鲁能离开了他

0-3!0-5!中超联赛开始后,富力队遭受了两次损失,球队的防守输掉了8个进球,给了对手3个点球,表现令人失望。在赛季准备阶段,富力从鲁能引进了李松毅,陈哲超等人,球迷们曾经认为球队的防守是救星,实际上李松毅在联赛前两轮的表现都非常平均,他的表现有些过分令人失望。
在对阵深圳凯萨的第一轮比赛中,李松义打进了自己的进球,这时深圳开出任意球,高林跳上了大门,这次进球并不十分危险。谁能想到球会击中李松仪的脚并滚入球门!自己的目标出现在首场演出中,李松毅的R&F之行应该变得不平衡。
在本轮对阵广州恒大的比赛中,李松义和易腾的中锋再次被对手炸开,在比赛中富力输掉了5个进球并且防守不力。卡。埃克森美孚随后利用任意球帮助恒大将比分提高至5-0。
在最近的两场比赛中,富力教练范布朗克霍斯特(Van Bronckhorst)让李颂义开始比赛。可以看出,这位著名的荷兰教练对这项新帮助很有信心。但是,李松毅并没有表现出中后卫在球场上应该表现出的镇定,相反,他感觉自己就像是后防线上的定时炸弹。如今,许多粉丝认为李松义是一名平行进口商,并且该团队尚未设法介绍他。
李松义来自鲁能青年队训练,王彤,刘斌斌,吴兴汉等选手是“ 93代”的代表。但是,李松义在鲁能的机会并不多,而李小鹏总是不愿给他一个27岁的李松义,最终决定离开鲁能加入富力。现在看来,鲁能真的是放弃李颂毅的明智选择,他的能力确实无法在球队中发挥作用。
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bt365网址比分网,“如果你一生都爱着你,那你将变得肉食丰富”

