Prof. Barbara Piętka - „Od kondensatu Bosego-Einsteina do sztucznych sieci neuronowych”

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 25 дек 2024

Комментарии • 7

  • @ZdzichaJedziesz
    @ZdzichaJedziesz 2 месяца назад

    Dziękuję za ciekawy wykład ⚘

  • @FRANKWHITE1996
    @FRANKWHITE1996 2 месяца назад +1

    brawo!

  • @marekchudy8893
    @marekchudy8893 2 месяца назад +3

  • @ZdzichaJedziesz
    @ZdzichaJedziesz 2 месяца назад

    Piękna i mądra ❤

  • @rakpiotr
    @rakpiotr 2 месяца назад

    Dlaczego wybrano akurat SSN? Czy istnieje fundamentalne ograniczenie, które powoduje że wybrano obliczenia, które nie wymagają modelowania Maszyny Turinga? Memristor, który widnieje w porównaniu może wykonywać dowolne obliczenia, gdyż realizuje funkcję materialnej implikacji (3cia bramka fundamentalna tak jak NAND/NOR). Jest też ciekawy w kontekście sieci bo może działać analogowo oraz jest równocześnie pamięcią i obliczeniami. Genialna własność w wykorzystaniu go w inferencji ze względu na tą własność. Profesjonalnie obecnie zajmuję się sieciami (bo taka moda) więcej niż innymi formami przetwarzania,, ale jeśli znamy strukurę/właściwości syganłu, często możemy ograniczyć drastycznie liczbę parametrów rzeczywistych sieci wykorzystując inne mniej modne algorytmy w preprocesingu. Jakoś nie mogę zrozumieć dlaczego tego typu strukury nie mogłyby wykonać dowolnego klasycznego algorytmu, albo dlaczego ich mocną stroną są akurat SSN.

    • @rakpiotr
      @rakpiotr 2 месяца назад

      Znalazłem odpowiedź w publikacji grupy na moje pytania "M. Matuszewski, A. Prystupiuk, and A. Opala, Role of all-optical neural networks"

  • @chillyshotorbitus5152
    @chillyshotorbitus5152 2 месяца назад

    Lecz sie kobieto