B，让Bixby帮你发短信、导航......当你想给朋友发短信，你可以说“给王月发信息说我晚一会到”，她就会找到王月然后直接编辑好短信“我晚一会到”；如果你要导航，你可以对Bixby说“Hi Bixby...，我要去颐和园”，Bixby就会自动进入导航状态。...当你想拍照的时候，可能会说“风景很好我想拍一张照片”，这个时候，很多语音助手会回答说“我在网上找到了一些‘拍一张’的相关图片”......但Bixby却能知道你想拍照了，于是她就帮你打开相机，并对你说“...好了，可以使用了”。...妈妈再也不用担心我没人要了！ 哦，还有一点非常重要：Bixby是一款会自主学习的人工智能平台！也就是说，你跟Bixby交流的越多，Bixby就越聪明，就越能跟你“心灵相通”。
例如使用卷积和 W0 对输入张量（深度为 3 可看作图像拥有的 RGB 三个通道）做卷积，卷积和三个层级将对应输入张量的三个层级做乘积累计。...我们使用输入输出向量的长度表征实体存在的概率，向量的方向表示实例化参数（即实体的某些图形属性）。同一层级的 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。...因为实例化向量的长度来表示 Capsule 要表征的实体是否存在，所以当且仅当图片里出现属于类别 k 的手写数字时，我们希望类别 k 的最顶层 Capsule 的输出向量长度很大（在本论文 CapsNet...为了允许一张图里有多个数字，我们对每一个表征数字 k 的 Capsule 分别给出单独的 Margin loss。 构建完损失函数，我们就能愉快地使用反向传播了。...因此，Hinton 等人使用额外的重构损失（reconstruction loss）来促进 DigitCaps 层对输入数字图片进行编码。下图展示了整个重构网络的的架构： ?
解决这个问题的方法之一，就是对所有可能的角度进行大量训练，但是这需要花费很多时间，而且似乎有些违反常理。...CapsNet能够识别出与上下对应的图像同属一个类别（动物，人类，飞机，汽车，卡车）。 另外，根据他们最近的研究成果，胶囊网络在对抗白盒攻击方面比卷积网络也更有效果。...训练CapsNet 要想使用胶囊网络，首先你得训练它——于是，我根据Hinton 的论文建立了一个Repo（非常感谢naturomics）. 以下指南将为你提供在MNIST数据集上训练的模型。...一旦我们的模型得到充分的训练，我们可以通过运行以下命令来测试它： python main.py --is_training False 最后，我想指出，虽然胶囊网络看起来威力十足，但它现在仍然处在婴儿期...但总体来说，我还是对胶囊网络的未来发展充满信心的。
你可以对着Bixby说“给联通打电话”，Bixby就自动帮你拨打联通的客服电话；当你说“给张东风发短信说我晚一会到”，她就会找到张东风然后直接编辑好短信“我晚一会到”；当你说“我要自拍”，她会自动打开相机并调整到自拍模式...，你可以对Bixby说“打开百度地图，我要去颐和园”，她就会直接在打开百度地图后直接搜索颐和园，然后自动进入导航状态； 如果你突然心有所感想发微博，可以对Bixby说“我想发一条微博”，Bixby就会自动为你打开微博并进入到编辑状态...，然后你只需说出想发的微博内容就OK了。...当你想拍照的时候，可能会说“风景很好我想拍一张照片”，这个时候，很多语音助手会回答说“我在网上找到了一些‘拍一张’的相关图片”......但Bixby却能知道你想拍照了，于是她就帮你打开相机，并对你说“...好了，可以使用了”。
相反，为了使模型错误地对图像进行分类，对原始图像的干扰必须很大，并通常生成实际上与目标类别其它图像相似的「对抗」图像（这样在定义上就不能称为「对抗」啦，如图 D.4 所示）。...此外，对 capsule 网络来说，如果对重建误差施加了足够的权重来避免检测，它通常不可能改变图像，产生所需错误类别。...capsule 模型不仅能够对图像进行分类，还可以利用姿态参数（pose parameters）和正确的顶层 capsule 特征来重建图像。...通过使用标准的 CNN 并将倒数第二个隐藏层分为对应每个类别的组，我们创建了一个类似的架构「Masked CNN+R」。每个神经元组的和作为对应类别的逻辑值。...这些图像能成功地让分类器作出「裤子」目标类别的预测。只有 Capsule 模型攻击需要使用和「裤子」图像相似的初始图像才能实现攻击，并且没有「鞋子」图像能成功让分类器作出「裤子」类别的预测。 ?
