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训练速度最高100倍提升！基于PyTorch实现的可微逻辑门网络开源

本文通过逻辑门组合学习来探索面向机器学习任务的逻辑门网络。这些网络由 AND 和 XOR 等逻辑门组成，为了实现有效训练，本文提出可微逻辑门网络，一种结合了实值逻辑和网络连续参数化松弛的架构。 随着神经网络的成功应用，各项研究和机构也一直在致力 ...
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探索神经网络规模下限，MNIST-1D数据集迈出了第一步

不管是按什么样的科学标准，人类基因组项目都是巨大的：它涉及数十亿美元的资金，数十家机构以及超过十多年的快速研究进展。但这仅仅是冰山一角。早在项目开始之前，科学家们就在全力整理人类遗传学这门复杂的科学。而大多数时候，他们研究的不是 ...
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Convolutional Neural Networks for MNIST Data Using PyTorch

Dr. James McCaffrey of Microsoft Research details the "Hello World" of image classification: a convolutional neural network (CNN) applied to the MNIST digits dataset. The "Hello World" of image ...
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Preparing MNIST Image Data Text Files

Dr. James McCaffrey of Microsoft Research demonstrates how to fetch and prepare MNIST data for image recognition machine learning problems. Many machine learning problems fall into one of three ...