他说:“本文是赵姐姐在苏苏连盟的原始贡献。
坐标:河北承德
与Susu的相识纯属巧合.2015年春季,我的同事搬到花店,花了200多银子买了一棵幸运树,当他离开时,老板给了一个非常丑陋的小肉质植物。无论如何,这些小花盆仍然很漂亮,它们是免费赠予的,所以他们嘲笑它们,当他们把它们带回家并扔在小院子的一角时,它们被完全遗忘了。
在冬天,我的丈夫在院子里抓住盆景堆时发现了它,这个小东西不仅在春季,夏季和秋季都可以保护自己,而且看起来也很漂亮,在堆栈的顶部有几片红色的叶子。微妙而微妙的害羞地将她的头从大盆栽盆景中的theGap中伸出来,立刻发芽了我的心,所以我很忙,被邀请到温暖的阳台上(不幸的是当时没有留下美丽的照片)。这种小植物的起源是什么?所以我上网搜索了他的名字-马库斯,这个小东西实际上有一个奇怪的名字,这很酷。
三年过去了,原来的小鲜肉现在变成了孟叔叔,由于疏忽大意,两个分支都不知道什么时候干枯和干riv,他们用钢丝作为支撑,我想知道是否可以恢复。幸运的是,下面有几个小脑袋,很抱歉弥补你的麻烦。
继续,继续…
东方之美》也是礼物,类似于马库斯的命运,但更加坚强。两个大头大胆地长着。拿着剪刀几天后,你仍然无法下定决心,不用担心,来吧,自然或更好。
顾名思义,火灾受害者在阳光下照耀着,到处都是引人注目的感觉,感觉像是最禁忌的肉类,每年更换三次锅后仍然很精神,我喜欢火红的很多,只是不要认为它是绿色的。
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劳尔斩首后,脱口而出一锅,似乎他不喜欢画画。即使他已经晒干和晒干,他仍然拒绝变红,这对你来说并不困难,还不错,还不够吗?
独自生活的冰莓比其他人好得多,据店主称,她被检查并且不敢供水,结果她已经长了两年,看起来仍然生病,残酷地离开了家。在春天外面暴露在外面。下雨了,天真漂亮,没有和我讨论。
丘比特,梦幻般的紫色,散发着谜语的痕迹,从童年到成年都没有消失。小天利用坚持不懈的精神实现了世界的双重美。我不知道爱是使你还是你使爱变得美丽。
琳娜莲(Linalian)非常喜欢色彩,就像一个善良而轻松的小美女,在角落里静静地表现出一点害羞。进入游泳池后,他被养在一个深深的闺房里,不愿风吹雨打。
季玉月,一开始还是很贵的。花了二十两白银把它带回家。他照顾了它,浇了水,松开了它,使它受精…..,但有一天早上转身走了,问房主。说太“好”了,眼泪流了下来,但幸运的是,那里有那么多后代,又重新开始了。
自从叶秀妍在唐寅抚养她半年多以来,事实证明她就是那样,那不是完全不同吗?玫瑰红的叶子在阳光下非常嫩,但事实证明它们有一个更浪漫的名字-初吻。
唐寅一见钟情,这种红色的快感,这种红色的醉酒和美好的时光。杨玉环和李三郎对即将到来的唐朝的财富和魅力充满了奇妙的爱,管叶从脆弱的幼苗中长出并生长,叶子柔软,出乎意料地坚固,无需特别照顾。独特的圆柱状叶片就像红色的小马蹄铁,哈哈,我更喜欢它的别称-吸力树,
直到哭了,我才对石莲种的肉眼不知所措,所以我只能向志华先生寻求帮助。君说:花玉叶,我立刻想起了张若ox?春江洪水入海,月亮与大海在同一洪水中,这条河流流过数千公里,春江没有月亮。数百年后,诗人的感情和肉体的浪漫相遇。不幸的是,这不是一个月光的夜晚。熊男孩的可爱表情突然让人们想起了童年时代的熊猫情结,肥大的小熊掌,红色的爪子,肉质的世界是如此神奇,您是否不喜欢它?
菲奥娜(Fiona)这个名字很奇怪,但我不知道这是什么意思,哈哈,不要在意它,就像姐姐的花朵并肩生长一样,所以粉红色总是浓密的,淡红色的粉红色具有朦胧的美。。
红宝石,一开始的小芽充满了花盆,生长良好,但是没有红色的穿透,我认为称呼祖母绿更合适,我希望秋天应有其名。
小叶秀妍不得不多说几句话,在最麻烦的多肉植物中,最初在网上买的小东西并没有受到重视,它们被放在小小的黑色正方形上扔到角落里了,他们没有水可以喝。至少三个月。当他们被发现时,他们因月经呼吸而死,无希望地喝了些水-留给命运。一周后,结果发现它是笔直的,主茎上开了小芽。我很高兴我匆忙换锅,水和日光浴…结果,所有的小芽都萎缩了,消失了。超过半个月,整个工厂一无所有。外观使人们感到沮丧了一阵子,不幸的是,这是无法支撑墙壁的泥浆,只是喜欢它,将其扔到花园的角落,并让它照顾自己。暑假结束后,当我收拾空盆时,摆姿势让我确定它仍然在那里。哈哈,我有点激动了一下,但是上次学习这堂课后,我不敢重复它,只是把它推回到阳台上,开始看起来有点像;与其他肉相比,它仍然是丑小鸭。春天是多汁的生长季节,但似乎没有长成,但要小得多。如果仔细观察,我的天哪,树叶和细枝的背面覆盖着油腻的鳞状昆虫,它们会立即崩溃……它一次又一次地上升。有时候生活的固执会让你叹息并感动你。只要你能活下去,你就不必美丽…
提比一直认为这是传说中的“夏必死”的宁静之夜,所以他特别注意她,即使有一天他不说再见也要离开。他会如此坚强。与肉友分享之后,他意识到这是精业和奇瓦瓦州的混合物-难怪这些基因是如此强大。
师父-我仍然不知道这个名字的来历,它原本是一个有着如此神秘名字的植物,我偶然在直播室听到了老年人的解释,因为师父不仅多汁而且在不同的地方环境下,在保存的条件下色彩丰富而喜怒无常,就像魔术师具有很高的魔力突然之间我的兴趣翻了一番,我在商店里用折扣购买和购买-绿色羊绒,荷兰玫瑰,铜锅,万圣节,黑色圆叶,莉莉莉莉,邵sha,快递员越过了门槛。我也很忙只是那个夏天真的不是主人的家,我已经两个月没拿锅了,地板上的叶子已经枯竭了,过去甚至还没有变小一点,我突然意识到爱也需要尊重-不要着急,不要着急。自从我爱上了Susu之后,秋天就到了夏天吗?自从我爱上了肉食爱好者之后,我就深深地感受到了肉食爱好者的叹息。”只有热爱肉食的人才能享受和享受吗?e认识到他是从嘲笑,世界的喧嚣和工作场所的辛勤工作中得来的,只能在他的眼中留下和平与安慰…
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bte365,?老年人经常说:对于在这几个月的阴历中出生的狗狗来说,男性或女性是最好的运气吗?

