Telegram Group & Telegram Channel
Почему AlphaDev не перевернул всё вверх дном?

Поговорим о недавно вышедшей от Deepmind статье, в которой обучали нейросеть для поиска более быстрого алгоритма сортировки. Я уже рассказывал про статьи AlphaZero и AlphaTensor, использующих в сущности тот же самый метод (советую изучить)

Особенности данного случая:
1) Пишем программу на ассемблере, генерируя команды по одной. Команды (действия) это элементарные операции сравнения, присваивания и т.д.
2) "Состоянием" в каждый момент является программа, сгенерированная на данный момент, и результат исполнения этой программы.
3) Наградой агента является штраф за длину программы (или время финального исполнения) и за неправильность итогового алгоритма, измеряемую тестами.

Какой результат?

Мы решаем по отдельности задачи создания алгоритма для сортировки массивов фиксированной длины. Начиная с длины 3 и заканчивая 8, выигрыш AlphaDev у человека составил 1, 0, 4, 3, 2, 1 операций. Интуитивно, а также по опыту AlphaTensor, кажется, что при увеличении размера входа нейросеть должна наращивать преимущество по сравнению с человеком, т.к. человеку гораздо сложнее работать с большим количеством объектов.

Почему здесь не так круто? Напишу свои гипотезы, буду рад почитать ваши мысли:

1) Нейросети с их многоразмерными неинтерпретируемыми представлениями не так хорошо дружат с дискретными командами в программировании. Это в принципе усложняет поиск.
2) Нам нужно сгенерировать более длинную последовательность команд, которая должна быть согласована между собой и порождать строгий алгоритм. Это мешает на больших входах.
3) Человек в принципе достаточно силён в программировании по сравнению с матричными перемножениями, поскольку это более близкая к человеческому мышлению вещь. Поэтому на маленьких входах мы уже смогли создать близкий к оптимальному алгоритм.

@knowledge_accumulator



tg-me.com/knowledge_accumulator/69
Create:
Last Update:

Почему AlphaDev не перевернул всё вверх дном?

Поговорим о недавно вышедшей от Deepmind статье, в которой обучали нейросеть для поиска более быстрого алгоритма сортировки. Я уже рассказывал про статьи AlphaZero и AlphaTensor, использующих в сущности тот же самый метод (советую изучить)

Особенности данного случая:
1) Пишем программу на ассемблере, генерируя команды по одной. Команды (действия) это элементарные операции сравнения, присваивания и т.д.
2) "Состоянием" в каждый момент является программа, сгенерированная на данный момент, и результат исполнения этой программы.
3) Наградой агента является штраф за длину программы (или время финального исполнения) и за неправильность итогового алгоритма, измеряемую тестами.

Какой результат?

Мы решаем по отдельности задачи создания алгоритма для сортировки массивов фиксированной длины. Начиная с длины 3 и заканчивая 8, выигрыш AlphaDev у человека составил 1, 0, 4, 3, 2, 1 операций. Интуитивно, а также по опыту AlphaTensor, кажется, что при увеличении размера входа нейросеть должна наращивать преимущество по сравнению с человеком, т.к. человеку гораздо сложнее работать с большим количеством объектов.

Почему здесь не так круто? Напишу свои гипотезы, буду рад почитать ваши мысли:

1) Нейросети с их многоразмерными неинтерпретируемыми представлениями не так хорошо дружат с дискретными командами в программировании. Это в принципе усложняет поиск.
2) Нам нужно сгенерировать более длинную последовательность команд, которая должна быть согласована между собой и порождать строгий алгоритм. Это мешает на больших входах.
3) Человек в принципе достаточно силён в программировании по сравнению с матричными перемножениями, поскольку это более близкая к человеческому мышлению вещь. Поэтому на маленьких входах мы уже смогли создать близкий к оптимальному алгоритм.

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator




Share with your friend now:
tg-me.com/knowledge_accumulator/69

View MORE
Open in Telegram


Knowledge Accumulator Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

Traders also expressed uncertainty about the situation with China Evergrande, as the indebted property company has not provided clarification about a key interest payment.In economic news, the Commerce Department reported an unexpected increase in U.S. new home sales in August.Crude oil prices climbed Friday and front-month WTI oil futures contracts saw gains for a fifth straight week amid tighter supplies. West Texas Intermediate Crude oil futures for November rose $0.68 or 0.9 percent at 73.98 a barrel. WTI Crude futures gained 2.8 percent for the week.

Knowledge Accumulator from ca


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA