Không, không. Dừng lại Gần đây, Lecun đã tạo một công việc mới, vẫn là vấn đề sụp đổ và tự giám sát. Lần này, một phương pháp luân hồi mới được đề xuất: Sửa chữa âm lượng, ngăn chặn quy trình sụp đổ và cải tạo chất lượng. Một thẻ đồ họa có thể huấn luyện! Description Một loại sự học trong hệ thống bàn nhà này rất được cách nhiều nhà nghiên cứu, là kiếm học được dưới sự kiểm soát. Description As long as enough data is give, tự giám sát leaving can learn the Reproduction of text and image without thỉnh thỉnh công chú. The larger the amount of data and the larger the amount of model Tham số, chừng này the impact better. Description The work nguyên tắc của tự giám sát học is also very simply: for example, if the Application regiment is a picture, we can set the nhập và kết xuất của mô- đun SSL to the same picture, add a hidden lớp in the middle, and then start đào tạo! Description Một thứ đơn giản nhất, mã hóa tự độngXst N, đã sẵn sàng. Description Đếm: Dễ nói hơnXst N, số nơ-ron trong lớp ẩn nhỏ hơn cả ảnh nhập, vì vậy sau khi được huấn luyện, lớp giữa ẩn của bộ tự mã hóa có thể được dùng làm véc- tơ đại diện của ảnh, vì mục đích của tiến trình huấn luyện là chỉ phục hồi ảnh với véc- tơ ẩn này. Description The self Code was originally proposed dựa trên the idea of chiều reduction, but when there are more hidden lớp Nút hơn các nút nhập, the self code s will lose the capable to know the characters of sample, so it is needed to hạn the hidden lớp knoks. Description Dễ nhận dạng tự mã hóa thô, và điểm bắt đầu của giới hạn là: biểu thức cao chiều không gian và mỏng manh là tốt. Vì vậy, chúng ta chỉ cần trói hạn hẹp của các lõi lớp ẩn. Description The commonly used spare Mã methods is L1 regular. Description gần đây, Lecun đã đề xuất một giao thức Mã loại mới, có thể ngăn chặn sự sụp đổ của mã hóa mà không chỉnh sửa. Quy trình mã mới chính xác hoá trực tiếp mã hóa nên mỗi thành phần mã ngầm có một thay đổi lớn hơn ngưỡng cố định với mức đại diện mỏng manh của một bộ nội dung cụ thể. Description Okay. Oh, my God! https://arxiv.org/abs/2112.09214 Description Dạng mật mã nguồn mở: https://github.com/kevtimova/deep-sparse Description Những nhà nghiên cứu cũng đã tìm hiểu cách huấn luyện hiệu quả hệ thống mật mã rải rác bằng các bộ giải mã đa lớp, để mô phỏng các mối quan hệ phức tạp hơn các từ điển tuyến. Description Những kết quả thử nghiệm này cho thấy bộ giải mã được học theo phương pháp mới có tính năng giải thích trong các trường hợp tuyến tính và đa lớp. Description Nếu so sánh với mã hóa tự động dùng từ điển tuyến, thì bộ mã hóa tự động thoáng đãng với bộ giải mã đa lớp được đào tạo bằng phương pháp luân phiên bản có thể tạo ra sự phục hồi chất lượng cao hơn, mà cũng cho thấy rằng cách thức theo quy trình khuếch đại phân tích mỏng manh rất hữu dụng trong các công việc xuôi dòng như thuật chỉ dẫn và phân loại dưới lượng dữ liệu thấp. Description The authorst Unit of Lecun in the paper was also renamed from fair to meta AI research (Mair). Description Độ chính thức: Một thức nhập và một giải mã đã được sắp đặt D, các nhà nghiên cứu dùng cáthuật lớn (một phiên bản nhanh của phương phán nhà được chảy tới được máy theo phương phán đó. Và điều này có thể giảm này tốt hơn. Description Độ nặng của

giải mã D được lấy bằng việc thu nhỏ nội dung y và từ z% lowast; Phát hiện lỗi vuông trung bình (MSE) giữa thiết lập xây dựng được tạo bằng cách huấn luyện. Description Khối lượng của {41) đã được dự đoán bởi xuất ra z% 2lowast của festiva; Đi. Description Dừng Để tránh sự hư cấu L1 của mật mã giấu, các nhà nghiên cứu đã thêm một điều kiện giới hạn để đảm bảo rằng phạm vi của mỗi mật mã ẩn lớn hơn ngưỡng đã đặt. The main implication Method is to thêm vào the regulation term to the energy function, so that the variance of all Potential code computer can be keep over the preted threshold. Description Dừng Cụ thể hơn, các nhà nghiên cứu đã thay đổi hàm mục tiêu trong quá trình lập luận để giảm thiểu năng lượng. Description Tốt Khi thuật ngữ bản lề được bù lại bởi Từ Hình phạt L1 như một thuật ngữ luân hồi mới, phương trình mới có thể thúc đẩy sự thay đổi của mỗi thành phần mã tiềm diện nằm trên ngưỡng, để tránh sự hư cấu L1 của đoạn code tiềm năng, và sau đó không cần phải chỉnh hoá trọng lượng đã giải. Description Độ dốc này theo tổng của thuật ngữ tái tạo tương ứng với mật mã Z tiềm năng. Description Dừng Dễ dàng đọc phân loại theo đường thẳng, mặc dù thuật ngữ bản lề không phải là chức năng chuyển động mịn, dốc là một đường, nghĩa là thuật ngữ bản lề hoạt động như chức năng phần tử bình thường cục bộ. Description Dừng Trong thời gian huấn luyện

