Equações para a cozinha sob a árvore de Natal

Constantes Mágicas

C — Limpeza (ver Marshak),

B — Equilíbrio (ver Nash),

MLPP — Materiais, pessoas e processo no espaço (ver Maiakóvski, Corbusier).

Uma nova rede neural convolucional gráfica é útil até na cozinha. Começar a brincar de culinária molecular ficou mais fácil do que nunca. É suficiente descrever o prato como:

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

Onde:

Equações para a cozinha sob a árvore de Natal — regularização com a anulação de parâmetros selecionados aleatoriamente — o chamado 'esquecimento', patentado pelo Google,
— função de ativação não linear ,
— matriz diagonal de graus dos vértices (número de conexões),
— matriz diagonal de uns,
Equações para a cozinha sob a árvore de Natal — matriz de conectividade,
— matriz de propriedades dos vértices,
— pesos da rede neural que podemos:

aprender em modo de aprendizado supervisionado;
preencher com valores escolhidos aleatoriamente;
descartar (a função a partir disso se tornará um pouco mais linear).

Nos detalhes, o autor revisou a mecânica de funcionamento aqui. Além disso, passo a passo e com exemplos, o método foi também revisado aqui.

Sobre como onde e como se aprofundar em embeddings de grafos — a introdução à teoria dos grafos e a notação correspondente pode ser refrescada — já escrevi.

Agora — sobre algo realmente importante. Sobre a preparação de rotuladores de dados.

Cinco anos na Nestlé, estudando como pessoas e robôs treinados fabricavam chocolates a partir de matérias-primas e embalagens. O primeiro contato com o coração do negócio ocorreu no início da primavera, quando implementei processos de ciclo de vida dos dados do produto no SAP — desde a ideia até a retirada do mercado. Agora — observo o processo de formação de bacharelados em culinária em Lisboa. Na imagem acima — um dos limites em doces — um pirulito recheado com creme de ovo. Como um enfeite de Natal de açúcar, apenas recheado. Aqui, durante quatro anos, eles formam chefs.

Estou encantado com o que vi. E já que estou compartilhando materiais educacionais aqui, vou explicar por que é melhor estudar culinária em Portugal do que matemática.

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Hogwarts recebe com um baixo-relevo com a inscrição 'Trabalho e Ordem'.

É exatamente isso que espera os estudantes. Ocasionalmente, foi formado em segurança e proteção ambiental na produção alimentícia — responsável em um dos projetos pela certificação do mercado (pessoa jurídica — unidade regional de dois países — duas fábricas, um escritório e mais alguns armazéns) de acordo com todos os padrões ISO e a construção de uma auditoria interna em um líder global de mercado — uma experiência interessante. Fornecendo uma base para julgamentos avaliativos.

Localizada no bairro mais fashion de Lisboa, a escola de turismo e hotelaria é um bastião da abordagem correta para os negócios.

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Qual é o sentido de chamar atenção para a salada de abobrinhas no Habr — você pergunta?

A questão é que existem valores eternos, como doces e soluções inteligentes, enquanto o código é efêmero. Por exemplo, em poucos dias, um segundo Python já registrará o estado de desenvolvimento. Conversas sobre ética na aplicação da matemática estão se tornando mais comuns e eu considero que os produtos de confeitaria são um excelente campo para experimentos em culinária molecular.

Uma das descobertas foi o mousse de chocolate com marmelada de morango. O caviar negro com chocolate branco já está se tornando uma combinação batida, mas ainda impressionante. No geral, é divertido, às vezes saboroso, ético e interessante.

É possível combinar matemática com culinária em Lisboa?

Provavelmente, sim. Em modo de auto-preparação.

O que mais interessante eu poderia incorporar no meu processador de alimentos?

Aqui vão duas dicas — a recentemente apresentada estratégia de pré-treinamento de convoluções gráficas e uma nova medida de distância para modelos generativos, que será apresentada na ICLR 2020.

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A primeira é interessante porque permite que se aprendam os pequenos detalhes das relações entre os ingredientes a partir de dados públicos e se adaptem à especificidade local — esses dados precisarão ser coletados, estudados, preparados, etc. — como o menu de um restaurante ou um mapa tecnológico para pratos específicos. Essa pesquisa foi discutida no recente NeurIPS Lisbon Meetup — organizado pela PyData-Lisbon em um formato de dois dias consecutivos das 14h às 20h — agradeço a eles pelas histórias regulares, doces e pela pizza.

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Uma área linda. Ainda não está claro o quanto essa medida de distância acelerará o progresso na construção de receitas e mapas tecnológicos a partir de fotografias, mas o potencial existe.

Em resumo, um gráfico pode aproximar variadas formas. Seu formato pode ser bastante precisamente aprendido ao modelar a dispersão de calor na estrutura.

A matemática por trás é, em partes, intimidante, e de fato, a teoria dos grafos rapidamente está se enriquecendo com ferramentas e a escolha das álgebra se expande — cada vez mais se fala sobre hipergeometria e outros espaços. Mais importante — as particularidades da aplicação — não é apenas o forno que pode ser considerado uma caixa-preta.

Como resultado, podemos avaliar com mais qualidade as receitas que a rede neural gerou.

Sabe-se que treinar redes neurais é uma disciplina de engenharia complexa. Consome muitos dados, eletricidade e horas de máquina. Portanto, se você ainda não digitalizou o livro de receitas da sua avó para treinar arquiteturas refinadas sob o ruído dos compressores, e ainda olha ceticamente para a culinária algorítmica, há uma alternativa. Gente com chapéus brancos.

Se você ainda não está pronto para entregar o trabalho de cozinha aos robôs, mas está abrindo um restaurante, recomendo fortemente que considere os graduados dessa instituição. Eles são bem preparados.

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