Kol och Stål: Specialeffekter för och med

Mycket effektfullt såväl som stilistiskt tidstypiskt för subkulturen.

En del upplever jag bra musik har vi också från USSR's propaganda maskin. Men här tyckte jag inte att musiken riktigt var vad jag hade önskat. Det saknas en "bredd" att jämföra med en aweinspiring utsikt från en hög höjd ut över ett landskap, och en topp inducerande motivation. Snarast att temat musiken går mer mot en envis på en jämn energi - ej hög förbrukande trots mycket materiel bilder men ej heller gående upp utan rullande fram i jämn hastighet - med en lätt depressiv ödesbetonad karaktär. Vi spekulerar att man tänkte sig som ett bra kontext att inducera hos västerlandets tittare. Kanske att motivations-höjden är vad man föredrog oftare i propagandan egna befolkningen.

Mycket återkommande koncept-tema generellt över väldigt lång tid att uttrycka och beskriva en strategiskt, fysiskt, såväl som emotionell (och från allt här också inducerande kognitiva även kollektivt militärstrategi Europa) den sovietiska armén angripande under föreställda omständigheter som något väldigt brett som bara rullar fram. Om nu Vietnamkriget kanske lärde (en del åtminstone av) USA's militär betydelsen av att patrullera hellre än att ge sig på stora samhällsprojekt i en miljö under konflikt (jfr de urbana små städerna som fördes upp civilbefolkning, diverse storslagna firebases m.m. I princip strategin vi ser i har vi i allt prövad under Vietnamkriget ej levererande bra där.). Så torde Afganistan lärt Sovietunionen att patrullering kan vara ordentligt kostsamt det med.

Det är tjusigt att kunna rulla fram på lång bredd i god hastighet. Rullande över vad nu av små hinder som annars gärna irriterat oss. Mycket kring supply-management idag som gör tänket idag så närmast cosmos-alien jämfört med kol och ståltiden. Nyligen donerade Sverige ett antal "bomber" (missiler tror jag de kanske kallas: Man skjuter dem från flygplan) till Frankrike. Frankrike hade för få av sorten och lånade samman från huvudsakligen andra Europeiska länder.

I någon mening gående djupt och snabbt med pansar har vi något av den strategiska slagkraft flyg m.m. kan ge uttryckande effekt på större avstånd. Emellertid idag när avståndet från stillastående pansar mot rörliga enskilda soldater är kraftigt reducerat i effekt i inte minst urban-miljö kommer tanken till mig att:

• Rullande in i bredd djupt västerut Europa.
• Gäller att soldater enskilda - antagande inget pansar eller något i övrigt - erbjuder samma strategiska effekt.
• Bara genom att befintligt existera på varje plats de finns.

Jag har väldigt svårt att se roll för pansar utanför att erbjuda skydd för soidater vilket nu vilken som helst av en mängd för det optimerade lösningar kan göra. Fysiken har ju också tagit vapen längre och plåtlagren erbjuder ej längre alls en utmaning p.s.s. som under 1950 - 1980-talet.

Detta är att beklaga. Pansarvagnar i större antal är verkligen en storslagen visuell upplevelse. Inte minst gör de sig verkligt bra i parader när de kommer i större antal. Vid 1945's Segermarsch i Moskva hade man dock inte riktigt fulländat konsten än. Klippet börjande en bit in vid Stalinorglarna visar likväl att man också under dessa primitiva år kunde improvisera fram en god nog marsch också med utrustning man åtminstone idag upplever "mager" (lastbilarna känns små, det är egentligen inte speciellt många "halvstora" vapen som kommer förbi, djur är alltid trevligt men man behöver verkligen tänka till så att de ej stör upplevelsen av pansar som känns tjusigast när perceptionen piggyback kognitionen inte kan få för sig att man kommer kunna fly till häst). Likväl ej lika kraftfullt - mer motsvarande en mindre utsikt och en som ej för den renaste typen av awe-inspiring ska sakna störande ljudelement och upplevas ytterst säker mot också dold fara. Kontext av WII gör att magnituden upplevelse - fullt förståeligt men ändå tråkigt - vek.

Ett praktiskt problem vid filmklipp är att man bäst upplever storslaget marscherande från god höjd. Vi vill verkligen ha perspektiv, avstånd och höjd ungefär jämförbart med vad politbyrån brukade ha (som jag upplever från film att de befinner sig men lätt kanske att ta fel). Pansarvagnen upplever jag känns mer effektfull från ganska hög höjd - säg flera hundra meter - och i en vinkel kommande framifrån som säg när vi skulle befinna oss helt rakt (o grader i den ledden) har cirka 25 - 30 grader. Den tappar den kraft en stor trupp av pansarvagnar har tillsammans när man upplever dem från markplanet.

Koncentrationsförmåga kommer ha stark preferens konvergera till att hålla blicken enskilda fordon precis som vi gör i markplanet i miljö många människor: vi flyttar fokus och blick mellan enskilda personer eller ytterst små grupper så länge ej kommande upp i höjd och får ut avståndet: Eller om det kanske är något unikt jag har - kanske en kvalitet som i det gamla USSR hade fångats in och skolats till en när erfarenhet och viset kommit ifatt och nått långt nog vid en kanske 60 - 70 år kunnat givit mig möjligheten att dela den med så många fler via en plats i politbyrån. Verkligen att jag kan se att skillnaden mellan att förstå hur vi får en bra upplevelse av militärmarschen ej behöver vara i någon väsentlig skillnad annorlunda från att organisera USSR övergripande. Viktigt att abstrahera så ens tänkande orkar effektivt nog. Upplevelse är en del av värdet och ligger i det vetenskapliga tänket nära marxismen och leninism: Genom att tro på den matematiska ekonomi-historien gör vi den verklig här och nu som en tänkbar nära framtid och så som vi kan beräkna vad vi ska beställa och leverera i vår fabrik kan vi beställa och leverera en mer eller mindre god upplevelse.

Upplevelsen av de som ej köper, använder, beställer eller bygger våra varor är en del av dess utility: I vissa områden av produkterna rent av deras ända värde för oss att helt andra upplever dem antingen bra / bättre (relativt ex. dom själva eller verklig-slagkraft) eller p.s.s. dålig. Upplevelsen är commodity med en marginal-utility (skolläraren med direkt access till ett mindre antal skolelever under en längre tid påverkar mer än politbyrå-medlem NN som talar till hela folket samtidigt via televisionen). Denna commodity är ej begränsad av den fria-världens reglering av handel: Emedan vi ej fritt kan sälja vad vi vill och ännu mindre köpa vad vi vill som aktör Sovietunionen (särskilt när det gäller datorer, elektronik bredare än så, färdiga vapensystem, troligen vissa råvaror o.s.v.). Vi kan realisera värde påverkande den fria världens tankar och strategiska beslut - därmed ekonomiska kostnaden ex. likaväl som något alternativ betraktande det som att vi regulariserar förändringen av marginal utility.

D.v.s. räcker pansarvagn-A använd just nu fullt ut men vi tror vi behöver pansarvagn-B istället vilken är dyrare men ej förändrar slagkraft har vi ett exempel - genom att noggrant under inte bara när man trott sig förstått värdet bra några månader utan vill jag föreslå flera år övar sina soldater och bygger sina maskiner för den årliga marschen. I än mer fundamentalt möjligt är emellertid värdet själva upplevelsen. Slagkraften må vara exakt n enligt något definitionssystem. Men det är hur resultatet av användandet av pansarvagnarna passar med min förväntan av och hur bra det blev i relativ- resp. absolut-mening. Emotionella upplevelsen av värde är emellertid gärna och lätt till sin natur predikterande av sig själv (varför missbrukaren söker kokain med motivation skapad av tillfredsställelsen drogen gav första veckorna missbrukande men belöningen av drog när inköpt är i princip ingenting nivå-jämförligt efter några år utan approximativt ingenting). Känslorna söker föregripa tänkbara slutresultat - föga rationellt skattat - under processen på väg mot nå slutet. En pansarvagn kraftfullt paketerad för de egna soldaterna fyller mig med en lugn tillfredsställelse av att veta att de mer troligt kommer segra på slagfältet genom att ej hålla sig tillbaka därför att de tror att pansarvagnen kanske ej är så bra skyddande. Dess stora - kanske längre än resulterande i värde - kanon känns också som tillförsikt inför framtiden: Vad som tveklöst om kriget kommer lär skrämma iväg en något lite högre procent av fiende-soldaterna. Och kan det hela som bonus trots i modifikationer vilket kostar oss nästan ingenting i material eller arbetstimmar mekanik o.s.v. (om än massor av komplexitet skickande beställningar varor m.m. till andra också långsamt organiserade enheter vilket dock är oerhört svårt att räkna på vad det hamnar) få amerikanen att tro att de behöver modifiera sina pansarvagnar för fel sorts förbättring slösande bort deras koloniala-stöldgods från imperialism-krigen i Sydamerika, Afrika och Asien så mycket bättre. Och när det ska småknuffas för att tänja på gränserna är det alltid bra att själv känna sig stark samtidigt som den andra känner att deras styrka verkat minskat relativt din sedan ni träffades sist förra året (fler pansarvagnar och som framgår nu dessutom självsäker tagande spannmålsleveranserna för givna om ej det hela ska i sentiments kännas "tektoniskt otrevligt" så som de försökte uttrycka sig emi-uttrycksfulla d.v.s. räknande värdet från effekten föregripande framtiden som här ex. olika starka ord har men därmed också faktiskt indikerande att man försöker ta utility mycket mer i den domänen än den konkreta realiseringen av kärnvapenkriget. Tektoniskt tenderar till att vara vad kanske snart nog en god stridslist när vi snart tänker oss skjuta iväg våra missiler).

Planekonomins utmaning och vad som gör den växande defunct relativt marknadsekonomin under USSR-eran är att komplexiteten i relationer mellan delar av produktion och konsumtion växer mycket snabbt med antal produkter, antal platser, och ej trivialt att hantera den ev. ekonomiska tillväxten (liksom vektor-längd ökad kan ge oss vissa kvalitativa värden om vettigt gjort ökar det kraftigt för varje nu position beräkningskostnaden i tillämpning). I marknadsekonomin självorganiserar företagen övergripande samhällsgemensam planering. Denna skapas som en konsekvens av en mängd enskilda beslut utan egentlig övergripande uppsikt (vilket snarare i den mån det förekommer handlar om resp. sensorer och dessas förmåga att ge data, resp. att utnyttja data till att kunna prediktera framtiden - samt något modellsystem som ger oss föreställningen att vi från detta och systemet kan förstå vilka beslut vi just nu ska fatta för att ändra framtiden indikerad av prediktionen).

Självorganisation är starkt för att hantera denna lösa grupp av problem med ungefär denna typ av komplexitet (allmän språk). En del av naturen på andra sidan är emellertid att man gärna får en relativt högre andel av "mångfaldhet" / "upplagrad ej kritiskt dominerande kultur" (eller för djurvärlden depåer i DNA av samlad information vilket vars värde illustreras av placenta som kom ganska plötsligt när nog anlag lagrats upp - mycket virusanlag där.). Självorganisationen gör att en mängd mindre operationer sker vi kan välja att se som att koncept flyttas runt för att passas in och som effekt av andras flyttande fram och tillbaka kommer flyttas igen tills det hela om vi tänker oss en fryst värld i andra dimensioner nått equilibrium (om sådant är möjligt). Sorterande ord kan vi ex. få en del koncept från närliggande dimensioner som gärna ligger på låga similarity värden jämfört med de självklara för dimensionen men högre än för grannarna där de skulle passat in perfekt som vi naturligt själva vill se världen som konsekvens av kulturen upparbetad av historien. En viss "orenhet" given av den ständigt pågående förändringen: En bit av en tänkbar framtid som kommer.

