Графовые нейронные сети
Как обучать нейросети на данных без сетки и без порядка: перестановочная симметрия, передача сообщений, GCN/GraphSAGE/GAT/GIN, пределы выразительности, переглаживание и …
Локально и без аккаунта. Аккаунта нет, регистрация не нужна: введённое в инструменты остаётся в localStorage браузера и на сервер не уходит.
Свой счётчик считает открытия страниц и дочитывания: уезжает адрес и десятая доля текста. Без cookies и чужих счётчиков, IP не хранится, Do Not Track уважается. Как это проверить
Репозиторий портала не выложен, «открытым кодом» мы его не зовём. Открыто это:
Живёт портал на донатах, платных консультациях и разборах по запросу и покупке Workbench.
Планов делать курсы платными нет.
Выкладка от 16 сентября 2026, срез 95043e5
Что изменилось на портале с вашего прошлого захода. Полный список выкладок — в разделе «Что изменилось» на странице «О нас».
21 материалов в этой теме.
Как обучать нейросети на данных без сетки и без порядка: перестановочная симметрия, передача сообщений, GCN/GraphSAGE/GAT/GIN, пределы выразительности, переглаживание и …
Как научить сеть порождать новые данные: вариационная нижняя граница и VAE, минимаксная игра GAN, диффузионные модели и их связь с оценкой score-функции — с выводами, …
Механизм внимания с первых принципов: от узкого места seq2seq до scaled dot-product, многоголовости, RoPE, полного блока трансформера, KV-кэша и продакшн-инференса.
Как из предсказания следующего токена вырастает LLM: токенизация, архитектура decoder-only, законы масштабирования, SFT и LoRA, выравнивание через RLHF и DPO, а также …
В этом видео:
Сделал шпаргалку по промптингу для начинающих Большинство людей используют LLM примерно так: “Напиши мне текст.” И получают средний результат. Но качество …
По этому запросу ничего не найдено.