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: |

In many cases, the content resembled that of the marketplaces found on the dark web, a group of hidden websites that are popular among hackers and accessed using specific anonymising software.“We have recently been witnessing a 100 per cent-plus rise in Telegram usage by cybercriminals,” said Tal Samra, cyber threat analyst at Cyberint.The rise in nefarious activity comes as users flocked to the encrypted chat app earlier this year after changes to the privacy policy of Facebook-owned rival WhatsApp prompted many to seek out alternatives.

Telegram Auto-Delete Messages in Any Chat

Some messages aren’t supposed to last forever. There are some Telegram groups and conversations where it’s best if messages are automatically deleted in a day or a week. Here’s how to auto-delete messages in any Telegram chat. You can enable the auto-delete feature on a per-chat basis. It works for both one-on-one conversations and group chats. Previously, you needed to use the Secret Chat feature to automatically delete messages after a set time. At the time of writing, you can choose to automatically delete messages after a day or a week. Telegram starts the timer once they are sent, not after they are read. This won’t affect the messages that were sent before enabling the feature.

Knowledge Accumulator from ua


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA