Telegram Group & Telegram Channel
Chip Placement with Deep Reinforcement Learning [2020] - ещё одна демонстрация ограниченности нашего мозга

Люди нашли, в каких ситуациях RL отлично подходит - в решении некоторых "NP-задач" - когда вариантов решений очень много, при этом их можно осмысленно генерировать по частям. Также важно умение быстро проверять качество решения. Я уже писал про такие случаи в постах про AlphaTensor и AlphaDev.

Ради любопытства и улучшения интуиции давайте взглянем на ещё один пример, в котором это круто работает, а также подумаем о причинах успеха. Сегодняшняя "игра" - это проектирование чипов.

Мы начинаем с пустого "холста", и на нём один за одним располагаем элементы микросхемы, пока не расположим весь набор. После этого результат подвергается постобработке и, наконец, подсчёту награды - производится приблизительный расчёт того, насколько данная микросхема хороша, например, по суммарной длине проводов.

Пространством действий являются всевозможные позиции на холсте, на которые можно расположить текущий элемент. Состояние - это вся информация о микросхеме и уже расположенных элементах, графовая структура микросхемы, мета-фичи микросхемы и т.д. Награды нулевые на каждом шаге, кроме последнего, и там это просто мера качества результата, описанная выше.

В результате PPO, один из распространённых RL-алгоритмов, значимо обходит человека по итоговым метрикам. Почему же так получается? Заблюренные иллюстрации в статье дают на это очевидный ответ - наш интеллект не умеет решать всю задачу целиком, он вынужден разбивать её на небольшое количество кусков и затем решать каждый из них по отдельности, возможно, проделывая декомпозицию на нескольких уровнях. Итоговые микросхемы получаются у человека понятными и красивыми, тогда как алгоритм, который "на ты" с многомерными пространствами, сооружает адское месиво из тысячи компонентов, которое мы не в состоянии понять. Но оно лучше работает, а это самое главное.

@knowledge_accumulator



tg-me.com/knowledge_accumulator/116
Create:
Last Update:

Chip Placement with Deep Reinforcement Learning [2020] - ещё одна демонстрация ограниченности нашего мозга

Люди нашли, в каких ситуациях RL отлично подходит - в решении некоторых "NP-задач" - когда вариантов решений очень много, при этом их можно осмысленно генерировать по частям. Также важно умение быстро проверять качество решения. Я уже писал про такие случаи в постах про AlphaTensor и AlphaDev.

Ради любопытства и улучшения интуиции давайте взглянем на ещё один пример, в котором это круто работает, а также подумаем о причинах успеха. Сегодняшняя "игра" - это проектирование чипов.

Мы начинаем с пустого "холста", и на нём один за одним располагаем элементы микросхемы, пока не расположим весь набор. После этого результат подвергается постобработке и, наконец, подсчёту награды - производится приблизительный расчёт того, насколько данная микросхема хороша, например, по суммарной длине проводов.

Пространством действий являются всевозможные позиции на холсте, на которые можно расположить текущий элемент. Состояние - это вся информация о микросхеме и уже расположенных элементах, графовая структура микросхемы, мета-фичи микросхемы и т.д. Награды нулевые на каждом шаге, кроме последнего, и там это просто мера качества результата, описанная выше.

В результате PPO, один из распространённых RL-алгоритмов, значимо обходит человека по итоговым метрикам. Почему же так получается? Заблюренные иллюстрации в статье дают на это очевидный ответ - наш интеллект не умеет решать всю задачу целиком, он вынужден разбивать её на небольшое количество кусков и затем решать каждый из них по отдельности, возможно, проделывая декомпозицию на нескольких уровнях. Итоговые микросхемы получаются у человека понятными и красивыми, тогда как алгоритм, который "на ты" с многомерными пространствами, сооружает адское месиво из тысячи компонентов, которое мы не в состоянии понять. Но оно лучше работает, а это самое главное.

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator




Share with your friend now:
tg-me.com/knowledge_accumulator/116

View MORE
Open in Telegram


Knowledge Accumulator Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How Does Bitcoin Work?

Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”

Can I mute a Telegram group?

In recent times, Telegram has gained a lot of popularity because of the controversy over WhatsApp’s new privacy policy. In January 2021, Telegram was the most downloaded app worldwide and crossed 500 million monthly active users. And with so many active users on the app, people might get messages in bulk from a group or a channel that can be a little irritating. So to get rid of the same, you can mute groups, chats, and channels on Telegram just like WhatsApp. You can mute notifications for one hour, eight hours, or two days, or you can disable notifications forever.

Knowledge Accumulator from us


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA