Космическая Оспа пришла в Европу
Это Анализ.
Это уже произошло.
30 августа 2022 года внезапный сильный ливень с градом обрушился
на некоторые районы Каталонии, Испания, в результате чего погиб малыш
и не менее 50 человек получили ранения.
По данным каталонской метеорологической службы Meteocat,
градины размером до 10 см в диаметре или размером с мяч для софтбола
обрушились на деревню Ла-Бисбаль-д'Эмпорда, к северу от Барселоны,
в течение примерно 10 минут, что привело к значительному ущербу
и человеческим жертвам.
+++
Скоро кое-что вскроется, что сделает
дальнейшее понимание текстов тут куда более
легким.
Но сначала, немного математики, начнем с простенького,
с самыхазов основ.
Самонормирующиеся нейронные сети
Гюнтер Кламбауэр Томас Унтертинер Андреас Майр
Зепп Хохрайтер
Лаборатория ЛИТ ИИ и Институт биоинформатики,
Университет Иоганна Кеплера в Линце
Глубокое обучение произвело революцию в зрении с помощью
сверточных нейронных сетей (CNN) и обработки естественного языка
с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN).
Однако истории успеха глубокого обучения со стандартными нейронными
сетями с прямой связью (FNN) встречаются редко.
Хорошо работающие FNN обычно неглубоки
Хорошо работающие FNN обычно неглубоки
Хорошо работающие FNN обычно неглубоки
и поэтому не могут использовать множество уровней абстрактных представлений.
Мы вводим самонормализующиеся нейронные сети (SNN),
чтобы обеспечить абстрактные представления высокого уровня.
В то время как нормализация партии требует явной нормализации,
нейронные активации SNN автоматически сходятся к нулевому среднему
и единичной дисперсии. Функция активации SNN представляет собой
«масштабированные экспоненциальные линейные единицы» (SELU),
которые вызывают свойства самонормализации.
Используя теорему Банаха
о фиксированной точке, мы доказываем, что активации,
близкие к нулевому среднему и единичной дисперсии,
которые распространяются через множество слоев сети,
будут сходиться к нулевому среднему и единичной дисперсии —
даже при наличии шума и возмущений. Это свойство сходимости SNN
позволяет
(1) обучать глубокие сети со многими слоями,
(2) использовать сильные схемы регуляризации и
(3) сделать обучение очень надежным.
Кроме того, для активаций, не близких к единичной дисперсии,
мы доказываем верхнюю и нижнюю границу дисперсии,
таким образом, исчезающие и взрывающиеся градиенты невозможны.
Мы сравнили SNN в
(а) 121 задаче из репозитория машинного обучения UCI,
(б) в тестах на открытие лекарств и
(в) в астрономических задачах со стандартными БНС
и другими методами машинного обучения, такими как случайные леса
и машины опорных векторов.
Для FNN мы рассмотрели
(i) сети ReLU без нормализации,
(ii) пакетную нормализацию,
(iii) нормализацию слоев,
(iv) нормализацию веса,
(v) магистральные сети и
(vi) остаточные сети.
SNN значительно превзошли все конкурирующие методы FNN
в 121 задаче UCI, превзошли все конкурирующие методы
в наборе данных Tox21 и установили новый рекорд
в наборе астрономических данных.
Выигрышные архитектуры SNN часто очень глубоки.
Выигрышные архитектуры SNN часто очень глубоки.
Выигрышные архитектуры SNN часто очень глубоки.
https://arxiv.org/pdf/1706.02515.pdf
Стоит вскрыть файл, взглянуть
на формулы и закрыть.
Типа, продвинутые элитные инженеры компьютерных
наук и прочего бесчинства открыли для себя
базовые концепции экономики пятидесятых годов
прошлого века, когда Великий Эрроу открыл
способ делать плановую экономику правильно
и эффективно, вообще без проблем путем
продвинутых методов оптимизации метода Беллмана,
он же “киевский веник".
Если вы проспали последние лет 15 и
вам какие-то слова в кратком содержании
еще пока непонятны, ничего страшного,
по мере приближения Конца понятно станет если
не все, то многое.
Так что: вперед с песнями!
https://kvn.ru/journal/16296
...знаешь, было время, я извел с десяток общих тетрадок,
делал записи, вел дневник. А потом в какой-то момент решил полистать,
почитать, что же понаписал, и сжег все к лешему!
...конечно, приятно, что Владимир Путин неоднократно бывал у нас.
Впервые еще исполняющим обязанности премьер-министра России.
В августе 1999 года его приводил Миша Лесин,
одно время работавший нашим директором.
По виду Владимира Владимировича было заметно:
сам он вряд ли приехал бы, но помощники убедили.
И вот идет разминка, на сцене выступают две команды,
вдруг из-за кулис кто-то произносит
с интонациями президента Ельцина:
"Путин у вас? Передайте,
пусть немедленно приезжает в Кремль.
