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全部话题 - 话题: cifar
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来自主题: Military版 - 支持转基因的搞调查
支持转基因的搞调查,结论:研究生以上学历反对转基因比例最高!
2018-03-05 15:29:09 来源:知识分子综合 作者:佚名
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吕永岩按语:这是出于推广转基因搞的抽样调查,尽管这个调查与网上公开调查百
分之九十以上中国人反对转基因的数据相差甚远,但研究生以上高学历的人反对转基因
比例最高还是狠狠打了转基因利益集团的脸。转基因利益集团一再宣称抵制转基因的人
没文化,不懂科学。他们调查的难以掩饰的结果却是学历越高,越认为转基因有害,越
反对转基因。事实胜于雄辩。转基因因为本质的不安全,只能越抹越黑,谁也无法洗白。
►崔凯在转基因食品360度论坛上演讲
前言
2016年和2017年,江南大学食品工程博士崔凯及其团队在中国完成了覆盖大陆全部
31个省市自治区的关于“中国公众对转基因食品的认知”的社会调查,详细的学术论文
Public perception of GM foods: A national study of Chinese Knowledge and
opinion已被Nature旗下的Science of Food收... 阅读全帖
s*f
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来自主题: Military版 - 拿大的高科技起不来了
得益于加拿大和美国在移民政策上的分化,多伦多,低调崛起的科技中心
撰文 / 安德鲁•埃奇克利夫-约翰逊
“没人管它叫‘枫叶谷’。”Yung Wu说。那么“北方硅谷”呢?不,这个绰号也没有
流行起来,他客气地回答道:“我们不是硅谷。”
外人试图以加州无与伦比的创新引擎为参照,来定义快速发展壮大的多伦多科技社区,
而这座低调的社区礼貌地拒绝了这类尝试。不过Yung Wu这样的资深企业家承认,当他
们在去年得知,过去5年来这座加拿大最大城市创造的科技职位超过了旧金山,或者美
国任何一座都市时,他们颇感自豪。
据商业房地产公司世邦魏理仕(CBRE)称,2012年至2017年期间,多伦多的软件开发员、
工程师和程序员人数增长了一半以上。据世邦魏理仕计算,在此期间该市新增了8.21万
个科技职位,使其成为北美发展最快的科技中心,令南方邻国的许多人感到惊讶。
Yung Wu在多伦多全科医院(Toronto General Hospital)——当年开创胰岛素使用的医
院,美国《新闻周刊》评出2019年世界十大最佳医院——的场地执掌一座名为MaRS
Discovery District的... 阅读全帖
s*****u
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来自主题: WaterWorld版 - 这里人多,求助一个加拿大问题。
CIFAR,不过好像要求也比较高一些。
w***g
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来自主题: Programming版 - 神经网络的开窍现象
不知道版上的朋友有没有注意过。
比较典型的:
https://www.groundai.com/media/arxiv_projects/28303/Figures/hypothesis.svg
https://www.groundai.com/project/improving-generalization-performance-by-
switching-from-adam-to-sgd/
我这两天在纠结这个cifar-10,发现也有这个现象。
就是50个epoch以后感觉山重水复疑无路了,错误率长时间在一个范围震动。
然后到150个epoch左右神经网络突然开窍,达到最优的状态。
随便在网上搜搜,很多图里都有这个现象。
S******y
发帖数: 1123
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Thanks for reply!
Found a good paper about this topic -
www.cs.toronto.edu/~amnih/cifar/talks/delalleau_talk.pdf
File Format: PDF/Adobe Acrobat - Quick View
by O Delalleau - Cited by 4 - Related articles
Parallel Stochastic Gradient Descent. Olivier Delalleau and Yoshua Bengio.
University of Montreal. August 11th, 2007. CIAR Summer School - Toronto ...
v*******e
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来自主题: _PathToTruth版 - 深度学习
真有必要么?有意义么?看看最新的微软研究成果吧。
这玩意蒙外行真的有用。 但。。。。
我2005神经网络玩的很深,差点发明深度学习, --我写的NSF建议没批准,
2006别加拿大人发明。--这是美国的损失。 但美国应用马上跟上,
尤其是微软和谷歌。 我伯克利老板发文,深度学习真的是个事么?但淹没在
深度学习热潮。2015.。。。。终于这个风向有点变了。
深度学习,和其他,核心是复杂系统的参数优化过程和策略。这是一切的一切。
系统结构,单独看,都不是核心。
ASRU 2015
Invited and Keynote Speakers
Do Deep Nets Really Need To Be Deep?
Rich Caruana - Microsoft Research
Abstract:
Deep neural networks are the state of the art on problems such as speech
recognition and computer vision. Using a method called model compression, w... 阅读全帖
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