名扬四海电视剧:荣耀传奇始末

名扬四海电视剧:荣耀传奇始末自2019年12月16日起,电视剧《名扬四海》凭借其精美的画面,精彩的故事情节和优秀的演员阵容成为热门话题。由于其成功,其制片方随后推出了该电视剧的续集,名为《荣耀传奇始末》。这部电视剧描述了女排传奇郎平和她领导的中国女排在1990年代的历程。在这篇文章中,我们将围绕这部电视剧展开讨论,深入探讨其故事情节、演员表演、制作质量以及社会影响等方面。 故事情节《荣耀传奇始末》的故事基于郎平在1990年代领导中国女排夺得多项奖项的真实历史。电视剧中,观众可以看到她领导女排队员战胜了来自不同国家和地区的对手,包括古巴、美国和俄罗斯等。除此之外,该剧也展示了郎平作为一名领导者在不同场合下的奋斗历程,包括了她在队伍内部面临的人事变动、外部的困难和不信任等问题。同时,该剧还展现了一些中国文化元素和日常生活场景,使观众更好地了解中国。 演员表演电视剧《荣耀传奇始末》由一些中国优秀演员领衔主演。其中包括了刘涛扮演的郎平,她用深情的出色表现塑造了一个领导者的形象,而杨烁则扮演了中国男排教练,为观众展现了他的专业能力和责任感。其他的演员,如邓伦、朱亚文、张智霖等同样在这部电视剧中发挥了重要作用,他们的优秀表演让整个故事更加生动有趣。 制作质量《荣耀传奇始末》的制作质量非常高,包括了场景和服装的精美,同时也为观众们呈现了一系列精美的特效画面。另外,电视剧中的摄影技术也非常出色。所有这些元素相互结合在一起,为观众们呈现了一个高度逼真和令人愉悦的时空世界。 社会影响电视剧《荣耀传奇始末》在中国社会中产生了一定影响,尤其是在女性领袖和性别平等方面。因为郎平在电视剧中展示的领导方式和风格,她的形象对于中国女性来说是个典范。此外,该电视剧还展示了中国女排比赛的严苛环境和竞争压力,进一步激励了观众们努力拼搏,追求自己的理想和目标。 总结归纳综合来看,《荣耀传奇始末》是一部成功的电视剧,无论是从故事情节、演员表演、制作质量还是社会影响方面来看都非常出色。它表现了中国人的形象,并在中国社会中产生了积极的影响,为人们展现了中国女性的力量和魅力。我们相信这部电视剧在未来会继续产生深远的影响,为中国电视剧和影视界带来更多的创新和突破。 问答话题问:这部电视剧是否真实反映了中国女排在1990年代的历程?答:在一定程度上是的。《荣耀传奇始末》是基于真实历史故事拍摄的,许多情节和表演都是基于真实事件而来。同时,电视剧也加入了一些虚构元素来扩展剧情,让故事更加生动和有趣。问:这部电视剧对中国女性有何影响?答:该电视剧对中国女性的影响非常深远。它展示了中国女性的力量和魅力,激励了女性们追求自己的理想和目标。其中,郎平作为女性领袖的形象,更是在中国女性中产生了深远的影响。问:除了故事情节,这部电视剧的其他方面有何突出之处?答:除了故事情节,这部电视剧的演员表演、制作质量以及社会影响方面都非常突出。演员们的表演非常出色,特效和场景的设计也非常精美,同时,电视剧在中国社会中产生了一定的影响。

名扬四海电视剧:荣耀传奇始末特色

1、三种不同的技能。您需要使用这三个技能。使用相关技能来帮助您战胜强大的敌人。

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名扬四海电视剧:荣耀传奇始末亮点

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

作(zuo)者(zhe):專(zhuan)知(zhi)

編(bian)輯(ji):好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】雖(sui)然(ran)监督学习引(yin)發(fa)了(le)深(shen)度(du)学习的(de)繁(fan)榮(rong),但(dan)它(ta)有壹(yi)些(xie)關(guan)鍵(jian)的缺(que)點(dian):(1)它需(xu)要(yao)大(da)量(liang)昂(ang)貴(gui)的標(biao)記(ji)數(shu)據(ju),(2)它從(cong)頭(tou)開(kai)始(shi)解決(jue)任(ren)務(wu),而(er)不(bu)是(shi)像(xiang)人(ren)类那(na)樣(yang)利(li)用(yong)从先(xian)前(qian)經(jing)驗(yan)中(zhong)獲(huo)得(de)的知識(shi)和技(ji)能(neng)。

预訓(xun)練(lian)已(yi)成(cheng)为一種(zhong)替(ti)代(dai)和有效的範(fan)式(shi),以(yi)克(ke)服(fu)這(zhe)些缺点,其(qi)中模型首(shou)先使(shi)用容(rong)易(yi)获得的数据進(jin)行(xing)训练,然後(hou)用於(yu)解决感(gan)興(xing)趣(qu)的下(xia)遊(you)任务,标记数据比监督学习少(shao)得多(duo)。

使用未(wei)标记数据进行预训练,即(ji)自监督学习,尤(you)其具(ju)有革(ge)命(ming)性(xing),在(zai)不同(tong)領(ling)域(yu)取(qu)得了成功(gong):文本(ben)、視(shi)覺(jiao)、语音(yin)等(deng)。

这就(jiu)提(ti)出(chu)了一個(ge)有趣且(qie)具有挑(tiao)戰(zhan)性的問(wen)題(ti): 为什(shen)麽(me)对未标记数据进行预训练應(ying)該(gai)有助(zhu)于看(kan)似(si)不相(xiang)关的下游任务?

论文地(di)址(zhi):https://dataspace.princeton.edu/handle/88435/dsp01t435gh21h

本文提出了一些工(gong)作,提出並(bing)建(jian)立(li)了一个理论框(kuang)架(jia),以研(yan)究(jiu)为什么自监督学习对下游任务有益(yi)。

该框架適(shi)用于对比学习、自回(hui)歸(gui)语言建模和基(ji)于自我预测的方法。该框架的核(he)心(xin)思(si)想(xiang)是预训练有助于学习数据的低(di)維(wei)表示(shi),这隨(sui)后有助于用線(xian)性分(fen)类器(qi)解决感兴趣的下游任务,需要較(jiao)少的标记数据。

一个常(chang)見(jian)的主(zhu)题是形(xing)式化(hua)用于構(gou)建自监督学习任务的無(wu)标记数据分布(bu)的理想屬(shu)性。在适當(dang)的形式化下,可(ke)以表明(ming),近(jin)似最(zui)小(xiao)化正(zheng)確(que)的预训练目(mu)标可以提取在无标记数据分布中隱(yin)式编碼(ma)的下游信(xin)號(hao)。

最后表明,该信号可以用线性分类器从学习到(dao)的表示中解码,从而为跨(kua)任务的「技能和知识」遷(qian)移(yi)提供(gong)了一种形式化。

引言

在尋(xun)求(qiu)設(she)計(ji)智能體(ti)和数据驅(qu)動(dong)的问题解决方案(an)的過(guo)程(cheng)中,機(ji)器学习和人工智能领域在过去(qu)十(shi)年(nian)中取得了巨(ju)大的进步(bu)。随著(zhe)在具有挑战性的监督学习基準(zhun)上(shang)的初(chu)步成功,如(ru)ImageNet[Deng等人,2009],深度学习的創(chuang)新随后导致(zhi)模型在不同领域的許(xu)多此(ci)类基准上具有超(chao)人的性能。训练这种特(te)定(ding)于任务的模型当然令(ling)人印(yin)象(xiang)深刻(ke),并具有巨大的實(shi)用價(jia)值(zhi)。然而,它有一个重(zhong)要的限(xian)制(zhi),即需要大量的标记或(huo)标註(zhu)数据集(ji),而这通(tong)常是昂贵的。此外(wai),从智能的角(jiao)度來(lai)看,人們(men)希(xi)望(wang)有更(geng)通用的模型,就像人类一样[Ahn和Brewer, 1993],可以从以前的经验中学习,將(jiang)它们總(zong)結(jie)为技能或概(gai)念(nian),并利用这些技能或概念来解决新任务,很(hen)少或沒(mei)有演(yan)示。畢(bi)竟(jing),在没有明确监督的情(qing)況(kuang)下,嬰(ying)兒(er)通过觀(guan)察(cha)和互(hu)动来学习很多東(dong)西(xi)。这些局(ju)限性啟(qi)发了预训练的另(ling)一种范式。

