A day with Scandale - Harmonie Collection - Spring / Summer 2013
নিউইয়র্ক নেটওয়ার্ক এআই এর ভবিষ্যতের জন্য প্রাণবন্ত। এবং, এলন মাস্কের মতে, মানবতার ভবিষ্যত। সৌভাগ্যক্রমে, গুগলের ডিপমিন্ড কেবলমাত্র অভ্যন্তরীণ মেমরি দেওয়ার মাধ্যমে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে অনেক বেশি স্মার্ট করার জন্য কোডটি ভঙ্গ করেছে।
একটি গবেষণায় মুক্তি প্রকৃতি 12 অক্টোবর, ডিপমিন্ড দেখিয়েছে যে কিভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং মেমরি সিস্টেমগুলিকে মেশিন লার্নিং তৈরি করতে একত্রিত করা যায় যা শুধুমাত্র জ্ঞান সঞ্চয় করে না, তবে পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে তা দ্রুত ব্যবহার করে। এআই সঙ্গে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ এক। স্টাফ মনে রাখা হচ্ছে। মনে হচ্ছে আমরা এটি অর্জনের এক ধাপ এগিয়ে যাচ্ছি।
ভিন্ন ভিন্ন নিউরোল কম্পিউটার (ডিএনসি) বলা হয়, উন্নত স্নায়ু নেটওয়ার্কগুলি কম্পিউটারের মতই কাজ করে। কম্পিউটারগুলির কাজগুলি (একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক) সম্পন্ন করার জন্য একটি প্রসেসর রয়েছে তবে প্রসেসরের জন্য বিভিন্ন ডাটা পয়েন্ট (DNC) থেকে অ্যালগরিদম সঞ্চালনের জন্য একটি মেমরি সিস্টেম নেয়।
DeepMind এর উদ্ভাবনের পূর্বে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বহিরাগত মেমরিতে নির্ভর করতে হয়েছিল যাতে নেটওয়ার্ক এর নিউরন কার্যকলাপে হস্তক্ষেপ না করে।
কোন বহিরাগত মেমরি ছাড়া, নিউরাল নেটওয়ার্ক শুধুমাত্র পরিচিত তথ্যের উপর ভিত্তি করে একটি সমাধান যুক্তি করতে সক্ষম। আরো সঠিক হওয়ার জন্য তাদের প্রচুর পরিমাণে তথ্য এবং অনুশীলন দরকার। একজন মানুষের নতুন ভাষা শেখার মতো, এটি প্রকৃতপক্ষে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য স্মার্ট হওয়ার সময় নেয়। একই কারণেই ডিপমিন্ডের নিউরাল নেটওয়ার্ক গোলে দুর্দান্ত তবে কৌশলগত-ভিত্তিক গেম ম্যাজিকে ভয়ানক: নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মেমরি ছাড়াই পর্যাপ্ত ভেরিয়েবলগুলিতে প্রক্রিয়া করতে পারে না।
মেমরি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে ভেরিয়েবলগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে এবং দ্রুত বিশ্লেষণ করে ডেটা বিশ্লেষণ করে যাতে এটি লন্ডনের আন্ডারগ্রাউন্ডের মতো জটিল কিছু গ্রাফ করতে পারে এবং নির্দিষ্ট ডেটা পয়েন্টের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হয়। ডিপমিন্ডের গবেষণায়, তারা আবিষ্কার করেছে যে গন্তব্যগুলির মধ্যে দ্রুততম রুট এবং কোন গন্তব্যে কোনও গন্তব্যটি কেবল নতুন উপস্থাপিত গ্রাফ ব্যবহার করে এবং অন্য পরিবহন ব্যবস্থার জ্ঞান ব্যবহার করে কোনও ডেনসিটি সম্পর্কে তার উত্তর দেওয়ার জন্য একটি নিজস্ব ডিএনসি শিখতে পারে। এটি বৃক্ষ ছাড়া উপস্থিত কোন তথ্য সহ একটি পরিবারের গাছ থেকে সম্পর্ক নিরসন করতে পারে। একটি ঐতিহ্যগত নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা প্রয়োজন হবে অতিরিক্ত তথ্য পয়েন্ট খাওয়ানো ছাড়া DNC একটি নির্দিষ্ট কাজ একটি লক্ষ্য সম্পূর্ণ করতে সক্ষম ছিল।
