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另一个例子是 generative model(生成模型),它原本指输入分布 p(x) 或联合分布 p(x,y) 的模型。而 discriminative model(判别模型)指标签的条件分布 p(y | x)。但是,近期的论文中“generative model”不准确地意指生成逼真结构化数据的任意模型。表面看来,这似乎与 p(x) 的定义一致,但它混淆了几个缺陷:例如,GAN 或 VAE 无法执行条件推断(如,从 p(x2 | x1) 中采样,x1 和 x2 是两个不同的输入特征)。后来这个术语被进一步混淆,现在一些判别模型(discriminative model)指生成结构化输出的生成模型 [76],我们在 [47] 中犯了这个错误。为了解决该混淆,并提供历史背景,[58] 对规定的和隐性的生成模型进行了区分。

关于同行评审有很多值得讨论的地方。我们描述的问题通过开放性评审能够得到缓解还是加剧?评审人系统与我们提倡的价值观有多大的一致性?这些话题已经在其他地方被详细讨论 [42, 44, 24]。6 讨论常理来说,我们不应该在技术升温时进行干预:你不能质疑成功!在此,我们用以下一些理由进行反驳:首先,当前文化的许多方面是机器学习成功的结果,而不是其原因。事实上,导致目前深度学习成功的许多论文都是仔细的实证研究,其描述了深度网络训练的基本原则。这包括随机连续超参数搜索的优势、不同激活函数的行为,以及对无监督预训练的理解。

普京在接受美国记者访谈时曾经说过经典的三段论,即俄罗斯政府没有干涉美大选;如果显示为俄罗斯人所为,有可能是被栽赃;如果事实证明就是俄罗斯人,那也应该是爱国主义驱动下的个人行为。对俄罗斯特别不利的消息是,就在7月13日,“通俄门”事件的特别检察官罗伯特·穆勒正式指控十几名俄罗斯军事情报机构“格鲁乌”的官员非法侵入民主党网络,破坏美总统选举等 11项犯罪行为。特朗普不得不抢在起诉书被公布之前发表声明,强调美国“受到了非常严重的伤害”,也“真的伤害了我们与俄罗斯的关系。”而特朗普的律师朱利安尼则在推特上强调,起诉书对所有美国人来说是好消息。他的理由是俄罗斯人被锁定了,没有美国人参与,特朗普总统是完全无辜的。朱利安尼并进而呼吁穆勒结束对总统的调查。

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