Как фундаментальная математика помогает переосмыслить градиентный спуск
Градиентный спуск — стандартный инструмент обучения нейросетей. Но с точки зрения линейной алгебры операция обновления весов выглядит некорректно: м…
Latest News
⚑ Report a ProblemTech news from the best sources
All topics
- Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети
- Новости сети
- автомобили, мотоциклы, транспортные средства
- вирусы, трояны, уязвимости в ПО, вопросы безопасности
- игры
- космос
- мобильные телефоны, смартфоны, сотовая связь, коммуникаторы, КПК
- модули ОЗУ, карты памяти, флеш-накопители, кардридеры
- на острие науки
- процессоры
LLM
ai
ai-агенты
claude
devops
llm
open source
python
ruvds_статьи
Статьи
автоматизация
ии
ии-агенты
информационная безопасность
искусственный интеллект
машинное обучение
нейросети
программирование
разработка
тестирование
Корпоративный ИИ за $10 млн отмел статью Q1. И он оказался прав — но не так, как он думал
1. История Корпоративная модель ИИ за $10 млн. дала негативный отзыв на недавно опубликованную статью: [1] Vladimirov, V.V. (2026). An additional de…
DREM для линейной регрессии: как развязать веса перцептрона и ускорить обучение
Разбор применения метода DREM (Dynamic Regressor Extension and Mixing) для обучения линейного перцептрона. Рассматривается алгоритм декомпозиции мно…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 3
Во второй части мы рассмотрели аналитическое решение задачи линейной регрессии и наткнулись на ряд неприятностей — сингулярность, плохая обусловленн…
Как технология LayerScale спасает сверхглубокие трансформеры (и почему о ней молчат туториалы)
Все знают, что трансформеры можно масштабировать: просто добавь больше слоев, и модель станет умнее. Но на практике попытка обучить трансформер глуб…
Проклятие адаптивности: почему живучесть нейросетей ваш главный враг (и как я случайно ампутировал трансформер)
В классическом программировании ошибка в коде приводит к крашу. В Deep Learning ошибка в коде часто приводит к тому, что модель просто находит спосо…
Как связывание эмбеддингов душит трансформеры и уничтожает градиенты
Долгие годы в NLP считалось правилом хорошего тона связывать матрицу входных эмбеддингов с матрицей выходного классификатора (Weight Tying), чтобы с…
Обратное распространение ошибки: от интуиции до кода
Многие умеют вызывать loss.backward() в PyTorch, но не всегда понимают, что именно происходит под капотом. Как сеть вычисляет, какой из миллионов ве…
Мой первый ИИ: Пишем нейросеть на Python с нуля
Написал гайд для тех, кто хочет понять нейросети изнутри. Создаем свой ИИ для распознавания цифр на чистом Python всего в 50 строк кода. Вся математ…