Всё это как-то странно, хоть и логично, по человечески.
В нашей игре, например, таблица вероятностей мистерибоксах полторы тысячи строк, не считая того, что вероятность ещё и меняется в зависимости от того, что у игрока уже есть — товары, которые у него уже есть просто исключаются из списка возможностей, то-есть по сути идёт подкручивание в пользу игнрока. Куда это всё писать?
А так то да, внутриигровые казино в мистерибоксах больше половины монетеизации многих игр, было бы странно если бы на них не обратили пристального внимания.
Кстати, mb монетеизируются на столько хорошо, что авторы игр, почти наверняка будут не против публиковать реальную. информацию о шансах, если придумать как это делать. Особенно если Эпл надавит, как он это с гораздо более плохо продающимися подписками сделал в середине этого года.
У меня друг в космической программе. У них там титановый поддон в форме сковородки для какой-то системы МКС изготавливают точно так же — из цельного куска титания. Остаётся блюдце толщиной несколько миллиметров. По сравнению с этим алюминий — что ваш пенопласт. И по сложности обработки и по цене.
Если вам нужны особые свойства материала по другому пока что фиг.
С другой стороны другой знакомый рассказывал как на авиапроизводстве вот такая пятиметровая деталь выточенная из цельного куска алюминия не подошла на полтора сантиметра. Как проблему решили лучше не знать тем, кому на этих самолётах летать потом.
>> разные варианты антисоциального поведения, которые часто проявляются в Сети: это троллинг, оскорбления и травля (буллинг).
Во тупые ламеры! Любой хоть чуть-чуть занимавшийся этологией знает, что травля это не антисоциальный, а наоборот просоциальный вид поведения, необходимый как для поддержанима статуса-кво в обществе, так и для спаивания группы в целом. Причём этологи показывают это поведение не только у людей, недавно, например, исследованеи на шимпанзе было.
Сравнивать американскую не для всех с российской ниже среднего не вполне корректно. Если сравнивать с нашей «не для всех» то у нас на уроках астрономии самостоятельно выводили радиус сферы Шварцшильда чёрной дыры. Я конечно не вчера учился, но уровень «не для всех» с тех пор упал не так сильно. К нам по обмену приезжали америкканцы из их образования не для всех — Филлипс Академии. И они были примерно на нашем уровне. При сильно отличающейся программе. У них, напрмер, в первой части образования физики было совсем мало а в последние два года интенсив. Платили только за это 10 килобаксов в год, в тогдашних ценах. Но это отдельная ситуация и у них и у нас.
А если сравнивать среднего американца получившего образование, и среднего русского получившего образование вчера, то количество астрономии у них будет одинаковое, и единственная разница — российский школьник чуть-чуть реже будет думать, что бог лично закопал кости динозавров в землю чтобы запутать палеонтологов.
А ещё они называли величайших американцев земляными червяками! :))))) Ад на земле! Умри Россия, умри!!! :)
Уроки астрономии возвращаются в школу: https://lenta.ru/news/2016/10/05/astronomy/
А в американских школах астрономия есть? На сколько я знаю нет, и в университете больше половины студентов думают, что землю создал бог 6000 лет назад.
Оно, конечно, gradient-free, но я надеюсь на то что параметров мало, поэтому результат будет не слишком грустный. После того как сделаю простые адаптеры ко всем метапараметрам сети можно будет отключить от них эволюционный алгоритм и подключить сеть, сравнительно малыми усилиями. И спасибо за ссылку.
The Battle for Wesnoth то конечно известный шутер от первого лица. :))
По моей логике у разных игр разные ограничения и требования. Когда я делал мультиплеерные карточные игры там на сервере правила вообще можно было не проверять, это делали на клиенте другие участники игры (это выбо ещё в те замшелые времена когда принято было экономить проц на сервере). И там это было достаточной защитой.
Вот когда вы CS GO опенсорсный предъявите — вот тогда это будет аргументом.