Perfekt linjärt avstånd tvingat mot resp. lokalisering över hela värden. Tenderar här intressant nog tvinga fram kraftig tidig specialiseringen under förutsättning självorganisation (d.v.s. kraftigt icke-linjärt med stor skillnad antal, ämnen m.m.). Lätt access samtidigt som värdet i diskriminerbarhet avvikelse ökar och håller över större avstånd. För praktiskt värde organiserade språkkulturer och geo-orter behöver vi dock en ytterst liten linjär del av hur vi uttrycker bredden på påverkan mellan resp. noder representerande världen och historien. Övrigt behöver liggande snabbt avtagande med avstånd. Samtidigt även om påverkan omedelbart mellan direkt näraliggande är "enormt stort" jämfört med "bara en bit bort" (säg något liknande Norge till Sverige jämfört med Turkiet till Sverige) i nivå inverkan - säg 100 ggr mindre - gäller att effekt nog sortering ändå över epokerna - historien kan vi kanske jämföra med - nås. D.v.s. också om den direkta effekten från kultur-plats A tll kultur-plats B är relativt låg p.g.a. ex. stort geo-avstånd kommer stort utbyte ändå propageras av noder som ligger emellan dem under förutsättning att dessa har en bandbredd och att nog tid finns.

Inarbetning mångfald är emellertid till sin natur direkt påverkan medan den latenta spridande effekten verkande ut över större avstånd i sin natur är den sorterande organisatoriska (.d.v.s. övergripande strukturell sortering självorganisation inducerar tenderar att vara under förutsättning att kunna abstrahera enheter till att vara något avgränsat begripligt för någon annan enhet i systemet.). Struktur topologiskt och tid historiskt: Strukturellt / P-box / non-linear / RNA. Och lokal sortering - inklusive den faktiska mängd transferering för vad som bär kulturen och erfarenheten vilket ex. kan ge ett effektivare utnyttjande lokalt mellan näraliggande enheter hur man fördelar mängden ord och koncept med preferens mot dem resp. möjliggöra sortering och struktur utnyttjande lokala preferenser faktorer som ej särskilt inverkar globalt (politiskt har vi kanske någon jämförelse i koncept som närodlat m.m. Strukturellt gemensam märkning, kedjor av butiker kontrollerade i gemensamma organisationer, informationskanaler konsumenter som är en talande till många o.s.v.). Men faktiska mängden och vad är en lokal fråga (vilket förövrigt egentligen ännu mer men mindre elegant som ex. gäller varje modern butik också om del av stort enterprise likt Axfood och ICA när det kommer till beställning varor då nu preferenser är rörliga och föränderliga lokalt där det lokala är det ända intressanta för resp. butik då allt som är strukturellt gemensamt eller motsvarande något vi kan jämföra med medelvärden globalt möjliga att skatta är vad enterprise kan göra trivialt centralt).

Men som sagt så länge under förändring ger mångfald en viss andel störningar där vi får överskottsinformation skapande en större bredd av vad som kommer kunna få likhet med resp. nod. Om antalet dimensioner är nog och vi kör tillräckligt länge resp. att data vi använder ej förändras kommer dock också detta organiseras bort. Vi kommer typiskt lätt och snabbt att få fram utan övergripande organisation små lokala specialiseringar tagande alla koncept av en viss typ insprängda lokalt i en miljö annars helt dominerad av andra egenskaper. Ofta kallas det i bredare mening folding när självorganiserande kartor diskuteras. En sorts missfolding där avståndet från sådant "ghetto" till någon nod långt därifrån kan vara väldivgt liten i kultur men det topologiska avståndet är högt.

Att hugga av den geo-politiska elitens latenta överträning och fixering

Vi började med 400-dimensionella "probalistisk PCA" skapade vektorer koncept i några varianter. Därefter igen dimensions-reducerade till 300 tematiskt topologiskt sorterade (i en cirkel snarare än den annars populära disken) för meningsfullt sorterat människan Hans (för enstaka förändringar nyckelkoncept, noterande problem m.m. långsiktigt underhåll tillbaka till varifrån det skapats från) och bättre prestanda än 400 ger. Någonstans 300 - 400 förväntar man sig också om ej arbetande med mer konkreta relationer mellan koncept att en för normal användning god avvägning uttryck exakthet resp. förmåga att ge meningsfulla "sammanfattningar" så att säga: Är vi väldigt exakta många dimensioner svårare att få stabila allmängiltiga positioner som kan kombineras linjärt för ämnen utan att behöva träna fram någon ny viktning för varje användning. Generaliserar bra.

Versionen 300 för ord ( mycket mer sådant än fler-grams-varianten resp. flergrams- och relations-varianten bl.a. därför att den med endast några hundra tusen ord lättare fick mer manuell tid med mång-miljon flergrammen gick: Förväntar mig vanligen inte att få ens värden annat än -1, 1 men hr kommer de 0,1 ). Tränande geografiska representationer personer, platser resp. en del språk-specifikt - cirka 70 000 antaget positiva i tämligen hög andel kontrollerade resp. vanligen 47 000 någon subtraktions-operation sker på - vidare önskande testa ett par koncept vidare organisation presenterar sig tre möten väldigt abstrakta koncept direkt gående in i konkret lösning från dels mycket direkt relaterat resp. unification av temporal discounting, med bl.a. medicinska-behandlings-modeller, samt organisation information och perception direkt, via erfarenheten över- och underträning. Lämnande det till om här alls sist använder vi emellertid för att inleda istället något annat än visualisering från denna unification.

Vi tänker oss en enkel två två-dimensionell kurva beskrivande något data. Säg nu att datat är parabeln för ett föremål som kastas i rummet. Vi antar nu ett barn med koncentrationssvårigheter som antingen är medicinskt under- eller överbehandlad ex. metylfenidat (eller jämförbart påverkande via kända enkla modeller temporal discounting reward value via modifikation dopamin).

Överbehandlad kan hyper-koncentration uppstå (eller för missbrukaren tror jag att en motsvarighet sökande erfarenhet nätet kallas punda: Vilket är ett ord jag känt tidigare men ej detaljförstått. Troligen samma sak men mer absurt övertränat till discounting reward mer eller mindre ej en fråga under säg en dags-tid.). Koncentrationen kommer åtminstone om hyper-fokus inducerats i förändring dosering (vi kan spekulera att för konkret perception är så pass tydlig direkt effekt annars mindre trolig oavsett om själva den medicinska frågan för läkaren om att bestämma rätt dos föreligger vilket vi här ej bryr oss i.) föranleda att föremålet följs väldigt exakt. Lite samma effekt lärare och föräldrar gärna efterfrågar.

Temporal discounting verkar i motsatt riktning. Reward längre ifrån oss tidsmässigt reduceras i vår upplevelse i mening påverkande beteende och tänkande just nu ju längre fram i tiden. I väldigt kort tid kan färsk information om vi istället för hyperfokus har nedsatt koncentrationsförmåga tendera att passera förbi här om discounting är hög. Är discounting hög för pågående händelse är vi också mer benägna att lämna aktiviteten tidigare också rent prospektivt utan säkert värde. Är information från en sådan alternativ "händelse" vi kan delta i ny eller kommande snabbt är vi mer benägna att processa den kognitivt adderande något till perceptions mer för oss automatiska hantering. Vi flyttar uppmärksamheten till ett plötsligt ljud. Värderar vi ett långsiktigt värde mycket högt med föga discounting - säg att vi är en kirurg som skär i någon dödlig del av kroppen - när ett ljud vi annars reagerar för inträffar (därför det kanske indikerar en omedelbara) kan ibland extrem koncentration vara möjligt. Kirurgen varande mer eller mindre närmare övertränad på åtminstone basala ingrepp ej nya för honom efter en åtta års grundutbildning kanske lättare klarar detta.

Säg nu att vi skattar något som ska motsvara vår kurva. Övertränar vi får vi gärna något exakt. Men kan p.g.a. komplexiteten i förhållande till mängden information hamna i stora svårigheter för varje ny bit "tid" eller geografiskt avstånd som vi därefter ska försöka tillämpa vår skattning på. Det klarar normalt sämre av att generalisera. Är det undertränat får vi en dålig beskrivning normalt redan av kurvan vi använder för att göra skattningen, och normalt lika dålig på okänt data. Ibland gäller att övertränat kan fungera bitvis bra för att plötsligt "irrationellt" förändra sig fullständigt på förändringar träningsdata ej behövde använda eller hade.

Söker vi nu topologiskt organisera koncepten diskuterade tidigt och gärna gillande en geografisk motsvarighet hur saker ligger i världen kan man pröva lite av varje och få vad man söker ganska lätt för säg länder m.m. Inte minst om man utgår bara från deras konkreta position på jordklotet. Vill vi emellertid att det meningsfullt generaliserar sig till personer, kulturella fenomen, språk o.s.v. utan att behöva engagera sig i varje dimension i 300-vektorerna vi utgår från blir det gärna (åtminstone lite tidsödande givetvis) mycket mer en fråga om att undvika för effektiv information.

Det hela kan självorganisera sig utmärkt i princip användande en eller ett fåtal givna 300 positioner i vektorerna. Särskilt om vi säg utgår från 4000 mer väsentliga geografiska koncept (länder existerande, som existerat, större städer, vissa folkslag o.s.v.). Konceptens vektorer har utan tvivel vad helst information nödvändig för att få ut kopplingar till övriga kulturella fenomen som kan vara nödvändiga för det färdiga senare att kunna använda för att rätt sortera vad helst rätt (pottery, chinese-style porslin, westerned-styled democracy, indo-indian relationer, Cassius, Bokassa, typiska namn över kulturerna o.s.v. Saker en anmänbildad antikvitetshandlare eller krämare av begagnade böcker kan tänkas klara i begränsade områden för viktigare kulturer de möter. Den tyska inredes-designers kan igenkänna en svensk björkmöbel hemmasnickrad under något ej brutalt långt ifrån våra svältperioder).

Antar vi att varje vektor-position är ensamt meningsfull är det hela på många sätt enklare när åtminstone en färdig sortering kända koncept finns för något avgränsat kulturellt. De är sorterade ut över sina ämnen. Emellertid är poängen med 300 ej just detta i sig utan att de tillsammans klarar att uttrycka en mängd "mellan-relaterade-ämnen" som ej ryms i 300 positioner att fått en färdig 400 dimensionell vektor tränad som sedan värdena kan skapas via.

Kommer Tyskland in för att användas för att sortera upp och extrahera ut representationer. Har den kraftfulla uttryck särskilt rörande en del geo-politiskt (w-ii resp. post-w-ii organisationen av världspolitik jag i så mycket sett saker gärna i vad helst geo-politiskt man önskat sortera kommer fram om ej specifikt ej önskak: Här med de färre 4000 så slöts exempelvis världen i cirkeln med ett litet "geografiskt hopp" dock på andra sätt begripligt när man sett det här tidigare genom att Japan fick bli brygga till Europa anslutande Tyskland som närmast centralitet. Lika gärna att de hade kunnat av samma orsaker blivit USA som mellan-brygga medan de här kom att ansluta Japan konkurrerande Kina ej helt tillfredsställande poå andra sidan och avbrutet innan det hela bestämt sig helt). Låter vi nu saker träna sig fritt som det vill överuttrycks den information som är bäst när konceptet Tyskland ensamt används som det är med övrigt försämras i hur det återanvänds. Självorganiserar vi sorteringen besläktat med hur 300 gjordes med ej sprider sorteringen brett nog kan vi också troligt få personer, länder, föremål, oavsett om geografiskt nära-liggande sorterande var för sig. Här såg jag det aldrig med hindrande det redan i första försöket.

Man kan pröva lite av varje för att lösa det här. Man kan tänka sig mer avancerade lösningar - i mening krävande att man för-planerar dem längre tid snarare än att pröva dem praktiskt enkelt kontrollerande effekten - men ett fåtal enkla tycks ha räckt mer än väl. Ej säkert för resp. att alla är nödvändiga eftersom de typiskt tillförts antingen vid demonstrerat behov eller när de tidsmässigt kommit nära där behov uppstår. Exempelvis rörande tunga positioners inverkan är det egentligen mindre en fråga tidigt i organisationen eftersom dessa fungerar väl för att ge samlande över alla positioners sortering. Utan problemen uppstår lokalt vilket är en växande problematik ju fler förändringar som sker lokalt en plats från konceptet kontra hur mycket det inverkar övergripande sortering.

1. En konceptuell blandning av bulk och online görs. Vi kan vi storleken här delvis delvis från andra lösningar nedanför styra prioritet övergripande sortering kontra enskilda positioner. Liten bulk med stor påverkan alla positioner prioriterar övergripande sortering mer effektivt - särskilt om saker ej konvergerar som riktigt önskat - medan stor bulk ger större effektivitet lokalt.

2. Därför att bulk kommer normaliseras och storleks-frågor på dem mer direkt motsvarande online-lärning eller alla koncept i en bulk finns inte riktigt på samma sätt. Har vi ej påverkan ut är skillnaden mellan ett bulk-koncept lokalt gjort av 10 eller 10000 koncept ej helt - men delvis - samma sak som om vi tränar dem var för sig. Under förutsättning att L2 normaliseringen sker på de adderade koncepten.

3. Ett sunt sätt att förstå regularisering är tycker jag egentligen fysikens modeller för partikel-sönderfall m.m. Decay av vad vi redan lärt. En kulturell slump mer sannolik i den lokala kulturen givet preferens att förstå och resonera med gradient descent ger dock att det vanligen förklaras via andra modeller vilket ger stark preferens användning för L1 resp. L2 normalisering. Det kan rent av tyckas att annan regularisering bör bli samma sak som den eller den andra. Praktiskt är det knappast i någon situation där regularisering mot överträning krävs någonsin fallet att konvergenser teoretiskt visade av den här typen inträffar. Och även om jag använder L2 just nu går det mycket väl att snabba upp regularsering när högre värden än önskat viat sig (med endast Kohonen såväl som den vidare byggda lösningen här är en period av hårdare regularisering aldrig ett problem under förutsättning att positionen alls hinnder med d.v.s. så länge vi ej drar bort mer än som kommer in: Förändras det samma över positionerna fortsätter organisationen omedelbart där den låg och effekten kan enkelt följas.) av "1.25 - 1.5" regularisering. D.v.s. önskande en polynom effekt så att vi ej gör decay utifrån en procent-andel (så som momsen) utan att decay är större om värdet är högt (så som marginalskatt) då låga värden ej är problemet eller vad vi enkelt ens kan bedöma ensamma om de är bra eller dåliga (dessutom tenderar L1 om annan regularisering är låg eller ej sker att döda positioner för att samla träningen till ett fåtal positioner d.v.s. görande den dimensionella överträning vi här ej är intresserade av. Ibland använt för att identifiera features även om jag tror även om det värdet ofta diskuteras att L1-regularisering används av ungefär samma orsaker som L2 och vanligen görs lugnare kombinerat annat så den endast håller ner värde-tillväxt så "evigt minne" ej blir resultatet). x * ( 1 - abs ( x ) ) kontra x ( 1 - ( abs (x) )**0.5 ) har i det senare värdet praktiskt när snabb effekt önskas att vi för värden under 1 för x får ut något mer substantiellt likt L1 men fortfarande i beroende storleken på X. Stora värden
reduceras mer. utan att behöva kombinera L2 med L1 vilket lätt tycks praktiskt men praktiskt är otympligt i hantering träningskonstanter. 1.5 har aldrig givit mig andra problem än L2 lika gärna kan (äver threshold så kan upp till hamna att allt sorteras i en stor hög därför övriga subtraherats relativt snabbare.).

Regularisering skiljande lokalt sättande resp. spread för övergripande sortering prövade jag men gillade ej prestanda-förlusten. Jag tror ej jag förlorade något på det heller. Separering tycks såväl elegant som kraftfullt och flexibelt. Men praktiskt tror jag mig se bakåt att man får allt värde ändå bytande över lösning. Ej otroligt bättre praktiskt därför att man gör det förhand i samband med att utsträckning spread förändras.

Träningskonstanter nivå regularisering via polynom hanterades bäst via automatiskt lösning utnyttjande norm för L1, resp. högre normer ex. L3 och L4 tillsammans. Tittande bl.a. på skillnaden i storlek mellan en låg norm (som L1) och en hög norm (som L4). L1 adderar värdenas absolut-belopp. Medan L4 adderar värdena upphöjt till fyra. Så har en eller flera positioner onormalt höga värden än normalt förväntat kommer det förändra förhållande mellan ex. L1 och L4 normen. Dock är värdet av prestanda man vinner på att beräkna vilken som helst av dom hellre än två till fyra upplevt större än värdet av att det bättre sköter sig självt i inställning konstanterna. Tagande bara en och ej helt att det ej fodrar att man ändrar om av och till när spread-mängd ändrats eller ett ej litet antal koncept tidigare positiv träning flyttats till negativa. En variant prövad tidig som jag ej minns hur väl den var jämfört med flera andra prövade för kombinationer kommer av en den similarity-variant jag ibland använder: Distans-l1 / ( 1 + similarity-cosinus ). Jag tror utan någon teoretisk-tanke bakom det att om bara en norm används får man ut mer av att ej använda värdet för samma polynom vi använder på positionen.

Vi reflekterar här att om vi tränar endast en representation utan sortering över positioner med positiva och negativa samples gäller att regularisering endast egentligen för en position har att göra med övriga positioner. Vi kan dra ifrån mer för en position med större värde relativt övriga. Här när vi tränar en mängd sådana samtidigt där de är topologiskt relaterade varandra är belopp-storleken på ex. norm beräkningar (eller kanske något annat meningsfullt) vad som ger ett sammanfattat uttryckt hela vektorn som kan jämföras övriga befinnande sig på samma "abstraktionsnivå".

4- För förändring koncept-vektorerna. Resp. värde huvudsakligen förändrat via x**(0.08) ). D.v.s. tagande upp låga värden mycket medan höga värden ej förändras lika mycket. Om pottery relaterade dimensioner är något mindre för någon region där mycket hittats än säg en senare oljefyndighet är ej relevant i samma storleksskillnad som värdefull i andra sammanhang. Båda ska kunna geo-sorteras. 300 vektorerna efter-behan dlades bl.a. med en log-oöperation (minns ej vilken) men ganska normal för sådant utan tvekan. Det här är verkligen av samma natur.

3. och 4. kommer här ge typiska värden för en position så att det högsta värdet kanske ligger 0.07 - 0.08.

5. Frihet att kunna välja om samples för bulk dras med eller utan återläggning över alla positiva samples ger att negativa samples alltid dras med återläggning. Vilka icke-diskriminerande, ej utnyttjande likhet, subtraheras från den bulk som föredraget en viss position (d.v.s. ej relaterat något omedelbart när likhet beräknades eller konceptens egna representationer). Meningsfull inlärning men ej lika värdefull givande stor frihet i antal och vilken vikt vi drar ifrån med (här 0.10 till 0.25 lite varierat och cirka 2500 med återläggning dragna varje gång). Också givande viss robusthet mot vissa former av överträning som ibland uppstår om sortering tar lång tid kontra antalet operationer som sker lokalt på vinnande position. Samma mängd negativa samples alla positioner drar ifrån men var och en drar alltid en färsk uppsättning. Vi kan se resultatet om vi så vill samlat nära slutet som varande istället en tänkbar ensemble av representationer skattande den som ska uppdateras (särskilt med stor bulk).

6.1. Att först skapa en bra geo-organisation från goda geo-koncept som länder. Och därefter fylla på med från 4000 till cirka 80 000 koncept visade sig fungera väl som det verkar utan att störa organisationen. Ev. problem i övrigt har ej bedömts i övrigt. Inga personer m.m. sorterade separat. Ingen lösning i övrigt. Och flera av typerna regularisering ovan avslagna.

6.2. Alternativ lösning utgick från samma karta men tog bort 30 stycken för bättre prestanda - landande 108 (den andra 148: Färre är prestanda värde praktisk användning processande text) - och tränande sedan med full spridd vilket är brutalt tidsödande. För den får man ej bra lösning utan fler åtgärder. Följande ensamt räcker antagligen i sig självt - tycks så - utan några säkra problem (även om jag tror en lätt mer avancerad variant handbedömande ut några grupper av vektor-positioner som behandlas lite olika):

Högsta värdet i vektorn används ej. Givet regularisering i övrigt tar det geo-relaterade positioner i övrigt för ex. en person till ungefär jämförbara med de som när största värde har med kart-geo-koncept att göra. Information i övrigt tycks räcka mer än väl.

I variant medelvärdesbildad omedelbart näraliggande. Och vissa positioner om de är vinnare görs ingen förändring för utan de används alltid.

Jag upplevde - någon perceptionell-mönsterigenkänning säkerligen för mig och många andra oftare rätt än alla matematiska bevis som flera år ansågs av så många som påverkade ens information var som den naturliga helheten i varje problemlösning - när jag läste artikeln nedan att värdet där demonstrerat någonstans antagligen är besläktat med vad jag gör när jag kastar det också värdet i vektorn för tränings-konceptet.

All-but-the-Top: Simple and Effective Postprocessing for Word Representations | arXiv:1702.01417v1 [cs.CL] 5 Feb 2017
Jiaqi Mu, Suma Bhat, and Pramod Viswanath, University of Illinois at Urbana Champaign.

Självregularisering. Blir lite osäker på lyriken här men kan miss-minnas. 16 in the clip and one in the whole. Ungefär samtidigt här var ju glock med den egenskapen mer funktionell minns jag från Soldat-läroboken (dock saknande husqvarna fina svenska ursprung såväl som av och till stokastiskt när åldrade spännande pann-skade-incidenter. Idag gör de kylskåp åtminstone. Osäker om motor och vapen-industrin alls finns kvar hos dem. Många svenskar tror jag egentligen önskar en Landsledare som likt jag tycker att en svensk soldat förtjänar en svensk-pistol och ingen tysk-plast-leksak såväl som en massa bra saker för alla andra också förtjänade sedan år men evigt som det är evigt försenat. Bättre filmer och musik, artig kassapersonal, god tillväxt utan något av dagens kultur av att jaga upp varandra och sedan grina i tidningarna om helvetetes-ekonomin ECB, EU m.fl. lagt sig till med. För svåra världs-frågor som sådant kan nog många önska Världs-Hans. Svenskar tidigt hjälpta här kan få flera egna år av bra vulgär-kultur och artig kassa-personal. Och det är mer både absolut och relativt. Ev. ungdoms-kulturen som är orsaken alla problemen listade. Sämre generationer helt enkelt än under Guldåldern vi bestulits på.). Nå lyriken är nog korrekt. Fick för mig 15 + 1.

LDA och LSA med Noise-Kohonen: Samt buffer-overflow-outing Ubuntu's CM för 32- vs 64-bitars kompilering

Efter att det blev av att betrakta närmare PCA - Kohonen jämförelsen - att se Kohonen som en mot en stream men i övrigt kanske onödigt tidskrävande variant av PCA om man egentligen vill göra det - fick jag min anpassning av Kohonen (som jag alltid gör linjär - endimensionell, och numera med 300 double per tillstånd längs linjen - att göra intressantare något som otvetydigt kan konvergera och normalt gör så mot LDA resp. mindre intressant p.s.s. som jag tycker PSA kopplingen är det LSA).

