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Hinton的小伙伴Charlie Tang:结构深度学习

Charlie Tang是多伦多大学机器学习组的一个博士生,他与Geoffrey Hinton和Ruslan Salakhutdinov一起工作,他们的研究领域包括机器学习、计算机视觉和认知科学。 在下个月的波士顿深度学习峰会上,Charlie将演讲“结构深度学习(DEEP LEARNING WITH STRUCTURE)”。 虽然非常灵活,但神经网络经常被批评,因为其内部表达是分布式代码并且缺乏解释性;这次峰会上的演期间,Charlie将揭示我们如何解决其中的一些问题。 在深度学习峰会之前,我们与Charlie有一个快速的问答,能够听到他更多关于深度学习发展和挑战方面的想法。 深度学习中已使用的最新进展的关键因素是什么?

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    的包中必须包含一个 __init__.py 文件,文件内容任意,不包含 __init__.py 文件,这个包就无法被他人使用 新建三个 Python Package,分别是 alpha、bravo、charlie 包下新建 charlie 模块并增加类别全局变量 heros = ['stark', 'banner', 'thor'] heros_org_name = 'Avengers' class Hero 包,想要在test.py文件中导入alpha、bravo、charlie包就需要现在lilith模块中导入这三个包,可以将导入语句写在lilith包下的__init__.py文件中 from .alpha import alpha from .bravo import bravo from .charlie import charlie 再在test.py文件中导入alpha包 from lilith 模块下的类和变量可以将lilith包下的__init__.py文件中的导入语句改为 from .charlie.charlie import Hero, heros, heros_org_name 直接将需要用到的变量

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