Но, например, вполне можно не передавать информацию об игроках которых вы физически не видите, не увидите ближайшие 100 мс. и весьма условно передавать информацию о том, с какой стороны вы их слышите.
Как минимум с кода работающего на C# можно легко снять и разобрать по составляющим мемори снапшот. Проанализировать также память куска программы на C++ будет совсем не так просто. Конечно и на C# можно заставить программистов работать с указателями и выделяемой памятью, но я ни разу не сталкивался с программистами реально использовавшими unsafe code не только для простейшей арифметики, кроме самого себя. Ну или они не признавались. :)
Игра ведётся 5 колодами. Затасовать 5 колод дело хлопотное, пожтому в жизни они перетусовываются через несколько раздач, не помню сейчас сколько. В живом казино этого достаточно. А электронные стараются где возможно копировать правила живых, чтобы не вызывать недоверия. Каждое отличие в правилах в таком деле нагнетает обоснованные подозрения у игроков.
Я работал в одном из крупнейших в России Онлайн-казино и поэтому точно знаю, что если и разбогатею, то каким-нибудь другим способом. :) Как обходится в наше время «контроль честности» я не знаю, в мои времена он ещё только появлялся и вообще я был клиентщиком, нас в этот огород не пускали. Но если вы видите блэкджек и можете застраховаться — значит что-то придумали. Не обязательно методами криптографии, кстати. В конце концов придумали же что делать с рулеточной игрой в удвоение.
Немножко о подкрутке удачи, чисто для понимания.
Есть такая популярная игра Black Jack. В своей казиношной версии игра чуть-чуть несимметричная — игрок, в отличии от крупье имеет возможность страховаться. Из-за этого если игрок будет тщательно считать выходящие карты и соблюдать алгоритм вероятность того, что он выиграет чуть больше 50% Не помню точно то ли на 0.5% толи на 1,5%. В реальных казино это не проблема, потому что игра идёт пятью смешанными колодами — запаришься считать посреди ночи в плохо освещённом накуренном помещении, а компьютеры запрещены.
Но в онлайн-казино, никто не мешает вам поставить за плечом камеры и второй комп, который будет считать выходящие карты и давать идеальные рекомендации. А потому ни в одном реально работающем казино в котором есть реальный оборот в принципе не может быть Блэк Джека в котором вероятности не подкручиваются скрытыми алгоритмами.
+1 к Фенотропилу. Применял в особо ответственных случаях, в частности когда первый раз в жизни пошёл заниматься на курсы вождения по городским улочкам. Первый раз отъездил так, что инструктор спросил а когда мне сдавать. До этого был за рулём лет в 12. Подумал, что эффект плацебо и в следующий раз таблетку не ел, в том же состоянии выспанности что и в первый раз. Инструктор сильно ругался и угрожал меня на середине высадить за такое вождение. С большой натяжкой это можно считать инструментальным контролем эффекта. В ходе дальнейшего обучения вождению тоже несколько раз экспериментировал и опять таки заметный инструктору эффект, оценку которого он говорил без наводящих вопросов.
Также заметный эффект при концентрации на особо сложных алгоритмах. Как в варианте «раньше не справлялся, а теперь вот» так и в варианте «и как только я в прошлый раз с таблеткой до этого догадался».
После сильного недосыпа препарат срабатывал как адоптаген, делал состояние приемлемым, но не лучше, чем если бы просто нормально выспался.
Тоже, как и другие комментаторы, видел побочки, но гораздо раньше и мягче, возможно потому что не злоупотреблял. Под фенотропилом замечал небольшое усиление забывания, когда какое-то неважное воспоминание теряется, хотя ссылки на него ещё живые. Помнишь, что должен ещё помнить эту информацию и откуда, но уже не помнишь саму информацию. Вероятно препарат как-то влияет на тонкие настройки «регуляризации синапсов» если проводить аналогии с искусственными нейросетями.
Сам гипертоник, внимательно слежу за давлением и состоянием нервов. Замечал от препарата, особенно если применять больше одного раза некоторый гипертонус нервной системы.
