Как бот подберет нужный вам товар/услугу не задав все эти вопросы?
Товарищ подразумевает, что бот будет о вас знать всё, ваши привычки, пристрастия и аппетиты. Это как в яндекс игры не надо логинится, потому что вас уже по цифровому следу вычислили и идентифицировали. Ну и потом боты уже будут лучше вас знать, что вам надо, а что нет. О Брэйв Нью Ворлд
а что не 24-х? Не ко всем соединениям можно применять формализм валентностей. Здесь считается, что это ионное соединение, где у лития с.о. +1, а у углерода -1/6.
графит, широко применяемый в обычных батареях, не только хорошо проводит электричество, но и эффективно концентрирует Li благодаря своей слоистой структуре. В литий-серных батареях литий накапливается в форме соединения Li₂S, оно занимает гораздо больше пространства, чем исходная элементарная сера.
Какой смысл сравнивать графит и серу? Графит используется на аноде, сера - на катоде. И катод и анод необходим. Какой ни возьми катод: кобальтит, феррофосфат или серу, анод всё равно прийдется взять LiC6
исследователи успешно создали новый материал под названием TaCr2O6, предложенный MatterGen. Фактические свойства синтезированного материала совпадали с прогнозами AI примерно в 80% случаев.
в натчевской пдфке там всё гораздо скромнее - единственное свойство которое они измерили экспериментально - модуль Юнга и не сказать, что он сильно совпал (222 против 160 ГПа). Да и образец они плоховато синтезировали, остались примести оксида хрома
Однако человек запомнив, например, цифру 3 на примере одного из ее изображений, способен распознавать тройки самых разных форм, размеров и ориентаций. Причем распознавать быстро и безошибочно
Что-то у меня есть какие-то сомнения в этом тезисе. Попробуйте научить ребёнка 3-4 лет опозновать цифру 3, ему не раз и не два надо будет показать и повторить, прежде чем он запомнит и начнёт их узнавать.
Всё равно у меня осталось какое-то недопонимание. Понятно, что проще редактировать человекочитаемый формат. Но потом же, наверняка, всё это втягивается каким-то парсером и превращается в числовые идентификаторы? Опять же в статье упоминалась симс на мобилках, там явно речь о продуктовой версии, нет?
Всё это, конечно, интересно, но непонятно самое главное - зачем нужны строки в играх и особенно их сравнение. Я делал игру, там с NPC можно взаимодействовать посредством ввода текста и сравнение строк нужно. Но других таких игр я не помню со времен спектрума (там были The hobbit и Gremilins и не сказать, что они много места занимали).
В современных рпг нужно кликать в один из вариантов диалогов, в стратегиях и шутерах вообще текстов почти нет. Все что есть - помощь, мануалы и прочее - статичный текст, известный на этапе компиляции. Динамическая аллокация, которой посвящалась предыдущая статья для этого не нужна. Наверное есть какое-то внутридвижковое неочевидное использование строк, вот об этом бы услышать.
Нет. Прикол KAN-ов в том, что они потенциально могут выучить функциональную зависимость, а не просто коэффициенты. В обычных нейронках у нас есть какая-то жесткая архитектура - матричные умножения, свертки и т.д. И куча параметров - весов, биасов. При промежуточные величины пропускаются через фиксированные функции активации - сигмоды, релушки и т.д. Градиентным спуском/подъёмом мы уточняем эти коэффициенты, чтобы подогнать модель под наши данные. Если у модели достаточно степеней свободы, то можно достаточно хорошо аппроксимировать данные. Но эта аппроксимация ничего не говорит о "природе вещей". Если архитектура плохо соответствует реальной зависимости - то будет плохая аппроксимация. Может вы знаете, что иногда в нейронку выгодно подавать не данные как есть, а с каким-либо препроцессингом - например, поделить одну величину на другую. Теоретически, КАНы могут сами выучить произвольные функции активации. Сказать, что вот x1 надо пропустить через экспоненту, а x2 - через синус.
Да, например, установить, что сопротивление воздуха зависит от скорости квадратично. Но понятно, что это простой и известный пример, а для произвольной зависимости такая задача не решена
Для задач символьной регрессии. Это когда надо из данных получить аналитическое выражение их связывающее. Авторы КАНа целенаправленно занимались этой проблемой, начиная с классических нейронных сетей.
Эта задача с точки зрения обывателя бесполезна, этим ученые занимаются. У меня была идея попробовать КАН для какой-нибудь естестественно-научной задачи.