Intressantare och antar jag trivialare för något som arbetar fel kring sådant här. Och med fel menar jag att tänka sig att man i metodik börjar med att sitta och härleda något runt matematiska relationer som när implementerade är triviala, snarare än att börja med att för enkla ekvationer testa igenom alla uppenbara varianter av dem som inte gör beräkningarna relevant mer komplexa. Så slipper man fundera över varför en av de mest effektiva composition operatorerna för semantiska vektorer ej mer beräknings-komplex än egentligen addition och multiplikation tillsammans ej berörs i publicerat om det nu inte är därför att p.s.s. sätt varför den blir blandningen av linjärt och icke-linjärt så lär den vara direkt smärtsamt svår att bevisa samband för eller rörande icke-bevisad konvergens referera till alla tusen artiklar refererande detta för Kohonen allmänt (för jämförelse snarare än just relevant composition oftast) är att jag ändrat default formen för min tidigare Kohonen-anpassning.

I princip för exempel betraktande min 300-WW variant d.v.s. ord vektorerna vilka är cirka 300 000 st (medan 300-CC och 300-FF över flergram är ett antal miljoner) för ord i indata och tänkande oss att vi tränar något där vi önskar antingen konvergens för tillstånd mot tematiska cluster eller POS. För de senare är min erfarenhet för mina 300-WW (minns ej hur det var i mina 400 stokastiska LSA vektorer de gjordes av) att få konvergens mot POS är en fråga om förhållandet mellan L1 och L2 (med 300-WW dim. reducerade via min Kohonen från 400 dim LSA i sista steget klara görande en kvadrat på varje sim värde mot resp. tillstånd och därefter L2-normerande dem, och ej betraktande normal skew för allt neuralt eller gradient som vad jag behöver hantera saknande annat än undantagsvis negativa värden med rymden efter kvadrat ungefär med medelvärde SIM på 0.5, konkret görande just kvadrat som jag senare fick gå tillbaka att verifiera eftersom det slog mig att kvadrat istället för X * abs (X) kanske inte är helt bra för värden fördelade möjligt [-1,1]) utnyttjar jag noise.

Se det så här. Clustrande eller dimensions-reducerande med Kohonen accepterar vi givet med problemet en ökad mängd smoothing / inexakthet eller hur vi vill se det. Vi får en centralitet utryckande ex. ett ämne allmänt potentiellt istället för en mängd enskilda vektorer. Lite som att se det som att vi skär en mängd decimaler. Med mina 300-vektorer gjorda Kohonen är varje dimension meningsfull att betrakta för människa. Och för något där som också var en vinnare (emedan jag för 300 dimensionerna färdiga ej hanterar vinnare annorlunda - bara likheten mellan 400 tillstånd concept och 400 tillstånd utnyttjas) inser vi att det samlade similarity värdet kan ta en försvarlig mängd slumpmässighet upp eller ner i relativ mening mot det absoluta värdet (så mycket som 10% gör relevant skillnad för vem som vinner bara för en mindre andel när vi är nära i tid - säg sista 20% av tiden d.v.s. för 300-WW cirka 2 veckor men absolut att det går att göra snabbare men jag hade 10 - 20 liknande processer som gick).

Men det är ej noise på sim jag arbetat med utan noise på hur tillståndsvektorn flyttas. Men jag vill gärna se detta jämförbart. Vi har ett utrymme runt resp. troligt korrekt tilldelad vektor som normalt oftast också är en korrekt tilldelning. Genom att addera in noise som slumpmässigt hamnar någonstans i detta utrymme täcker vi också in detta.

Säg att jag utnyttjat detta när jag gjorde mina 300-WW. Jag har cirka 300 - 400 000 400-dimensionella vektorer in och gör ungefär lika många 300-WW. Varje ord (samt en hel del URL:er också för den delen samt säg 50 - 100 000 flergram faktiskt skapat med bindestreck då jag tyckte det var lika bra praktiska skapande topics samt härledande konstanter för composition som jag trodde ev. behövdes) som finns i denna värd är en vektor så vad skulle värdet vara? Värdet är att blandningar av ord uttryckande ex. en nyhet eller ett ämne blir bättre. Det existerar en oerhörd mängd vektorer som ej är existerande ord som kommer förekomma praktiskt.

Två idéer förklarande värdet (lämnande att hindra överträning vilket ej varit en fråga för mig förrän nyligen) jag reflekterat men ej metod-defekt begått misstaget att sitta och matematisera är att:

1. För 300-WW kan vi tänka oss att ett cluster väsentligt kortare än 300 dimensioner - säg 30 - 60 eller mindre - utnyttjar i huvudsak 1 - 10 st. 300-dimensioner styrande ett tema. D.v.s. variationer på lågt värderade dimensioner kan existera. Kanske är dessa uttryckande en hel del likhet för ett ej helt litet antal i praktiken påverkande en del ej rörande mängden vinnare men när vi ställer den färdiga dimensionen relativt alla vektorer som i verkligheten kommer in inkluderande också kombinationer av många ord. Med noise kommer dessa i absolutvärde små dimensioner ej inverka om noise är ej helt litet jämfört med säg för varje vektor minsta värde.

2. Enligt som diskuterat tidigare att en stor yta / sträcka ut från de flesta sim-värden finns också samma dimension oavsett om just varje värde existerar för ett ord gäller att höga värden snarare är sällsynta exempel på vektorer som kan förekomma praktiskt vilka också är ord.

Om jag adderar noise för en position på vektorn i Perl med:

( rand ( 0 ) - rand ( 0 ) )

Inser man att Ubuntu's configuration management igen är helt defunct och rörande ett ämne (separera 32-bitar och 64-bitar kompilering) som till sin natur pratar buffer overflow nära nog var helst. Men praktiskt är ungefär för mig den yttersta gränsen om tränings-konstant är låg och vi är nära klara som kan accepteras (64-bitars Linux - Perl från Ubuntu apt-get utan tvivel då definition av rand är upp till argument som största värde kompilerat felaktigt: Kontrollerande Perl manual har de noterat risken här för rand men har troligt fattat det hela delvis felaktigt. Säkerhetsriskerna är dock primärt i mängd ej lokaliserat Perl då det demonstrerar att Ubuntu CM är defunct bortom all rimlighet om ansträngande sig ens litet och begripande något lite i grunderna i minne och vad det har att göra med kompilering: Jag menar varför inte kompilera allt 32-bitar och därefter kompilera om allt 64-bitar som ej gick att starta på en 64-bitars Linux? Jag hade ej gjort så normalt även om jag kanske ej ids kompilera om eller ladda ner rätt Perl på debug-datorn men är du dum i huvudet, okunnig gör du kanske så eller om mot all förmodan ej aktuellt Ubuntu är något Ubuntish annnat).

Men oavsett 0 som argument är formen för noise det jag använder. För att fånga tänkbart värde 2. i mitt resonemang förklarande värde från experiment utnyttjar jag varje position för indata-vektorn värde som övre-gräns. Vidare utnyttjar jag det minsta värdet över hela vektorn. Samt i flera varianter kvadraten av varje absolut-värde. Ett polynom antar jag att en matematiker skulle uppleva att det blir men praktiskt snarare tre olika lösningar som söker addera tre olika värden som tänkbart har betydelse.

Praktiskt resultat i särklass tydligast är:

• Från träning cirka 30 - 50 000 ord fördelade 60 dimensioner.
• Gäller nära klart att för höga similarity värden mot resp. tillstånd för alla 300 - 350 000 ord som har vektorer.
• Att oavsett om resp. sådant ord är vinnare under träningen eller ens existerande bland träningsdatat är det vad man upplevt naturligt hör dit om tilldelad vinnare för tillståndet beräknande för alla ord. Samma fenomen märks när vi tilldelar värdet sim oavsett vinnare eller inte men cirka 0.05 - 0.10 i off-set similarity ovanför att vi ser några underliga (för mig typiskt off-set html-taggar, forum-talspråk, nummer och liknade vilka ej förekom alls i träningen).

Medan frågan om avvägning bias / förmåga att inkludera korrekt / antal felaktigt tilldelade först börjar bli något som existerar som fråga nedanför (säg riktigare alla dim. 0.35 +/- 0.05 - vid 0.40 finns inga för någon dimension jag sett) men tveklöst similarity av 0.35 - 0.40, med genomsnitt alla vinnare. Skillnaden är värde är enorm.

Men värdet är ej unikt för denna metod. Om jag tränat 50 000 st. lika mycket utan detta hade jag fått något jämförbart i ej felaktigt höga. Och också om överträning och andra ej helt olika problem relaterade ex. om ej Kohonen utan vanlig vektor-kvantifiering den negativa termen när felaktigt tilldelat under träningen är väsentligt svårare att hamna i för Kohonen hade vi dock (och jag har prövat just för detta exempel) haft brutala värde-reduktioner p.g.a. just sådant här d.v.s. en mängd (tiotusentals) ord-koncept som korrekt borde vara höga för en dimension som ligger lågt - och detta oavsett om körande Kohonen-anpassningen utan grannskap eller vektor-kvantifiering med cirka 20 - 30 000 av träningsdatat med cirka 10 000 tveklöst felaktiga.

Typ exempel på hur värdefulla metoder man praktiskt har nytta av ser ut: Snabba, ej adderande komplexitet kod och allt jämförbart. Men där värdet jag avser ej har med dom värdena att göra. Utan dessa värden är mer typiska kännetecken för vad som ger stora värden typiskt i övrigt.

I övrigt betraktande exempel variationer av Kohonen publicerande kännetecknas dessa av att författarna haft svårt för att Kohonen ej är vektor-kvantifering och försökt göra en variant av Kohonen som fungerar som vektor-kvantifiering. Delvis antagligen därför att de känner sig tvungna om publicerande något alls att behöva härleda diverse vilket de upplever svårt om ej klart från start som för vektor-kvantifiering.

Jag vill dock föreslå - oavsett att en del upplevt att de bevisat att det ej är så - att det går att bevisa att Kohonen kan konvergera. Nu är jag direkt värdelöst på hela området matematiska bevis och har egentligen ej varit i kulturen alls sedan teknisk fysik. Men jag fick för mig att jag gjorde det anpassande konceptet för något helt annat. I någon mening kan vi (kanske: vi använder troligen kanske och i någon mening fortsatt lite överallt) se Kohonen som Markov-processer. Vi vet ju också att ibland kan vi bevisa något om vi kan visa det för n resp. n + 1, eller något liknande. Vändande på tilldelnings-ordningen via Bayes sats (n kontra n+1), uttryckande det som Markov-process, och därefter visande konvergens för n och n + 1, och därefter räknande tillbaka visa Bayes-sats har vi förutom att ev. / något jag trodde att jag kanske gjorde då visat konvergensen har vi kod-logiken för vad jag gjorde anpassningen för. Svårt för mig givet tid att säga säkert eftersom jag vet att det som jag parametriserar för 300-WW/CC/FF att det alltid konvergerar. Jag lär ju ej sitta och göra samma sak för algoritmer där något praktiskt kan visa mig felaktig eftersom jag ej känner till några jag behöver där frågan är öppen teoretisk.

Hur som helst får vi samma utökade värde görande LDA med Kohonen-anpassningen med noise. Här gäller dock att man / jag tveklöst kommer få mycket större värde genom att generera noise följande statistiska distributioner från språket i nyheterna.

QED. Eller hur det ibland känns som något fint för läsarnas utveckling att visa vem som är the Big Dog (så kan andra med ibland framtränande osäker självbild se hur man korrigerar upp det). Och för att understryka det lite extra - och kanske för framtiden stimulera NSA eller liknande som tänkbara kunder systemet genom att peka på hur bonus-give-a-ways ser ut: Förutom att jag nu publicerat OpenSSL defekterna redan för år sedan - outing Ubuntu.

Noise, noise, noise. == Information, information, information. Även när perfekt slumpmässigt strikt lika med mer korrekt information samlad i resultatet. Här i alla fall.

PS. PSA får mig alltid att tänka på Nobelpriset (i Kemi tror jag). 1993 - 1994 kanske? Förkortningen är troligen lite fel dock. Vad vi ex. använder för att få fler exemplar av ett stycke DNA-information. Var och lyssnande på dem föreläsande om det i Uppsala minns jag.

