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?
На mmozg.net появился любопытный пост о динамике поведения разработчиков и игроков в EVE, по крайней мере я так его тему увидел. Пост хорош сам по себе, но затрагивает куда более широкую тему, которую я и вынес в заголовок.
А поскольку я разрабатываю как раз мини аналог EVE — ММО с единственным игровым сервером без ресетов — мне есть чего добавить по теме. Это эссе развивает мои комментарии к оригинальному посту.
Следующие соображения справедливы для всех игр, но сильнее всего относятся к ММО. Через призму разработки многопользовательской песочницы с персистентным миром я и буду рассказывать.
Продолжаю выкладывать концепты. Этот — новый — написал недели две назад, модифицирует идею сами знаете какой игры. Заодно доработал шаблон концепта в сторону большей информативности.