А что происходит, если ранее обученная машина (на множестве таких вот выученных закономерностей), начинает пытаться понять нечто-новое? Происходит то, что она уже выученными пытается интерпретировать новые данные. .. Это называется "глаза зашорены". Поэтому иногда маленькая LLМ лучше большой обученной
1) выражения языка (такие, как 2 + 3, х + 3, х = у, х = 3, 2 = 3, 2 = 2 — в отличие от таких как + = х) 2) среди выражений выделяются так называемые формулы, означающие при интерпретации «утверждения, зависящие, быть может, от параметра» (такие, как х = 3, х = у, 2 = 3, 2 = 2) 3) среди формул выделяются так называемые замкнутые формулы, или утверждения, не зависящие от параметра, (такие, как 2 = 3,2 = 2) 4) среди утверждений выделяются истинные утверждения (такие, как 2 = 2)
Когда пишу проекты, использую не только формулы, о которых можно сказать, что они иногда истинны. Но и формулы, которые всегда истинным. И формулы, которые всегда ложны. Без последних не все можно выразить.
Почему так странно использую? Есть варианты с разными выборками (и с решением других задач) из setEdge (без обсчёта ({v, w[0]}, w[1]). Но суть, применительно к статье, все равно одна.
Разве была претензия на более низкую алгоритмическую сложность по сравнению с существующими алгоритмами? Справочнику - привет.
где у вас тут "ребра вместо вершин"
Именно "ребра вместо вершин". Возьмите обычный поиск с возвратом, который работает именно с вершинами.
graph = {'A': ['B', 'C'],
'B': ['C', 'D'],
'C': ['D'],
'D': ['C'],
'E': ['F'],
'F': ['C']}
#
print('\n __find_path')
def find_path(graph, start, end, path=[]):
path = path + [start]
if start == end:
return path
if not start in graph:
return None
for node in graph[start]:
if node not in path:
newpath = find_path(graph, node, end, path)
if newpath: return newpath
return None
print(find_path(graph, 'A', 'D')) # ['A', 'B', 'C', 'D']
Ну, и не надо пытаться запускать dfs от каждой вершины
Задача ведь не только в том, чтобы определить является граф Эйлеровым или полу-Эйлеровым. Задача показать из каких стартовых вершин Эйлеровый путь находится, а из каких нет. Не заметили?
Мораль... Если с отдельным пространством состояний можно разобраться и отслеживать его изменения, то иметь дело со всеми сразу - крайне не выгодно ввиду растущей сложности.
Вот здесь (.. 1 2 .. 2 3 2 .. 1 3 .. ) тоже нет иерархии. Но каждое состояние этого преобразования может быть представлено своим пространством состояний. А само это (.. 1 2 .. 2 3 2 .. 1 3 .. ) быть состоянием чего-либо еще. В этом суть иерархии
Что по ссылке? Упрощённая версия от Андрея Карпаты
Кстати, здесь тоже 2 переменные
А что происходит, если ранее обученная машина (на множестве таких вот выученных закономерностей), начинает пытаться понять нечто-новое? Происходит то, что она уже выученными пытается интерпретировать новые данные. .. Это называется "глаза зашорены". Поэтому иногда маленькая LLМ лучше большой обученной
Что человек, что машина ищут так же.
Разница между LLM-многомиллионной и LLM-копеечной в том, что последняя не отягощена "как надо правильно думать". И поэтому она закономерность находит.
Дословно: верно, что
ложь равна тому, что ложь равна и не равна лжи.
(Уберите ложное (ложь не равна лжи) и вся конструкция перестанет быть верной.
На python
print(False == ((False == False) and (False != False)))
И на С++
#include
int main() {
std::cout << (false == ((false == false) && (false != false)));
}
И даже на rust
fn main() {
println!("{}", (false == ((false == false) && (false != false))));
}
1) выражения языка (такие, как 2 + 3, х + 3, х = у, х = 3, 2 = 3, 2 = 2 — в отличие от таких как + = х)
2) среди выражений выделяются так называемые формулы, означающие при интерпретации «утверждения, зависящие, быть может, от параметра» (такие, как х = 3, х = у, 2 = 3, 2 = 2)
3) среди формул выделяются так называемые замкнутые формулы, или утверждения, не зависящие от параметра, (такие, как 2 = 3,2 = 2)
4) среди утверждений выделяются истинные утверждения (такие, как 2 = 2)
Когда пишу проекты, использую не только формулы, о которых можно сказать, что они иногда истинны. Но и формулы, которые всегда истинным. И формулы, которые всегда ложны. Без последних не все можно выразить.
Формулы применимы. И это главное. Касается как части f:x->y, так и части с ложными формулами.
В пользу такой теории говорит то, что трансформер, например, такие зависимости тоже видит
GPT:
,14,32), (54,45,36,15,32), (54,44,36,14,31), (53,41,34,15,31), (52,45,36,52,32), (52,44,34,44,32), (53,44,36,14,31), (54,41,35,,), (52,41,34,52,32), (52,45,34,45,32), (52,45,35,14,32), (52,45,36,15,31), (52,44,34,52,32), (,44,36,44,31), (54,41,34,54,32), (,,,,), (52,44,34,52,31), (53,44,35,14,32), (54,45,36,15,32), (,,,,), (52,41,36,41,31), (52,44,34,52,31), (53,,35,14,32), (54,45,36,15,32), (54,44,36,14,31), (53,41,34,15,31), (52,45,36,52,32), (52,44,34,44,32), (53,44,36,14,31)
(54,45,36,15,32), (54,44,36,14,31), (53,41,34,15,31), (52,45,36,52,32), ... (очень неплохо!)
Первоначально - в статье: https://habr.com/ru/articles/673616/ Коэффициент однозначности
Суть, изложенная Эшби
Backtrack(x) if x is not a solution return false if x is a new solution add to list of solutions backtrack(expand x)
Почему так странно использую? Есть варианты с разными выборками (и с решением других задач) из setEdge (без обсчёта ({v, w[0]}, w[1]). Но суть, применительно к статье, все равно одна.
Разве была претензия на более низкую алгоритмическую сложность по сравнению с существующими алгоритмами? Справочнику - привет.
Именно "ребра вместо вершин". Возьмите обычный поиск с возвратом, который работает именно с вершинами.
Задача ведь не только в том, чтобы определить является граф Эйлеровым или полу-Эйлеровым. Задача показать из каких стартовых вершин Эйлеровый путь находится, а из каких нет. Не заметили?
Мораль... Если с отдельным пространством состояний можно разобраться и отслеживать его изменения, то иметь дело со всеми сразу - крайне не выгодно ввиду растущей сложности.
ответ ниже вашей ссылки
Разве я утверждал обратное?
Вот здесь (.. 1 2 .. 2 3 2 .. 1 3 .. ) тоже нет иерархии. Но каждое состояние этого преобразования может быть представлено своим пространством состояний. А само это (.. 1 2 .. 2 3 2 .. 1 3 .. ) быть состоянием чего-либо еще. В этом суть иерархии
Разумеется от этой пары.