魔法常数
Ch - 纯度(参见 Marshak),
B - 平衡(参见纳什),
MLPP - 空间中的材料、人员和过程(参见马雅可夫斯基、柯布西耶)。
新的图卷积神经网络也将在厨房中发挥作用。 开始玩分子烹饪从未如此简单。 形容这道菜就足够了:
$inline$H = sigma [ 帽子 D ^{-XNUMX/XNUMX} 帽子 A 帽子 D^{-XNUMX/XNUMX} Dropout {sigma[帽子 D ^{-XNUMX/XNUMX} 帽子 A 帽子 D ^{-XNUMX/XNUMX} XW ]}] , $inline $
在哪里:
- 通过重置随机选择的参数进行正则化 - 与谷歌获得专利的“遗忘”相同,
— 非线性激活函数 ,
— 顶点度数的对角矩阵(连接数),
是一个对角矩阵,
— 连接矩阵,
— 顶点属性矩阵,
- 神经网络的权重,我们可以:
- 跟随老师的学习模式进行学习;
- 用随机选择的值填充;
- 丢弃(这将使函数更加线性)。
作者本人详细研究了作品的机制。
事实上
现在——关于真正重要的事情。 关于准备数据标记。
在雀巢的五年期间,我研究了经过专门培训的人和机器人如何从原材料和包装中制作巧克力。 第一次接触业务核心发生在早春,当时我基于 SAP 实现了一个产品的数据生命周期流程——从想法到退出市场。 现在我正在观察里斯本烹饪艺术学士学位的准备过程。 上图中是蛋糕中的极限之一——棒棒糖加蛋奶油。 就像一个用糖做的圣诞树玩具,只是填充物。 他们在这里培训厨师四年。
我对我所看到的感到很高兴。 既然我在这里发布教育材料,我会告诉你为什么在葡萄牙学习烹饪比学习数学更好。
霍格沃茨的入口处有一个浅浮雕,上面刻有“工作与秩序”字样。
这正是等待着学生的。 一次偶然的机会,他加入了食品生产的质量、安全和环境保护领域 - 在其中一个项目中,他负责市场认证(法人实体 - 来自两个国家的区域单位 - 几家工厂,一个办事处,甚至几个仓库)根据所有相关的 ISO 标准并在全球市场领导者中建立内部审计 - 一次有趣的经历。 为价值判断提供依据。
旅游与酒店管理学院位于里斯本最时尚的地区,是正确态度的堡垒。
哈布雷-问西葫芦沙拉有什么注意点?
事实是,存在永恒的价值,例如蛋糕和机智的解决方案,但代码却转瞬即逝。 例如,几天后第二条蟒蛇将记录其发育状态。 人们越来越多地谈论与数学应用相关的伦理学,我相信糖果是分子美食实验的绝佳领域。
其中一项发现是巧克力慕斯和草莓果酱。 黑鱼子酱和白巧克力已经成为一种陈腐但仍然令人印象深刻的组合。 总的来说,它很有趣,有时很美味,有道德,也很友善。
在里斯本是否可以将数学和烹饪结合起来?
最有可能的是,是的。 处于自学模式。
将什么放入食品加工机中更有趣?
这里有两个提示 - 最近提出
第一个令人高兴的是,它允许您使用公开数据了解成分之间关系的小细节,并另外了解当地的具体情况——必须收集、研究、准备这些数据等。 — 如何准备餐厅菜单或个别菜肴的技术地图。 我们在最近的 NeurIPS Lisbon Meetup 上考虑了这项工作——由 PyData-Lisbon 的组织者以 14 至 20 连续两天的形式举办——感谢他们定期提供故事、蛋糕和披萨。
美丽的领域。 目前尚不清楚这种距离测量将在多大程度上加快根据照片构建食谱和技术地图的进展,但潜力是存在的。
简而言之,图可以近似流形。 通过模拟结构中的热量分布可以非常准确地了解其形状。
里面的数学在某些地方是可怕的,总的来说,图论正在迅速获得工具,代数的选择也在扩大——他们越来越多地谈论超几何和其他空间。 更重要的是应用特性——不仅仅是烤箱才能被认为是黑匣子。
结果是我们可以更好地评估神经网络生成的食谱。
众所周知,训练神经网络是一门棘手的工程学科。 消耗大量数据、电力和机器时间。 因此,如果你还没有将你祖母的食谱数字化,在节流的磨砺下训练完美的架构,并且仍然对算法烹饪持怀疑态度,那么还有一个替代方案。 戴白帽子的人。
如果您还没有准备好将厨房工作交给机器人,但已经开办了一家餐厅,那么我强烈建议您仔细看看这家餐厅的毕业生。 他们在那里准备得正确。
制服是教育经历的一部分。
私人厨师(和支持人员)已开始作为薪酬方案的一部分提供,这是一种健康的做法,被认为可以支持员工的创造力。
您的雇主已经这样做了吗?
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您的雇主对美食的关注程度如何?
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62,5%苏联工程师? 步行去面包店! (无食堂)5
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0,0%私人厨师,仅供导演使用0
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0,0%私人厨师 - 甚至可以为领先的专家提供服务0
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0,0%私人厨师 - 甚至是部门主管0
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0,0%这是我第一次听说这种做法0
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37,5%有一个食堂 - 固定式3
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0,0%有食堂-餐饮(他们自带食物)0
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来源: habr.com