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    实现抽象视觉推理+代码阅读

    视觉推理对于构建理解世界并执行超越感知的问题解决的智能代理是必不可少的。可微分正向推理已经被开发来将推理与基于梯度的机器学习范例相结合。然而,由于内存强度,大多数现有的方法没有带来一阶逻辑的最佳表达能力,排除了关键的解决能力抽象视觉推理,其中代理需要通过在不同场景中对抽象概念进行类比来进行推理。为了克服这个问题,我们提出了神经符号消息传递推理机 (NEUMANN ),它是一种基于图的可微分正向推理机,以高效存储的方式传递消息用函子处理结构化程序。此外,我们提出了一种计算高效的结构学习算法,用于对复杂的视觉场景进行解释性程序归纳。为了评估,除了常规的视觉推理任务,我们提出了一个新的任务,幕后视觉推理,其中代理需要学习抽象程序,然后通过想象未观察到的场景来回答查询。

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    跟我一起写 Makefile(二)

    1、make会在当前目录下找名字叫“Makefile”或“makefile”的文件。     2、如果找到,它会找文件中的第一个目标文件(target),在上面的例子中,他会找到“edit”这个文件,并把这个文件作为最终的目标文件。     3、如果edit文件不存在,或是edit所依赖的后面的 .o 文件的文件修改时间要比edit这个文件新,那么,他就会执行后面所定义的命令来生成edit这个文件。     4、如果edit所依赖的.o文件也存在,那么make会在当前文件中找目标为.o文件的依赖性,如果找到则再根据那一个规则生成.o文件。(这有点像一个堆栈的过程)     5、当然,你的C文件和H文件是存在的啦,于是make会生成 .o 文件,然后再用 .o 文件生命make的终极任务,也就是执行文件edit了。

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