Резюмируя, и обобщая с мнением предыдущих комментаторов — некоторый эффект отличный от плацебо вероятно имеет, но заметный только на особенно сложных задачах и имеет пол ведра побочных эффектов, возможно не таких уж страшных, но неприемлемых для мирных оверлокеров не склонных к наркомании.
Вас устраивают? Очень хорошо. Мне этого мало — мои проблемы. Зачем вы тратите моё и своё время чтобы пытаться меня переспорить? Чего пытаетесь добиться?
Чтобы я не пытался вам ничего объяснять? Так этого результата вы добились своим первым комментарием. Или я был слишком глуп чтобы начать с вами чем-то поделиться. Или вы слишком умны чтобы мочь воспринимать эти, в общем-то, очень простые вещи если они не написаны наукообразно. Но даже если бы это было не так — попытки придираться к словам не обогатили бы знаниями ни одного из нас.
В рассуждениях про локальные минимумы Вы противоречите себе:
Так если локальных минимумов почти нет, зачем же их избегать?
Ну вообще-то это не я говорю а Карпаты и иже с ними. https://habrahabr.ru/post/318970/#comment_9996508 Там это подробно разобрано, что когда люди говорят «локальный минимум» в применении к нейросетям они обычно сталкиваются с седловыми точками — в виде длинных узких тоннелей, в которых обучение вязнет. Если бы вы потрудились прочитать эту портянку, то узнали бы что я вам предложил простой способ как воспроизвести всё мои наблюдения на любой вашей сети наглядно, причём в две питоньи строки, и ещё много чего, что не имеет смысла тут повторять, потому что всё это уже написано один раз, но вам не понравилась какой-то из из тезисов.
Я не сразу понял, что я должен убеждать и очень умело формулировать мой текст чтобы вы стали интересоваться сутью написанного. Но мне сказали, что вы вдумчивый интересный комментатор на ods, вот я и полез, как дурак, тратить своё и ваше время.
Вера – это про религию, а мы здесь науку / инженерию обсуждаем.
И если уж на то пошло — большое заблуждение считать что эта область является инженерией. Это гораздо ближе к области блуждающего поиска и описания случайно найденного. Здесь чаще всего не доказывают, а находят и убеждают в применимости. Сколько из 10 последних применённых вами методов имели формально доказанную эфективность?
Если сравнивать DL с наукой, то это скорее география, чем математика.
Локальные минимумы есть артифакт модели и функции потерь, непонятно, о каких локальных минимумах Вы говорите, не задав сперва оптимизируемую поверхность.
Множество локальных минимумов может быть свойством входных данных изучаемой задачи, а не искомой поверхности и метрики которую мы оптимизируем. Приведу простейший пример, с которым когда-то встретился — на входе у вас два действительных числа — координаты, на выходе действительное число — рельеф очень простой функции. В задача почти нет локальных минимумов, сеть учится «в лёт» на нескольких нейронах:
Потом берём ту же самую функцию, но входные денные — 16 бинарных признаков. Первые 8 — битовое разложение первой координаты, вторые 8 то же самое для второй. Аналитически задачка решается слоем из двух нейронов, первый из которых композитит первые 8 бинарных признаков, а второй вторые 8 после чего задача свелась к предыдущей. Но это если логически подумать. А если просто предложить задачу сети, то для неё эта задача имеет чудовищно сложный рельеф с множеством локальных минимумов. И способность быстро найти первый из них даёт угрюмый результат:
И это при том, что конечная задача и метрика точно такие же. Я не проверял лично, но я почти уверен, что любая задача, входные данные которой будут обладать высокой дискретностью, например текстовой анализ, если на вход подавать не приведённые бинарные признаки слов, будет обладать теми же свойствами, вне зависимости от того какую оптимизируемую поверхность вы зададите, то есть какой вывод будете ожидать от сети.