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bet官方网站365.tv,西安的一个大公园不见了,这个村庄现在被拆除

凤东保税中央公园什么时候开始建设?目前,三桥地区迫切需要一个中央绿地公园供市民休息。
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XA_锡县新区
互联网用户您好,首先,感谢您对我们工作的关注和支持!据调查,根据西安县管委会的官方网站,在丰城市新区正和五路与正和七路之间的“新西安县详细的详细规划”已有公告和征求意见。西安县公园和绿地新区。绿化区位于三桥街道办事处的Howeizhai村。
目前在Howeizhai村正在征地和拆迁土地,并且正在规划公园项目,在征地和拆迁工作完成后,将根据周围的开发和施工注意事项适时开始施工。诚挚地邀请您继续监视和监视我们的工作。
如果您想学习更多精彩的内容,请确保西安已经传播了新闻。

bet36娱乐场官网,“ 2020年共享汽车发展趋势研究报告:用户增长率与上一年相比达到26.6%(可下载)”

“要获取“ 2020年共享汽车发展趋势研究报告”的完整版本,请参阅绿色字母“ vrsina”和后台响应“汽车工业”的官方帐户。报告号为20bg0079。
经过多年的发展,共享汽车行业的参保人数在2020年1月与上一年相比增长了26.6%,共享汽车正成为汽车管理和旅行服务平台的2.0模式,并实现双核驾驶员适用于B端和已连接的用户。
2019年,中国汽车行业的零售额近4万亿,全国私家车数量首次突破2亿,这表明汽车行业在中国经济中的支柱地位和不断增长的态势汽车市场的消费者需求。2019年中国汽车产销量同比下降,下降速度持续加快,鉴于汽车市场低迷,经销商库存预警指数已连续两年超过50%。
2019年,中国汽车销量同比下降9.6%。尽管中国自2009年以来已成为全球最大的汽车制造商,但自2018年以来,中国汽车产销量自2018年以来连续两年下降,汽车销量总计2144万辆,较上年下降9%,6%,汽车行业转型升级的压力迫在眉睫。
该流行病影响了汽车行业的供应链,物流和销售,营销和客户服务.2020年4月,汽车产量和汽车销量分别达到210.2万辆和207万辆,分别比上年增长47.8%和44.8%。与上月相比,前一个月分别增长了24%和4.5%,显示出中国汽车产业链的强大抵御能力。
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365bet娱乐app,阜平铁路是具有统一行政区的综合试验区,全线连通,预计年底开通

