tiphareth: Cyclicly co-fibrant co-homotopy

Настроение:	tired
Музыка:	Forgotten Woods - AS THE WOLVES GATHER
Entry tags:	math, smeshnoe

Cyclicly co-fibrant co-homotopy
Прекрасное
https://cemulate.github.io/the-mlab/
генератор статей из нкатлаба
совершенно неотличимых от оригинала
Уважаю дико

Если перегружать, она загружает новую статью,
такую же осмысленную! бесконечно много их.

(Читать комментарии) - (Добавить комментарий)

sometimes
2020-02-13 02:47 (ссылка)

Звезды думают вот о чем: нейросеть на самом деле играет и учится гораздо хуже человека; скорость работы GPU в миллиард раз выше, чем скорость работы мозга, поэтому она наигрывает с собой на порядки больше партий, чем шахматист. Шахматиста, уже гроссмейстера и гения, подводит во время счета медленность и несовершенство его мозга, снова; если бы он своей внутренней функцией оценки мог бы перебирать ходы так же быстро, как видеокарта, он бы вынес её вдребезги, конечно.

То есть нейросеть учится эффективно миллионы человеческих лет, а играет - ну да, дико круто, но человек в том же темпе должен был бы думать над каждым ходом год. Нейросеть учится так долго, потому что она очень плохо умеет генерализовывать, обобщать. И вот звезды DL сейчас думают, как сделать, чтобы нейросеть могла бы стать гроссом, сыграв в миллион раз меньше партий - всего несколько тысяч или десятков тысяч, как и положено нормальному Полу Морфи. Тогда она сможет обучаться на не очень большом количестве математических задач (которые у нас есть), возможно.

(Ответить) (Уровень выше) (Ветвь дискуссии)

	(Анонимно) 2020-02-13 14:30 (ссылка)
	Она и так сможет. Подумай. (Ответить) (Уровень выше)

(Читать комментарии) -