Tentang bentuk-bentuk manis, mempersiapkan markup data, dan matematika modern.

Konstanta ajaib

H - Kebersihan (lihat Marshak),

B - Balance (lihat Nash),

MLPP - Bahan, orang, dan proses di luar angkasa (lihat Mayakovsky, Corbusier).

Dua yang pertama adalah klasik, yang ketiga adalah teka-teki - budaya memasak. Tampaknya bisa dihitung.

Grafik jaringan saraf convolutional baru akan cocok di dapur. Cara cerdik dalam mengkodekan bahan-bahan dari Amsterdam telah menarik minat pada teori grafik dari kalangan peneliti yang bahkan lebih luas. Mulai bermain memasak molekuler lebih mudah dari sebelumnya. Cukup untuk menggambarkan hidangan sebagai:

$$$ sebaris $ H = \ sigma [\ topi D ^ {- ½} \ topi A \ topi D ^ {- ½} Putus sekolah \ {\ sigma [\ topi D ^ {- ½} \ topi A \ topi D ^ {- ½} XW] \}], $ sebaris $

Dimana:

$$$Dropout$- regularisasi dengan memusatkan parameter yang dipilih secara acak - "lupa" yang sama, dipatenkan oleh Google,
$$$\ sigma \ a.k.a. Relu$- fungsi aktivasi nonlinear $$$f (x) = maks (0, x) \\ \\ \\ \ topi D = D + I, \\ \ topi A = A + I,$,
$$$D$- matriks diagonal derajat simpul (jumlah tautan),
$$$I$- matriks diagonal unit,
$$$A$- matriks konektivitas,
$$$X$- matriks properti simpul,
$$$W$- bobot dari jaringan saraf yang kita dapat:

• belajar dalam mode mengajar dengan seorang guru;
• isi dengan nilai yang dipilih secara acak;
• throw (fungsi ini akan menjadi sedikit linier).

Mekanisme kerja diperiksa secara rinci oleh penulis sendiri di sini . Selain itu, langkah demi langkah dan dengan contoh, metode ini juga dipertimbangkan di sini .

Saya sudah menulis tentang di mana dan bagaimana masuk ke embeddings grafik - memasukkan teori grafik dan notasi yang sesuai - saya sudah menulis.

Sekarang - tentang yang sangat penting.

Tentang menyiapkan spidol data

Dia mempelajari rencana lima tahun di Nestle sebagai orang yang terlatih khusus dan robot yang membuat cokelat dari bahan baku dan kemasan. Kenalan pertama dengan jantung bisnis terjadi pada awal musim semi, ketika memperkenalkan proses siklus hidup data produk produk SAP - dari sebuah ide hingga penarikannya dari pasar. Sekarang - saya menyaksikan proses mempersiapkan bujangan kuliner di Lisbon. Pada gambar di atas - salah satu batasan dalam kue adalah lollipop dengan krim telur. Seperti mainan pohon Natal yang terbuat dari gula, hanya diisi. Di sini, dalam empat tahun, koki dilatih.

Saya senang dengan apa yang saya lihat. Dan karena saya memposting materi pendidikan di sini, saya akan memberi tahu Anda mengapa memasak di Portugal lebih baik daripada matematika.

Hogwarts bertemu dengan relief dengan tulisan 'Work and order'.

Inilah yang menanti siswa. Secara kebetulan, itu dibentuk dalam kualitas dan keamanan dan perlindungan lingkungan dari produksi pangan - dia bertanggung jawab dalam salah satu proyek untuk sertifikasi pasar (badan hukum - unit regional dari dua negara - beberapa pabrik, kantor, dan bahkan beberapa gudang) sesuai dengan semua standar ISO yang relevan dan membangun internal mengaudit pemimpin pasar global - pengalaman yang menarik. Memberikan dasar untuk penilaian nilai.

Terletak di distrik paling trendi di Lisbon, Sekolah Pariwisata dan Perhotelan adalah benteng dari sikap yang benar.

Apa gunanya memperhatikan salad zucchini di Habré - tanyakan?

