매직 상수

Ch - 순도(Marshak 참조),

B - 잔액(내쉬 참조),

MLPP - 우주의 재료, 사람 및 프로세스(Mayakovsky, Corbusier 참조)

새로운 그래프 컨볼루션 신경망은 주방에서도 작동합니다. 분자 요리를 시작하는 것이 결코 쉬운 일은 아닙니다. 요리를 다음과 같이 설명하면 충분합니다.

$inline$H = 시그마 [ 모자 D ^{-½} 모자 A 모자 D^{-½} 드롭아웃 {sigma[hat D ^{-½} 모자 A 모자 D ^{-½} X W ]}] , $inline $

장소 :

- 무작위로 선택된 매개변수를 재설정하여 정규화 - Google이 특허한 것과 동일한 '망각',
— 비선형 활성화 함수 ,
— 꼭지점 각도의 대각 행렬(연결 수),
는 XNUMX의 대각 행렬이고,
— 연결 매트릭스,
— 정점 속성의 행렬,
— 신경망의 가중치는 다음과 같습니다.

• 교사와 함께 학습 모드로 학습하세요.
• 무작위로 선택된 값으로 채우십시오.
• 폐기합니다(이렇게 하면 함수가 좀 더 선형적으로 만들어집니다).

작가 자신이 작품의 메커니즘을 자세히 조사했습니다. 여기에. 또한 단계별로 예제를 통해 방법도 설명합니다. 여기에.

사실 그래프 임베딩에 들어가는 위치와 방법 - 그래프 이론에 대한 소개와 해당 표기법은 새로 작성될 수 있습니다. - 이미 작성되었습니다.

이제 - 정말 중요한 것에 대해. 데이터 마커 준비 정보.

네슬레에서 XNUMX년 동안 나는 특별한 훈련을 받은 사람들과 로봇이 원자재와 포장재로 초콜릿을 만드는 방법을 연구했습니다. 비즈니스의 핵심을 처음 접한 것은 이른 봄, 아이디어부터 시장 진출까지 SAP 기반 제품의 데이터 라이프사이클 프로세스를 구현했을 때였습니다. 지금 저는 리스본에서 요리학사를 준비하는 과정을 관찰하고 있습니다. 위 사진에는 케이크의 한계 중 하나가 있습니다. 달걀 크림을 곁들인 막대사탕입니다. 설탕으로 만든 크리스마스 트리 장난감처럼, 속만 채워져 있습니다. 여기서 그들은 XNUMX년 동안 요리사를 훈련시킵니다.

나는 내가 본 것에 만족합니다. 그리고 여기에 교육자료도 올리니까 포르투갈에서 수학보다 요리를 공부하는 것이 더 좋은 이유도 알려드릴게요.

호그와트는 '일과 질서(Work and Order)'라는 문구가 적힌 얕은 돋을새김으로 환영받습니다.

이것이 바로 학생들을 기다리는 것입니다. 우연히 그는 식품 생산의 품질, 안전 및 환경 보호 분야에서 결성되었습니다. 프로젝트 중 하나에서 그는 시장 인증을 담당했습니다(법인 - 두 국가의 지역 단위 - 두 개의 공장, 사무실 , 심지어 두 개의 창고까지) 모든 관련 ISO 표준에 따라 글로벌 시장 리더의 내부 감사를 구축하는 것은 흥미로운 경험입니다. 가치 판단의 기초를 제공합니다.

리스본의 가장 세련된 지역에 위치한 관광 및 호텔 학교는 올바른 태도의 보루입니다.

Habré의 호박 샐러드에 대한 관심의 요점은 무엇입니까? 물어보십시오.

사실은 케이크나 재치 있는 해결책 같은 영원한 가치가 있지만 코드는 순간적이라는 것입니다. 예를 들어, 며칠 안에 두 번째 파이썬은 발달 상태를 기록할 것입니다. 수학의 응용과 관련하여 윤리에 대한 논의가 늘어나고 있으며 저는 제과가 분자요리 실험을 위한 훌륭한 분야라고 믿습니다.

발견 중 하나는 딸기 마멀레이드를 곁들인 초콜릿 무스였습니다. 화이트 초콜릿을 곁들인 블랙 캐비어는 이미 진부해졌지만 여전히 인상적인 조합입니다. 일반적으로 재미 있고 때로는 맛있고 윤리적이며 이입니다.

리스본에서 수학과 요리를 결합하는 것이 가능합니까?

아마도 그렇습니다. 자율 학습 모드입니다.

푸드 프로세서에 넣으면 무엇이 더 재미있나요?

여기에는 두 가지 팁이 있습니다. 최근 제시된 것입니다. 그래프 컨볼루션 사전 훈련 전략 그리고 새로운 생성 모델의 거리 측정, ICLR 2020에서만 발표됩니다.

첫 번째는 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하여 성분 간의 관계에 대한 작은 세부 사항을 배우고 추가로 지역 특성을 배울 수 있다는 점에서 기쁩니다. 이 데이터는 수집, 연구, 준비 등을 거쳐야 합니다. — 개별 요리에 대한 레스토랑 메뉴 또는 기술 지도가 준비되는 방법. 우리는 최근 PyData-Lisbon 주최측이 14일부터 20일까지 이틀 연속 개최한 NeurIPS Lisbon Meetup에서 이 작업을 고려했습니다. 스토리, 케이크, 피자와 함께 드롭아웃을 정기적으로 공급해 주신 덕분입니다.

아름다움의 영역. 이 거리 측정이 사진을 통해 조리법과 기술 지도를 작성하는 과정의 진행 속도를 얼마나 가속화할지는 아직 불분명하지만 잠재력은 있습니다.

간단히 말해서, 그래프는 다양체에 근접할 수 있습니다. 구조물의 열 분포를 시뮬레이션하면 그 모양을 매우 정확하게 학습할 수 있습니다.

내부의 수학은 곳곳에서 무섭고 일반적으로 그래프 이론은 도구를 빠르게 획득하고 대수학의 선택이 확장되고 있습니다. 그들은 점점 더 초기하학 및 기타 공간에 대해 이야기하고 있습니다. 더 중요한 것은 애플리케이션의 기능이다. 오븐만 블랙박스로 볼 수 있는 것이 아니다.

그 결과 우리는 신경망이 생성한 레시피를 더 잘 평가할 수 있습니다.

신경망 훈련은 까다로운 엔지니어링 분야로 알려져 있습니다. 많은 데이터, 전기 및 기계 시간을 소비합니다. 따라서 아직 할머니의 요리책을 디지털화하여 스로틀을 연마하면서 세련된 아키텍처를 훈련시키지 않았고 여전히 알고리즘 요리에 회의적이라면 대안이 있습니다. 흰 모자를 쓴 사람들.

아직 로봇에게 주방 일을 맡길 준비가 안 됐지만 이미 레스토랑을 개업하고 있다면, 이 시설의 졸업생들을 자세히 살펴보는 것이 좋습니다. 거기에서 올바르게 준비되었습니다.

교복은 교육 경험의 일부입니다.

개인 요리사(및 지원 직원)가 보상 패키지의 일부로 제공되기 시작했는데, 이는 직원의 창의성을 지원하는 것으로 여겨지는 건전한 관행입니다.

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