Emergence i Hans Google-sökruta: "lateral inhibition" + emergence of relation organization + distributed vectors + "kohonen network"

Efter att prövat runt lite löst med självorganiserad träning av 18 st tillstånd i ett rakt 1-dim Kohonen-nät (utan koppling mellan första och sista elementen) reducerande ner antalet tillstånd till 12 och i samband med det prövade något nytt. Sökte jag idag Google på:

"lateral inhibition" + emergence of relation organization + distributed vectors + "kohonen network"

De i starkaste upptäckterna jag gjort i förändringar i eller nya algoritmer skiljer ut sig i toppen genom att ha god distans till nummer 4. Dessutom skiljer sig 1 - 3 genom att alla upptäckts genom att jag programmerat fel eller att som här prövat något för att få bekräftat att något går fel (och här att jag vill se det gå fel).

Säg här utan att våga mig på detaljerna då jag ej sitter med koden för att reflektera principen värdet själv en gång till.

1. Vi lämnar övriga tillstånd och reflekterar endast två stycken.

2. De är när vi möter dem redan tränande på indata.

3. Indata ligger i ett tämligen nära besläktat område: Organisationer där de har viss specialisering.

4. Fortfarande uttrycks i för alla koncept relevant något gemensamt genom att indata vektorer är tränande från ovanpå LSA-reduktion till 400 dimensioner av stort språkcorpus relationerna i Bluelight. Därmed tillsammans med från 50 upp till 50 000 cirka relationer per koncept kommer vissa gärna vara gemensamma så som organization, company m.m.

5. Ett av tillstånden kommer nu fortsatt aktiveras mer sannolikt relativt sina intränade tillstånd (snarare än ev. idé om hur vi vill ha dem aktiverande klara) därför att sannolikheterna för koncepten i indata manipuleras: Innehåller ett flergram symboliserande koncept indata något av ett antal ord (ex. county, f.c., trainstation m.m.) hoppar vi ibland över dem med viss sannolikhet (hög kvalitet bluelight relationer så lätta att träna bra snabbt samtidigt är de enormt många och tar därför om de får komma fritt enorm bredd i ockupation Kohonen-nätet).

6. Mellan resp. av dessa tillstånd finns en rymd som kan innehålla vad som aktiveras via som normal spridning från vinnande nod görs i Kohonen. Emellertid ger vi också noden möjlighet att göra något vi väljer att påstå är (men egentligen ej är bara detta men det fungerar antagligen en bit här som förklaring jämförbart även om det ej orkar till emergence av organisation och självavstannande träning av noder när de är klara) att vinnande nod subtraherar bort en bit av indatat från noder som är längre ifrån den än ett tröskelvärde.

Alternativt jämförbart kan vi betrakta ett dendrit-träd där vi kan förstå viss logik såväl som möjlighet att se vilka motsvarande "vinklar" i ett 3D-rum som är den troliga centraliteten för varifrån aktiviteten kommer bakifrån från sändande neuroner. D.v.s. vi kan se att typbestämning i sig är möjligt ensidigt för resp. medan om vi antar att båda behöver förstå att de gjort GABA i en vinkel resp. aktiveras GABA krävs dessutom just en särskild signalsubstans (d.v.s. GABA). Och tänkbart är det så även om jag ej försökt göra magi med det här än och lär behöva smälta det några månader (ibland år) om jag känner mig själv rätt.

7. Nod som aktiveras mer sannolikt kommer troligare (men ej självklart tror jag för alla tillstånd relativt ordning indata när vi ej antar några andra noder givna som kan påverka resp. positivt att alltid den som från börjar var i genomsnitt mest trolig "vinner" striden om att få möjligheten att arbeta övertid) kunna reducera bort relevansen av motsvarande (och byggs nu stegvis från indatat i Gradient descent):

7.1. Gradient descent element-vis innebär att där vektorn uttrycker större skillnad (differens snarare än absolutbeloppet) förändrar vi mer. För gemensamma egenskaper hos resp. tillstånd givet att vi börjar förändring vi diskuterar när de är tämligen tränade kommer därför påverkas föga om alls.

7.2. Vad som kan påverkas är istället:

7.2.1. Vad som finns i tillstånd vinnande men ej i den andra. Förlorande tillstånd aktiveras fortsatt mindre sannolikt för vad som är specifikt för vinnare.

7.2.2. Vad som är gemensamt etablerat som besläktade egenskaper kommer reduceras. D.v.s. här där de tränades med cirka 16 - 18 tillstånd emellan som gjort positiv spridning grannskap finns en del kanske gemensamt speciellt från kortare grannskap i och med dessa egentligen de två var konkret rand-tillstånden d.v.s. flow emellan områdena närmare dem är ganska låg och redundant konvergering är därför tänkbar.

7.3. I den mån inget relevant i tillståndet kvarstår som gör att det kan aktiveras som vinnare kommer dess aktivitet med säkerhet när endast två neuroner existerar avstanna permanent (så länge indata ej ändras). D.v.s. vi vet att ej något indata finns som kan aktivera det därför att vi gjort några epoker över det.

7.4. Vad vi nu har är:

7.4.1. Ett tillstånd "vinnare" som tränat sig för allt indata aktuellt för dessa två.

7.4.2. Ett första tillstånd motsvarande långtidsminne för när den andra neuronen började denna process.

7.4.3. Vetskapen att dessa långtidsminne är ett underrum / mindre yta i ytan (jag tror men vågar ej säga det ena korrektare än det andra att man bättre här nöjer sig hellre
med det senare eftersom vi för det första behöver resonera om vad relationerna inlärda mellan dem motsvarar i dimensioner - även om jag gärna mer abstrakt-tänkande upplever det mycket korrekt att vid emergence av nya egenskaper resonera rörande eventuell strukturell förändring av hur vi förstår eller hur världen är) eller om vi så vill att det när data och vektorer är semantiskt meningsfulla att förloraren är ett mer exakt uttryck av den större "kategori" som vinnaren uttrycker.

8. Jag läste en tyckte jag mycket läsvärd artikel av några israeliska forskare som experimenterat med sambandet som noterades först eller tidigt post 1960-talet (annars tror jag kanske Small groups - Writings in social interactions, ev. 1958 - om jag ej missminner mig eller tar fel på antologi - och om det senare är denna den som har page-ranking algoritmen publicerad - ibland för algoritmer som stort data eller för PR stora nätverk krävt sent i modern data-era att bli effektiva behövdes för samma problem 60-talet vara effektiva för väldigt veka datorer alternativt papper-och-penna så ibland hittar man algorittmer som kommit nya nu i gamla antologier vilka jag bl.a. därför de tänkte effektivt lättare än vad vi ställt om till än gärna köper regelmässigt när jag hittar dem i boklådor), av Mikolov i Linguistic Regularities in Continuous Space Word Representations (Tomas Mikolov∗, Wen-tau Yih, Geoffrey Zweig, och tiden 2003 vid Microsoft Research) . Goldberg är med största sannolik rätt person (känner igen namnet även om jag gissade på Gold nu när jag försökte hitta artikeln: Mitt artikelarkiv ligger ej på nät jag når från internet-datorn) och artikeln tycks just vara rätt (ev. gjorde de några stycken liknande så sök gärna runt själva om den ej känns bra just i introducerande optimerat "align" i tänkande av konceptet vektor-offset besparande en eget tänkande):

• Linguistic Regularities in Sparse and Explicit Word Representations (Omer Levy∗ Yoav Goldberg Bar-Ilan University. Ramat-Gan, Israel). Rekommenderas snarare än Mikolovs artikel som introduktion till konceptet.

Sedan får man som en modern-svensk med för min generation svenskar typiskt antingen skeptiska eller varumärkes-slava perspektiv på monarki, att vi i båda så generellt typiskt för såävl amerikaner och ryssar (där nu israel tagit in mycket kultur från båda) tycker att det känns som ett naturligt praktiskt meningsfullt exempel att räkna på överklassens rolltitlar de under diktatur lade sig till med snarare än något värdebyggande som att hitta oupptäckta samband mellan innovationer som kanske hade kunnat stoppa den globala uppvärmningen eller hjälpa över en miljard förtryckta själar i Kina bli fria. Verkligen om nu regering får ändan ur vagnen och säkerställer att också kronprinsessa gör ett ordentligt ärligt dagsverke att de ej kan användas nog i vilken som helst av dessa länder. En serie under ett år besökande säg USA flera gånger kompetent gjort (d.v.s. stort i hur det märks) och upplevt naturligt att det blir flera gånger (d.v.s. etablerar något varaktigt) så att det inte bara känns genererande med svenskan som igen kommer och försöker sälja dem vapen, AGA-spisar, och pappersmassa (eller vad vi nu säljer utrikes idag).

Låt A vara ett tillämpningsområde där man idag löser ett problem dyrare, långsammare och miljöfarligt med lösning X1.

Låt B vara ett tillämpningsområde konkret avgränsat och distansierat från A men likväl i dess strukturella samband och processor är fullt jämförbart (på det sätt som ex. infrastruktur kan vara det i delar, eller ett land är till sina strukturella samband med myndigheter, riksbank, huvudstad o.s.v.) där man idag med lösning X2 tjänar grova pengar samtidigt som X2 är mer varaktig därför att X2 innebär att man kyler med en ny molekyl som kommer ta EU minst tre år att förbjuda medan den vi har i X1 redan kommer vara förbjuden om några månader. Så både ekonomiskt starkare och långsiktigt rörande miljön.

A, B, X1, X2 är vektorer som representerar vetande över allt relevant i processerna industriellt, ekonomisk-verklighet, såväl del av ett gemensamt rum som innehåller andra koncept p.s.s. D.v.s. ej olikt mina 300-FF (särskilt när kombinerande 300-CC) även om den första för bra många år sedan algoritmen för att hitta ej upptäckta innovationer i ett område som kan tas till ett annat område där det också fungerar men man ej upptäckt det bör vara ordentligt bättre (om än lite långsammare) än denna.

( A - X1 + B ) -> C'

Där C' uttrycker den information som ligger i L1-distans p.s.s. att den direkt är transformerad till tillstånd i vektor på sådant sätt att vi enkelt och omedelbart kan få ut en begriplig tolkning genom att söka de närmaste grannarna till C' bland kända vektorer. Jämför gärna med mitt resonemang i Similarity beräknad av similarity cos och L1-distans rörande den information L1-distans i mina 300-vektorer kan argumenteras ha. Diskuterar vi bredare vektor offset för algoritmer likt LSA eller skipgram vågar jag dock ej påstå att man lika självklart direkt kan se varifrån denna aktuell effekten kommer i och med dessa har informationen i vektorerna utspridd med samband mellan dimensionerna (så åtminstone för LSA och förutsätter jag som självklart för Skipgram men minns ej att tittat på något officiellt här eller någonsin implementerat den från förlaga och när gjort har det ej varit aktuellt att bygga representationer utan bara göra detaljer i helt andra sorters algoritmer som metod ad-hoc propagera vetande från kontext pågående till vektorer associerade till symboler som sedan jämförs). Vi inser att det ej är orimligt att exempelvis se att:

1. En dimension som har att göra med amerikanska romantiska föreställningar eller kanske politiska system kan ha ungefär (medan avståndet som differens till säg kärnkraftverk - annat ämne, annat språk, samt innehåller "ä" vilket alla tre påverkar i mina 300 vilka bottnar ut antalet ord vid cirka 350 000 tusen men där viss prioritet för att få med ord från ganska många ej ovanliga språk togs framför att täcka upp annat även om givetvis all engelska ej annat än otrolig finns med: Dock 80000 vanligaste orden d.v.s. engelska ord troligen alla fick mer träning... Att något fullständigt ovanligt namn från något litet språk - kanske fyra träffar på Google totalt - finns med har viss elegans såväl som värde men det är desto mervärde att garantera att vanlig engelska fått ta allt utrymme det behöver) samma L1-distans King och man som Queen och kvinna. Och där skillnaden i avstånd ej orimligt ges via differenserna mellan King och Queen, Man och Kvinna.