Bahwa ada nilai-nilai abadi, seperti kue dan keputusan cerdas, dan kodenya cepat berlalu. Misalnya, dalam beberapa hari, python kedua akan memperbaiki keadaan perkembangan. Percakapan tentang etika tentang penggunaan matematika semakin terdengar, dan saya percaya bahwa gula-gula adalah bidang yang sangat baik untuk eksperimen dalam memasak molekuler.

Salah satu penemuan adalah mousse cokelat dengan selai stroberi. Kaviar hitam dengan cokelat putih sudah menjadi kombinasi yang babak belur, namun tetap mengesankan. Secara umum, menyenangkan, terkadang enak, etis dan AI.

Apakah mungkin menggabungkan matematika dengan memasak di Lisbon?

Sebaliknya, ya. Dalam mode pelatihan diri.

Apa yang lebih menarik untuk digali di food processor Anda?

Ada dua tips - strategi konvolusi pra-pelatihan grafik yang diperkenalkan baru-baru ini dan ukuran jarak baru untuk model generatif , yang akan disajikan pada ICLR 2020.

Yang pertama menyenangkan karena memungkinkan Anda untuk mempelajari detail halus hubungan bahan pada data yang tersedia untuk umum dan melatih ulang spesifik lokal Anda - Anda harus mengumpulkan, mempelajari, menyiapkan data ini, dll. - Cara menyiapkan menu restoran atau peta teknologi untuk hidangan individu. Kami meninjau pekerjaan ini di NeurIPS Lisbon Meetup baru-baru ini - yang dilakukan oleh penyelenggara PyData-Lisbon dalam format dua hari berturut-turut dari 14 hingga 20 - terima kasih kepada mereka untuk pasokan cerita, kue, dan dropout dengan pizza yang rutin.

Area kecantikan. Masih belum jelas seberapa jauh ukuran jarak ini akan mempercepat kemajuan dalam membangun resep dan peta teknologi dari fotografi, tetapi ada potensi.

Bayangkan bahwa Anda telah membuat food processor dan mengatur tugas untuk memanggang bagel, mereka menunjukkan foto. Temukan GAN Anda terlatih dalam valensi dan buku masak. Kami memulai proses memanggang sesuai resep yang dibuat. Setelah beberapa waktu, mereka menemukan bahwa statistik yang ada tidak melihat penyimpangan dari formulir yang diberikan. Ini adalah kemalangan yang dipecahkan oleh metrik baru.

Secara singkat - grafik dapat mendekati bermacam-macam. Ternyata mempelajari bentuknya dengan sangat akurat dengan memodelkan distribusi panas dalam struktur.

Matematika di dalamnya menakutkan di beberapa tempat, dan secara umum teori grafik dengan cepat memperoleh alat dan pilihan aljabar berkembang - semakin banyak mereka berbicara tentang hipergeometri dan ruang lainnya. Lebih penting - fitur aplikasi - tidak hanya oven dapat dianggap sebagai kotak hitam.

Hasilnya - kita bisa mengevaluasi resep yang dihasilkan oleh jaringan saraf dengan lebih baik.

Telah diketahui bahwa pelatihan jaringan saraf adalah disiplin teknik yang canggih. Membutuhkan banyak data, listrik, dan jam mesin. Oleh karena itu, jika Anda belum mendigitalkan buku masak untuk nenek Anda untuk melatih arsitektur yang disempurnakan dengan derak tercekik, dan masih ragu melihat memasak algoritmik, maka ada alternatif. Orang-orang dengan topi putih.

Jika Anda belum siap untuk memberikan pekerjaan ke dapur untuk robot, dan Anda sudah membuka restoran, saya sangat menyarankan Anda melihat lulusan lembaga ini. Mereka disiapkan di sana dengan benar.

Seragam adalah bagian dari pengalaman pendidikan.

Mereka mulai menawarkan juru masak pribadi (dan staf pendukung) sebagai bagian dari paket kompensasi - diyakini bahwa praktik yang sehat ini membantu menjaga potensi kreatif karyawan.

Apakah majikan Anda sudah mempraktikkan ini?