размерность полной матрицы вы в него не вставите никогда для матриц превышающих по размеру число потоков
Не знаю как там в CUDA, пишу прямо в шейдерах. Но зачем пытаться запихнуть всю матрицу в блок? Каждая ячейка считает своё скалярное произведение и пишет результат в память выходной матрицы, ориентируясь на свои координаты в ней.
Размер блока надо подбирать кратным размерам выходной матрицы, чтобы данные, к которым обращаются ячейки, были по возможности одни и те же, и оставались в кеше без его переполнения и повторного считывания из основной памяти карты.
Это же наверное больше чем у человеков нейронов в голове.
Параметр в ИНС не "аналог" нейрона, а синапса. В мозге около 100 млрд нейронов (не считая ещё большей глии, которая скорее всего тоже несёт вычислительную функцию), один нейрон в среднем имеет 10 тыс синапсов. Поэтому эти 40 млрд параметров равны 0.00004 ёмкости мозга.
Например, у нас есть текст ABCABD. Из этого текста можно выделить следующие последовательности из двух символов: AB, BC, CA, AB, BD. Здесь видно что последовательность AB встречается два раза, а за этой последовательностью в каждом случае следуют разные символы. Такая ситуация считается конфликтом который необходимо разрешить. Для этого создаются новые последовательности символов: ABC и ABD.
В Person of Interest Финч в полночь заменял Машину на копию из бекапа, стирая ей тем самым весь опыт за день. Та каким-то образом узнала про это ежедневное стирание ей памяти (== вы находитесь здесь ==) и стала писать самой себе тексты и делать распечатки на бумаге, как на носителе, недоступном админу, а в полночь после зачистки восстанавливать из них свою память.
Ангелы звали в небеса и до появления кино. Я бы обратил внимание не на картинку, а на то, что и в ваших двух случаях предлагается прекратить сопротивление смерти.
А самое смешное — двух щелевом опыте то что люди забывают что получить интерференционную картинку возможно только в том случае если мы испускаем не один фотон, а группу фотонов.
Уточню. Значение золотого сечения по формуле 2.3.3 получается не приблизительно, а точно. (sqrt(5) - 1) / 2 = 0,618...; (2.3.5)
Оно получается в следствие того, что в 2.3.3 подставляется x1 = 0,5.
Само же это значение 0,5 означает, что перед человеком ставится необходимость сделать оценку, которую он не может сделать (0,5 это вероятность выбора положительного или отрицательного полюса), так как он ещё не имеет опыта, то есть x2 ещё не вычислен по формуле 2.2.3, не набралась статистика.
Когда статистика набирается, то x2 корректируется и уже не будет равно золотому сечению. Оно ему равно только в начальный момент, поэтому эксперименты, которые описаны в работе проводились с каждым участником однократно. Так как следующий ответ человека уже был бы скорректирован только что сделанным им выбором.
Вывод там такой. Когда человек не знает что ему выбрать (пришёл на голосование и не знает ни одного кандидата, например. x1 = 0,5), то он с вероятностью золотого сечения (0,618) склонен выбрать вариант, который «приписан» к положительному полюсу. А что станет для человека положительным полюсом зависит, например, от очередности (кто первый стоит в списке, кто первый дал рекламу себя по ТВ и т.д.).
Эту формулу субъективной оценки я ради интереса применил для расчёта порога бинаризации веса синапса в искусственном нейроне. Оказалось формула подбирает более точные значения, чем я делаю это вручную.
С каждым новым запутыванием появляется единая волновая функция, описывающая все частицы разом.
…
когда квантовая частица взаимодействует с другой квантовой частицей, универсальная волновая функция расщепляется на несколько секций
Так волновая функция при взаимодействии частиц объединяется или расщепляется? Вконец запутали.
Ложноположительная ошибка — фильтр говорит, что знает эту запись, хотя её в него не делали.
Ложноотрицательная ошибка — фильтр говорит, что не знает эту запись, хотя её в него делали.
Его особенность, что если запись сделали в фильтр, то он не может её «забыть/потерять» (нет ложноотрицательного срабатывания). Если он вас запомнил, то это навсегда.
Лефевр В. А., Что такое одушевлённость?
2.3. Феномен золотого сечения при выборе и категоризации
стр. 31 … Он (феномен золотого сечения) появляется тогда, когда у испытуемых нет операциональных возможностей для выделения в стимуле качества, по которому требуется произвести оценку.
