В данной публикации попробуем сформировать простейшую нейросеть. Будем использовать Colab. Данный выбор также хорош тем, что то, что позволено Юpyтеру не позволено быку. Иметь локальные вычислительные мощности. В принципе довольно неплохая инфраструктура для проверки базовых алгоритмов налету. Если есть что то подобное на других платформах или можно сделать с использованием иных агентов, пожалуйста, прокомментируйте.

Целью является демонстрация сохранения информации об обучении в спектре весов, при его фильтрации и постеризации происходит не полное стирание этих данных, что можно использовать для дообучения в качестве начальных условий. При этом, после постеризации, коэффициенты весов выраженные в спектральных составляющих занимают существенно меньшее место. Также этот эффект интересен с точки зрения проектирования ИНС.

Вместо кода будут md-саммари по разделам, их можно использовать для генерации в качестве промптов для ИИ-агента.

Генератор картинок видит "высокоэнтропийный вайбкодинг" как-то так. Но имеется более практическое применение.

Представлен образ проекта, направленного на организацию проектирования программного обеспечения с использованием абстрактного синтаксического дерева и виртуальной машины на его основе с элементами искусственного интеллекта.

Представлен резонансный регулятор, метод его анализа в непрерывной области и реализации в виде цифрового фильтра методом согласования нулей и полюсов. Показано стремление в установившемся режиме по заданной частоте амплитуды и фазы к управляющему сигналу. Отмечены особенности фильтра в виде бесконечной добротности, для дискретной системы ограничиваемой лишь разрядностью вычислителя.

Представлен метод анализа линейных электрических цепей по переменному току в установившемся режиме на заданной частоте. Входной сигнал - синусоидальный в общем виде с заданной амплитудой, частотой и начальной фазой. Для анализа представлен также переходной процесс, частотные характеристики, получаемые в замкнутом виде с использованием средств системы символьных вычислений Maxima.

Представлен цифровой фильтр без использования явной аппаратной или программной операции умножения, выполненный на основе двоичных сдвигов. Имеет дискретный ряд АЧХ, ФЧХ, при этом, эффективно реализуется на простейших контроллерах.