Про ИИ
О ИИ - могуч ты и красив ! Матрицами своими прошибаешь мне мозги !
© Copyright: Матвей Сапа, 2026
Свидетельство о публикации №226100701015
Свидетельство о публикации №226100701015
Рецензии
А может детерминантом прошибает?
В ИИ нейросети. Все классические нейросети построены на линейной алгебре. Данные (текст, картинки, звук) превращаются в векторы и обрабатываются через умножение матриц с последующим применением функций активации. Существуют также специализированные архитектуры — например, матричные нейросети (xNets), адаптированные для быстрого распознавания объектов на изображениях.
В этом смысле - матрицами.
Нил Максиня 26.10.2026 12:00 • Заявить о нарушении
В ИИ нейросети. Все классические нейросети построены на линейной алгебре. Данные (текст, картинки, звук) превращаются в векторы и обрабатываются через умножение матриц с последующим применением функций активации. Существуют также специализированные архитектуры — например, матричные нейросети (xNets), адаптированные для быстрого распознавания объектов на изображениях.
В этом смысле - матрицами.
Нил Максиня 26.10.2026 12:00 • Заявить о нарушении
А как быть с детерминантом - когда такая нейросеть решает задачи - которой не было в обучающем стеке ?
Матвей Сапа 27.10.2026 09:26 Заявить о нарушении
Матвей Сапа 27.10.2026 09:26 Заявить о нарушении
Проще надо жить - по старинке. Не нравится детерминант? Считайте перманент - пусть он и прошибает.
Перманент матрицы — это числовая функция, похожая на детерминант, но отличающаяся от него тем, что в формуле разложения по перестановкам учитываются только знаки «плюс» (у определителя знаки чередуются в зависимости от чётности перестановки).
В контексте нейронных сетей детерминант (определитель матрицы) чаще всего встречается в специализированных архитектурах, работающих с изменением пространства данных, генеративных моделях и при анализе стабильности обучения. В стандартных сетях (вроде обычных MLP или CNN) сам детерминант напрямую не вычисляется из-за огромной вычислительной сложности O(n³).
Нил Максиня 27.10.2026 10:22 Заявить о нарушении
Перманент матрицы — это числовая функция, похожая на детерминант, но отличающаяся от него тем, что в формуле разложения по перестановкам учитываются только знаки «плюс» (у определителя знаки чередуются в зависимости от чётности перестановки).
В контексте нейронных сетей детерминант (определитель матрицы) чаще всего встречается в специализированных архитектурах, работающих с изменением пространства данных, генеративных моделях и при анализе стабильности обучения. В стандартных сетях (вроде обычных MLP или CNN) сам детерминант напрямую не вычисляется из-за огромной вычислительной сложности O(n³).
Нил Максиня 27.10.2026 10:22 Заявить о нарушении
На это произведение написаны 2 рецензии, здесь отображается последняя, остальные - в полном списке.