Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/knowledge_accumulator/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Knowledge Accumulator | Telegram Webview: knowledge_accumulator/39 -
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: |

The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.

The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.

Knowledge Accumulator from kr


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA