Можно ли с нуля и без априорных знаний сгенерировать код нейронной сети? Оказывается, в целом можно.
Применяем эволюционный поиск программ: 1) Задаём базовую структуру программы: нам нужно обучить 3 куска кода - для инициализации, для шага обучения и применения. То, как они используется, заранее задано, там простой train-loop. То есть одна программа это реализация трёх функций. 2) Определяем набор операций, которые можно использовать - берём базовые математические операции над скалярами, матрицами и векторами. И добавляем возможность самому инициализировать новые такие объекты. 3) Поддерживаем "популяцию" из N программ 4) В процессе оптимизации берём программы и применяем к ним мутации (случайно добавляем/удаляем/изменяем команду или другие случайные изменения) 5) Оцениваем новые программы, прогоняя процесс обучения, оставляем удачные варианты в популяции. 6) Прогоняем триллион программ в рамках оптимизации и готово!
Важно заметить, что несмотря на случайную природу мутаций, AutoML-Zero ищет программу быстрее (экспоненциально), чем нашёл бы простой случайный поиск программ. Ключом тут является способность эволюционного алгоритма закреплять локальный успех.
Но каждый локальный успех по отдельности это миллиарды экспериментов - например, понадобилось 10^10 программ, чтобы собрать линейную модель. Поэтому такой подход имеет узкие рамки для использования.
Можно ли с нуля и без априорных знаний сгенерировать код нейронной сети? Оказывается, в целом можно.
Применяем эволюционный поиск программ: 1) Задаём базовую структуру программы: нам нужно обучить 3 куска кода - для инициализации, для шага обучения и применения. То, как они используется, заранее задано, там простой train-loop. То есть одна программа это реализация трёх функций. 2) Определяем набор операций, которые можно использовать - берём базовые математические операции над скалярами, матрицами и векторами. И добавляем возможность самому инициализировать новые такие объекты. 3) Поддерживаем "популяцию" из N программ 4) В процессе оптимизации берём программы и применяем к ним мутации (случайно добавляем/удаляем/изменяем команду или другие случайные изменения) 5) Оцениваем новые программы, прогоняя процесс обучения, оставляем удачные варианты в популяции. 6) Прогоняем триллион программ в рамках оптимизации и готово!
Важно заметить, что несмотря на случайную природу мутаций, AutoML-Zero ищет программу быстрее (экспоненциально), чем нашёл бы простой случайный поиск программ. Ключом тут является способность эволюционного алгоритма закреплять локальный успех.
Но каждый локальный успех по отдельности это миллиарды экспериментов - например, понадобилось 10^10 программ, чтобы собрать линейную модель. Поэтому такой подход имеет узкие рамки для использования.
You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.
Among the actives, Ascendas REIT sank 0.64 percent, while CapitaLand Integrated Commercial Trust plummeted 1.42 percent, City Developments plunged 1.12 percent, Dairy Farm International tumbled 0.86 percent, DBS Group skidded 0.68 percent, Genting Singapore retreated 0.67 percent, Hongkong Land climbed 1.30 percent, Mapletree Commercial Trust lost 0.47 percent, Mapletree Logistics Trust tanked 0.95 percent, Oversea-Chinese Banking Corporation dropped 0.61 percent, SATS rose 0.24 percent, SembCorp Industries shed 0.54 percent, Singapore Airlines surrendered 0.79 percent, Singapore Exchange slid 0.30 percent, Singapore Press Holdings declined 1.03 percent, Singapore Technologies Engineering dipped 0.26 percent, SingTel advanced 0.81 percent, United Overseas Bank fell 0.39 percent, Wilmar International eased 0.24 percent, Yangzijiang Shipbuilding jumped 1.42 percent and Keppel Corp, Thai Beverage, CapitaLand and Comfort DelGro were unchanged.
