香脆花生,开胃美味!

香脆花生,开胃美味!香脆花生是一款让人垂涎欲滴的小吃,不仅味道好,而且营养丰富。香脆花生酥脆可口,深受大众喜爱,而且制作简单,成本低廉。在下面的文章中,我们将从四个方面详细讨论一下香脆花生。 方面一:香脆花生的营养价值香脆花生不仅香脆可口,而且富含多种营养成分,如蛋白质、脂肪、维生素、矿物质等。据研究,每百克花生中含有26.3克蛋白质,49.克脂肪,还有钙、铁、锌等矿物质,尤其是维生素E的含量比其他坚果高出很多,有助于保护身体细胞不受氧化损伤,延缓衰老。在日常生活中,吃一些香脆花生可以增强体质,提高免疫力,尤其是对于成年人、老年人以及孕妇和儿童来说,具有重要的营养价值。 方面二:香脆花生的制作方法制作香脆花生非常简单,只需要准备好花生和一些调料即可。首先,将花生去掉外皮,并洗净晾干。然后,加入适量的盐、鸡精、花椒粉、孜然粉等调料,轻轻搅拌均匀,放入烤箱中烤至金黄色即可。除了烤制外,香脆花生还可以采用炒制的方法,炒制过程中要注意火候,避免花生过火或油炸过度。总的来说,制作香脆花生非常简单,只需要一些常见的调料和耐心即可。 方面三:香脆花生的食用方法香脆花生可以作为小零食,也可以用来调味或做成其他美食。在食用时,可以直接食用或者混合其他坚果食用。如果想要增加香气和口感,可以将香脆花生研成粉末或者碎末,撒在各种食物上,如沙拉、面条等,不仅好吃,而且美观。此外,香脆花生还可以用来调味、烤肉、烤鱼、炒菜等,为食物增添香味和口感。 方面四:香脆花生的市场前景随着人们消费观念的改变和健康意识的提升,香脆花生市场前景广阔。据统计,目前国内市面上的香脆花生品牌数量越来越多,越来越多的人开始喜欢这个健康美味的小吃。除了市场前景,香脆花生还具有一定的创业前景。制作香脆花生成本低廉,销售渠道广泛,可以通过不同的销售渠道获取更多的利润。 总结香脆花生是一款美味可口、营养丰富的小吃,不仅适合直接食用,还可以用来调味、烤肉、烤鱼、炒菜等。香脆花生的制作简单,成本低廉,具有市场前景和创业前景,是一个很好的小吃创业项目。 问答话题1. 香脆花生的营养成分有哪些?答:香脆花生富含蛋白质、脂肪、维生素、矿物质等营养成分,尤其是维生素E的含量比其他坚果高出很多。2. 香脆花生怎么制作?答:制作香脆花生非常简单,只需要准备好花生和一些调料即可。可以采用烤制或炒制的方法。3. 香脆花生有哪些食用方法?答:香脆花生可以作为小零食,也可以用来调味或做成其他美食。可以直接食用或者混合其他坚果食用。还可以撒在各种食物上,如沙拉、面条等,用来增加香气和口感。

香脆花生,开胃美味!特色

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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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发布于:山西忻州保德县