整个富平铁路线最近已搬迁
。扶正铁路
这是京福高速铁路
它是铁路的重要延伸段,全长88,433公里,是复线I级铁路,时速为200公里。开通后,这条无法通行的铁路就在平潭岛结束了
福州的历史大大缩短了福州到平潭的时空距离,形成了半小时的“生命周期”和“商业周期”。
7月20日
中铁二十四局的施工人员对平潭海峡公路大桥进行了最后的长轨更换,对平潭海峡公路和铁路大桥的所有长轨进行了更换。
平潭大街铁路桥
它是目前世界上最长的跨海公路铁路桥梁
始于福州长乐区松下市,经四岛到达平潭岛,全长16.34公里,上层为六车道高速公路,设计速度为100 km / h,下层为高速公路。设计速度为200 km / h的I级双轨铁路。该桥于2019年9月成功完工,预计将于2020年全面通车。
平潭县是福建省福州市管辖的一个县,被称为“兰”,俗称海坦。该酒店位于福建省东部,与台湾隔海相望,是中国大陆离台湾岛最近的地方,主要岛屿海潭岛也是著名的垂钓基地。平潭县和平潭综合实验区实行“政治整合”
“(行政区和审判区)管理系统。
“福州(平潭)综合测试区于2009年7月正式建立
,2012年更名为“福建省平潭市综合实验区”
”,简称“平潭综合实验区”
“或”平潭实验区
2013年7月,平潭综合实验区被授予行使区,市权力的权力,并由福建省直接管理
“平潭综合实验区”和“平潭县”的概念是不同的。平潭综合实验区党的工作委员会和行政委员会由中共福建省委,福建省人民政府任职。
代表省委,省政府对平潭综合试验区进行规范,平潭综合试验区与平潭县行政区域重叠。因此,福建省平潭综合试验区管理委员会为平潭综合试验区的管理委员会。当前平潭县行政区域机制中最高的行政管理
平潭县人民政府是福建省平潭综合试验区管辖的机构
平潭县隶属于平潭综合试验区,不属于福州市。平潭综合试验区在福建省单独列出。
平潭县行政部门仍然是福州的官方行政部门,其大部分统计信息仍在福州的计算中使用。
平潭县东部与台湾海峡接壤,西部与海坛海峡与福清市接壤,南部与潭市接壤,共有126个平潭县
它由三个岛屿组成,陆地面积371.91平方公里,海域超过6000平方公里,海岸线399.82公里。
2018年12月,平潭县被选为该县100个最大的经济投资机会之一。
2019年末,全区有农户128393户,总人口45.17万人.2019年实现地区生产总值282.85亿元,增长8.1%,同比下降0.6个百分点,其中,第一产业增加值35.90亿元,增长2.2%; 86.4亿元,增长2.5%;第三产业增加值166.31亿元,增长2.2%。增长15.3%,三大产业稳步发展,内部结构逐步优化,产业结构由上年的13.5:30.7:55.8调整为当期的12.7:28.5:58.8。第三产业增长3.0%,第一,第二产业下降0.8。以2.2个百分点计算,三个部门的构成呈现出趋势?与上一年相比,下降了两个,上升了一个。

365bet体育在线登陆官网,一些华北用户可以访问中央银行的信用检查!网民炸锅!会影响您的抵押吗?

