而我们正在使用的神经网络基本上是相反的。它们有很多的经验，并试图把输入和输出的信息联系到参数中。我认为反向传播比大脑使用的方法更有效，但并不擅长从不多的数据中抽象出很多结构。...它们必须做完全相同的事情，这意味着最好是数字化的或者基本数字化，它们会做一些事情，比如把数字相乘，这需要消耗很多很多的能量来使运算变得非常谨慎，而这不是硬件的目标。...你肯定要有结构，如果你说的符号计算只是你有部分和整体结构，那么我们做的就是符号计算。...如果消极例子里没有这个结构，但在积极例子里有，那么这个结构就是关于消极例子和积极例子之间的区别，而不是你的连接方式。...所以，尽管人们对这一点没有太多思考，但如果你有强大的学习算法，你最好不要让它们学习神经网络自己的权重和连接。 Abbeel：你还提到了「学生模型打败老师模型」的概念。这是什么意思？
值得注意的是，当 ChatGPT 做一些事情，比如写一篇文章时，它所做的基本上只是反复询问 “鉴于到目前为止的文本，下一个词应该是什么？” —— 而且每次都增加一个词。...因此，如果我们把这里的每个像素的灰度值当作某个变量 xi，是否有一些所有这些变量的函数，在评估时告诉我们这个图像是什么数字？事实证明，有可能构建这样一个函数。不足为奇的是，这并不特别简单。...在数学术语中，如果一个神经元有输入 x = {x1, x2 …… }，那么我们计算 f[w.x + b]，其中权重 w 和常数 b 通常为网络中的每个神经元选择不同；函数 f 通常是相同的。...像 ChatGPT 这样的能力似乎令人印象深刻，人们可能会想象，如果人们能够 “继续下去”，训练越来越大的神经网络，那么它们最终将能够 “做任何事情”。...如果你有一个足够大的神经网络，那么，是的，你可能能够做任何人类能够轻易做到的事情。但是，你不会捕捉到自然界一般能做的事情 —— 或者我们从自然界塑造的工具能做的事情。
然后如果我们在这里进一步，有另一个带有权重 w2 的线性层，现在计算对所有参数的导数没有区别。我们仍然可以使用完全相同的链式法则。 所以不要把多层网络想象成在不同时间发生的事情。它只是函数的组合。...顺便说一句，我实际上还有第二个参数（r_adj=10），它是我对 r 做的相同的事情，实际上是通过一个参数除以 r，我现在不会太担心，但这是另一个您可以用来调整正则化性质的参数。...='0' 我们有很多不同的表需要将它们全部合并在一起。我有一种用 Pandas 合并事物的标准方法。我只是使用了 Pandas 的合并函数，具体来说我总是进行左连接。...其中一个将它们定义为整个训练集，另一个将它们定义为一个随机子集。所以我的想法是，我在样本上做所有的工作，确保一切都运行良好，尝试不同的超参数和架构。...因此，如果我们添加了一点权重衰减，比如 1e-7，那么这就表示这些解决方案不再是完全相同的，最好的解决方案是参数最小且彼此最相似的解决方案，这将使其再次成为一个良好的损失函数。
如果需要计算新的或不同的统计数据，或者需要改变输出的格式，就需要对这个函数进行调整。 所以，这个函数最好写成两个独立的函数：一个用来执行并返回计算结果，另一个用来获取这些结果并打印出来。...这种处理方式，不仅能让测试函数更容易，并且还允许这两个部分有了迁移性，如果合适的话，还可能一起应用到不同的模块中。 在编程中，你会发现好多函数都可以做很多很多事情。...当给定函数没有返回值时，有一些常见的原因： “它所做的只是[一些与I / O相关的事情，比如将一个值保存到数据库中]。我不能返回任何有用的东西。” 我不同意。如果操作顺利完成，函数可以返回True。...那么，如果函数太长，应该怎么做？重构。这会改变程序的结构而不改变其行为。 从一个长函数中提取几行代码，并把它们变成自己的函数。这是缩短长函数的最快、也是最常见的方式。...在命令式编程(编写Python代码时所做的那种)中，它们是所有函数中最安全的函数。 它们也很容易被测试和维护，甚至比只是幂等函数更重要的是，测试它们基本上可以和执行它们一样快。
如果需要计算新的或不同的统计数据，或者需要改变输出的格式，就需要对这个函数进行调整。 所以，这个函数最好写成两个独立的函数：一个用来执行并返回计算结果，另一个用来获取这些结果并打印出来。...这种处理方式，不仅能让测试函数更容易，并且还允许这两个部分有了迁移性，如果合适的话，还可能一起应用到不同的模块中。 在编程中，你会发现好多函数都可以做很多很多事情。...当给定函数没有返回值时，有一些常见的原因： “它所做的只是[一些与 I/O 相关的事情，比如将一个值保存到数据库中]。我不能返回任何有用的东西。” 我不同意。...如果它是纯函数或是幂等的(下面讨论) ，它也可能是短的。 那么，如果函数太长，应该怎么做？重构。这会改变程序的结构而不改变其行为。 从一个长函数中提取几行代码，并把它们变成自己的函数。...在命令式编程(编写 Python 代码时所做的那种)中，它们是所有函数中最安全的函数。 它们也很容易被测试和维护，甚至比只是幂等函数更重要的是，测试它们基本上可以和执行它们一样快。