En sociologisk tolkning kan tyckas presentera sig men tror jag är feltänkt. Samband har snarare att göra med "shaping" av distribution samtidighet grammatiska relationer har. Det kan existera i vektor-informationen ett ej litet antal fler liknande "områden" som kan realiseras ut (helt givet finns det enormt mycket information i vektorerna givet metoderna de normalt skapas via och mängden träningsdata som normalt används där metoder för att effektivt använda färdiga vektorer ej nått alls långt och står på att beräkna L1-distans, L2-distans och cosinuse-similarity). Dock kan det vara så att sådana metoder ej är lika lätta att bara hitta genom att man ser något praktiskt intressant när man räknar runt med dem: Det kan vara mer icke-linjära samband så som ev. polynom motsvarande grammatiska relationer som ej är just lika linjära som den mellan typiska verb-argument till andra verb-argument. Ta säg intensiteten hos vad inducerat i träningsdata från adjektiv och verb föregående verb-1 görande när generaliserat av all träning att vissa följd verb i säg enklast (och mer givet att informationen finns där även om jag ej ännu givit upp på att se om jag kan hitta någon som gjort det - d.v.s. jag har ej alls satt mig och experimenterat igenom en punkt ej helt otroliga funktioner här eller i övrigt - en svårslagen metodik på många sätt - alla så vitt jag vet - mycket bättre - ordentligt snabbare - än matematisk-förståelse: Gör funktioner i tur och ordning på vad man hittar bläddrande runt i Beta väljande ut funktioner man tycker man känner igen och sett ospecifikt i något relaterat språk, och låt datan pröva runt med dem).

Notera att vi i resonemang ovan förutsatt att vi gjort operationen som Mikolov gjorde den d.v.s. istället för:

( A - X1 + B ) -> C'

Gör vi:

( A - X1 + X2 ) -> C'

Det kan tyckas mer självklart rätt här. Men innovation är nu inte lika trivialt i sin information som förhållandet till mycket vanliga roller som tas som argument till verb. Vad vi istället behöver som indata för att gå vidare är vår befintliga värld när vi approximerar bort metoden vi har d.v.s. reducerande information som har att göra med att den existerar (därför att dess existens är ej mervärde i sig). Vi litar på att A i övrigt fångar själva behoven som X1 fanns för. Vi skapar därefter den gemensamma världen där såväl A och B, existerar för men där B skiljer sig från A i och med att den ej flyttats relativt den lösning den använder. Så vi kan som första steg (efter några till mer konkreta men ej komplexa delsteg) söka den tekniska eller teoretiska relevansen som existerar mellan A och B. Och därefter om den bedöms rimlig - eventuellt efter manipulationer på A och/eller B (för ett värdefullt område kanske manuellt för att säkerställa att A verkligen har med vad som är viktigt när vi söker en lösning i vad som när det går igång på allvar är brutalt tidsödande bruteforce av en värld med gigantiska mängder information producerad från forskning- och industri där vi för det senare gärna ska inse att värde också existerar i såväl pressreleaser som lokalnyheter och allt emellan genom att där ges ej sällan tämligen exakt information om val av metod och lösning ett konkret företag valt oftast för nyheter relaterade till att man köpt något eller gått in i ett samband, eller att man i relation utan information vad det innebär tekniskt skapat n arbeten hos företag Q men där vi med expert-kunskap om affären i vårt system per automatik förstår från vad Q gör vad det handlar om. D.v.s. det finns bra information som sätter forskning och patenter närmare verkligheten att titta också på sådant.).

Goldbergs artikel kombinerad vårt koncept för att skapa en lösning som gör att de hårt arbetande medarbetande på aktör X kan fortsätta förtunna ozonskiktet några år till (de lägger sitt "trumf(/p)" i det hårda kortspel affärsvärlden är) kan vi se lite av det potentiella värde man kan spekulera eller ej ska utesluta kan existera när ett tillstånd systematiskt meningsfullt från träningsdata subtraherar (relativt additioner från andra tillstånd) information till ett annat tillstånd.

Trivialt vilket jag insåg reflekterande så här långt första gången (och där ett tag trodde att jag sett fel på möjligheten från det) kommer denna relation ej vara något annat än ett förhållande mellan de grannar den har som manipulerar den. D.v.s. egentligen samma sak som uttrycker självorganisationen. Emellertid inser vi att vi med relativt få (om än delvis komplexa men ej kostsamma prestanda alls) tillägg kan se processen som del av något mimicking lateral inhibition (länkar nedan) resp. den organisation vi uppleva oss läsa in och mena att pyramid-neuronerna har får vi vägar att få ut mer från vad som skapats. Men jag behöver troligen reflektera det här latent pågående ej aktivt ett tag till innan jag försöker skriva det (och därefter troligen om det nu faktiskt har värdet vila ett antal månader).

Ev. är detta förövrigt kanske något tänkte jag precis som man kan se en motsvarighet i "struktur" för en algoritm som utnyttjar information i flera tidssteg för att prediktera framåt från en jag har i en antologi från tror jag 2001 rörande smarta-kort där algoritm för ett angrepp presenteras (som det blev några år som det slumpades vad jag alltid utgick från om jag försökte göra något liknande). Jag får ta och slå upp den tror jag. Operationer där motsvarar ju kanske vad vi här kan se tillstånden som.

Neural inhibition | Scholarpedia
Lateral inhibition | Wikipedia (konceptet förstås bäst genom att göra det med papper och penna för ett fåtal neuroner).
Kohonen network | Scholarpedia (skriven av Kohonen själv: Det kan ha sina poänger också om min erfarenhet i allmänhet är att standard-algoritmer man ej mött innan bäst lärs först från exempelvis presentationer från föreläsningar universitet snarare än någon ambitiös artikel eller uppslagssida skaparen själv skriver).

"Operationally, up and down states refer to the observation that neurons have two preferred subthreshold membrane potentials, both subthreshold for action potential generation."
[...]
"Inhibition is everywhere apparent in the cortex. Any strong stimulus applied to the cortex evokes a clear IPSP component as a part of the response. Both feedforward and feedback inhibition in the cortex are mediated by the wide variety of GABAergic interneurons, and any activation of pyramidal neurons invariably leads to a graded inhibitory response that could act to balance any mutual excitatory effects among pyramidal cells (Haidner et al., 2006; Rigas and Castro-Alamancos, 2007; Destexhe et al. 2003; Rudolph et al., 2007). This offers a simple network mechanism that could create Up and Down states in pyramidal cells and not require any particular cellular mechanisms like those in striatal cells, and that mechanism has been studied in a number of variants (Bazhenov et al., 2002; Compte et al., 2003;Holcman and Tsodyks, 2006; Yuste et al., 2005). In all, the Down state of the network is a state of mutually-enforced quiet. Any input to any subset of cells will trigger some mutual excitation and some associated inhibition. If enough excitation is present, the network will re-excite itself explosively, and the cells will depolarize toward the Up states. The inhibition generated by pyramidal cell activity will also be recruited,, and the combined excitatory and inhibitory conductance will impose a more negative reversal potential for the net conductance change. If the balance of excitation remains high enough to maintain self-sustained activity, the effect of the network on any one cell will appear as a synaptic conductance with the reversal potential set by the balance of excitation and inhibition. "

Up and down states (Charles Wilson) | Scholarpedia

Antar vi att avsaknad aktivitet för tillstånd förlorande gör att den ej påverkas fortsatt (vilket givet gradient descent tänkbart ej behöver hanteras: skillnaden mellan tillstånd och träningsdata den får negativt av andra lär ha konvergerat till något de rör sig i och omkring). Arbete för vår vinnande neuron fortsätter. D.v.s. tillståndet kan tolkas som ej ännu stabilt där vinnande är i ett icke-equilibrium-upp. Oavsett om ännu i stabilt eller ej stabilt tillstånd: Förändras indata tillräckligt får vi effekt motsvarande vad man beskriver i citatet ovan.

Similarity beräknad av similarity cos och L1-distans

Börjande från för ett tag sedan nu 400 dimensioner för resp. cirka 450 000 ord skapade via dimensions-reduktion med en variant av LSA vilka sedan dimensions-reducerades till 300-dimensioner för resp. varje ord, ett antal miljoner flergram via två algoritmer för att skapa resp. 400 dimension (en utnyttjande relationer till ordet kända via annan datatyp medan den andra beräknande dem för resp. ord till ord kombination summerande xy ( x + y ) element-vis) tränar jag över min common-sense med FF-varianten (baserad relationer) där antalet dimensioner (var och en 300-dimension via ett 300-tillstånd) varierar något med antalet koncept kända hörande till kategorin men vilka försöks hållas väldigt få (3 - 12 st). Reduktion dimensioner från 400 till 300 gjorde jag med en variant av Kohonens självorganiserande kartor vilket har den för mig avgörande fördelen att:

• Varje dimension blir också en meningsfull kategori av ord och resp. nära besläktade med de till vänster och höger om dem.
• Kategorisering vid reduktion dimensioner är den algoritm som bäst klarar av att efterlikna hur människor presterar vid ett flertal tester (emedan LSA i grundtyp alltid tenderar att varje den som presterar sämst medan PLSA presterar emellan resp.).
• Meningsfulla kategorier gör att det starkaste inom natural language processing över längre tid kan introduceras: Människan.
• Ser jag för resp. dimension sorterade efter värdena där något koncept som har ett underligt värde. Kan jag gå in och manuellt förändra det.
• Och av och till skapa om NOSQL databaserna från de manuella sorteringarna.
• Effekten kortsiktigt av detta är föga men arbetar upp sig över tiden och gör det enkelt att korrigera omedelbara problem som irriterar.

Känt för mig är att färdigtränade 300 resp. är för varje normalanvändning bättre än de 400. Jag tror vidare att i allmänhet när man börjar med ord som representationer och använder normalt väldigt stort corpus (snarare än tänkbart extremt stort avvikande från publikt tillgängliga vilket jag avstod från att pröva själv då jag inte såg någon trolig poäng med det men möjligen avvikande) ligger man nära optimum för normal användning någonstans runt 300 st flyttals-dimensioner. En bit ovanför 400 tror jag man väldigt snart generellt med vanliga algoritmer hamnar där dimensionerna ej bra nog generaliserar utan uttrycker diskriminering som ej väl fungerar i alla användningar eller lika väl går att ta från enskilda ord vidare till kompositioner av flera ord till fraser och named-entities, hela dokument, kategorier av ord hörande till ett ämne o.s.v. Även om det kanske upp till 600 dimensioner ej nödvändigt utan större testning märks. Jag har några gånger sett att andra noterat samma sak också (åtminstone något publicerat runt nlp.stanford.edu/projects/glove/ men jag har också sett andra som sätter upp många fler dimensioner). Förövrigt ska man ej underskatta den prestandaförbättring man får bara från att gå ner från 400 dimensioner till 300.

Känt för mig är att färdiga 300-dimensioner ska kvadreras innan de lagras och börjar användas. Jag har i sista typen av träning experimenterat med att kvadrera efter varje förändring vilket dock ej var meningsfullt. Om de ej kvadreras fungerar de ej lika bra men mycket bättre men L1-distans istället för L2-distans emedan L2-distansen åtminstone för kvadrerad FF (relationer) tycks vara något bättre åtminstone för personer.

Tränande tillstånd för klassificering av personer (cirka 500 000 namn samt ett mindre antal roller inkluderande även sådana som ambassadör från land-x till land-y år XX) till 12 dimensioner vardera ett 300-tillstånd igen med Kohonen-nät (självorganisering namn tenderar att följa de stora kulturgrupperna i mening arabiska namn, europeiska namn (inkl. anglosaxiska namn Nordamerika), spanska namn, asiatiska namn, och med rollerna tagande position varierat över dessa och ej mutande in någon egen dimension (förväntat därför att de är väsentligt färre i antal men tycks ej störa klassificeringen). 300-FF när skapat bestämde resp. vinnande tillstånd under träningen med cosinus similarity men här gjorde jag det istället med ej kombination av cosinus-similarity och L1-distansen som jag av och till (men mycket mer sällsynt än cosinus-similarity) använt för 300-vektorerna.