Товарищ подразумевает, что бот будет о вас знать всё, ваши привычки, пристрастия и аппетиты. Это как в яндекс игры не надо логинится, потому что вас уже по цифровому следу вычислили и идентифицировали. Ну и потом боты уже будут лучше вас знать, что вам надо, а что нет. О Брэйв Нью Ворлд
https://xumuk.ru/encyklopedia/1709.html
а что не 24-х? Не ко всем соединениям можно применять формализм валентностей. Здесь считается, что это ионное соединение, где у лития с.о. +1, а у углерода -1/6.
Какой смысл сравнивать графит и серу? Графит используется на аноде, сера - на катоде. И катод и анод необходим. Какой ни возьми катод: кобальтит, феррофосфат или серу, анод всё равно прийдется взять LiC6
https://spectrumcomputing.co.uk/entry/1408/ZX-Spectrum/Dizzy_X_Journey_to_Russia
в натчевской пдфке там всё гораздо скромнее - единственное свойство которое они измерили экспериментально - модуль Юнга и не сказать, что он сильно совпал (222 против 160 ГПа). Да и образец они плоховато синтезировали, остались примести оксида хрома
а мальстрём то повидали?
Что-то у меня есть какие-то сомнения в этом тезисе. Попробуйте научить ребёнка 3-4 лет опозновать цифру 3, ему не раз и не два надо будет показать и повторить, прежде чем он запомнит и начнёт их узнавать.
"О шея лебедя, о грудь, о барабан. И эти палочки, трагедии знаменье"
Скрытый текст
http://lib.ru/SOCFANT/CHAPEK/chapek13.txt
спасибо, стало немного понятнее
Всё равно у меня осталось какое-то недопонимание. Понятно, что проще редактировать человекочитаемый формат. Но потом же, наверняка, всё это втягивается каким-то парсером и превращается в числовые идентификаторы? Опять же в статье упоминалась симс на мобилках, там явно речь о продуктовой версии, нет?
Всё это, конечно, интересно, но непонятно самое главное - зачем нужны строки в играх и особенно их сравнение. Я делал игру, там с NPC можно взаимодействовать посредством ввода текста и сравнение строк нужно. Но других таких игр я не помню со времен спектрума (там были The hobbit и Gremilins и не сказать, что они много места занимали).
В современных рпг нужно кликать в один из вариантов диалогов, в стратегиях и шутерах вообще текстов почти нет. Все что есть - помощь, мануалы и прочее - статичный текст, известный на этапе компиляции. Динамическая аллокация, которой посвящалась предыдущая статья для этого не нужна. Наверное есть какое-то внутридвижковое неочевидное использование строк, вот об этом бы услышать.
для военных применений можно и без AGI обойтись
это не та энтропия
Не знаю, попробуйте. Потом отпишитесь, интересно, что получится.
Нет. Прикол KAN-ов в том, что они потенциально могут выучить функциональную зависимость, а не просто коэффициенты. В обычных нейронках у нас есть какая-то жесткая архитектура - матричные умножения, свертки и т.д. И куча параметров - весов, биасов. При промежуточные величины пропускаются через фиксированные функции активации - сигмоды, релушки и т.д. Градиентным спуском/подъёмом мы уточняем эти коэффициенты, чтобы подогнать модель под наши данные. Если у модели достаточно степеней свободы, то можно достаточно хорошо аппроксимировать данные. Но эта аппроксимация ничего не говорит о "природе вещей". Если архитектура плохо соответствует реальной зависимости - то будет плохая аппроксимация. Может вы знаете, что иногда в нейронку выгодно подавать не данные как есть, а с каким-либо препроцессингом - например, поделить одну величину на другую. Теоретически, КАНы могут сами выучить произвольные функции активации. Сказать, что вот x1 надо пропустить через экспоненту, а x2 - через синус.
Про "удешивить" и "точность" там речи не идёт
Да, например, установить, что сопротивление воздуха зависит от скорости квадратично. Но понятно, что это простой и известный пример, а для произвольной зависимости такая задача не решена
Для задач символьной регрессии. Это когда надо из данных получить аналитическое выражение их связывающее. Авторы КАНа целенаправленно занимались этой проблемой, начиная с классических нейронных сетей.
Эта задача с точки зрения обывателя бесполезна, этим ученые занимаются. У меня была идея попробовать КАН для какой-нибудь естестественно-научной задачи.
и на амазоне. Книги за авторством всё тех же Элистаров, Жуков (иногда транскрибированного как Shukov).
Короче говоря, это просто чей-то бизнес и данная статья - очередная реклама канала и сопуствующих товаров.
что-то у меня какие-то сомнения. Нигде про эту книгу ничего не сказано, только в роликах этого самого Андрея Жукова.
Вот например вики про эту провинцию: https://ru.wikipedia.org/wiki/Охуэлос-де-Халиско
ни слова ни про какие артефакты, тем более внеземное письмо