mathstodon.xyz is one of the many independent Mastodon servers you can use to participate in the fediverse.
A Mastodon instance for maths people. We have LaTeX rendering in the web interface!

Server stats:

2.7K
active users

#neuralnetwork

2 posts2 participants0 posts today

Alessandro Ingrosso, ricercatore presso il Donders Institute for Neuroscience, ha sviluppato un nuovo metodo matematico, in collaborazione con colleghi di due istituti di ricerca italiani, che consente di prevedere l'efficacia dell'apprendimento per trasferimento nelle reti neurali.
#ai #neuralnetwork
techxplore.com/news/2025-05-sc

Tech Xplore · Scientists develop new mathematical model for transfer learning in neural networksBy Radboud University

#ВеселыеКартинки #Nancy #NeuralNetwork

...И таки после этого вы будете говорить, что ChatGPT «ничего не понимает в искусстве» и просто «перемножает матрицы»? 🤔

В этом комиксе использован классический визуальный гэг (visual gag) с элементами анекдотической иронии и немой пантомимы — когда последняя панель «говорит» без слов, в ней вся суть шутки.

А если точнее, то художественный приём здесь — это визуальная метафора в сочетании с неожиданным финалом (punchline twist). Мы видим, как мальчик был слишком самоуверен, игнорируя предупреждение, и результат показан не через слова, а через чёткое изображение: краска нанесена в панике до определённого уровня, выше которого он не успел закрасить из-за погони.

Такой приём ещё можно назвать:

  • Гэг на основе действия (action gag) — комизм строится на действии персонажа.
  • "Show, don't tell" — всё показано, не сказано.
  • Чеховский ружьё в миниатюре: упомянутая собака в начале «выстреливает» в конце.

Очень классический пример немой комедии в духе немого кино и золотой эпохи газетных комиксов.

#языкознание #видео #YouTube

Грамматический род: зачем он нужен и почему это дичь?

Филолог всея Руси Юля разбирает грамматический род в русском языке: его происхождение, функции и спорную необходимость. В видео — ответы на вопросы, почему «река» женская, а «ручей» мужской, сколько родов было в истории языка (больше трёх!) и как теории объясняют эту категорию — от семантики до синтаксиса. Юля аргументирует, что род часто бесполезен: склонения важнее, логика отсутствует, а слова вроде «тень» или «кофе» легко меняют род.

Нужен ли род вообще? Возможно, только для поэзии и олицетворений — вроде старухи-смерти или мужского Петербурга. Юля предлагает экспериментировать с языком (например, говорить «кофа») и показывает, что русский язык гибче, чем кажется. В финале — призыв к бунту против языковых традиций и немного про смену пола Багиры из советского мультика.

  • Длительность видео: 23 мин.
  • Время на прочтение: 6–7 мин.

youtube.com/watch?v=RUV-d1-ocqQ

Текстовая версия #generated by #Grok #NeuralNetwork

Расшифровка не заменяет ролика! Грок писал по автосубтитрам, многие криво распознанные фрагменты убрал. Так что текст просто для ознакомления с содежанием, а так-то Юлю лучше смотреть: она прикольная.

P.S. Мне лично не очень этот выпуск понравился, уснул минуте на 15-й.

MATLAB Implementation of Neural Network Based MPPT for Solar PV System
Uses neural networks for optimal power point tracking in solar PV systems.
For Indian Customer: zurl.co/AduTF
For International Customers other than India zurl.co/JaqAR
zurl.co/LxIoI
#MATLAB #NeuralNetwork #MPPT #SolarPV #RenewableEnergy #CleanEnergy #EnergyEfficiency #TechInnovation #SmartGrid #SolarPower #EnergyOptimization #ArtificialIntelligence #MachineLearning #ElectricGrid #Engineering

👨🏻‍💻🤖🤔
I've been using generative #AI for over two years now –a few months before, I was struggling to understand the Python #TensorFlow #neuralNetwork library, without much success 😬– and I'm increasingly convinced that the exponentially incredible increase in AI capabilities is leading us to a wild socioeconomic shift in a very short time, especially in the field of #work 👷🏼‍♀️; and let's not even talk about Public Administration, where we're stuck with labor models and future aspirations that will be completely inconsequential and insignificant in no time ⌛ –our foresight is truly laughable 😶‍🌫️.

Neural networks learn 🧠, they aren't programmed; the generation of knowledge beyond the original training data is already becoming a reality 🙀; completely autonomous and intelligent #robotics is right here 🦿. In short, we need to get our act together and stop thinking it's not a big deal... It's a huge deal🤯! In the West, work as we know it is going to end –unless there's a nuclear cataclysm first 🎆– and we better start fighting for our piece of the pie 🎂 ."

-

Llevo usando #IA generativa desde hace más de dos años –ya unos meses antes me peleaba por entender un poco la librería de #redesNeuronales TensorFlow de Python, sin conseguirlo demasiado 😬– y cada vez estoy más convencido de que el aumento de capacidades de las IAs, que es increiblemente exponencial 📈, nos dirige a un cambio socioeconómico salvaje en muy poco tiempo, especialmente en el campo del #trabajo 👷🏽; y no digamos en la Administración Pública, que estamos con modelos laborales y con pretensiones de futuro que serán completamente intrascendentes e insignificantes en nada de tiempo ⌛ –desde luego nuestra capacidad de prospectiva es de llorar 😓.

Las redes neuronales aprenden 🧠, no se programan; la generación de conocimiento alejada de los datos de entrenamiento originales 😲 empieza a ser ya real; la #robótica 🦾 completamente autónoma e inteligente está ahí al lado. En fin, que ya nos podemos poner las pilas y dejar de pensar que no es para tanto... ¡Es para más! 💣. En occidente se va a acabar el trabajo tal y como lo conocemos –si no hay un cataclismo nuclear antes 💥– y ya podemos ir peleando para que nos toque un trozo del pastel 🍰.

Recently the Dwarflab app got a very interesting update in the beta stream. But not for telescope control - no this is in the album side. It now has options to upload your images to temporary AWS nodes for automated reprocessing. Star de-trailing, full star removal, and advanced denoising.

Most of these can be handled by well-known and publicly available neural networks, which is probably what these tiny AWS nodes are running.

The real fun, though, begins when you combine the results.

In this shot, I have taken the starless version, and added to it a heavily darkened an contrasted denoised version. This has the effect of reducing the stars, while maintaining the details of the nebula.

A bit of deblurring and sharpening, and this is the result.

C72, The Eta Carinae Nebula, Dwarf3, 60x90s@80, OIII/SII filter. Recomposed to reduce stars, and post processed in Google Photos.

#MastodonTools #JavaScript #userscript #Firefox #TamperMonkey #NeuralNetwork #ChatGPT

Господамы, #вопрос: у вас ведь тоже в вебмордии #Mastodon при включенной «медленной загрузке» (когда ленту обновлять вручную надо) она чаще всего «съзжает», да? Это же ведь не у одного меня такая беда?

Кто как борется с этим? А то, может, я зря сижу скрипт пилю и всё проще решается? 🤔

@rf
@ru
@Russia
@russian_mastodon

MATLAB Simulation of PSO Trained Neural Network MPPT for Solar PV system
Simulates PSO-trained neural network for solar PV maximum power point tracking.
For Indian Customer: zurl.co/IUQSz
For International Customers other than India zurl.co/jCHuC
zurl.co/vdFrx
#MATLAB #Simulation #PSO #NeuralNetwork #MPPT #SolarPV #RenewableEnergy #SmartGrid #EnergyEfficiency #CleanEnergy #TechInnovation #SolarPower #EnergyOptimization #ArtificialIntelligence #MachineLearning

How to Securely Implement #Cryptography in Deep Neural Networks

eprint.iacr.org/2025/288

IACR logo
IACR Cryptology ePrint Archive · How to Securely Implement Cryptography in Deep Neural NetworksThe wide adoption of deep neural networks (DNNs) raises the question of how can we equip them with a desired cryptographic functionality (e.g, to decrypt an encrypted input, to verify that this input is authorized, or to hide a secure watermark in the output). The problem is that cryptographic primitives are typically designed to run on digital computers that use Boolean gates to map sequences of bits to sequences of bits, whereas DNNs are a special type of analog computer that uses linear mappings and ReLUs to map vectors of real numbers to vectors of real numbers. This discrepancy between the discrete and continuous computational models raises the question of what is the best way to implement standard cryptographic primitives as DNNs, and whether DNN implementations of secure cryptosystems remain secure in the new setting, in which an attacker can ask the DNN to process a message whose "bits" are arbitrary real numbers. In this paper we lay the foundations of this new theory, defining the meaning of correctness and security for implementations of cryptographic primitives as ReLU-based DNNs. We then show that the natural implementations of block ciphers as DNNs can be broken in linear time by using such nonstandard inputs. We tested our attack in the case of full round AES-128, and had $100\%$ success rate in finding $1000$ randomly chosen keys. Finally, we develop a new method for implementing any desired cryptographic functionality as a standard ReLU-based DNN in a provably secure and correct way. Our protective technique has very low overhead (a constant number of additional layers and a linear number of additional neurons), and is completely practical.