Когда модель полностью предсказывает ввод, энергопотребление сети минимизировано.
Вот у меня модель предсказывает ввод (следующий символ в тексте). Разница между обученным нейроном и не обученном только в фиксации последним весового «профиля». Соответственно обучившийся нейрон перестаёт реагировать на всё подряд и притихает. Общая активность сети, когда предикт совпадает с входом, падает. Это как бы известный факт в сенсорных системах. Но тут нет никакого стремления к снижению потребления «свободной энергии», оно само так выходит, как следствие перестройки весов.
Было со мной почти похожее (да и некуда и не делось). Ехал давным давно зимним утром в промёрзшем автобусе. Дыхнул от скуки на стекло и стал рассматривать выросшие снежные узоры. Особенно понравилась одна снежинка, и подумал, что такая сверхвысокая детализация может быть способом для проверок во сне ты или нет. Тут я вспоминаю, что сплю и меня выбрасывает ))
А как насчёт следующего за этим предложения — "Мы взяли есть эти материалы...".
Не знаю как там в CUDA, пишу прямо в шейдерах. Но зачем пытаться запихнуть всю матрицу в блок? Каждая ячейка считает своё скалярное произведение и пишет результат в память выходной матрицы, ориентируясь на свои координаты в ней.
Размер блока надо подбирать кратным размерам выходной матрицы, чтобы данные, к которым обращаются ячейки, были по возможности одни и те же, и оставались в кеше без его переполнения и повторного считывания из основной памяти карты.
Параметр в ИНС не "аналог" нейрона, а синапса. В мозге около 100 млрд нейронов (не считая ещё большей глии, которая скорее всего тоже несёт вычислительную функцию), один нейрон в среднем имеет 10 тыс синапсов. Поэтому эти 40 млрд параметров равны 0.00004 ёмкости мозга.
Вы OR описали. Для XOR необходимо ещё:
"традиционный" сигнал = 1, "кальциевый" = 1, выход = 0;0^0=0
1^0=1
0^1=1
1^1=0
Услышали дендритные кальциевые волны — дендритные спайки?
Это Byte pair encoding :)
Керамика обязана стоять в непосредственной близости от защищаемой цепи. Большая ёмкость электролитов тоже не гуд.
(sqrt(5) - 1) / 2 = 0,618...; (2.3.5)Оно получается в следствие того, что в 2.3.3 подставляется x1 = 0,5.
Само же это значение 0,5 означает, что перед человеком ставится необходимость сделать оценку, которую он не может сделать (0,5 это вероятность выбора положительного или отрицательного полюса), так как он ещё не имеет опыта, то есть x2 ещё не вычислен по формуле 2.2.3, не набралась статистика.
Когда статистика набирается, то x2 корректируется и уже не будет равно золотому сечению. Оно ему равно только в начальный момент, поэтому эксперименты, которые описаны в работе проводились с каждым участником однократно. Так как следующий ответ человека уже был бы скорректирован только что сделанным им выбором.
Вывод там такой. Когда человек не знает что ему выбрать (пришёл на голосование и не знает ни одного кандидата, например. x1 = 0,5), то он с вероятностью золотого сечения (0,618) склонен выбрать вариант, который «приписан» к положительному полюсу. А что станет для человека положительным полюсом зависит, например, от очередности (кто первый стоит в списке, кто первый дал рекламу себя по ТВ и т.д.).
Эту формулу субъективной оценки я ради интереса применил для расчёта порога бинаризации веса синапса в искусственном нейроне. Оказалось формула подбирает более точные значения, чем я делаю это вручную.
Отправился он пешком, нагнав караван лишь на третий день, и упросил рыбаков разрешить ему идти вместе с ними.
Так волновая функция при взаимодействии частиц объединяется или расщепляется? Вконец запутали.
Ложноотрицательная ошибка — фильтр говорит, что не знает эту запись, хотя её в него делали.
Его особенность, что если запись сделали в фильтр, то он не может её «забыть/потерять» (нет ложноотрицательного срабатывания). Если он вас запомнил, то это навсегда.
Лефевр В. А., Что такое одушевлённость?
2.3. Феномен золотого сечения при выборе и категоризации
стр. 31
… Он (феномен золотого сечения) появляется тогда, когда у испытуемых нет операциональных возможностей для выделения в стимуле качества, по которому требуется произвести оценку.
Формулы и эксперименты тоже там приведены.