Discreet and not discrete.

пЕСР расшифровывается, как "приблизительная Естественная Стратегия Развития". По английски это aNES - approximate Natural Evolution Strategy.

ЕСР это "давайте наберём случайных отсчётов и вычислим по ним изменение параметров распределения вероятности, используя естественный градиент". Последний определён, как градиент, умноженный на матрицу, обратную матрице Фишера, которая, в свою очередь, определена, как сумма внешних произведений градиента параметров распределения логарифма вероятности в некоей точке.

Две находки за сегодня:

• Градиент вероятности работает столь же прекрасно, как и градиент логарифма вероятности при формировании градиента и матрицы Фишера,
• А вот отключение использования естественного градиента отключает сходимость на квадратичной задаче

Второе было ясно и без меня (на это указывается в исходной статье про ЕСР). Но вот первое оказалось весьма интересным - понятно, что градиенты вероятности и логарифма вероятности сонаправлены, однако они должны иметь совершенно разные длины. Разительно разные.

У меня верхняя граница перехода между весами 12 повторений, сброс между подходами 10% (примерно - 46 и 42 кг или 42 и 38 кг, такие уж у нас гантели) и всего два подхода (я использую вариант круговой тренировки, там ещё приседания или становая). Статья про метод сбрасывает 10%, граница перехода между весами 8 и используется три подхода.

Поскольку я использую круговую тренировку, мне надо ограничивать количество подходов в одной тренировке, иначе будет истощение нервной системы (перетренированность), см. HST или я просто не буду выполнять нужное (вес или повторения в подходе). Поэтому у меня один-два подхода на приседания или становую и два подхода на жим - в последнем меньше мышц задействуется. И вес и количество повторений я стараюсь увеличивать между тренировками (опять же, см. принципы HST), то есть, через два-три дня, а не еженедельно.

Вот у нас есть Гауссиана, с матрицей корреляций Σ=A^TA и вектором ожиданий μ. Я бы хотел определить значения вероятности конкретной переменной x_i=X (или P(x_i>X))для всех значений всех остальных переменных x_j≠i.

В голову лезет Монте-Карло, ибо вычисление определённого интеграла по всем переменным не выглядит разумным.

Насколько я прав?

https://cinefile.livejournal.com/306381.html?thread=5371597#t5371597

Современные автоматические переводчики не выдадут "Откровенного Бобра".

PS
Это я пытался понять, откуда взялось название судна "Головка пальцев ноги".

Оказывается, медный купорос (кстати, это тавтология) сублимирует в газ в вакууме при температуре 150-200 градусов Цельсия.

Знакомые мне нанотехнологи использовали шестихлорид вольфрама, испаряющийся при 600 градусах Цельсия - из газообразного вольфрама вытаскивались ионы вольфрама при поднятии иглы-головки и потом помещались на подложку при опускании головки и изменении полярности напряжения. 100-150 тысяч атомов в секунду с помощью Texas Instruments DSP в 2006 году. Транзистор стоил 80-100 атомов, бит памяти примерно столько же. То есть, за три-шесть секунд можно было получить аналог 6502.

Вольфрам использовался из-за его массы - температурный дрифт в течении 10 лет приводил к отказу транзистора в системе с несколькими миллионами транзисторов с вероятностью половина.

Но всё равно - медь доступней, менее вредна и температура работы ниже.

Теперь меня будет мучить вопрос - почему не медь?

Эволюция в доступном нам мире протекает медленно, но не потому, что она всегда такая, а потому, что мы наблюдаем только часть мира и изменения в этой части медленные.

Скорость эволюции, которую можно кратко оценить по замене одного "ведущего" вида на другой, разнится и, обычно, скачкообразна. "Давление" изменений накапливается и в один прекрасный момент происходит "эволюция".

Беря в пример человека, его способность пить молоко во взрослом возрасте - имеется не у всех людей, возникла не очень давно, заметно и, главное, быстро изменила возможности приспособления симбиоза людей и скота. На взгляд ничего не подозревающего наблюдателя это может выглядеть "генной инженерией".

Ну, и главная теорема генетических алгоритмов в том, что если у какого-то поведения есть преимущество, после большого количества испытаний оно проявится, как ведущее.

Ваш сайт не содержит информации о том, как добраться до вас. В разделе о банке есть что угодно, кроме адресов.

Техподдержка по телефону не может сориентировать на местности - "со стороны Пресненской набережной" не говорит ничего, если не видно этой самой Пресненской набережной. А в Москва-сити её не видно. В результате опоздание на 15 минут превратилось в опоздание на 30.

Опоздание на полчаса критично - потому, что у всех ваших сотрудников всё расписано по получасовым интервалам. Теория о массовом обслуживании говорит, что ресурсы должны быть задействованы на 60% в среднем, чтобы позволять плавно обрабатывать неожиданные события. Но вы об этом не слышали, а ваши сотрудники даже гордятся тем, что не могут обслужить опоздавшего.

http://journals.tubitak.gov.tr/havuz/biy-1406-61.pdf

Собственно, мой вывод состоит в том, что лабораторных животных не стоит кормить ГМО. Может нарушить чистоту эксперимента. А практически вся современная соя - ГМО.

Скорость возникновения новых продуктов может превысить скорость адаптации к ним.

Сельскохозяйственные растения и животные "генномодифицированы" - выведены. Процесс этот долгий (до недавнего времени) и поэтому любые изменения приводили к обоюдному плавному приспособлению. Самое важное, что изменения были в окрестности, достижимой небольшими изменениями.

Приспособиться же к помидорам с генами арктических рыб тяжело.

Один индийский ученый, имя которого я запамятовал, изобрёл замечательный способ улучшения соединений в кластерах. Вместо соединения в кольцо, где требуется всего 1 сетевой контроллер и logN контроллеров для гиперкуба, он предложил соединять машины в стиле распределенной хэш-таблицы. Вот, примерно, вот как здесь: http://www.freedomlayer.org/articles/dht_intro.html

Типа, делаем 2 контроллера и получаем ускорение передачи сообщений в два раза.

Идея похожа, детали отличаются.

Так вот, когда один мой знакомый обратился к нему с предложением побеседовать, сей индийский ученый потребовал (не попросил! потребовал!) $50 000 (пятьдесят тысяч долларов) только за возможность поужинать за предварительной беседой.

(прочитав последнее эссе Поля Грема)