Denna similarity experimenterade jag med ett tag som tänkbart alternativ till att kvadrera 300-vektorerna och bygga om BDB-databaserna (jag hade vid tillfället mer än 90% av allt minne ockuperat kontinuerligt och jag föredrar när jag bygger NOSQL databaserna att försöka få in resp. datatyp i en stor fil istället för uppdelat efter ex. första bokstaven vilket gör med den BDB-provider till perl jag använder att för god prestanda ska man bäst ha mycket ledigt minne - dessutom bryter BDB mycket effektivt bussen även för OS-processor när den sparar vilket alltid gör mig nervös rörande swap även om den tycks hantera det åt OS också rent av inloggad i Ubuntu bättre - ej svårt kanske givet hur sämre prestanda Ubuntu blivit sedan de också inkluderade sin server anpassning görande det ex. omöjligt att utnyttja mer än säg 70 - 80% av allt fysiskt ram-minne man har eller utnyttja alla cpu-kernels samtidigt utan att få processen dödad : Ett litet mysterium - så jag vill ogärna ha processer igång mot samma partitioner igång som behöver skriva ofta även om jag aldrig sett att det genererat exceptions i nivå med mina perl-processer som istället stannar och tyst väntar via något nedanför min kod). Operationen som varianten jag nu gjorde (samma princip men sökande att garantera riktning p.s.s. som cosinus - d.v.s. samma anledning som jag föredrar cosinus i Kohonen-näten framför L2 även om de ofta uppges ekvivalenta):

• Sim: Vi beräknat similarity cosinus p.s.s. som normalt: Summan över L2-normaliserade vektorer element-vis: x(i) * y(i).
• L1: Vi beräknat absolutbeloppet av differensen element-vis: (1/2) * abs ( x(i) - y(i) ).
• Vi dividerar L1 med 300 vilket ger oss ett värde som i storlek ligger mer jämförbart med sim. Jag känner ej till hur man i princip kan tänka för att göra dem jämförbara enligt något systematiskt. Eftersom alla vektorer vi utnyttjar i sig har samma antal element och varje element följer samma fördelning och varje vektor normaliserar p.s.s. behöver vi egentligen ej oroa oss här eller för den delen egentligen göra divisionen (dock ev. behöver vi tänka till rörande (1 + L1) i nästa steg).
• Vi dividerar sim med (1 + L1). Jag adderar ett därför att L1 ligger ]0,1] och jag vill att likheten ska minska med växande L1.

Cosinus similarity blir gränsen för den största likheten vi kan få. Med reduceras med växande L1-distans. Och när distansen är maximal får vi halva cosinus-similarity.

Vid träningen av klassificering personer tycks sim-hh bättre utnyttja 300-vektorerna än cosinus även om skillnaden ej är särskilt stor (för kvadrerade nu normala default 300-FF) för resp. operation gör det i tid mycket märkbar skillnad vid träningen. Hade det nu handlat om LSA 400-vektorerna tror jag ej (men har aldrig prövat) att skillnaden hade varit särskilt stor alls. Utan jag anar att det har att göra med att:

• Resp. dimension är en meningsfull kategori där ett flertal redan har stor preferens mot personer.
• Personerna har dock värden satta för samtliga dimensioner där dessa resp. värden beräknades av cosinus-similarity mellan deras 400-vektor och resp. 400-dim tillstånd för kohonen-nätet.
• Personer som ex. har mycket att göra med flera ämnen (ex. litteratur, en karriär inom ett ämne, länder, språkområden m.m.) har också detta uttryckt men ej nödvändigtvis uteslutande eller alls via de dimensioner som har stor preferens för personer (d.v.s. visa dimensioner 300 sorterar efter grovt stora länder och/eller språkområden ex. tror jag två till tre samlar arabiska namn, några romerska, en eller två japanska namn o.s.v. medan för japanska namn har självorganiserat dimensionerna till preferens både japanska personer och japanska ortnamn för 300-CC d.v.s. ej utnyttjande relationerna medan detta förekommer knappt alls 300-FF), andra orter, ämnen o.s.v. En person kommer ha större värden för tillhörande språkområde men också ligga relativt högt i dimensioner relaterade kulturområden, geografiska orter, ämnen m.m. vilket också gäller som default även när personen i indatat 300-FF skapades ifrån saknar samtliga relationer så länge indata till 400 representationerna d.v.s. (bl.a. Wikipedia-dump och common-crawl uttrycker relativa preferenser som för flergram person klaras att uttryckas diskriminerbart vilket för namn som har kultur- och geo-association är mycket tydligt via särskilt tror jag Wikipedia)

Komponenten L1 trots kvadreringen FF tycks göra jämförelserna något effektivare i mening att resp. dimension-personer vid träningen konvergerar tidigt i träningen oerhört snabbt redan under första epoken första 1000 - 5000 slumpvis valda personer (medan bara cosinus förvisso klarar att grovt ha alla dimensionerna sorterade rätt också första epoken d.v.s. första varvet men först senare i den och med ett större antal som hamnat kontinuerligt under hela epoken på andra dimensioner än de slutligen hamnar).

Jag tenderar att gärna se matematik vilket tycks fungera väl för mig även om jag ofta utnyttjar detta sämre än nödvändigt därför att jag upplever en osäkerhet där jag föredrar att läsa någon som rekommenderar lösning jag hamnat i om jag ej klarar att uttrycka eller förstå den mer i matematiska-metodiken. Väsentligt här försökande det senare (antagligen ej perfekt alls) gäller tror jag att formen för distributionen av värden vi har att göra med väsentligt är annorlunda än L2 resp. L1 (men jag har ej beräknat ut värdena allt och jämfört: Utan lär även fortsatt utnyttja L2 när jag behöver distribution alla värden). Jag tror vi snarare får något hyperboliskt skapat av förhållandet. Jag tycker rörande en egenskap jag menar (men minns ej att jag bra kontrollerade då: Istället jämförde jag vid tillfället ett antal operationer komposition kända samt skapade några andra själv varav denna som jag tyckte var svagt bättre på vissa kombinationer av ord i koncept som hade något jag upplevde problematiskt i topp cirka 100 av närmaste grannar - och såg ej anledning att jämföra mer än så därför att bra mycket när så lika varandra försvinner bort under reduktionen från 400 till 300 dimensioner emedan användning nu skulle kräva mer testande) att operationen för komposition tidigare refererad använd av mig för att skapa 300-CC (görs då för varje kombination av två ord möjliga oavsett position för orden i konceptet från 400 vektorerna) resp. ej helt olikt när koncept kombineras med resp. relation det har när 300-FF skapades: x(i)y(i) (x(i) + y(i)):

• Resp. addition och multiplikation är de mest använda operationerna för komposition.
• Vill vi kan vi se det som likheten för resp. element får vikta summan.
• Men vi kan också välja att se min komposition som att uttrycka följande (jag planerat - men ej kommit mig för än - att generera och rita upp värdena för så jag är säker på att jag ej visualiserar förhållandet felaktigt vilket ej helt sällan är fallet):
  
  • När x(i) och y(i) är resp. stora kommer element i i den nya vektorn öka med större delen av vad den linjära additionen klarar att ge.
  • Men när något av x(i) och y(i) är litet kommer den linjära additionen att mycket "snabbt" / mer reduceras.
• Vi kan jämföra med algoritmer (ex. lastdelning, routing: "Hans upp till hänsynslösa men håll det fungerande" mining ner stor datakälla på nätet perl-script resp. mänsklig preferens (men där oftare givet en mer övergripande nivå mycket mer genomgripande och magnitud-större) där vi när saker fungerar ökar upp vår villighet / storleksordningen vi ockuperar ex. kanal med ett enhetssteg medan om det blir problem blir vi rädda och springer bort en längre sträcka eller motsvarande för algoritmer reducerar ner den kanal vi ockuperar kraftigt. Tar vi min algoritm för mining gäller att vi hänsynslöst vill hålla maximalt av den och kanal ockuperat för min användning (denna använde jag under en period när jag tog ner ett väldigt stort antal stora datakällor och att ta maximalt var mycket meningsfullt i totala mängden tid reducerad över allt insparad även om det per fall inte behöver bli mer än någon eller några dagar sparade) så vi trådar upp (eller som det slutligen blev med en tråd per server och körande cirka 15 - 30 st parallellt - skickar requests fritt till den maximalt vad kanalen klarar: Numera körande alltid från små enheter - i varje fall hårddisk-enheter resp. Sygate eller WN jag gjort om till små servrar - med www.archlinux.org ligger de ej tidsstressat och har som default aldrig ändrat att alltid ta in en mycket hög tidsfördröjning eftersom datat ej är planerat att användas på väldigt länge) får vi nu ett fel eller att server börjar svara långsamt eller går tyst och vi är under de första timmarna under två till tre (jag minns ej vilket det var) tidsperioder första dygnet kända för mig att oftare ge problem också från annat än servern själv i vissa regioner vanliga (även om ej alls längre jämförbart med hur det var 1995 till kanske så sent som 2000 när man märkte när vissa regioner USA vaknade och delar av internet blev oanvändbart) kortare perioder på någon halvtimme in i testning för att försöka höja nedladdning. Nedladdning kan vara nivå 1 till 10 med tio som högst. Nivå vi börjar på är antingen nuvarande nivå eller en tidigare lägsta nivå högre än den vi börjat på (enligt enkel regellogik prövande detta för att ev. problem tidigare ej vanligt ej ska göra ny testning ineffektiv). Vi höjer nu nivån stegvis (ex. 2, 3, 4, 5, ..., 10) efter några tusen nedladdningar så länge ej problem uppstår. Får vi ett problem går vi hela vägen tillbaka tillbaka till nivån vi började på och börjar höga igen. Denna gång höjer vi emellertid ej upp till den nivå där vi fick problem (vilket istället jag gör åt programmet senare samma dag manuellt och ser betraktande det hela om det går att gå något steg ovanför). Poängen är att få hög prestanda men ej riskera att ligga och få en massa data som bara består av timeouts slösande såväl hårddisk som tid nedladdning på ingenting. Något problem med att riskera att ej komma åt servrar alls via accessregler gäller dock i princip aldrig. Endast två av många tusen (säg 9000 större datakällor i form av nyhetstidningar, bibliotek m.m.) gav sådana problem varav en (ett arkiv över militärforskning: Jag misstänker också att det hela ej inträffade så mycket på deras initiativ som relaterat den den externa tjänst - Google som är känt helt unikt känslig rörande allt som kan tänkas spara ned deras sökresultat: D.v.s. givet deras marknadsandel väldigt fin möjlighet för andra sökmotorer att etablera en potentiellt väldigt stor marknad mot företag som söker uppgifter andra tjänster som Google i princip helt givet nivån på deras särskilda tjänster för sådant ej agerar i och rätt där för sådana aktörer är att tillåta allt här fritt under överskådlig tid för att etablera sig skälv som inbyggd kanal ej trivial att ersätta - för indexering av deras forskning som de använde: Men har ej försökt kontrollera det.) korrigerade detta och den andra (arkiv över medicinsk forskning) tydligt anger att man ej ska gå över ett högt antal requests per dygn emedan mitt program via en defekt låg kontinuerligt över tror jag en månad tio - 20 ggr över denna nivå.