Конечно можно сказать, что это артефакт модели и если вместо буквально слов подавать на вход их ворд2векнутое представление минимумов будет меньше, но это уже привлечение априорной информации о данных, то есть по сути переформулировка задачи.
Всё же лучше, чем считать, что эта же матрица вообще скалярная как в случае простых методов первого порядка.
А вот вопрос лучше ли. Я пока пробовал сравнивать SGD с методами более или менее второго порядка только на узком круге задач, но уже пришёл к мысли, что способность миновать ближайшие локальные минимумы может быть важнее чем способность их быстро найти по крайней мере для задач некоторой сложности. Если поверхность как на иллюстрациях в статье, тогда да, хорошо найти побыстрее какой-нибудь минимум. Но, если вспомнить, что настоящих локальных минимумов в задачах такой размерности почти не бывает, то то что нам касается локальным минимумом на самом деле седловина — один из коридоров лабиринта. Например такого:
И вот теперь вопрос, много ли мне счастья от того что мой алгоритм очень быстро найдёт середину ближайшего от Маши прохода? В такой задаче успех сводится или к умению бодро бегать вдоль туннелей, или скакать через стены.
Конечно открытым остаётся вопрос каков на самом деле рельеф в конкретной задаче. В некоторых самых простых задачах, которые я попробовал результат фактически не зависил от момента, и это свидетельствует, что в них рельеф очень гладкий. Но есть способ проследить за рельефом буквально. Я его в своей статье описывал — присваиваем каждому синапсу произвольный двумерный единичный вектор, и суммируем их все помноженные на веса синапсов. Получается почти произвольная проекция пространства в котором ищет сеть на двумерное пространство, где текущее состояние сети это одна точка. Следя за траекторией этой точки можно предполагать свойства поверхности, по которой она катается в поисках минимума. Я сделал соответствующее видео:
Из которого видно, что даже такая простейшая задача даёт рельеф скорее напоминающий совокупность ямок и соединяющих их туннелей, чем простые поверхности. То есть уже ближе к лабиринту из Маши и Медведей. А та же визуализация для более сложных задач показывает, что там местность ещё гораздо более пересечённая.
Очень хорошая статья. Даже если не планируешь в ближайшее время прогать VR сам — хотя бы понимаешь какого порядка и нажористости проблемы присутствуют в современном VR
В нашей игре, например, таблица вероятностей мистерибоксах полторы тысячи строк, не считая того, что вероятность ещё и меняется в зависимости от того, что у игрока уже есть — товары, которые у него уже есть просто исключаются из списка возможностей, то-есть по сути идёт подкручивание в пользу игнрока. Куда это всё писать?
А так то да, внутриигровые казино в мистерибоксах больше половины монетеизации многих игр, было бы странно если бы на них не обратили пристального внимания.
Кстати, mb монетеизируются на столько хорошо, что авторы игр, почти наверняка будут не против публиковать реальную. информацию о шансах, если придумать как это делать. Особенно если Эпл надавит, как он это с гораздо более плохо продающимися подписками сделал в середине этого года.
Если вам нужны особые свойства материала по другому пока что фиг.
С другой стороны другой знакомый рассказывал как на авиапроизводстве вот такая пятиметровая деталь выточенная из цельного куска алюминия не подошла на полтора сантиметра. Как проблему решили лучше не знать тем, кому на этих самолётах летать потом.
Во тупые ламеры! Любой хоть чуть-чуть занимавшийся этологией знает, что травля это не антисоциальный, а наоборот просоциальный вид поведения, необходимый как для поддержанима статуса-кво в обществе, так и для спаивания группы в целом. Причём этологи показывают это поведение не только у людей, недавно, например, исследованеи на шимпанзе было.
Короче, гоните взашей этих недоучек.
А если сравнивать среднего американца получившего образование, и среднего русского получившего образование вчера, то количество астрономии у них будет одинаковое, и единственная разница — российский школьник чуть-чуть реже будет думать, что бог лично закопал кости динозавров в землю чтобы запутать палеонтологов.