在connect方法调用中使用的SIGNAL和SLOT是连接函数名称的宏，出于我们的目的，先让我假设它是魔法。 那么，信号/槽机制有什么问题？ 这个没有什么损坏，对吧? 它的工作原理…我猜。...问题2: 为什么我必须定义三个方法来做基本相同的事情?...，它们对不同的文本做了基本相同的操作，并用一个函数替换了它。...如果您不熟悉它们，可以通过搜索找到大量信息，但简单的回答是，它们基本上是内联的、未命名的函数。...; }); } }; 这是一个比我们原来有三个槽的类更优雅的解决方案。 附加说明 当然，并非一切都是完美的。在使用指向函数的指针和lambdas作为槽时，有一些事情需要记住。
不幸的是，没有一套你应该总是做的具体事情，你只需要考虑一下我即将做的事情的结果。这里有一个非常简单的例子。...但它没有分开的是，如果所有变量基本上都是复制的同一个变量，那么它们看起来都同样重要，但实际上只是一个因素。 这在这里也是正确的。如果我们有一列出现两次，那么对该列进行洗牌不会使模型变得更糟。...在这种情况下，我发现制造年份从略优于下一个最好的特征（连接器系统）变得更好了，但现在它更好了。因此，它似乎确实改变了这些特征的重要性，并希望能给我一些更多的见解。 问题：那么这如何帮助我们的模型呢？...去除冗余特征[54:57] 我们已经看到，基本上测量相同事物的变量会混淆我们的变量重要性。它也会使我们的随机森林稍微不那么好，因为需要更多的计算来做同样的事情，还有更多的列要检查。...所以这意味着的不是我可以去掉它们中的两个，而是我可以去掉其中一个，因为它们基本上在衡量同一件事情。
也就是说，一个函数应该只做一件事。这么做的一大原因是：如果每个函数只做一件事，那么只有在函数做那件事的方式必须改变时，该函数才需要改变。...当一个函数可以被删除时，事情就好办了：如果其他地方发生改动，不再需要该函数的单一功能，那么只需将其删除。 举个例子来解释一下。...最好将该函数写成两个独立的函数：一个用来执行并返回计算结果；另一个用来接收结果并将其打印出来。...在编写函数时，遵循这些规则很容易。我们只需要养成编写文档注释的习惯，并在实际写函数主体之前完成它们。如果你不能清晰地描述这个函数的作用是什么，那么你需要更多地考虑为什么要写这个函数。...那么如果一个函数太长该怎么办？代码重构（refactor）！代码重构很可能是你写代码时一直在做的事情，即使你对这个术语并不熟悉。它的含义是：在不改变程序行为的前提下改变程序的结构。
对于阻塞调用，你的程序多等待了1000万倍的时间。 ? 内核提供了阻塞I/O（“从网络连接中读取并把数据给我”）和非阻塞I/O（“当这些网络连接有新数据时就告诉我”）这两种方法。...每次你都需要做一些涉及I/O的事情，发出请求或者提供一个当完成时Node会调用的回调函数。 在求中进行I/O操作的典型Node代码，如下所示： ? 可以看到，这里有两个回调函数。...第一个会在请求开始时被调用，而第二个会在文件数据可用时被调用。 这样做的基本上给了Node一个在这些回调函数之间有效地处理I/O的机会。...n=100），并以十六进制形式打印生成的散列。我选择了这个示例，是因为使用一些一致的I/O和一个受控的方式增加CPU使用率来运行相同的基准测试是一个非常简单的方式。...作为比较，如果只考虑影响性能和易用性的几个重要因素，可以得到： ? 线程通常要比进程有更高的内存效率，因为它们共享相同的内存空间，而进程则没有。
如果使用相同的参数调用函数两次，则保证返回相同的结果。如果你已经学习了数学函数，你就会知道这个好处。这称为参照透明度。由于函数没有副作用，如果你正在构建一个计算某些事情的程序，你可以加速程序。...或者求四次方的功能呢？我们可以继续写下它们吗？好吧，你可以。但程序员很懒的。如果你一遍又一遍地重复同样的事情，这表明有一种更快的方法来加快速度，这将使你不再重复。我们可以在这里使用闭包。...（应该尽量找到一种，最好是唯一一种明显的解决方案） 在Python中，map和filter可以执行与列表推导（下面讨论）相同的操作。...列表推导 前面，我提到过你可以用map或filter做的任何事情，你可以用列表推导。列表推导是一种在Python中生成列表的方法。...事实上，如果你想尝试生成某种列表，那么使用列表推导看起来会更清晰，更容易。如果我们想要将列表中每个0以下的数字平方怎么办？有了lambda，map和filter你会写： 这似乎很长很复杂。
