Notice: file_put_contents(): Write of 5656 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Warning: file_put_contents(): Only 4096 of 9752 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 Сиолошная | Telegram Webview: seeallochnaya/2220 -
Так, получается саммари первого подхода: 1) сгенерировали N случайных и независимимых шумов 2) сгенерировали N картинок 3) каждую оценили верификатором 4) выбрали самую лучшую по оценке
Второй подход: а давайте ещё поисследуем локальную окрестность лучшего кандидата? 1) сгенерировали N случайных и независимимых шумов 2) сгенерировали N картинок 3) каждую оценили верификатором 4) теперь берём одну или две лучших, вспоминаем какой шум для них генерировали в начале, и берем его же, но чуть-чуть отклоняясь в сторону (K раз). Гипотеза такая, что это какой-то просто более удачный регион, в который попала генерация из первого цикла, но ведь мы наверняка выбрали не самый удачный шум из этого региона с первой попытки? 5) для новых шумов генерируем картинки 6) оценили верификатором 7) повторяем шаги 4-6 сколько хотим
Третий подход гораздо более технический, и не хочется его расписывать детально, поэтому вот TLDR: прерывают процесс генерации на какой-то итерации (скажем, после 20% шагов), и оттуда генерируют несколько продолжений, оценивают их, выбирают лучшие, отбирают их и продолжают генерцию, повторяя прерывания
Все три метода на картинке
Ешё есть четвертный метод, суть которого сводится к тому, что если верификатор — это локальная модель, то мы можем посчитать градиент аналитически, то есть прям в точности понять, как нам нужно изменить шум на входе, чтобы повысить оценку. Он тоже работает и с ним всё хорошо.
Так, получается саммари первого подхода: 1) сгенерировали N случайных и независимимых шумов 2) сгенерировали N картинок 3) каждую оценили верификатором 4) выбрали самую лучшую по оценке
Второй подход: а давайте ещё поисследуем локальную окрестность лучшего кандидата? 1) сгенерировали N случайных и независимимых шумов 2) сгенерировали N картинок 3) каждую оценили верификатором 4) теперь берём одну или две лучших, вспоминаем какой шум для них генерировали в начале, и берем его же, но чуть-чуть отклоняясь в сторону (K раз). Гипотеза такая, что это какой-то просто более удачный регион, в который попала генерация из первого цикла, но ведь мы наверняка выбрали не самый удачный шум из этого региона с первой попытки? 5) для новых шумов генерируем картинки 6) оценили верификатором 7) повторяем шаги 4-6 сколько хотим
Третий подход гораздо более технический, и не хочется его расписывать детально, поэтому вот TLDR: прерывают процесс генерации на какой-то итерации (скажем, после 20% шагов), и оттуда генерируют несколько продолжений, оценивают их, выбирают лучшие, отбирают их и продолжают генерцию, повторяя прерывания
Все три метода на картинке
Ешё есть четвертный метод, суть которого сводится к тому, что если верификатор — это локальная модель, то мы можем посчитать градиент аналитически, то есть прям в точности понять, как нам нужно изменить шум на входе, чтобы повысить оценку. Он тоже работает и с ним всё хорошо.
The regulator said it has been undertaking several campaigns to educate the investors to be vigilant while taking investment decisions based on stock tips. Overall, extreme levels of fear in the market seems to have morphed into something more resembling concern. For example, the Cboe Volatility Index fell from its 2022 peak of 36, which it hit Monday, to around 30 on Friday, a sign of easing tensions. Meanwhile, while the price of WTI crude oil slipped from Sunday’s multiyear high $130 of barrel to $109 a pop. Markets have been expecting heavy restrictions on Russian oil, some of which the U.S. has already imposed, and that would reduce the global supply and bring about even more burdensome inflation. If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats. Also in the latest update is the ability for users to create a unique @username from the Settings page, providing others with an easy way to contact them via Search or their t.me/username link without sharing their phone number. Artem Kliuchnikov and his family fled Ukraine just days before the Russian invasion.
from us
