关于甜蜜的形式，准备数据标记和现代数学。

魔术常数

H-清洁度（请参阅Marshak），

B-余额（请参阅Nash），

MLPP-空间中的材料，人员和过程（请参见Mayakovsky，Corbusier）。

前两个是经典，第三个是一个谜语-烹饪文化。 似乎是可计算的。

新鲜的图卷积神经网络将适用于厨房。 来自阿姆斯特丹的巧妙的成分编码方法引起了更广泛研究者圈子的图论兴趣。 开始玩分子烹饪比以往任何时候都更加容易。 将菜描述为：

$$$ inline $ H = \ sigma [\帽子D ^ {-½} \帽子A \帽子D ^ {-½}退出\ {\ sigma [\帽子D ^ {-½} \帽子A \帽子D ^ {- ½} XW] \}]，$内联$

其中：

$$$辍学$-通过将随机选择的参数归零来进行正则化-相同的“忘记”已获得Google的专利，
$$$\ sigma \ a.k.a.露露$-非线性激活功能 $$$f（x）= max（0，x）\\ \\ \\ \帽子D = D + I，\\ \帽子A = A + I，$，
$$$D$-顶点度的对角矩阵（链接数），
$$$我$-单位的对角矩阵，
$$-连接矩阵，
$$$X$-顶点属性矩阵，
$$$W$-我们可以的神经网络的权重：

• 与老师一起以教学模式学习；
• 填写随机选择的值；
• 投掷（此功能将变得有点线性）。

作者在这里详细审查了工作机制。 此外，在此还逐步并通过示例介绍了该方法。

我已经写过关于在何处以及如何进入图形嵌入的知识 -输入图论和相应的表示法。

现在-真的很重要。

关于准备数据标记

他在雀巢公司学习了五年计划，当时受过专门培训的人员和机器人都是用原材料和包装制成巧克力的。 初次接触企业核心是在早春，当时它引入了基于SAP产品的产品数据生命周期流程-从构思到退出市场。 现在-我正在观看在里斯本准备烹饪学士学位的过程。 在上面的图片中-蛋糕的局限性之一是棒棒糖加鸡蛋奶油。 就像用糖制成的圣诞树玩具一样，只能塞满毛绒玩具。 在这里，四年来，厨师接受了培训。

我对自己所看到的感到高兴。 而且，由于我在这里张贴了教学材料，所以我会告诉您为什么在葡萄牙做饭比数学好。

霍格沃茨遇到浮雕，上面写着“工作与秩序”字样。

这就是等待学生的东西。 偶然地，它形成于食品生产的质量，安全和环境保护中-他负责根据所有相关ISO标准进行的市场认证项目之一（法律实体-来自两个国家的区域单位-几家工厂，一个办公室，甚至几个仓库），并负责建立内部在全球市场领导者中进行审计-有趣的经历。 为价值判断提供依据。

位于里斯本最时尚的地区，旅游与款待学院是正确态度的堡垒。

注意在哈布雷的西葫芦沙拉的重点是什么？

存在永恒的价值，例如蛋糕和机智的决定，并且代码瞬息万变。 例如，几天后，第二个python将修复开发状态。 人们越来越多地听到有关使用数学的伦理学方面的对话，我相信糖果是分子烹饪实验的绝佳领域。

发现之一是巧克力慕斯和草莓果酱。 黑鱼子酱配白巧克力已成为重创，但仍然令人印象深刻。 通常，有趣，有时美味，道德和人工智能。

在里斯本可以将数学与烹饪相结合吗？

相反，是的。 在自训练模式下。

深入研究食品加工机，还有什么更有趣？

有两个技巧-最近推出的图卷积预训练策略和针对生成模型的新距离度量 ，将在ICLR 2020上进行介绍。

首先是令人愉悦的，因为它使您可以了解公开数据中成分之间关系的详细信息，并重新培训您的本地细节-您必须收集，研究，准备这些数据等。 -如何为个别菜肴准备餐厅菜单或技术地图。 我们在最近的NeurIPS里斯本聚会上回顾了这项工作，该聚会由PyData-Lisbon组织者以14至20天连续两天的形式进行，这要归功于他们的定期提供故事，糕点和披萨饼。

该地区的美丽。 目前尚不清楚这种距离的测量将在多大程度上促进摄影技术的发展，从而发展配方和技术地图，但仍有潜力。

想象一下，您已经组装了食物处理器并设定了烘烤百吉饼的任务，他们展示了一张照片。 发现您的GAN经过价目表和食谱的培训。 我们根据创建的配方开始了烘焙过程。 一段时间后，他们发现现有统计数据并未注意到与给定表格的差异。 这些是新指标解决的不幸。

简而言之-图形可以近似流形。 事实证明，通过对结构中的热量分布进行建模，可以非常准确地了解其形状。

内部的数学在某些地方是令人恐惧的，并且一般而言，图论正在迅速获得工具，并且代数的选择正在扩展-越来越多的人正在谈论超几何和其他空间。 更重要的是-应用程序的功能-不仅烤箱可以被视为黑匣子。

结果-我们可以更好地评估神经网络生成的配方。

众所周知，训练神经网络是一门复杂的工程学科。 消耗大量数据，电力和发动机时间。 因此，如果您还没有为奶奶数字化食谱，以将精致的架构训练到窒息的嘎嘎声中，并且仍然怀疑地看算法烹饪，那么还有另一种选择。 戴着白帽子的人。

如果您还没有准备好将机器人的厨房工作交给您，并且您已经在开一家餐厅，我强烈建议您看一下该机构的毕业生。 他们在那里准备正确。

制服是教育经验的一部分。

他们开始提供私人厨师（和支持人员）作为补偿计划的一部分-相信这种健康的做法有助于保持员工的创造潜力。

您的雇主已经练习过吗？