Как бы вы описали — в рамках своей системы — атмосферу мира Вилоса нового канона? В качестве портрета Хина в статье используется образ молодой Рейн Сильвес из 135-го выпуска The Twelve Painswalkers: вероятно, вы что-то знаете про вселенную Мик Оно.
Это сознательная тавтология. Если бы текст был для биологов, то можно было бы написать просто «ареал» и не бояться, что кто-то споткнётся при чтении. Но так как статья для айтишников-стажёров, лучше оставить вариант, который точно поймут все. Когда-то так же поступили и авторы демографического энциклопедического словаря, например (https://voluntary.ru/termin/areal-obitanija.html). Впрочем, иногда «а.о.» встречается и в научных статьях (см. эту же ссылку).
Ещё нюанс: кроме ареала обитания есть ареал размножения и гнездовой ареал. Они не совпадают, что тоже делает предпочтительным это на первый взгляд неверное написание.
Но вообще вопрос скользкий, конечно, и при желании в решении сделать именно так можно найти преступный редакторский волюнтаризм : )
нейросеть пытается предсказать выходы другой нейросети, которая инициирована случайными весами и никогда не меняется. Предполагается, что чем более знакомая ситуация (подающаяся на вход обеим нейросетям, текущей и случайно инициированной), тем чаще текущая нейросеть сможет предсказывать выходы случайно инициированной.
Это напоминает один трюк из эпохи, когда ещё не умели обучать многослойные модели. Брали сеть, инициализированную случайными весами, затем прикручивали к ней дополнительный слой — и обучали только его.
Итоговая конструкция обучалась легко: ведь это по сути был однослойный перцептрон — но могла при этом делать более сложные вещи. Одна из таких моделей — эхо-сети.
Эта идея давно уже витает в воздухе. Вот, например, древний анекдот про Дональда Кнута и его ученика:
Студент инициализировал нейросеть случайными весами. Когда его спросили, какой в этом смысл, он объяснил: так у сети не будет никаких предрассудков о том, как устроена реальность.
Преподаватель ненадолго задумался и ответил, что у этой нейросети уже есть предрассудки.
Отличие лишь в том, что студент их не понимает.
А были ли исследования, где сравнивается точность предсказания обычного чёрного ящика с системой, состоящей из человека в связке с интерпретируемой моделью?
В настоящий момент структура экспорта Саудовской Аравии выглядит вот так
Более 95% — полезные ископаемые, включая нефт и газ.
Эталонная банановая республика с нефтекачкой и карго-культом.
Если производительность монотонно растёт, то всё время будет на пике (если определить пик как максимум из всего ряда измерений).
Раз согласны — может быть, поправите текст статьи, чтобы не вводить читателей в заблуждение?
Вы перепутали понятия пола и гендера. Это не синонимы.
Биология и археология не оперируют термином "гендер".
Общение с людьми приносит много разочарований, а общение с ChatGPT — ещё больше.
Как бы вы описали — в рамках своей системы — атмосферу мира Вилоса нового канона?
В качестве портрета Хина в статье используется образ молодой Рейн Сильвес из 135-го выпуска The Twelve Painswalkers: вероятно, вы что-то знаете про вселенную Мик Оно.
Вам удалось создать какой-нибудь сценарий на основе этой системы?
Из текста непонятно, каким именно образом решение трудной проблемы сознания может повлиять на архитектуру каких-либо систем ИИ.
Планетолог Дэвид Джевитт говорил, что где-то половина результатов с достоверностью в три сигма по его наблюдениям оказываются ложными.
Если быть до конца точными, то «fastlane»: в документации со строчной.
Верно ли я понимаю, что модели линейные? Трудно представить, что если модель нелинейная, то можно просто сложить веса. Выглядит как магия.
Это сознательная тавтология. Если бы текст был для биологов, то можно было бы написать просто «ареал» и не бояться, что кто-то споткнётся при чтении. Но так как статья для айтишников-стажёров, лучше оставить вариант, который точно поймут все. Когда-то так же поступили и авторы демографического энциклопедического словаря, например (https://voluntary.ru/termin/areal-obitanija.html). Впрочем, иногда «а.о.» встречается и в научных статьях (см. эту же ссылку).
Ещё нюанс: кроме ареала обитания есть ареал размножения и гнездовой ареал. Они не совпадают, что тоже делает предпочтительным это на первый взгляд неверное написание.
Но вообще вопрос скользкий, конечно, и при желании в решении сделать именно так можно найти преступный редакторский волюнтаризм : )
Допустим, что P (X ⋂ Y) = 0,99, а P (Y)=0,1
Тогда P (X или Y) = P (X ⋂ Y) / P (Y) = 0,99/0,1= 9.9.
То ли формула неправильная, то ли я чего-то не понимаю.
Это напоминает один трюк из эпохи, когда ещё не умели обучать многослойные модели. Брали сеть, инициализированную случайными весами, затем прикручивали к ней дополнительный слой — и обучали только его.
Итоговая конструкция обучалась легко: ведь это по сути был однослойный перцептрон — но могла при этом делать более сложные вещи. Одна из таких моделей — эхо-сети.
Эта идея давно уже витает в воздухе. Вот, например, древний анекдот про Дональда Кнута и его ученика:
Более 95% — полезные ископаемые, включая нефт и газ.
Эталонная банановая республика с нефтекачкой и карго-культом.