最近,主题为“一些华北用户正在访问央行的信用调查”的微博受到热议。许多网民担心华北对购房信贷的逾期影响?
一些华北用户访问央行的信用调查
Huabei最近使用服务升级模型来访问央行的信用调查。如果您的产品协议包括“请求个人用户信息和发送授权书”,则您的信息已与信用调查相关联。如果仅“ Huabei服务合同”,“ Zamme服务合同”和产品说明未将您的相关信息与信用核查相关联。”您当前可以提供并调用个人的Paypay帐户和其他相关信息以验证您的信息一直与央行信用调查有关的“支付宝客服说。
一些互联网用户表示,他们在不知情的情况下允许华北访问信用报告,怎么回事取决于当前情况,一种选择是增加华北分遣队,另一种是更新华北服务。在处理过程中,Huabei会提示您单击该按钮,以确认您同意“ Huabe服务”。“协议”和“请求个人信用信息和提交批准信”等其他协议同意将请求/相关信息批准/提交到金融信用信息的基本数据库。”经过审查,假定他们正在访问中央银行的信用调查。
支付宝客服表示,如果使用华北的期限永不过期,将不会影响信用报告。目前的信用报告形式尚不清楚:“每月最低还款额是一种正常的还款方式,对支付方式没有影响。消费者的经济活动。”
使用Huabe是否会影响抵押贷款和汽车贷款?
过去,华北的逾期主要影响您自己的系统,但是在访问中央银行的信用调查后情况有所改变。
中国人民大学中国资本市场研究所所长赵锡军说,过去客户的逾期记录不会直接报告给中央银行的信用报告中心,之后的访问就是中央银行的信用和还款行为。这些客户与其他银行一样,都在信用报告中予以考虑。在消除信用历史记录中的污点之前,许多行为都受到限制和限制。
鉴于使用华北和银行贷款的问题,上述建行工作人员表示,在申请抵押贷款之前,他们必须偿还所有逾期的贷款并提供证据。支付宝客户服务部门表示:“这不仅是逾期还款,还必须偿还所有贷款。”如果银行贷款要求提供证明,则可以出具华北清算证明。“您还将需要收入证明,还款能力,资金来源和其他材料。”工作人员说,这些影响信用额度和贷款利率,但是逾期本身并不是影响还款能力的证据,主要取决于逾期的具体情况,是否属于高风险类别。
“只要没有逾期或资不抵债的情况,就不会有信用损失,但是财务业绩可以反映在信用报告中。”赵锡军举了一个例子。例如,一个消费者借入的钱不超过一两百元。一次表明销售不大,虽然及时还款还没有逾期,但需要一笔100万元的贷款来做主业,银行可能会认为其财务状况不足以支持100万元的贷款。个人贷款和财务技能并不直接相关,财务技能也不仅仅基于使用华北。赵希军说:“评估财务绩效的不同指标将得出不同的结论,但没有一个会影响华北账户的正常使用。”
附:8张图片了解个人信用报告
一些华北用户访问央行的信用调查

hg0088如何注册攻略,日本媒体:日本防卫大臣河野已经对新的冠状病毒进行了阳性测试,河野本身是完整的

本文转载自[论文];
7月29日,日本媒体报道说,日本防卫大臣河野太郎的警卫对新冠状病毒的检测结果为阳性,而那天,河野的检测结果为阴性。
河野太郎
据共同社报道,日本防卫省和东京都警察局分别于29日和28日宣布,国防部长河野太郎对新冠状病毒的检测呈阳性反应,而河野当天的检测结果为阴性。
国防部宣布,河野的正式职责将按计划于29日后继续进行。河野于28日下午进行了访问,但官员岩田一香(Kazuka Iwata)代替了河野来接待游客。河野的秘书和其他三个人也接受了测试,结果均为阴性。
东京都警察局说,测试呈阳性的人是一名36岁的男性警察检查员。他28日发烧,新的冠状病毒PCR检测阳性,并且感染途径未知。目前,他的三名家庭护理同事处于孤立状态。