本文的重点是使用通常大量可用的未标记数据进行预训练。使用未标记数据的想法一直(zhi)是机器学习的兴趣点,特別(bie)是通过无监督学习和半(ban)监督学习。使用深度学习对其进行的現(xian)代适应通常稱(cheng)为自监督学习(SSL),并已经开始通过对比学习和语言建模等思想改(gai)變(bian)机器学习和人工智能的格(ge)局。自监督学习的思想是僅(jin)使用未标记的数据构建某(mou)些任务,并训练模型在构建的任务上表现良(liang)好。这类任务通常需要模型通过从观察到的或保(bao)留(liu)的部(bu)分预测輸(shu)入(ru)的未观察到的或隐藏(zang)的部分(或属性)来编码数据的结构属性[LeCun和Misra, 2021]。自监督学习在许多感兴趣的下游任务上顯(xian)示出了通用性和实用性,通常比从头解决任务具有更好的样本效率(lv),从而使我们離(li)通用智能体的目标更近了一步。事(shi)实上,最近,像GPT-3 [Brown等人,2020]等大型语言模型已经展(zhan)示了大規(gui)模出现的令人着迷(mi)的「突(tu)发行为」,引发了人们对自监督预训练想法的更多兴趣。

盡(jin)管(guan)自监督学习在经验上取得了成功,并繼(ji)續(xu)显示出巨大的前景(jing),但除(chu)了粗(cu)略(lve)的直觉之(zhi)外,仍(reng)然缺乏(fa)对其工作原(yuan)理的良好理论理解。这些令人印象深刻的成功提出了有趣的问题,因(yin)为先验不清(qing)楚(chu)为什么在一个任务上训练的模型应该有助于另一个看似不相关的任务,即为什么在任务a上训练应该有助于任务b。虽然对SSL(和一般(ban)的深度学习)的完(wan)整(zheng)理论理解是具有挑战性和難(nan)以实现的,但在任何抽(chou)象層(ceng)次(ci)上理解这种现象都(dou)可能有助于开发更有原則(ze)的算(suan)法。本文的研究动机是:

为什么在自监督学习任务上进行训练(使用大量未标记数据)有助于解决数据稀(xi)缺的下游任务?如何将「知识和技能」的迁移正式化?

虽然有大量关于监督学习的文獻(xian),但来自SSL任务→下游任务的泛(fan)化與(yu)监督学习中来自训练集→测試(shi)集的泛化有本質(zhi)的不同。对于分类下游任务的监督学习,例(li)如,从未知分布中采(cai)样的在输入-标簽(qian)对的训练集上训练的模型,可以直接(jie)用于对从相同分布中采样的未见过的测试集的評(ping)估(gu)。这个基本的分布建立了从训练集到测试集的聯(lian)系(xi)。然而,从SSL任务→下游任务的概念連(lian)接就不那么清晰(xi)了,因为SSL任务中使用的未标记数据没有关于下游标签的明确信号。这意(yi)味(wei)着在SSL任务上预训练的模型(例如,从其余(yu)部分预测输入的一部分)不能直接用于下游任务(例如,从输入预测类别标签)。因此,「知识和技能」的迁移需要使用一些标记数据进行額(e)外的训练步驟(zhou),理想情况下比从头开始监督学习所(suo)需的少。对SSL任务→下游任务泛化的任何理论理解都需要解决这些问题:「未标记数据的內(nei)在作用是什么?以及(ji)「如何将预训练模型用于下游任务?」本文針(zhen)对分类的下游任务,通过对无标签数据进行分布假(jia)设,并利用表示学习的思想,研究这些问题:

(a)(分布假设)未标记的数据分布隐含(han)地包(bao)含有关感兴趣的下游分类任务的信息(xi)。

(b)(表示学习)在适当的SSL任务上预训练的模型可以通过学习到的表示对该信号进行编码,这些表示随后可以用线性分类器解决下游分类任务。

点(a)表明,未标记的某些结构属性隐式地为我们提供了有关后续下游任务的提示,而自监督学习可以幫(bang)助从数据中梳(shu)理出这个信号。点(b)提出了一种簡(jian)單(dan)且经验上有效的方法来使用预训练模型,利用模型的学习表示。本文识别并在数学上量化了未标记数据的分布属性,对于不同的SSL方法,如对比学习、语言建模和自我预测,可以證(zheng)明可以学习到良好的表示。在下一節(jie)中,我们将深入研究表示学习的思想,并形式化解釋(shi)为什么自监督学习有助于下游任务。

參(can)考(kao)資(zi)料(liao):

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