现在，如果你展示足够多的鸟和猫，当你展示一只鸟时，它会说鸟；当你展示一只猫时，它会说猫。事实证明，这种方法比手动连接特征检测器要有效得多。 这就是我的学生在图像数据库上所做的事情。...这就是我们如何让一只鸟跳舞的。它们可以共享识别鸟的所有连接权重，一个可以学会识别猫，另一个可以学会识别鸟，它们可以共享它们的连接权重，这样每个模型都可以做两件事。...这正是这些大型语言模型所做的，它们在共享。但这种方法只适用于数字计算机，因为它们必须能够模拟相同的事物。而不同的生物大脑无法相互模拟，因此它们无法共享连接。 问：为什么我们不坚持使用数字计算机呢？...我认为接下来会发生的一件事是，我们将朝着能够理解不同世界观的系统发展，并且能够理解，好吧，如果你有这个世界观，那么这就是答案。而如果你有另一个世界观，那么答案就是另一个。我们得到我们自己的真相。...另一个发生的事情是，有一个叫做「加拿大高等研究所」的组织，为加拿大擅长的领域的教授提供额外的资金，并为分布在不同地方的教授提供相互交流的资金，例如温哥华和多伦多，也与美国、英国和以色列等其他地区的研究人员互动
我认为这是我们作为程序员通常做的事情，除非我们主要从事函数式编程。我很好奇你为什么这么认为？为什么我们默认为可变系统？ 迈克尔·佩里：有两个原因。第一，这就是世界的运作方式。我们看到事情一直在变化。...你可能有来自提款机网络或信用卡机的交易，还有那些我们不知道或者我们知道会发生的事情，但它们仍然被保存在某处等等。 我想当时我不知道“最终一致性”这个词，但这基本上就是我们要处理的问题。...再一次，我发现这真的很有趣。那么，这样做的目的是什么？ 迈克尔·佩里：我认为这是使这种架构发挥作用的基石之一。通常，如果我们使用的是关系数据库，我们将有一个自动递增的ID作为列之一。...因此，如果可以执行两个有向无环图的集合并集，那么可以保证执行这些操作的任意两个节点将实现相同的图。 现在有一个CRDT的另一个方面，我以前没有提到过。这是一个投影函数。...作为一名应用程序开发人员，如果你能给我一组历史事实，我可以把它们组织成一个有向无环图，你给我一个投影函数，告诉我如何向你的用户显示这个有向无环图，那么这就是我所需要的，我可以解决最终一致性很强的问题，我可以在节点之间同步数据
想要让你的代码更专业，最好的方法就是使其可重用。 「可重用」是什么意思？在你的数据科学职业生涯中的某个时刻，你编写的代码将被使用不止一次或两次。...这里有两个示例函数，一个在 python 中，一个在 r 中，它们做了相同的事情（或多或少）。...它们都有相同的函数名，find_most_common 他们都有一个参数，values 它们都有一个执行大致相同操作的主体：计算值中每个 values 显示的次数 它们都返回相同的内容：输入参数值中最常见的值...assert 是一个内置在 python 中的方法，它帮助我们检查某些内容是否正确。如果是正确的，那么什么都不会发生。否则，我们的函数将停止运行并给出报错信息。...如果有人已经编写了你所需的代码，并且该代码允许你使用，那么你可能应该这样做。 如果有明显的改进的话，我建议你写一个库来复制另一个库的功能。例如，python 库 flastext。
这些连接模拟了大脑中突触的行为。与大脑中突触传递信号的方式相同——信号从一个神经元传递到另一个神经元，这些连接也在人造神经元之间传递信息。每一个连接都有权重，这意味着发送到每个连接的值要乘以这个因子。...再次强调，这种模式是从大脑突触得到的启发，权重实际上模拟了生物神经元之间传递的神经递质的数量。所以，如果某个连接重要，那么它将具有比那些不重要的连接更大的权重值。...更确切地说，ANNs基于输入和期望的输出来改变连接的权重。 你可能会问：“为什么是权重？” 你仔细观察ANNs的结构，会发现如果我们想修改它们的架构，那么可以修改其内部的一些组件。...请注意，小球只是一个类比，我们并不是要准确的模拟一个物理定律。由于我们已经意识到微积分不是最好的方法，所以我们试图用这种替代方法来到达函数的最小值。...然而，避免陷入局部最小值陷阱的常用方法是处理完训练集中的一个输入之后就修改权重。当训练集中的所有输入都处理完了，一个epoch也就完成了。为了得到最好的结果，有必要进行多个epochs。
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