На arxiv.org выложен интересный препринт: Every Model Learned by Gradient Descent Is Approximately a Kernel Machine.
Как видно из названия, исследователи утверждают, что нейронные сети, обученные методом градиентного спуска (один из самых распространённых вариантов обучения) близки такой штуке как kernel machines — одной из техник машинного обучения «предыдущего поколения».
У kernel machines есть несколько интересных особенностей:
Из этого может неслучиться несколько интересных вещей.
Оба варианта выглядят довольно интересно.
Поговорили про новости ММО игр, некоторые вопросы их дизайна и особенности опыта, который они дают игрокам.
Меня в подкасте не очень много, но что-то полезное вроде говорю :-)
Хронометраж можно найти на странице ролика в YouTube, на сайте mmozg.net и в этом посте (украден с mmozg.net).
Google выпустил экспериментальную нейронку, которая создаёт изображения новых существ «по чертежу». «Пример чертежа» на заглавной картинке.
То есть на генерации аватарок развитие нейронок не остановилось и даже не запнулось. Грядут большие перемены, как минимум, на рынке мультимедиа.
Но одна вещь меня пугает: что дозволено Юпитеру, не дозволено быку. Нейронки и процедурная генерация способны очень на многое, но насколько эти технологии будут доступны рядовым разработчикам?
Продолжаю выкладывать концепты. Этот — новый — написал недели две назад, модифицирует идею сами знаете какой игры. Заодно доработал шаблон концепта в сторону большей информативности.
На mmozg.net случилось обсуждение механик сбора ресурсов: какие нравятся, какие не нравятся и так далее. Вынесу в отдельный пост своё веское мнение по этому поводу.
Думаю неправильно ставить вопрос о механиках сбора ресурсов: мы играем не чтобы собирать ресурсы, мы собираем ресурсы, чтобы усиливать игровой опыт.
Поэтому вопрос не в том, какие механики для сбора ресурсов делать, а в том, какие механики сопровождать сбором ресурсов и какие сопутствующие механики-спутники для этого подходят.