Уроки астрономии возвращаются в школу: https://lenta.ru/news/2016/10/05/astronomy/
А в американских школах астрономия есть? На сколько я знаю нет, и в университете больше половины студентов думают, что землю создал бог 6000 лет назад.
По моей логике у разных игр разные ограничения и требования. Когда я делал мультиплеерные карточные игры там на сервере правила вообще можно было не проверять, это делали на клиенте другие участники игры (это выбо ещё в те замшелые времена когда принято было экономить проц на сервере). И там это было достаточной защитой.
Вот когда вы CS GO опенсорсный предъявите — вот тогда это будет аргументом.
Есть такая популярная игра Black Jack. В своей казиношной версии игра чуть-чуть несимметричная — игрок, в отличии от крупье имеет возможность страховаться. Из-за этого если игрок будет тщательно считать выходящие карты и соблюдать алгоритм вероятность того, что он выиграет чуть больше 50% Не помню точно то ли на 0.5% толи на 1,5%. В реальных казино это не проблема, потому что игра идёт пятью смешанными колодами — запаришься считать посреди ночи в плохо освещённом накуренном помещении, а компьютеры запрещены.
Но в онлайн-казино, никто не мешает вам поставить за плечом камеры и второй комп, который будет считать выходящие карты и давать идеальные рекомендации. А потому ни в одном реально работающем казино в котором есть реальный оборот в принципе не может быть Блэк Джека в котором вероятности не подкручиваются скрытыми алгоритмами.
А Блэк Джек есть в любом онлайн-казино. :))))
Также заметный эффект при концентрации на особо сложных алгоритмах. Как в варианте «раньше не справлялся, а теперь вот» так и в варианте «и как только я в прошлый раз с таблеткой до этого догадался».
После сильного недосыпа препарат срабатывал как адоптаген, делал состояние приемлемым, но не лучше, чем если бы просто нормально выспался.
Тоже, как и другие комментаторы, видел побочки, но гораздо раньше и мягче, возможно потому что не злоупотреблял. Под фенотропилом замечал небольшое усиление забывания, когда какое-то неважное воспоминание теряется, хотя ссылки на него ещё живые. Помнишь, что должен ещё помнить эту информацию и откуда, но уже не помнишь саму информацию. Вероятно препарат как-то влияет на тонкие настройки «регуляризации синапсов» если проводить аналогии с искусственными нейросетями.
Сам гипертоник, внимательно слежу за давлением и состоянием нервов. Замечал от препарата, особенно если применять больше одного раза некоторый гипертонус нервной системы.
Резюмируя, и обобщая с мнением предыдущих комментаторов — некоторый эффект отличный от плацебо вероятно имеет, но заметный только на особенно сложных задачах и имеет пол ведра побочных эффектов, возможно не таких уж страшных, но неприемлемых для мирных оверлокеров не склонных к наркомании.
Чтобы я не пытался вам ничего объяснять? Так этого результата вы добились своим первым комментарием. Или я был слишком глуп чтобы начать с вами чем-то поделиться. Или вы слишком умны чтобы мочь воспринимать эти, в общем-то, очень простые вещи если они не написаны наукообразно. Но даже если бы это было не так — попытки придираться к словам не обогатили бы знаниями ни одного из нас.
Ну вообще-то это не я говорю а Карпаты и иже с ними. https://habrahabr.ru/post/318970/#comment_9996508 Там это подробно разобрано, что когда люди говорят «локальный минимум» в применении к нейросетям они обычно сталкиваются с седловыми точками — в виде длинных узких тоннелей, в которых обучение вязнет. Если бы вы потрудились прочитать эту портянку, то узнали бы что я вам предложил простой способ как воспроизвести всё мои наблюдения на любой вашей сети наглядно, причём в две питоньи строки, и ещё много чего, что не имеет смысла тут повторять, потому что всё это уже написано один раз, но вам не понравилась какой-то из из тезисов.
