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北京大学_facenet_风格生成网络细节_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

北京大学_facenet_风格生成网络细节_中国AI数据

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s.path.expanduser(cache_dir)确保目录(cache_dir)filename = os.path.join(cache_dir,'abstracts.txt')如果不是os.path.isfile(filename) : 使用open(filename,'w')as file_: 用于self._fetch_all(金额)中的摘要:file_.write(抽象+'\ n') 使用open(filename)as file_:self.data = file_.readlines() 由于我们对机器学习论文感兴趣,因此我们将在机器学习,神经网络和进化计算以及优化和控制类别中进行搜索。我们进一步将结果限制为在元数据中包含“神经”,“网络”或“深层”一词的结果。这为我们提供了大约7 MB的文本,这是学习simPle RNN语言模型的大量数据。使用更多的数据并获得更好的结果是合理的,但是我们不想在看到一些结果之前等待太多的Pass培训。尽管可以使用更广泛的搜索查询,但是可以在更多数据上训练该模型。 ENDPOINT ='http://export.arxiv
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