các nhà nghiên cứu đã đào tạo mã hóa E và mã giải đồng thời để d ự đoán tỉ lệ phân tích phân tích của fista. Description Nguyên nhân đầu tiên của tập luyện đồng thời! là để tránh sử dụng số lượt để tính ra mã sau khi đã giải mã. Thật ra, phải có khả năng tính to án mã số riêng cho các nội dung khác nhau. Description Lý do thứ hai là giảm thời gian lập luận. Sau khi luyện tập mã hóa và bộ giải mã, bộ mã hóa có thể tính trực tiếp phân tích mỏng manh của các nguồn nhập, nên không cần thiết dùng festiva để lập luận, tức là bộ mã hóa có thể thực hiện phương pháp phân tích tối đa. Description Tốt. The regular term of {65 Đem code có thể bắt festiva tìm thấy mã hóa có thể được học bởi bộ mã hóa. Trong cấu trúc thử nghiệm, dự đoán của bộ mã hóa thường được coi là các hàm liên, được dùng làm giá trị ban đầu của mã đầu. Description Dừng Nếu bộ mã hóa cung cấp một giá trị đầu tiên tốt, thì thời gian lý luận có thể giảm bằng cách giảm số lượng các thiết bị dùng để dùng. Description Phân tích thử nghiệm Bộ mã hóa (70) là một bộ mã hóa đơn, được thiết kế nhằm chước hiệu ứng xuất của lý trí ST, như một mạng thần kinh đệ quy. Bộ mã hóa gồm hai lớp kết nối đầy đủ, một thuật ngữ thiên vị, và một chức năng kích hoạt rel Description Dừng! The Tham số của

giải mã tuyến là đơn giản là một chuyển dạng tuyến, which maps the classification to the Reconstruction kim dữ liệu nhập, and there is no computed in the linear transformion. Description Sử dụng một bộ giải không tuyến, một mạng kết nối hoàn toàn với một lớp kích thước ẩn M và một lớp nhập kích thước L (kích thước của mật mã ẩn) được sử dụng, và rel được sử dụng như chức năng kích hoạt của lớp ẩn. Có một thuật ngữ bù từ trong lớp vẽ bản đồ mã nhập vào đại diện ngầm, trong khi không có thuật ngữ bù từ trong lớp vẽ bản đồ mô tả ngầm cho kết xuất. Description Trong quá trình lập luận, mã Z chỉ là các giá trị không tiêu cực. Không gian của mật mã tiềm diện trong thử nghiệm MNIST là 128, trong khi thử nghiệm vá với Tưởng tượng là 256. Khi kích thước của chuỗi là 250, nó đủ lớn để hiệu chỉnh các chuỗi của biến đổi của mỗi thành phần tiềm ẩn ở VDL. Description Một số lần lặp lại tối đa K là fista đến 200 là đủ để tạo ra một mô hình tái tạo tốt. Description Trong khóa huấn luyện tự mã hóa, các nhà nghiên cứu đặt độ tuổi của MNIST sang 200 và miếng dán ảnh thành 100. Trong các thí nghiệm SDL và sdl-nl, độ trật tự L2 của các cột trong các lớp kết nối to àn diện W, W1 và W2 của bộ giải được cố định tới 1, và bộ tự mã hóa với nguồn năng lượng xuất tối thiểu được tiết kiệm. Description Những nhà nghiên cứu này cũng đã tăng sức giảm cân vào thuật ngữ số lượng B1 trong các mẫu sdl-nL và vdl-nL và thuật ngữ bù đắp B trong bộ mã hóa đơn để ngăn nó không kéo dài theo thời gian vô hạn. Description Việc huấn luyện của {i1a6s16c5FFB03}chỉ cần một thẻ định dạng giống hệt giống hệt trong mỗi ngày chụp ảnh. Description Những kết quả thử nghiệm cho thấy rằng với các nguyên tố từ điển của hai SDL và hai VDL, thì hạn chế này là% 2lambda; Trong cái hộp dưới (0.001, 0.005) có vẻ như bộ giải mã có khả năng học hướng, nét vẽ và thậm chí một phần của bộ đồ họa kỹ thuật số. Description Dừng chụp với% 2lamda; Với việc tăng giá trị, hình ảnh đã tạo ra ngày càng giống một số liên tục, hoàn thành tiến hóa từ nét này sang số khác. Description Sử dụng chất lượng tái tạo, những đường cong mã hóa của mô hình SDL và VDL cho thấy sự trao đổi giữa độ phân tán được đo bằng tỉ lệ trung bình của các thành phần mã không động (giá trị 0) và chất lượng tái tạo được đo bằng PSR trung bình. Description 94 Một độ hẹp hơn sẽ dẫn đến hiệu ứng xây dựng tệ hơn, nhưng mô hình được rèn luyện theo phương pháp chỉnh sửa thay đổi do dự án này sẽ tạo ra hiệu ứng xây dựng tốt hơn so với mô hình SDL với một trình độ phân tán cao hơn, mà chứng minh rằng hiệu quả hóa độ khuếch đại. Description Nói ra thì, Description