Я не сразу понял, что я должен убеждать и очень умело формулировать мой текст чтобы вы стали интересоваться сутью написанного. Но мне сказали, что вы вдумчивый интересный комментатор на ods, вот я и полез, как дурак, тратить своё и ваше время.
Жаль.
И если уж на то пошло — большое заблуждение считать что эта область является инженерией. Это гораздо ближе к области блуждающего поиска и описания случайно найденного. Здесь чаще всего не доказывают, а находят и убеждают в применимости. Сколько из 10 последних применённых вами методов имели формально доказанную эфективность?
Если сравнивать DL с наукой, то это скорее география, чем математика.
Множество локальных минимумов может быть свойством входных данных изучаемой задачи, а не искомой поверхности и метрики которую мы оптимизируем. Приведу простейший пример, с которым когда-то встретился — на входе у вас два действительных числа — координаты, на выходе действительное число — рельеф очень простой функции. В задача почти нет локальных минимумов, сеть учится «в лёт» на нескольких нейронах:
Потом берём ту же самую функцию, но входные денные — 16 бинарных признаков. Первые 8 — битовое разложение первой координаты, вторые 8 то же самое для второй. Аналитически задачка решается слоем из двух нейронов, первый из которых композитит первые 8 бинарных признаков, а второй вторые 8 после чего задача свелась к предыдущей. Но это если логически подумать. А если просто предложить задачу сети, то для неё эта задача имеет чудовищно сложный рельеф с множеством локальных минимумов. И способность быстро найти первый из них даёт угрюмый результат:
И это при том, что конечная задача и метрика точно такие же. Я не проверял лично, но я почти уверен, что любая задача, входные данные которой будут обладать высокой дискретностью, например текстовой анализ, если на вход подавать не приведённые бинарные признаки слов, будет обладать теми же свойствами, вне зависимости от того какую оптимизируемую поверхность вы зададите, то есть какой вывод будете ожидать от сети.
Конечно можно сказать, что это артефакт модели и если вместо буквально слов подавать на вход их ворд2векнутое представление минимумов будет меньше, но это уже привлечение априорной информации о данных, то есть по сути переформулировка задачи.
А вот вопрос лучше ли. Я пока пробовал сравнивать SGD с методами более или менее второго порядка только на узком круге задач, но уже пришёл к мысли, что способность миновать ближайшие локальные минимумы может быть важнее чем способность их быстро найти по крайней мере для задач некоторой сложности. Если поверхность как на иллюстрациях в статье, тогда да, хорошо найти побыстрее какой-нибудь минимум. Но, если вспомнить, что настоящих локальных минимумов в задачах такой размерности почти не бывает, то то что нам касается локальным минимумом на самом деле седловина — один из коридоров лабиринта. Например такого:
И вот теперь вопрос, много ли мне счастья от того что мой алгоритм очень быстро найдёт середину ближайшего от Маши прохода? В такой задаче успех сводится или к умению бодро бегать вдоль туннелей, или скакать через стены.
Конечно открытым остаётся вопрос каков на самом деле рельеф в конкретной задаче. В некоторых самых простых задачах, которые я попробовал результат фактически не зависил от момента, и это свидетельствует, что в них рельеф очень гладкий. Но есть способ проследить за рельефом буквально. Я его в своей статье описывал — присваиваем каждому синапсу произвольный двумерный единичный вектор, и суммируем их все помноженные на веса синапсов. Получается почти произвольная проекция пространства в котором ищет сеть на двумерное пространство, где текущее состояние сети это одна точка. Следя за траекторией этой точки можно предполагать свойства поверхности, по которой она катается в поисках минимума. Я сделал соответствующее видео:
Из которого видно, что даже такая простейшая задача даёт рельеф скорее напоминающий совокупность ямок и соединяющих их туннелей, чем простые поверхности. То есть уже ближе к лабиринту из Маши и Медведей. А та же визуализация для более сложных задач показывает, что там местность ещё гораздо более пересечённая.