Ключ под ковриком"
Это уже произошло.
30 августа 2022 года внезапный сильный ливень с градом обрушился
на некоторые районы Каталонии, Испания, в результате чего погиб малыш
и не менее 50 человек получили ранения.
По данным каталонской метеорологической службы Meteocat,
градины размером до 10 см в диаметре или размером с мяч для софтбола
обрушились на деревню Ла-Бисбаль-д'Эмпорда, к северу от Барселоны,
в течение примерно 10 минут, что привело к значительному ущербу
и человеческим жертвам.
+++
Скоро кое-что вскроется, что сделает
дальнейшее понимание текстов тут куда более
легким.
Но сначала, немного математики, начнем с простенького,
с самых
Самонормирующиеся нейронные сети
Гюнтер Кламбауэр Томас Унтертинер Андреас Майр
Зепп Хохрайтер
Лаборатория ЛИТ ИИ и Институт биоинформатики,
Университет Иоганна Кеплера в Линце
Глубокое обучение произвело революцию в зрении с помощью
сверточных нейронных сетей (CNN) и обработки естественного языка
с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN).
Однако истории успеха глубокого обучения со стандартными нейронными
сетями с прямой связью (FNN) встречаются редко.
Хорошо работающие FNN обычно неглубоки
Хорошо работающие FNN обычно неглубоки
Хорошо работающие FNN обычно неглубоки
и поэтому не могут использовать множество уровней абстрактных представлений.
Мы вводим самонормализующиеся нейронные сети (SNN),
чтобы обеспечить абстрактные представления высокого уровня.
В то время как нормализация партии требует явной нормализации,
нейронные активации SNN автоматически сходятся к нулевому среднему
и единичной дисперсии. Функция активации SNN представляет собой
«масштабированные экспоненциальные линейные единицы» (SELU),
которые вызывают свойства самонормализации.
Используя теорему Банаха
о фиксированной точке, мы доказываем, что активации,
близкие к нулевому среднему и единичной дисперсии,
которые распространяются через множество слоев сети,
будут сходиться к нулевому среднему и единичной дисперсии —
даже при наличии шума и возмущений. Это свойство сходимости SNN
позволяет
(1) обучать глубокие сети со многими слоями,
(2) использовать сильные схемы регуляризации и
(3) сделать обучение очень надежным.
Кроме того, для активаций, не близких к единичной дисперсии,
мы доказываем верхнюю и нижнюю границу дисперсии,
таким образом, исчезающие и взрывающиеся градиенты невозможны.
Мы сравнили SNN в
(а) 121 задаче из репозитория машинного обучения UCI,
(б) в тестах на открытие лекарств и
(в) в астрономических задачах со стандартными БНС
и другими методами машинного обучения, такими как случайные леса
и машины опорных векторов.
Для FNN мы рассмотрели
(i) сети ReLU без нормализации,
(ii) пакетную нормализацию,
(iii) нормализацию слоев,
(iv) нормализацию веса,
(v) магистральные сети и
(vi) остаточные сети.
SNN значительно превзошли все конкурирующие методы FNN
в 121 задаче UCI, превзошли все конкурирующие методы
в наборе данных Tox21 и установили новый рекорд
в наборе астрономических данных.
Выигрышные архитектуры SNN часто очень глубоки.
Выигрышные архитектуры SNN часто очень глубоки.
Выигрышные архитектуры SNN часто очень глубоки.
https://arxiv.org/pdf/1706.02515.pdf
Стоит вскрыть файл, взглянуть
на формулы и закрыть.
Типа, продвинутые элитные инженеры компьютерных
наук и прочего бесчинства открыли для себя
базовые концепции экономики пятидесятых годов
прошлого века, когда Великий Эрроу открыл
способ делать плановую экономику правильно
и эффективно, вообще без проблем путем
продвинутых методов оптимизации метода Беллмана,
он же “киевский веник".
Если вы проспали последние лет 15 и
вам какие-то слова в кратком содержании
еще пока непонятны, ничего страшного,
по мере приближения Конца понятно станет если
не все, то многое.
Так что: вперед с песнями!
https://kvn.ru/journal/16296
...знаешь, было время, я извел с десяток общих тетрадок,
делал записи, вел дневник. А потом в какой-то момент решил полистать,
почитать, что же понаписал, и сжег все к лешему!
...конечно, приятно, что Владимир Путин неоднократно бывал у нас.
Впервые еще исполняющим обязанности премьер-министра России.
В августе 1999 года его приводил Миша Лесин,
одно время работавший нашим директором.
По виду Владимира Владимировича было заметно:
сам он вряд ли приехал бы, но помощники убедили.
И вот идет разминка, на сцене выступают две команды,
вдруг из-за кулис кто-то произносит
с интонациями президента Ельцина:
"Путин у вас? Передайте,
пусть немедленно приезжает в Кремль.
Ключ под ковриком"