例如，CNN卷积特征检测器提取来自局部的序列窗口的模式，并使用max-pooling来选择最明显的特征。然后，CNN分层地提取不同层次的特征模式。...在路由过程中，许多胶囊属于背景胶囊，它们和最终的类别胶囊没有关系，比如文本里的停用词、类别无关词等等。因此，我们提出三种策略有减少背景或者噪音胶囊对网络的影响。...Orphan类别：在胶囊网络的最后一层，我们引入Orphan类别，它可以捕捉一些背景知识，比如停用词。在视觉任务加入Orphan类别效果比较有限，因为图片的背景在训练和测试集里往往是多变的。...从表中我们可以看出，当我们用单标签数据对模型进行训练，并在多标签数据上进行测试时，capsule network的性能远远高于LSTM、CNN等。 ? ?...capsule里的形式，capsule之间的连接强度代表了每个primary capsule在本文类别中的重要性（比较类似并行注意力机制）。
现在假设已经有三个低层的胶囊，然后需要传递到更高层的四个胶囊，如下图 这张图是我结合对动态路由算法的理解画的，每一个小方框都代表一个胶囊。...前一层每一个胶囊神经单元都会和后一层每一个胶囊神经单元相连，我想大家一看上图我画的一组连线应该就懂了，故不多做讲述。之所以只画一组连线，是为了大家能看的清楚，剩下没画的连线想必大家自己都能想象出来。...重构的意思就是用预测的类别重新构建出该类别代表的实际图像。前面，我们说到Capsule的向量可以表征一个实例，那么将最后的那个正确预测类别的向量投入到后面的重构网络中，应该可以构建一个完整的图像。...故Hinton等人使用额外的重构损失来促进DigitCaps层对输入数字图片进行编码。重构网络架构如下： 上图表明，正确预测类别的向量，即模值最大的向量送入包含三个全连接层的网络解码。...而后面两列是预测失败的，通过重构出来的图我们可以得到原因：3和5太像了，我感觉Hinton的意思就是，这种图人也会犯错，不怪Capsule。
我们使用输入输出向量的长度表征实体存在的概率，向量的方向表示实例化参数（即实体的某些图形属性）。同一层级的 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。...个类别的 Capsule 嵌入向量。...然后该函数将使用动态路由算法精炼前面卷积运算的结果，并对每一个 Capsule 单元应用非线性 Squash 函数。...最后使用 Squash 函数将每个 Capsule 单元的输出压缩到 L2 范数小于 1 的情况。 此外，当前层的每一个 Capsule 单元对前一层的 Capsule 单元都保留一个权重张量。...原论文使用了 Margin loss 来衡量这 10 个输出向量预测类别的准确度，而后面也可以使用全连接网络将这 10 个向量重构为不同手写数字的图像，并使用欧几里得距离度量重构损失。
我们使用活动向量的长度表征实体存在的概率，向量方向表示实例化参数。同一水平的活跃 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。...为了达到这些结果，我们使用迭代的路由协议机制：较低级别的 capsule 偏向于将输出发送至高级别的 capsule，有了来自低级别 capsule 的预测，高级别 capsule 的活动向量具备较大的标量积...一个非常特殊的属性是图像中某个类别的实例的存在。表示存在的一个简明的方法是使用一个单独的逻辑回归单元，它的输出数值大小就是实体存在的概率。...本文采用了如下的一种计算公式：采用一个非线性函数对向量进行“压缩”，短向量被压缩到几乎为零，长向量也被压缩到1以下长度。判别学习中充分利用这个非线性函数。 ?...Capsule 用在MNIST上的效果 使用 28×28 MNIST的图片集进行训练，训练前这些图片在每个方向不留白地平移了2个像素。除此之外，没有进行其他的数据增改或者转换。
