Сразу оговорюсь, что в статье речь пойдёт преимущественно о теоретической стороне проектирования батарей, нежели о практических рекомендациях по исправлению их технических проблем — жаль разочаровывать тех, кого больше интересует последнее.

Представьте, что работаете инженером в компании по производству электромобилей, и ваш начальник обращается к вам со следующими словами: «Джереми, у нас проблема! (и да, зовут вас Джереми). Всё эти чёртовы батареи! В машине их слишком много, и это выходит для нас очень накладно. Но при этом мы хотим, чтобы клиенты могли спокойно проехать 400 миль на одном заряде».

Что вы в этой ситуации сделаете? Как вы оптимизируете батареи? Это же чёрный магический ящик, не так ли? Не так. Используйте симуляцию.

Сейчас нейросети стали настолько большими, что обучение большой сети на 1 видеокарте технически невозможно или займёт десятки и сотни лет. Кроме того, на большой обучающей выборке всплывают проблемы забывания сетью того, чему её учили вначале.

Одним из способов решения этих проблем является разбивка датасета на куски, и обучение одной и той же нейросети параллельно на разных устройствах. Потом, очевидно, нужно каким-то образом слить обученные нейросети в одну. Обсудим в этой статье детальнее, зачем это вообще может быть нужно, и как это сделать более-менее правильно.

В работе и быту нам часто приходится сталкиваться с проблемами, которые заводят в тупик, хотя кажется, что их решение лежит где-то на поверхности. «Эх, мне бы сейчас чужие мозги», — думаете вы. К счастью, операция необязательна, достаточно использовать МФО, РВС, детский язык и маленьких человечков! Не переживайте, это научно подкрепленные методы, которые заставляют мозг работать иначе. Вместе с ведущими телеграм-канала Креативность 101 разбираемся с феноменом инерции мышления и преодолеваем психологические барьеры.