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白金国王的旅行照片被曝光为传销:培训将成为“封闭式营销洗脑”

????8月30日,铂金旅游摄影师在网上披露,铂金旅游摄影师拥有数百万元员工,数亿枚戒指,甚至有传销嫌疑,立即引起网友的关注。作为对这一事件的回应,媒体拍摄了一份对白金亲王旅的确认书,后者回应说正在核实。一位自称白金旅行社的摄影师表示,8月26日,白金旅行社以回馈员工为理由举行了“员工培训会”,但实际上这是一次强制性的内部购买会议,迫使员工在诸如TIA等电子商务网站上刷卡。NMAO。此前,该公司表示,董事长支付了业内最昂贵的教师培训员工。所有员工必须参加。同时,每个员工需要支付300元的培训费,组长需要支付2000元的培训费。根据参加人数,白金旅游者以这个名字向150万名员工收费。该员工表示,该公司表示,亲友可以打折,事实上,让员工把自己的表现与亲友名单擦肩而过。”内部采购是强制性的,每个人都要达到指定的目标,否则每个人都会被罚款300-500元的工资卡,包括网上营销、编辑、摄影前、化妆、岗位数字化、网络管理员,甚至保安参与。“员工描述Ed的“培训会”场景更像是一场封闭式的市场洗脑。演讲者在现场高喊:“我们的白金领主是第一位旅游摄影师,我们应该为白金领主的荣誉而努力,我们是最好的”等口号。在此期间,有些人不忍离开现场。白金领主旅游摄影师发出了一个直接的信息,让人们明天辞职。单身。报道这一事件的员工说,他们都是真实的,愿意对他们所说的话承担法律责任。据说这名员工已经从白金旅辞职,这位员工说:“我不敢在那里过夜,公司阻止了我,要求我删除这些职位。”

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如何提取网络体系结构的先验知识?画一个草图!

?? qq飞车银魔_中文资讯平台;?选自谷歌博客

????机器编译的核心

????参与:郭远晨,极客艾

????各种深层神经网络似乎有不同的结构,但它们的内部学习逻辑可以追溯。看看谷歌研究人员如何通过“递归草图”方法提取知识,压缩神经网络,最后在未经训练的场景中实现智能推理。

????许多经典的机器学习方法侧重于如何利用现有的数据做出更准确的预测。近年来,研究者开始关注其他重要目标,例如如何设计一个紧凑、高效、鲁棒的算法。在这些目标的驱动下,一个自然的研究课题是设计一个基于神经网络的系统,可以有效地存储编码信息。换句话说,就是设计一个简单的机制(如草图),总结复杂深层网络中处理输入的方法。”“神经网络草图”是一个被广泛研究的领域,可以追溯到Alon、马蒂亚斯和SZEGIDY的基础工作“近似频率矩的空间复杂度”。在这项工作中,研究人员使神经网络能够有效地总结输入信息。

????论文地址:http://www.math.tau.ac.il/~nogaa/pdfs/amsz4.pdf

????例如,假设您进入一个房间,快速浏览一下里面的对象。如果你问一个现代机器学习算法来回答它在训练中看到的一些问题,它可以立即给出一个很好的答案:“孙宁芳_中文资讯平台这里有猫吗?”如果是,它有多大?现在,假设我们一年中的每一天都看这个房间,人们可以回忆起他们观察到的时间:“猫多久出现在房间里?”我们通常早上还是晚上看到这个房间?那么,我们能设计一个系统,可以有效地回答这样的基于记忆的问题(即使他们没有出现在训练中)?

????在ICML 2019年出版的模块化深度学习递归草图(https://arxiv.org/abs/1905.127叱诧风云 高楼大厦_中文资讯平台30)一文中,我们探讨了如何简明地总结机器学习模型理解输入的方式。对于一个现有的(训练过的)机器学习模型,我们用它的计算“草图”来增强它,并使用这些“草图”来有效地回答基于记忆的问题,例如计算图像之间的相似性,并总结了一些统计数据(尽管事实上与完整的原始计算过程相比)。这些草图在存储时占用的内存要少得多。北岛简介_中文资讯平台

????基本“草图”算法

????总的匪我思存博客_中文资讯平台来说,“草图”算法接收一个输入向量x并输出一个更小的“草图”向量,其性能与x相似,但存储开销要少得多。事实上,这种小得多的存储开销使我们能够简洁地存储有关网络的信息,这对于有效地回答基于内存的问题至关重要。在最简单的情况下,线性“草图向量”x是由矩阵和向量的乘积*ax*得到的。其中,a是一个“宽”矩阵。它的列号是x的原始维数,行号是新降维后的向量维数。该方法对大数据集的一些基本任务,如估计基本统计(如直方图、分位数、四分位数等)、搜索高频项、估计不同的数据量,导出了许多有效的算法(http://db.cs.berkeley.edu/cs286/papers/synopses-fntdb2012.pdf)。元素。元素的个数(支持度)和一些与范数和熵估计有关的任务。

????将向量x乘以宽矩阵a,得到低维向量y,这是一种简单的绘制草图的方法。这种基本方法在相对简单的情况下,如线性回归中很好地工作,在这里,它可以仅通过权重的大小来识别重要数据维度(在方差一致性的共同假设下)。然而,许多现代机器学习模型都是基于高维嵌入的深层神经网络(如word2vec、图像嵌入、glove、deepwalk、bert等),这使得泛化模型难以对输入进行操作。另一方面,这些复杂网络的许多部分都是模块化的,即使它们非常复杂,我们也可以生成它们行为的精确的“草图”。

????神经网络的模块化

????模块化神经网络由几个独立的神经网络模块组成,这些模块只通过“将一个模块的输出作为另一个模块的输入”来传递信息。这一思想启发了许多实用的体系结构的出现,如神经模块化网络、胶囊神经网络和路径网。我们也可以分割其他经典的神经网络体系结构,把它们作为模块化网络,并应用我们的方法。例如,卷积神经网络(cnns)通常被认为是以模块化的方式工作的。网络在较低层次上检测图像中的基本概念和属性,而在较高层次上检测更复杂的对象搜神传好彩妹_中文资讯平台。在这种观点下,各种卷积核对应于var

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