01 背景 在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！...RunWith 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定...3.1.3 Theories Theories允许对无限数据点集的子集测试某种功能。...3.1.6 Categories Categories在给定的一组测试类中，只运行用带有@ inclecategory标注的类别或该类别的子类型标注的类和方法。...3.1.7 Enclosed Enclosed使用Enclosed运行外部类，内部类中的测试将被运行。 您可以将测试放在内部类中，以便对它们进行分组或共享常量。
在上一篇文章中，我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。 在这篇文章中，我将展示如何使用Python生成的数据来填充数据库。...我还将向你展示如何使用Neo4j沙箱，这样就可以使用不同的Neo4j数据库设置。...有一些列对我们很有用。例如，我打算保留id，这样我们就可以使用它作为每个论文的唯一索引。之后，我想要得到每个作者的个人列表。此外，authors_parsed列为我们提供了一个更清晰的所有作者列表。...最后，我想保留categories列。 下一步是稍微清理一下我们的数据，这样数据帧的每行有一个作者，每行有一个类别。...在本例中，假设我们想计算每个类别的相关度，并返回前20个类别的类别。显然，我们可以在Python中完成这个简单的工作，但让我们在Neo4j中完成它。
给DataGrid添加确定删除的功能 DataGrid的功能我想大家是知道的，我在实际的应用中遇到如下的问题，客户要求在删除之前做一次提示。类 似于windows。...我们用northwind的示例数据库作为例子数据库操纵Categories表。...我想大家都应改知道Attributes属 性吧！可以通过他向客户端输出客户端控件的属性比如：长度、颜色等等。但是通常情况我们使用它添加客户 端事件。...它会弹出一个确认对话框如果确定才提交form否则就不 提交，所以使用这个也是很自然的了。...DataGrid里面的控件的时候激发的事件，我们可以通过CommandName筛选出来我们想 要激发的方法DeleteRow()，一下就是这个方法的代码： private void DeleteRow
输出这个词序列属于不同类别的概率。其中fastText在预测标签是使用了非线性激活函数，但在中间层不使用非线性激活函数。...最后将卷积胶囊层的胶囊压平，送入到全连接胶囊层，每个胶囊表示属于每个类别的概率。...RNN-Capsule首先使用RNN捕捉文本上下文信息，然后将其输入到capsule结构中，该capsule结构一共由三部分组成：representation module, probability module...笔者对BERT模型进行微调，在文本分类的多个领域，诸如法律、情感等，取得了非常有竞争性的性能。...图8：BERT的Pre-training结构和Fine-Tuning结构 喜欢我就给我好看吧
还记得17年那天傍晚，在校园足球场、夕阳的沐浴下，nango拉着我讲解这篇胶囊…… 前言： 本文先简单介绍传统CNN的局限性及Hinton提出的Capsule性质，再详细解析Hinton团队近期发布的基于动态路由及...同一层的 capsule 将通过变换矩阵对高层的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测一致时（文中使用动态路由使预测一致），高层的 capsule 将变得活跃。...由于想让Capsule的输出向量的长度，来表示该capsule代表的实体在当前的输入中出现的概率，故需要将输出向量的长度（模长）限制在。...适用于多类别并存场景中的预测分类。 重构与表征 重构的思路很简单，利用DigitCaps中的capsule向量，重新构建出对应类别的图像。...文章中使用额外的重构损失来促进 DigitCaps 层对输入数字图片进行编码： ?
