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: |

Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

Knowledge Accumulator from kr


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA