Acerca de las formas dulces, la preparación de marcas de datos y las matemáticas modernas.
Constantes mágicas
H - Limpieza (ver Marshak),
B - Balance (ver Nash),
MLPP - Materiales, personas y el proceso en el espacio (ver Mayakovsky, Corbusier).
Los dos primeros son clásicos, el tercero es un enigma: la cultura de la cocina. Parece computable.
La red neuronal convolucional de gráficos frescos encajará en la cocina. La ingeniosa forma de codificar ingredientes de Amsterdam ha despertado interés en la teoría de gráficos de un círculo aún más amplio de investigadores. Comenzar a jugar a la cocina molecular es más fácil que nunca. Es suficiente describir el plato como:
$ en línea $ H = \ sigma [\ hat D ^ {- ½} \ hat A \ hat D ^ {- ½} Dropout \ {\ sigma [\ hat D ^ {- ½} \ hat A \ hat D ^ {- ½} XW] \}], $ en línea $
Donde:
- regularización poniendo a cero los parámetros seleccionados al azar: el mismo "olvido", patentado por Google,
- función de activación no lineal ,
- matriz diagonal de grados de vértices (número de enlaces),
- matriz diagonal de unidades,
- matriz de conectividad,
- matriz de propiedades de vértices,
- los pesos de la red neuronal que podemos:
- aprender en modo de enseñanza con un maestro;
- completar con valores seleccionados al azar;
- tiro (la función de esto se volverá un poco lineal).
La mecánica del trabajo fue examinada en detalle por el propio autor aquí . Además, paso a paso y con ejemplos, el método también se considera aquí .
Ya escribí sobre dónde y cómo ingresar a las incrustaciones de gráficos , ingresando a la teoría de gráficos y la notación correspondiente, ya escribí.
Ahora, sobre lo realmente importante.
Acerca de la preparación de marcadores de datos
Estudió planes quinquenales en Nestlé mientras personas especialmente capacitadas y robots fabricaban chocolates a partir de materias primas y envases. El primer contacto con el corazón de una empresa tuvo lugar a principios de la primavera, cuando introdujo los procesos del ciclo de vida de los datos de productos basados en productos de SAP, desde una idea hasta su retirada del mercado. Ahora, estoy viendo el proceso de preparación de solteros culinarios en Lisboa. En la imagen de arriba, uno de los límites en los pasteles es una piruleta con crema de huevo. Como un juguete de árbol de Navidad hecho de azúcar, solo relleno. Aquí en cuatro años, los chefs están capacitados.
Estoy encantado con lo que vi. Y como publico aquí materiales educativos, les diré por qué cocinar en Portugal es mejor que las matemáticas.
Hogwarts se encuentra con un bajorrelieve con la inscripción 'Trabajo y orden'.
Esto es lo que les espera a los estudiantes. Por casualidad, se formó en la calidad, la seguridad y la protección del medio ambiente de la producción de alimentos: fue responsable en uno de los proyectos para la certificación de mercado (entidad legal, una unidad regional de dos países, un par de fábricas, una oficina e incluso un par de almacenes) de acuerdo con todas las normas ISO relevantes y la construcción de un sistema interno Auditoría en el líder del mercado global: una experiencia interesante. Dando la base para el juicio de valor.
Ubicada en el distrito más moderno de Lisboa, la Escuela de Turismo y Hospitalidad es un bastión de la actitud correcta.
¿Cuál es el punto de atención de una ensalada de calabacín en Habré?
Que hay valores eternos, como pasteles y decisiones ingeniosas, y que el código es fugaz. Por ejemplo, en un par de días, la segunda python arreglará el estado de desarrollo. Las conversaciones sobre la ética con respecto al uso de las matemáticas se escuchan cada vez más, y creo que la repostería es un excelente campo para los experimentos en la cocina molecular.
Uno de los descubrimientos fue el mousse de chocolate con mermelada de fresa. El caviar negro con chocolate blanco ya se está convirtiendo en una combinación maltratada, pero aún impresionante. En general, divertido, a veces sabroso, ético y AI.
¿Es posible combinar las matemáticas con la cocina en Lisboa?
Más bien sí. En modo de auto entrenamiento.
¿Qué es más interesante para cavar en su procesador de alimentos?
Aquí hay dos consejos: la estrategia de pre-entrenamiento de convolución gráfica recientemente introducida y la nueva medida de distancia para modelos generativos , que se presentará en ICLR 2020.
El primero es agradable, ya que le permite conocer los detalles de las relaciones de los ingredientes en los datos disponibles públicamente y volver a entrenar los detalles locales: debe recopilar, estudiar, preparar estos datos, etc. - Cómo preparar un menú de restaurante o un mapa tecnológico para platos individuales. Revisamos este trabajo en el reciente NeurIPS Lisbon Meetup, realizado por los organizadores de PyData-Lisbon en el formato de dos días seguidos del 14 al 20, gracias a ellos por el suministro regular de historias, pasteles y un abandono con pizza.
El área de la belleza. Todavía no está claro cuánto acelerará esta medida de distancia el progreso en la construcción de recetas y mapas tecnológicos a partir de la fotografía, pero hay potencial.
Imagine que ha ensamblado un procesador de alimentos y ha establecido una tarea para hornear panecillos, que mostraron una foto. Descubre tu GAN entrenado en valencias y libro de cocina. Comenzamos el proceso de cocción de acuerdo con la receta creada. Después de algún tiempo, encontraron que las estadísticas existentes no notaron desviaciones del formulario dado. Estas son las desgracias que resuelve la nueva métrica.
Brevemente: un gráfico puede aproximarse a una variedad. Resulta que aprende su forma con mucha precisión modelando la distribución de calor en la estructura.
Las matemáticas en el interior dan miedo en algunos lugares, y en general la teoría de gráficos está adquiriendo rápidamente herramientas y la elección de álgebras se está expandiendo: cada vez más hablan de hipergeometría y otros espacios. Más importante, las características de la aplicación, no solo el horno puede considerarse como una caja negra.
El resultado: podemos evaluar mejor las recetas que generó la red neuronal.
Es bien sabido que entrenar redes neuronales es una disciplina de ingeniería sofisticada. Consume muchos datos, electricidad y horas de motor. Por lo tanto, si aún no ha digitalizado un libro de cocina para que su abuela entrene arquitecturas refinadas al sonajero y aún mira escépticamente la cocina algorítmica, entonces hay una alternativa. Personas con gorros blancos.
Si aún no está listo para dar trabajo a la cocina a los robots, y ya está abriendo un restaurante, le recomiendo que mire a los graduados de esta institución. Están preparados allí correctamente.
Los uniformes son parte de la experiencia educativa.
Comenzaron a ofrecer cocineros personales (y personal de apoyo) como parte del paquete de compensación; se cree que esta práctica saludable ayuda a mantener el potencial creativo del empleado.
¿Su empleador ya practica esto?