Über süße Formen, das Vorbereiten von Datenmarkierungen und moderne Mathematik.

Magische Konstanten

H - Sauberkeit (siehe Marshak),

B - Balance (siehe Nash),

MLPP - Materialien, Menschen und der Prozess im Raum (siehe Mayakovsky, Corbusier).

Die ersten beiden sind Klassiker, das dritte ist ein Rätsel - die Kultur des Kochens. Es scheint berechenbar.

In die Küche passt ein frisches Faltungsnetz für Graphen. Die geniale Art der Kodierung von Inhaltsstoffen aus Amsterdam hat das Interesse an der Graphentheorie eines noch größeren Forscherkreises geweckt. Der Einstieg in das molekulare Kochen ist so einfach wie nie zuvor. Es reicht aus, das Gericht zu beschreiben als:

$$$ inline $ H = \ sigma [\ hat D ^ {- ½} \ hat A \ hat D ^ {- ½} Dropout \ {\ sigma [\ hat D ^ {- ½} \ hat A \ hat D ^ {- ½} XW] \}], $ inline $

Wo:

$$$Dropout$- Regularisierung durch Nullstellen zufällig ausgewählter Parameter - das gleiche "Vergessen", patentiert von Google,
$$$\ sigma \ a.k.a. Relu$- nichtlineare Aktivierungsfunktion $$$f (x) = max (0, x) \\ \\ \\ \ hat D = D + I, \\ \ hat A = A + I,$,
$$$D$- diagonale Matrix der Vertexgrade (Anzahl der Glieder),
$$$I$- Diagonale Matrix von Einheiten,
$$$A$- Konnektivitätsmatrix,
$$$X$- Matrix der Eckpunkteigenschaften,
$$$W$- die Gewichte des neuronalen Netzes, die wir können:

• lerne im Unterricht mit einem Lehrer;
• mit zufällig ausgewählten Werten ausfüllen;
• werfen (die Funktion davon wird ein wenig linear).

Die Mechanik des Werkes wurde hier vom Autor selbst eingehend untersucht. Außerdem wird hier Schritt für Schritt und anhand von Beispielen die Methode betrachtet.

Ich habe bereits geschrieben, wo und wie man in Graph-Einbettungen eintaucht - in die Graphentheorie und die entsprechende Notation - ich habe bereits geschrieben.

Nun - über das wirklich Wichtige.

Informationen zum Vorbereiten von Datenmarkierungen

Er studierte bei Nestle Fünfjahrespläne, als speziell ausgebildete Leute und Roboter Schokoladen aus Rohstoffen und Verpackungen herstellten. Die erste Bekanntschaft mit dem Herzen eines Unternehmens erfolgte im Frühjahr, als es produktbasierte Produktdaten-Lebenszyklusprozesse von SAP einführte - von der Idee bis zum Abschluss aus dem Markt. Jetzt - ich beobachte den Prozess der Vorbereitung der Junggesellen der kulinarischen in Lissabon. Im Bild oben - eine der Grenzen in den Kuchen ist ein Lutscher mit Eiercreme. Wie ein Weihnachtsbaumspielzeug aus Zucker, nur gefüllt. Hier werden in vier Jahren Köche ausgebildet.

Ich bin begeistert von dem, was ich gesehen habe. Und da ich hier Lehrmaterialien poste, erzähle ich Ihnen, warum Kochen in Portugal besser ist als Mathe.

Hogwarts trifft auf ein Basrelief mit der Aufschrift "Arbeit und Ordnung".

Das erwartet die Schüler. Zufällig wurde es in den Bereichen Qualität, Sicherheit und Umweltschutz der Lebensmittelproduktion gegründet - er war in einem der Projekte für die Marktzertifizierung (juristische Person - eine regionale Einheit aus zwei Ländern - ein paar Fabriken, ein Büro und sogar ein paar Lagerhäuser) nach allen relevanten ISO-Normen verantwortlich und baute ein internes Audit beim Weltmarktführer - eine interessante Erfahrung. Die Basis für ein Werturteil geben.

Die Schule für Tourismus und Gastgewerbe befindet sich im angesagtesten Viertel von Lissabon und ist eine Bastion der richtigen Einstellung.

Worauf sollte ein Zucchinisalat auf Habré achten - fragen?