যদিও এটি ভয়ঙ্করভাবে প্রভাবশালী বলে মনে হচ্ছে না (Google মানচিত্রটি ইতিমধ্যেই সবচেয়ে কার্যকরী রুট গণনা করার ক্ষেত্রে খুব ভাল), প্রযুক্তিটি A.I এর ভবিষ্যতের জন্য একটি বিশাল পদক্ষেপ। আপনি যদি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ অনুসন্ধানটি কার্যকর (বা অস্পষ্ট) মনে করেন তবে কল্পনা করুন যে এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মেমরির সাথে কতটা ভাল। যখন আপনি বেন নামে ফেসবুক অনুসন্ধান করেন, তখন এটি জানাবেন যে আপনি কেবল একটি মিউচুয়াল ফ্রেন্ডের পৃষ্ঠায় ছিলেন তার একটি ছবি দেখে আপনি বোঝেন যে রাস্তার নিচে থেকে বেন প্রাথমিক স্কুল থেকে বেন না।
প্রাকৃতিক ভাষা শেখার এআই। অবশেষে ভাষা উভয় কাজ করার জন্য যথেষ্ট প্রেক্ষাপটে আছে ওয়াল স্ট্রিট জার্নাল এবং ব্ল্যাক টুইটার বুঝতে সক্ষম হবেন। সিরি বুঝে উঠতে পারে যে পেপ দ্য ফ্রগ একটি কৌনিক স্ট্রিপ থেকে কেবল একটি চরিত্রের চেয়ে অনেক বেশি, কারণ সে প্রত্যেকটি পড়েছে বিপরীত এটা সম্পর্কে নিবন্ধ।
"উদাহরণস্বরূপ, আমি উদাহরণ থেকে 'অ্যালগরিদম' শিখতে নেটওয়ার্কটির দক্ষতার দ্বারা সর্বাধিক প্রভাবিত," নিউ ইয়র্ক বিশ্ববিদ্যালয়ের জ্ঞানীয় বিজ্ঞানী ব্রেন্ডেন লেক বলেছেন প্রযুক্তি পর্যালোচনা । "অ্যালগরিদমগুলি, যেমন শর্টিং বা সংক্ষিপ্ততম পথগুলি সন্ধান করা, ক্লাসিক কম্পিউটার বিজ্ঞানের রুটি এবং মাখন। তারা ঐতিহ্যগতভাবে একটি প্রোগ্রামার ডিজাইন এবং বাস্তবায়ন প্রয়োজন।"
দে আ। প্রেক্ষাপটে বোঝার ক্ষমতা এটি প্রোগ্রামেড অ্যালগরিদম জন্য প্রয়োজন বাদ দিতে পারবেন।
যদিও DeepMind এর DNC নিউরাল মেমরির প্রথম পরীক্ষা নয়, এটি সবচেয়ে পরিশীলিত। যে বলেন, নিউরাল নেটওয়ার্ক এখনও তার প্রাথমিক পর্যায়ে এবং এটি মানুষের শেখার পর্যায়ে আছে আগে এটি একটি দীর্ঘ পথ আছে। গবেষকরা এখনও সিস্টেম প্রসেসিং কে স্কেল করতে হবে তা নির্ধারণ করতে হবে যাতে এটি দ্রুত মেমরির প্রতিটি অংশ ব্যবহার করে স্ক্যান এবং গণনা করতে পারে।
এখন জন্য, মানুষের স্নায়বিকভাবে সর্বোচ্চ শাসন করতে।
আপনি Leandro বার্বোসা এর ঘোড়া ধোঁয়া পেতে পারেন না, কিন্তু আপনি কিছু বন্ধ পেতে পারেন
গোল্ডেন স্টেট ওয়ারিয়র্সের 'লান্ড্রো বারবোসা একটি ঘোড়ার মত কাজ করে। যেমন, তিনি এক মত ঔষধ। গত সপ্তাহে তিনি স্বীকার করেছিলেন যে তার 13-মৌসুমে ক্যারিয়ার তীব্র প্রশিক্ষণের, পরিষ্কার খাবার খেতে এবং ঘন ঘন তরল পানির ঘন ঘন ঘরে ঘরে ঘোড়ার ঘোড়া খেতে হয়। তিনি তার দায়িত্বশীল চ শপথ ...
আপনি Arietid Daytime উল্কা ঝরনা দেখতে পারেন না কিন্তু আপনি এখন এটা শুনতে পারেন
অ্যারেটিডসগুলি উল্কা বৃষ্টিপাতের সবচেয়ে সুপরিচিত নয়, তবে তারা আসলে বছরের সবচেয়ে প্রাতঃরাশীয় আবহাওয়া বৃষ্টি (জেটা পার্সেইডস সহ)। তারা আজ peaking করা হবে। আসলেই এরিটিয়েডগুলি কোথা থেকে আসে তা বিজ্ঞানীরা জানেন না। কিছু সন্দেহভাজন গ্রহাণু 1566 ইকারাস দোষারোপ করা, কিন্তু ...
এলোন মাস্ক মনে করতে পারেন যে তিনি মঙ্গলের টেরাফর্ম করতে পারেন, কিন্তু এমনকি তিনি মুভিপাস সংরক্ষণ করতে পারবেন না
অ্যালবাম মুস্ক টুইটার জুড়ে মুভিপাস ভক্তদের দ্বারা আর্থিক সাবস্ক্রাইব থেকে সাবস্ক্রিপশন মুভি পরিষেবা সংরক্ষণ করার জন্য জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল। Musk undaunted বাকি অন্যান্য আপাতদৃষ্টিতে আরো কঠিন চ্যালেঞ্জের মত, Musk বলেন, এটি করা সম্ভব না। এই MoviePass শেষ হতে পারে?