Поставили в Роскомнадзоре рулетку с алфавитом, чтобы удобнее было решать, какой сервис заблокировать. Каждый день крутят, какая буква выпадет - на ту букву сайт блокируют. Выпала "Т" - стали блокировать Телеграмм. Выпала "Ф" - стали блокировать Фейсбук. Наконец, выпадает "А". Стали думать, что на "А" заблокировать, а в голову ничего не приходит. Пошли к Путину за советом, мол, так и так, не знаем, что на "А" заблокировать. Путин их выслушал и говорит:
- Заблокируйте анус!
Сегодня лекция будет в новом для нас строении, а у нас одногруппник — колясочник.
Пошли узнавать, как там с доступной средой... Там в аудиторию на коляске можно попасть только через боковые двери сразу на улицу и охранник внезапно обнаружил, что он понятия не имеет, что за ключ их открывает, хотя, вроде как, они для эвакуации в т.ч. предназначены (и они были заставлены стульями, конечно-же). Вот такой вот театр безопасности и доступная - на бумаге - среда
Судя по вывеске, здесь можно не только восстановить душу, но и подточить веру, чтобы всегда быть готовым к жизненным вызовам, словно заточенный нож, готовый к борьбе с повседневностью 😉🔪
Шведская королевская академия наук (The Royal Swedish Academy of Sciences) присудила нобелевскую премию по физике этого года Джону Хопфилду (John J. Hopfield) из Принстонского университета (Princeton University), США, и Джеффри Хинтону (Geoffrey E. Hinton) из Университета Торонто (University of Toronto), Канада, «за основополагающие открытия и изобретения, которые позволяют осуществлять машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей».
Для разработки методов, которые являются основой современного мощного машинного обучения, оба лауреата использовали инструменты из физики. Хопфилд создал ассоциативную память, вид машинной памяти, способной хранить и восстанавливать из данных изображения и другие типы шаблонов. Хинтон изобрел метод, который может в автономном режиме находить свойства в данных и, таким образом, выполнять такие задачи, как идентификация определенных элементов на изображениях. Машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей в определенном смыле имитирует функционирование элементов мозга. В искусственной нейронной сети нейроны мозга представлены узлами, которые имеют разные значения. Эти узлы влияют друг на друга через связи, которые можно сравнить с синапсами между нейронами живого мозга. В процессе машинного обучения связи, активируемые одновременно, становятся сильнее или слабее.
Хинтон использовал сеть Хопфилда в качестве основы для новой сети, которая использует другой метод: машину Больцмана. Это инструмент из статистической физики, науки о системах, построенных из множества схожих компонентов. Машина Больцмана может научиться распознавать характерные элементы в заданном типе данных, а обучается она путем подачи ей примеров, которые с большой вероятностью возникнут при запуске машины. Машину Больцмана можно использовать для классификации изображений или создания новых примеров типа шаблона, на котором она была обучена. Хинтон развил этот подход, что способствовало нынешнему бурному развитию машинного обучения. Развитие нейросетей, основанное на физических принципах, принесло пользу и самой физике, достаточно отметить моделирование свойств материалов, анализ астрофизических данных и моделирование климата. В качестве примеров повседневного применения открытий лауреатов можно привести технологию распознавания лиц и машинный перевод с одного языка на другой.
В ходе нобелевской пресс-конференции Хинтон признался в том, что часто пользуется GPT-4, «удобная вещь», сказал он об этой большой языковой модели.
Шведская королевская академия наук (The Royal Swedish Academy of Sciences) присудила нобелевскую премию по физике этого года Джону Хопфилду (John J. Hopfield) из Принстонского университета (Princeton University), США, и Джеффри Хинтону (Geoffrey E. Hinton) из Университета...
Gregory's Server
@EnigmaVoice бтв anus.com существует и сайт не о том, о чём вы думаете