Dass es ewige Werte gibt, wie Kuchen und witzige Entscheidungen, und der Code flüchtig ist. Zum Beispiel wird in ein paar Tagen der zweite Python den Entwicklungsstand korrigieren. Konversationen über Ethik in Bezug auf den Einsatz von Mathematik werden zunehmend gehört, und ich glaube, dass Süßwaren ein hervorragendes Feld für Experimente im molekularen Kochen sind.

Eine der Entdeckungen war Schokoladenmousse mit Erdbeermarmelade. Schwarzer Kaviar mit weißer Schokolade wird bereits zu einer ramponierten, aber immer noch beeindruckenden Kombination. Im Allgemeinen lustig, manchmal lecker, ethisch und AI.

Kann man in Lissabon Mathe mit Kochen verbinden?

Eher ja. Im Selbstlernmodus.

Was ist interessanter, um in Ihrer Küchenmaschine zu graben?

Es gibt zwei Tipps - die kürzlich eingeführte Strategie zur Vorbereitung auf das Graph Convolution und das neue Entfernungsmaß für generative Modelle , die auf der ICLR 2020 vorgestellt werden.

Das erste ist insofern erfreulich, als es Ihnen ermöglicht, die genauen Einzelheiten der Beziehungen der Inhaltsstoffe zu öffentlich verfügbaren Daten zu erfahren und Ihre lokalen Besonderheiten neu zu schulen - Sie müssen diese Daten sammeln, studieren, aufbereiten usw. - So bereiten Sie ein Restaurantmenü oder eine technologische Karte für einzelne Gerichte vor. Wir haben diese Arbeit beim jüngsten NeurIPS Lisbon Meetup besprochen, das von den Organisatoren von PyData-Lisbon im Format von zwei aufeinander folgenden Tagen von 14 bis 20 Tagen durchgeführt wurde. Dies ist ihnen zu verdanken, dass sie regelmäßig Geschichten, Gebäck und einen Aussteiger mit Pizza geliefert haben.

Der Bereich der Schönheit. Es ist noch unklar, inwieweit diese Distanz den Fortschritt beim Erstellen von Rezepten und technologischen Karten aus der Fotografie beschleunigen wird, aber es gibt Potenzial.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Küchenmaschine zusammengestellt und eine Aufgabe zum Backen von Bagels gestellt. Sie haben ein Foto gezeigt. Decken Sie Ihre in Valenzen und Kochbuch geschulte GAN auf. Wir haben den Backvorgang nach dem erstellten Rezept gestartet. Nach einiger Zeit stellten sie fest, dass die vorhandenen Statistiken keine Abweichungen von der angegebenen Form bemerkten. Das ist das Unglück, das die neue Metrik löst.

Kurz gesagt - ein Diagramm kann sich einer Mannigfaltigkeit annähern. Es stellt sich heraus, dass es seine Form sehr genau lernt, indem es die Wärmeverteilung in der Struktur modelliert.

Die Mathematik im Inneren ist stellenweise beängstigend und im Allgemeinen erwirbt die Graphentheorie schnell Werkzeuge und die Auswahl an Algebren nimmt zu - sie sprechen immer mehr über Hypergeometrie und andere Räume. Wichtiger noch - die Merkmale der Anwendung - nicht nur der Ofen kann als Blackbox angesehen werden.

Das Ergebnis: Wir können die Rezepte, die das neuronale Netzwerk generiert hat, besser auswerten.

Es ist bekannt, dass das Trainieren neuronaler Netze eine hoch entwickelte technische Disziplin ist. Verbraucht viele Daten, Strom und Betriebsstunden. Wenn Sie also noch kein Kochbuch für Ihre Großmutter digitalisiert haben, um raffinierte Architekturen für das Rasseln von Drosseln zu trainieren, und dennoch das algorithmische Kochen skeptisch betrachten, gibt es eine Alternative. Menschen in weißen Kappen.

Wenn Sie noch nicht bereit sind, Roboter in der Küche zu beschäftigen, und Sie bereits ein Restaurant eröffnen, empfehle ich Ihnen dringend, die Absolventen dieser Institution zu konsultieren. Sie sind dort richtig vorbereitet.

Uniformen sind Teil der pädagogischen Erfahrung.

Sie fingen an, persönliche Köche (und Hilfspersonal) als Teil des Vergütungspakets anzubieten - es wird angenommen, dass diese gesunde Praxis dazu beiträgt, das kreative Potenzial des Mitarbeiters zu erhalten.

Praktiziert Ihr Arbeitgeber dies bereits?