365bet提现时间,73岁的欣顿设计下一代神经网络:无监督的比较学习

机器之心报告
编辑:恶魔杜维
GeoffreyHinton在最近的第43届年度国际信息会议(ACMSIGIR2020)上报道了“ The NextGenerationofNeuralNetworks”。
杰弗里·欣顿(GeoffreyHinton)是Google的副总裁,工程研究员,矢量研究所的科学顾问以及多伦多大学的名誉教授。在2018年,他与Yoshua Bengio和Yann LeCun一起在深度学习领域做出了杰出贡献,获得了图灵奖。
自1980年代以来,GeoffreyHinton一直倡导将机器学习方法用于人工智能研究,他希望通过人脑的工作方式来探索机器学习系统。在人脑的启发下,他和其他研究人员提出了“人工神经网络”(artificial neuro network),为研究机器学习奠定了基础。
那么过去30年中神经网络的未来发展方向是什么?
Hinton在这份报告中回顾了神经网络的发展,并说下一代神经网络将成为无监督比较学习的一部分。
欣顿报告的主要内容如下:
人工神经网络需要解决的最重要问题是如何像大脑一样高效地进行无监督学习。
当前有两种主要类型的无监督学习方法。
第一类的典型代表是BERT和Variational Autoencoder(UAE),它们使用深度神经网络来重构输入,但是这种类型的方法无法解决图像问题,因为网络的最深层将图像细节编码为图像。
Becker和Hinton在1992年提出了另一种方法来训练一个深层神经网络的两个副本,以便当两个输入是同一图像的两个不同的裁剪版本时,它们产生具有高度互信息矢量的输出。这种方法的初衷是将表示形式与输入的无关细节分开。
Becker和Hinton使用的优化的互信息方法具有某些缺点,这就是为什么Pacannaro和Hinton后来将其替换为歧视性目标的原因,其中矢量表示必须从多个矢量表示中选择相应的一个。
随着硬件的加速,学习表征对比最近变得很流行并且被证明是非常有效的,但是它仍然存在一个很大的缺陷:要学习具有互为Nbit信息的表征向量对,我们必须这样做:将正确的对应向量与2N进行比较。向量不正确。
在演讲中,欣顿介绍了一种解决该问题的新方法,并且介绍了一种在大脑皮层中实现认知学习的简便方法。
接下来让我们看一下欣顿演讲的具体内容。
为什么我们需要无监督学习?
在预测神经网络的未来发展之前,Hinton首先检查了神经网络的开发过程。
在演讲开始时,欣顿最初介绍了三个学习任务:监督学习,强化学习和无监督学习,并着重于对无监督学习的需求。
为什么我们需要无监督学习?
欣顿从生物学的角度对此进行了解释,指出人脑具有10 ^ 14个神经元突触,寿命只有10 ^ 9秒,因此,人们不能完全依靠监督学习来完成所有神经元训练,这就是为什么他们需要无监督学习的支持。
受此启发,构建智能模型也需要无监督的学习。
无监督学习的发展
无监督学习如何发展?欣顿向我们介绍了无监督学习的共同目标功能。
紧接着,欣顿详细介绍了自编码器。
Hinton表示,自动编码器是一种使用监督学习来实现无监督学习的方法,其目标是使最终的重建结果与数据相匹配。编码器将数据向量转换为代码,然后解码器在代码上生成数据库。在介绍了自动编码器的定义,困难和现状之后,Hinton着重研究了两种类型的自动编码器:变体自动编码器和BERT自动编码器。
使用深度神经网络重构输入:UAE和BERT
BERT和变分自动编码器(UAE)是无监督学习的典型代表,它们使用深度神经网络来重构输入。
变数自动编码器由Wellings和Kingma于2013年提出,它使用多层编码器选择实数码,然后使用多层解码器重建数据。阿联酋的基本结构如下图所示:
伯特这是谷歌在2018年提出的一种语言表示模型,该模型基于所有级别的左右上下文预训练了深度双向表示。
上下文信息对于BERT非常重要,他们使用屏蔽语言模型(MLM)来实现左侧和右侧上下文的表征和合并,从而提前训练深层双向变压器。
欣顿举了一个例子:“用平底锅煎炸玉米饼”。即使您不知道这句话中弯曲的含义,也可以从上下文中推断出弯曲的含义。
