Telegram Group & Telegram Channel
AlphaTensor [2022] - пример сверхчеловеческой интуиции в математике

Подход "поиск + нейросетевая интуиция" позволил AlphaZero планировать в играх с помощью с обученной на огромном разнообразном датасете аппроксиматором функции полезности, позволившим радикально сократить пространство перебора.

Оказывается, существуют области, полезные в жизни, где мы понимаем, как применить такой подход на текущем этапе развития технологий. Такой областью является перемножение матриц!

Говоря общими словами (глубокий часовой обзор есть тут):
1) Наша задача - разработать алгоритм, который можно применить к 2 матрицам, чтобы получить в результате их произведение.
2) Мы работаем с пространством алгоритмов, которые задаются последовательностью векторов-параметров. Эти векторы-параметры говорят нам (хитро), что на что умножать и что с чем складывать.
3) В терминах RL действиями являются эти векторы, наградой является то, насколько близкий результат будет давать алгоритм (со штрафом за кол-во действий), а состоянием среды является размерность матриц и прошлые действия.

К этому всему мы применяем в точности AlphaZero - нужно только реализовать "RL-среду" по правилам выше. В результате обучения алгоритм находит более быстрые способы перемножать матрицы, чем знало человечество!

Я в восторге от результатов данной работы, потому что система демонстрирует сверхчеловеческое понимание своей задачи, а я люблю такое. Она способна смотреть на данные той размерности, которые мы не способны воспринимать. Результаты на картинке говорят, что чем больше размерность, тем больше отрыв между ней и нами. Такие вот дела!

@knowledge_accumulator



tg-me.com/knowledge_accumulator/39
Create:
Last Update:

AlphaTensor [2022] - пример сверхчеловеческой интуиции в математике

Подход "поиск + нейросетевая интуиция" позволил AlphaZero планировать в играх с помощью с обученной на огромном разнообразном датасете аппроксиматором функции полезности, позволившим радикально сократить пространство перебора.

Оказывается, существуют области, полезные в жизни, где мы понимаем, как применить такой подход на текущем этапе развития технологий. Такой областью является перемножение матриц!

Говоря общими словами (глубокий часовой обзор есть тут):
1) Наша задача - разработать алгоритм, который можно применить к 2 матрицам, чтобы получить в результате их произведение.
2) Мы работаем с пространством алгоритмов, которые задаются последовательностью векторов-параметров. Эти векторы-параметры говорят нам (хитро), что на что умножать и что с чем складывать.
3) В терминах RL действиями являются эти векторы, наградой является то, насколько близкий результат будет давать алгоритм (со штрафом за кол-во действий), а состоянием среды является размерность матриц и прошлые действия.

К этому всему мы применяем в точности AlphaZero - нужно только реализовать "RL-среду" по правилам выше. В результате обучения алгоритм находит более быстрые способы перемножать матрицы, чем знало человечество!

Я в восторге от результатов данной работы, потому что система демонстрирует сверхчеловеческое понимание своей задачи, а я люблю такое. Она способна смотреть на данные той размерности, которые мы не способны воспринимать. Результаты на картинке говорят, что чем больше размерность, тем больше отрыв между ней и нами. Такие вот дела!

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator




Share with your friend now:
tg-me.com/knowledge_accumulator/39

View MORE
Open in Telegram


Knowledge Accumulator Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Export WhatsApp stickers to Telegram on Android

From the Files app, scroll down to Internal storage, and tap on WhatsApp. Once you’re there, go to Media and then WhatsApp Stickers. Don’t be surprised if you find a large number of files in that folder—it holds your personal collection of stickers and every one you’ve ever received. Even the bad ones.Tap the three dots in the top right corner of your screen to Select all. If you want to trim the fat and grab only the best of the best, this is the perfect time to do so: choose the ones you want to export by long-pressing one file to activate selection mode, and then tapping on the rest. Once you’re done, hit the Share button (that “less than”-like symbol at the top of your screen). If you have a big collection—more than 500 stickers, for example—it’s possible that nothing will happen when you tap the Share button. Be patient—your phone’s just struggling with a heavy load.On the menu that pops from the bottom of the screen, choose Telegram, and then select the chat named Saved messages. This is a chat only you can see, and it will serve as your sticker bank. Unlike WhatsApp, Telegram doesn’t store your favorite stickers in a quick-access reservoir right beside the typing field, but you’ll be able to snatch them out of your Saved messages chat and forward them to any of your Telegram contacts. This also means you won’t have a quick way to save incoming stickers like you did on WhatsApp, so you’ll have to forward them from one chat to the other.

The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.

Knowledge Accumulator from cn


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA