PyTorch Howsam@pytorch_howsam P.432

Notice: file_put_contents(): Write of 13995 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 4096 of 18091 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/tgoop/post.php on line 50
PyTorch Howsam@pytorch_howsam P.432

PYTORCH_HOWSAM Telegram 432

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

یک مقاله جالب

اگه کمی با ساختار مغز آشنا باشید، میدونید که در مغز انسان نورونهای مختلفی وجود داره.

اما اکثر شبکه های عصبی ما ساختار یکسانی برای نورون درنظر میگیرن که یک تابع فعالساز مثل سیگموید، رلو یا موارد دیگه داره. حالا در مقاله ای اومدن شبکه Neural Diversity رو معرفی کردن که میتونه با وزنهای رندوم مسائل RL رو حل کنه.

به ویدئوی بالا نگاه کنید؛ سمت چپی، یک شبکه عصبی استاندارد و سمت راستی شبکه پیشنهاد شده در این مقاله هست. به توابع فعالساز دو شبکه نگاه کنید؛ ببینید تفاوت قالب توجهی باهم دارند. درعین حال، به نقطه چینهای قرمز و سبز هم دقت کنید. قرمزها قابل آموزش و سبزها ثابت هستن. میبنید که دو شبکه برعکس همدیگه هستن.

در شبکه استاندارد، نورونها ثابت و اتصالات بین نورونها قابل یادگیری هست. اما در شبکه پیشنهادی، نورونها قابلیت یادگیری دارن و اتصالات ثابت و صرفا اعدادی رندوم هستن. هر نورون در این شبکه ساختاری مشابه با RNN داره و به قول مولفهای مقاله، یک TinyRNN هست. این نورونها یکسری وزن دارن که قابلیت یادگیری دارن. به اکتیویشنها در ویدئو دقت کنید. اکتیویشنهای متنوعی میبینید.

مقاله | رفرنس

@pytorch_howsam

www.tgoop.com/pytorch_howsam/432

2.53K viewsHowsam Support, Jun 9, 2023 at 09:38

tgoop.com/pytorch_howsam/432

Create: 2023-06-09
Last Update: 2025-07-24 01:48:23

یک مقاله جالب

اگه کمی با ساختار مغز آشنا باشید، میدونید که در مغز انسان نورونهای مختلفی وجود داره.

اما اکثر شبکه های عصبی ما ساختار یکسانی برای نورون درنظر میگیرن که یک تابع فعالساز مثل سیگموید، رلو یا موارد دیگه داره. حالا در مقاله ای اومدن شبکه Neural Diversity رو معرفی کردن که میتونه با وزنهای رندوم مسائل RL رو حل کنه.

به ویدئوی بالا نگاه کنید؛ سمت چپی، یک شبکه عصبی استاندارد و سمت راستی شبکه پیشنهاد شده در این مقاله هست. به توابع فعالساز دو شبکه نگاه کنید؛ ببینید تفاوت قالب توجهی باهم دارند. درعین حال، به نقطه چینهای قرمز و سبز هم دقت کنید. قرمزها قابل آموزش و سبزها ثابت هستن. میبنید که دو شبکه برعکس همدیگه هستن.

در شبکه استاندارد، نورونها ثابت و اتصالات بین نورونها قابل یادگیری هست. اما در شبکه پیشنهادی، نورونها قابلیت یادگیری دارن و اتصالات ثابت و صرفا اعدادی رندوم هستن. هر نورون در این شبکه ساختاری مشابه با RNN داره و به قول مولفهای مقاله، یک TinyRNN هست. این نورونها یکسری وزن دارن که قابلیت یادگیری دارن. به اکتیویشنها در ویدئو دقت کنید. اکتیویشنهای متنوعی میبینید.

مقاله | رفرنس

@pytorch_howsam

BY PyTorch Howsam

Share with your friend now:
tgoop.com/pytorch_howsam/432

Open in Telegram

Telegram News

Date: 2025-07-24|

Hui said the messages, which included urging the disruption of airport operations, were attempts to incite followers to make use of poisonous, corrosive or flammable substances to vandalize police vehicles, and also called on others to make weapons to harm police. Image: Telegram. In the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram, members are only allowed to post voice notes of themselves screaming. Anything else will result in an instant ban from the group, which currently has about 75 members. Among the requests, the Brazilian electoral Court wanted to know if they could obtain data on the origins of malicious content posted on the platform. According to the TSE, this would enable the authorities to track false content and identify the user responsible for publishing it in the first place. On June 7, Perekopsky met with Brazilian President Jair Bolsonaro, an avid user of the platform. According to the firm's VP, the main subject of the meeting was "freedom of expression."
from us

Telegram PyTorch Howsam
FROM American