同样适用于视野,但是像BERT这样的方法不能很好地应用于视野,因为网络的最深层必须对图像的细节进行编码。
在讨论了阿联酋和BERT代表的一种无监督学习方法之后,欣顿向我们介绍了另一种无监督学习方法。
贝克尔和欣顿提出了一种最大化相互信息的方法
那么,自动编码器和生成模型是否可以替代?Hinton表示,与自动编码器不同,我们不再尝试解释感官输入的每个细节,而专注于提取空间或时间一致性特征。此方法的优点是可以忽略噪声。
Hinton随后详细介绍了他和SuzannaBecker在1992年提出的一种提取空间一致性特征的方法,其主要思想是最大化输入的两个非重叠面片表示之间的显式互信息,这是一个简单的提取示例。空间一致性变量,如下图所示:
训练后,欣顿指出,空间一致性的唯一特征是“不一致”(TheOnlySpatiallyCoherentPropertyisDisparity),因此也必须将其提取出来。
他说,这种最大化互信息的方法存在一个棘手的问题,并做出以下假设:如果仅学习线性映射并优化线性函数,变量将被分配,但是这种假设不会引起太多问题。
回顾以前的研究方法
在这一部分中,Hinton依次介绍了LLE,LRE,SNE,t-SNE和其他方法。
局部线性嵌入方法(LocallyLinearEmbedding,LLE)
Hinton引入了SamT.Roweis和LawrenceK.Saul在2000年通过LocallyLinearEmbedding科学论文中提到的局部线性嵌入方法,该方法可以在二维图像中显示高维数据点并生成彼此非常相似的数据点。很接近。
但是,应该注意的是,LLE方法会导致数据点重叠(凝结)和尺寸崩溃(尺寸崩溃)的问题。
下图显示了在MNIST数据集中数字的局部线性嵌入,每种颜色代表一个不同的数字:
另外,这些长串中的大多数是一维的并且彼此正交。
从线性关系嵌入(LRE)到随机邻域嵌入(SNE)
在这一部分中,Hinton介绍了从线性关系嵌入(LRE)到随机邻居嵌入(SNE)的转换,并解释说,只有存在“相似”关系时,LRE才变成SNE。
同时,欣顿指出,可以使用LRE目标函数来降低维数。下图是SNE的示意图,其中高维空间中的每个点都有与其邻域选择不同的条件概率,并且邻域分布基于高维成对距离(成对距离)。嵌入(SNE)到t分布随机邻域嵌入(t-SNE)
t分布随机邻域嵌入(t分布随机邻域嵌入,t-SNE)是SNE的一种变体,其原理是使用学生分布表示低维空间的概率分布。
Hinton下图显示了MNIST数据集中数字的t-SNE嵌入图,每种颜色代表一个不同的数字:
在介绍了这些方法之后,Hinton问了两个问题:1)为什么在优化非线性或非参数映射时方差约束效果不佳?2)为什么典范相关分析或线性判别分析的非线性版本不起作用?并作出了回答。
最后,欣顿建议使用对比度损失(contrast loss)来提取空间或时间一致性的向量表示,并带领他和Ruslan Salakhutdinov对2004年使用对比度损失以及2018年在Oord,Liand Vinyals进行对比度损失的研究采取这个想法并用它来找到时间一致性的表示。
欣顿说,在当前的无监督学习中,失去对比是一种非常流行的方法。
SimCLR的最新实现,可用于无人值守的比较学习演讲结束时,Hinton专注于他的团队最新的SimCLR实现,该实现使用对比度损失来提取一致的表示形式,这是一个简单的可视表示形式的对比学习框架,不仅比以前的所有作品都更好,而且比最新的要好。比较自我监控的学习算法。
下图显示了SimCLR的工作原理:
SimCLR如何在ImageNet的前1位准确性中工作下图显示了SimCLR和ImageNet中的各种先前自我监控方法(使用ImageNet进行预培训)的前1位准确性比较,以及ResNet-50的受监控学习效果。
Hinton表示,在对ImageNet中的图像标签进行1%的微调之后,SimCLR的前5位准确率可以达到85.8%,超过后者的AlexNet标签仅为1%。