В современной науке о данных и машинном обучении мы постоянно решаем задачу оптимизации: найти в многомерном пространстве параметров точку, минимизирующую функцию потерь. Градиентный спуск, метод Ньютона, эволюционные алгоритмы — все они суть разные способы ответить на…
В этой статье буду рассмотрены основные задачи и формулы в вариационном исчислении. Также применение этих алгоритмов в машинном обучении. В конце статьи будет объяснение теории вероятностных глубоких нейросетей, в котором как раз применяется вариационный выводВариационное исчисление - раздел анализа, в котором изучаются вариации функционалов. Читать далее
12 июля флагманская GPT-5.6 Sol Pro после восьми часов размышлений побила лучший человеческий результат в задаче о длине пути градиентного спуска — и оформила его полноценной статьей на 14 страниц с доказательствами, таблицей констант и скриптом для их проверки. Прежний рекорд —…
Сегодня я хотел бы поговорить об онтологии и сделать это так. Мы возьмём учебный пример - онтологию для пиццерии (Pizza Shop) - и на основе этого примера разберём основные термины, ключевые элементы онтологии и обсудим, чем этот подход отличается от привычных способов моделирования.Это не руководство по онтологии и не инструкция к визуальному редактору Protege, в котором сделан пример - это набор первых впечатлений человека, который решил разобраться в этой теме. Читать далее