记录的历史事件，它实现了背压从而确保了平台不会因为过多的Capsule8遥测事件而导致网络洪水事件； ③ The Capsule8 API server，提供了统一的接口，允许企业管理生产环境中基础设施架构所有跟安全相关的数据...>>>> 2.检测 感知阶段收集到的关键数据通过Capsule8 Backplane传送到企业侧临近位置的Capsule8 Detect分析引擎，利用云端专家的知识库将数据还原成事件，并对可疑事件进行分析...1从安全运营团队角度来看 >>>> 1.实时检测漏洞 Capsule8使用分布式流分析与高置信数据相结合，在黑客企图攻击的实例中检测攻击。...>>>> 2.确保高置信度告警 Capsule8的系统级检测是不断更新的，它使用动态攻击指标（IOA，Indicator of Attack，其是一个实时记录器，包括代码执行等，专注于检测攻击者试图完成的目标...为确保对主机和网络的性能影响最小，Capsule8采用资源限制器，通过智能减载策略强制对系统CPU，磁盘和内存进行硬限制。
action设置事件名。...由于WantAgentInfo中的actionType不支持同时配置两个，所以只能选择发布拉起应用的通知或者携带公共事件的通知，不能实现点击通知后既拉起应用还触发公共事件。...2）startLiveView创建实况窗，乘客打车发布订单后，预估接驾距离、时间，使用startLiveView发布实况窗。...: { type: liveViewManager.CapsuleType.CAPSULE_TYPE_TEXT, status: 1, icon: 'capsule_store.png...写在最后如果你觉得这篇内容对你还蛮有帮助，我想邀请你帮我三个小忙：点赞，转发，有你们的 『点赞和评论』，才是我创造的动力；关注小编，同时可以期待后续文章ing，不定期分享原创知识；想要获取更多完整鸿蒙最新学习知识点
true [product]短代码示例 场景 1 – 随机销售物品 我想显示四个随机的特价产品。...它还添加了一个CSS类，我可以在我的主题中修改它。quick-sale 场景 2 – 特色产品 我想展示我的特色商品，每行两件，最多展示四件商品。...尽管没有明确说明，但它使用默认值，例如按标题（A 到 Z）排序。 场景 3 – 最畅销的产品 我想连续展示我的三个最畅销的产品。...[product_categories]– 将显示您的所有产品类别。 可用的产品类别属性 ids– 指定要列出的特定类别 ID。...用于 [product_categories] category– 可以是类别 ID、名称或 slug。
id=HJWLfGWRb 论文：使用 EM 路由的矩阵 capsule（MATRIX CAPSULES WITH EM ROUTING） ?...这些系数使用 EM 算法迭代式地更新，这样每一个 capsule 的输出都会被路由到上一层的一个 capsule，它会收到一组相似投票的集群。...Hinton et al. (2011) 在一个变换自编码器中使用了一个变换矩阵，它可以将立体图像对变换成来自稍微不同视角的立体对。但是，这种系统需要由外部提供变换矩阵。...卷积 capsule 的最后一层连接到最后的 capsule 层，该层的每一个输出类别都有一个 capsule。 ?...当将最后的卷积 capsule 层连接到最后一层时，我们不想扔掉任何有关该卷积 capsule 的位置的信息，但我们也想利用这个事实：所有同一类型的 capsule 都在不同的位置提取同一个实体。
很多博客的导航栏是显示特定的分类的，如果你也想这样做，你可以添加下面这行代码和按照你自己的想法去样式化它。...php wp_list_categories('orderby=name&include=7,72,23,16,1,7,17,26'); ?...> wp_list_categories 这个模板标签是用来显示分类链接列表的，你可以通过这个函数的“include” 和“exclude”参数来显示或者过滤某些分类。...默认情况下，wp_list_categories() 产生一个嵌套的无序列表（UL），它在一个标题为“Categories”的列表元素（li）中。你可以通过 CSS 选择其莱样式化它。...其他解决方案： Display categories in horizontal Drop-Down menu -- 这个教程将说明如何使用 CSS 和 JavaScript 制作横向显示主要类别，下拉显示子类别的导航栏
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