D.v.s. jämförelsen är relevant genom att additionen går kraftigt ner i effekt av resp. värde om ett värde är lågt. Storleken av additionen begränsas av det lägsta värdet hos resp. Om vi vet att en av vektorerna definierar ett ämne (och har dimensioner som klarar sådant på detta sätt vilket jag ej menar att LSA-dimensioner klarar likaväl därför att det där tror jag också ligger påverkande information i kombinationer av uttryck av dimensionerna men som vi åtminstone är mycket närmare för mina 300-vektorerna) hade vi jämförbart istället kunnat låta endast den sätta den yttre gränsen modifierande den andra vektorn så att endast vad i den som är innanför den antingen får komma med (ex. kastande värden om avvikande väsentligt) eller alternativt behållande värde ej modifierat om mindre eller lika med värdet för första i dimensionen och om större sättande ned det till första dimensionens värde. Nu sker similarity operationen via resp. L1 och sim vi får adderande över alla dimensioner innan kombinerat. Men om det hade gjorts (vilket jag ej tror är i allmänhet lämpligare: tvärtom kanske) kan vi se att vi gör något liknande: x(i) * y(i) / ( 1 + abs ( x(i) - y(i) ) ).

Men med skillnaden att det nu är reduktionen för ett avvikande värde som ej får möjlighet att reducera samlad distans lika mycket. Ser vi nu att vi för resp. dimension har relevanta koncept som man direkt och enkelt ser är i något ämne av samma sak för i princip alla liggande ovanför ett cosinus similarity värde av för 300-FF (kvadrerade) cirka 0.40 - 0.45 (för 300-FF kvadrerade valde jag ej att göra något av "align" på resultatet vilket jag hade gjort innan genom att bl.a. subtrahera medelvärde vilket gör att de ligger cirka 0.10 förskjutna åt höger mot förväntat i övriga - i allmänhet alltid alla andra är samma gränsnivå 0.30 - 0.35 med eller utan align gjord och förutom att FF oftare är korrektare vid klassificering gäller att den av orsaker ej helt klara för mig ligger något förskjuten uppåt allmänt hela vägen under träningen) gäller att vi ej endast har meningsfull information i att två koncept båda ligger ovanför detta värde. Dessutom gäller att koncept som har högre värden kommer tendera att (för 300-FF där i princip resp. koncept fick påverka med samma sannolikhet under träningen emedan det för ex. 300-WORD finns ett samband till sannolikhet för att garantera att ord ej ovanliga d.v.s. de cirka 80 000 i värden vanligaste orden på den närmare eller konkret den engelska världen har bra utrymme i dimensioner - Dock 300-FF gäller att över alla dimensioner kommer similarity uttrycka sannolikhet koncept genom att dess representation 400 skapats via dess relationer till andra koncept d.v.s. koncept med hög samtidig förekomst andra koncept kommer få höga värden likhet över fler av de 300-dimensionerna) vara mer typiska eller mer genuint tydliga för vad dimensionen uttrycker. xy ger därför en indikation på hur genuina båda är med den lägsta som övre gräns.

Dock jämför vi två koncept på en dimension gäller ju också att om skillnaden i värden mellan dem är liten är de mer lika varandra även om värdena i sig är olika. Samtidigt gäller att informationen sådan likhet bär ej självklart är jämförbar för alla nivåer eller för den delen dimensioner vi beräknar på. Att båda har liten distans betyder troligen något bra att använda oavsett nivå men det är antagligen information med mer värde när värdena är högre än om de är låga. Troligen (jag tror så) men ej vad jag kontrollerat kommer värdet av denna information krympa väldigt snabbt ner till något minsta uttryck ju mindre nivå de resp. ligger i. Därför att vid för båda låga värden finns något minsta en dimension specialiserad mot ett ämne här klarar av att säga om koncept som har nästan inget i sig relevant för det ämnet.

Jag tror vi ej får denna information lika bra med när vi bara gör xy-operationen.

Vidare kan vi acceptera att L2-distans och cosinus-similarity är samma sak i mening att vi kan få ut samma värde via omräkning (sedan vill jag egentligen ej riktigt hålla med om att principen är generell: Vi kan ju få en riktning som representerar meningsfull information man bör garantera att algoritm utnyttjar så om utan korrigering omräkningen gäller så är algoritmerna man använder ej optimalt gjorda. Men jag förstår hur man kan uppleva dem som samma sak eftersom värdena ser lika ut). Säg att en av vektorerna är medelvärdet av alla existerande koncept (vilka också deltog i träningen som resulterade i vad 300-FF skapades i från). Jag ville mena i jämförelse att vi får L2 och cosinus-sim får något vi kan se som motsvarande variansen emedan L1 ger något vi se som differensen mellan medelvärde i Fishers linjära-diskriminant eller som signal-to-noise-ratio motsvarande förhållandet delta-värde dividerat med bredden för hur spritt det är (se Värdet av kaos (2017-02-07)). Men jag tappade precis förståelsen av detta (rörande hur man se på summeringen över vektor-dimensionerna).

Rörande jämförelsen dator-nätverk med mänskligt beteende är min referens beteende mer hur vi agerar i ex. sådant tydligast barn när vi utforskar något okänt (jämför barn osm under lek smyger sig fram men vid plötsligt ljud flyr ordentlig sträcka snabbt). Men vi har också ett resonemang jag ej ännu läst i detalj som rör något djupare i detalj rörande hur nätverk av noder beter sig när de transporterar och processar information där man menar att hjärnan kanske utnyttjar något likartat: The Internet and your brain are more alike than you think (2017-02-09), Salk Institute via EurekAlert.org.

Koncept (flergram): Vapenindustry och vapenforskning från CC-träningen

Kompletterande:

• Sverige är viktigt och förtjänar en lista på några tusen vapen att i lugn och ro hemma välja ut något bra att köpa från

Programmet tränande vektorerna pågående läser in varierat 50 000 - 90 000 koncept och kör dem slumpmässigt medan deras 400 dimensioner hålls i minnet varefter ungefär samma antal nya koncept hämtas. Program som kör CC nu sparar de koncept körda och sparar dem efter resp. set sorterat. Jag tror den efter omstart färskt här kanske totalt kört 50 - 200 000 koncept där denna med ett par näraliggande var tyckte jag en bra komplettering till Sverige är viktigt och förtjänar en lista på några tusen vapen att i lugn och ro hemma välja ut något bra att köpa från för att minska risken att bygger försvarsstrategi rörande materielinköp på för lite information.

Koncepten i listan är de som accepterats när försök att träna med dem skett och där uttryckt sin största effekt på dimension 159 (som i sin tur under består av 400 + några strukturella dimensioner) varefter de sparats med ett sammanfattande effektmått från similarity 159 dimensionen och konceptet över här endast 400 dimensionerna.

Jag missade dock att flytta över rätt fil. Emellertid tar jag en av de filer jag också förde över från de cirka 20 dimensioner som konvergerar över forskning där vi kan se uttryck bl.a. men ej uteslutande från kunskapsområdet vapen närmare forskning. De är tänkta för att illustrera något annat så jag har ej tittat hur många de är (avståndet till det vapen-tyngre ska dock med säkerhet givet var träningen stå ge en del åtminstone inom sådant som kärnvapen och med lite tur kanske kemiska vapen). Dimensionen är något av mötet mellan flera delar i forskning där det fortfarande rör sig var den slutligen hamnar (eller om inte tydlig senare i slutkörningen tar jag bort den: Men jag har inte behövt göra det med övriga ännu). Blir det av publicerar jag flergrams-vapnen i morgon.

Även om jag tänkt diskutera det senare någon gång kan jag kort säga att den viktiga principen som skiljer konceptuellt träning ord från flergram som jag gjort det är att emedan träningen ord utnyttjande 400-vektorerna ej tillför information gör vi det när vi tränar flergram. Dels informationen vi ej kommer ifrån i vad resp. flergramm i sig säger om sig själv resp. allmänt genom samförekomst av de ord som bygger upp dem. Vi kan också enkelt (och för vissa områden om än mer sällan semantiska vektorer tror jag) styra sannolikheten konceptet får verka under träningen. Vidare kan vi skapa koncept åtminstone i den typ av algoritmer jag använder här för att påverka tillstånden tillförande information vi menar kommer gynna sluttillståndet.

Ex. strong able, not-armed swedish, eller understrykande vilken information 400-koncepten vi vill aktivera genom förstärkning mot nära-relaterat sense foggy mirage för mirage snarare än Mirage där resp. foggy, och mirage är en perceptionell begränsning av vår möjlighet att bibehålla situation awareness (se situation awareness eller Sovjetunionen: Stressad situation awareness åren föregripande transformation till demokrati genom konkretiserad verkligheten för något mer hypotetiskt resonerat men tror jag bättre förklarande konceptet indirekt också i mening av discourse så som ex. analys av äldre dokument) på samma signifikans som annars, eller information-theory emergency) på samma nivå av signifikans att vi rätt vet vad som sker eller vad vi egentligen "ser".

0.84834529312082 thermal oxide reprocessing plant

0.83025300605946 propylene oxide industry

0.825416745876127 industrial chemical melamine

0.815673205370107 metallurgists metallurgy

0.811323068861035 indium oxide

0.803987658152503 oxide coating

0.791970065061375 vanadium oxide

0.791044214597056 photosynthetic pigment

0.789630204178893 methyl methacrylate leaching dental devices

0.785561459615 lithium phosphide

0.785322285503296 zinc oxide eugenol

0.782346041214186 plant pest

0.781413265934356 spintronic spintronics

0.776534069230641 molybdenum trifluoride oxide

0.775169185901136 yttrium oxide

0.773630905820483 trimethylsilyl chloride

0.769662923101534 textile chemical industry

0.765577910868409 metal oxide semiconductor field

0.762261309631225 sulfur tetrafluoride oxide

0.762115655828907 ferrous sulfide

0.759338308722032 electrochemical chloride extraction

0.755968156340512 ballistic galvanometer

0.752448640051662 scandium oxide

0.748316501274919 nitrogen oxide sensor

0.74819722750816 diphenyl oxide

0.744603753507246 electrolytic corrosion

0.740710180691583 organic chemical vapors

0.739977066016988 indium phosphide

0.732721799666313 molybdenum oxides

0.731811030746591 thermal emittance

0.729710560583306 non-food crop

0.727555235335716 holmium oxide

0.72577273116555 borers insects

0.725596877257362 zinc tungstate

0.725480717566356 kermes insect

0.724004791823586 cotton stockings

0.723708998565974 organo sulphur compound

0.719520962716647 zirconium vanadium

0.713831051596123 kalinin nuclear power plant

0.71007540544221 gallium oxide

0.709165574286308 ferrous gluconate

0.708913510032018 azerbaijan thermal power plant

0.707845436554388 tantalum capacitor

0.70722590992976 bismuth cadmium

0.707210975410932 bast spinning

0.705938304482458 fabricate fabrication

0.702987371040408 phosphor thermometry

0.701796969714345 misidentified chemical elements

0.699749899117762 lithium arsenate

0.698994292483895 chemical powder

0.698464980021805 chenille plant

0.698213795771592 sulfur fertilizer industry

0.6980172252739 zinc oxide

0.696229126345467 sulfur oxide

0.695371408125952 tantalum electrodes

0.695145206587439 entomologist entomology

0.694108099316312 metallic oxides

0.693554602446156 ferrous bromide

0.693445250841151 niobium zirconium

0.69310314078748 compound semiconductors

0.692680255862705 munitions plant

0.692063477900361 molybdenum mines

0.690275569695544 boron oxide

0.690274069353582 specialty chemical companies

0.689558829678384 crop biotechnology

0.686824387437323 gallium arsenide semiconductors

0.685461257677886 dye crops

0.685390003738593 zinc coating

0.683724717182132 chemical biological radiological

0.683542789048054 electroluminescent devices

0.682706559411271 bushehr nuclear power plant

0.680827020951317 food chemical

0.68056918061065 heat exhaustion

0.679882231052117 flammable fabrics

0.679054927107566 ames manufacturing company

0.678407266823082 textile manufacture

0.677340913894009 organic semiconductor

0.671301554716051 organic oxides

0.668016642082777 promethium oxide

0.666565171274355 metallurgical engineering

0.662533516214057 chlorine oxide

0.662137007506235 stored products pest control

0.662110345591986 chemical laser

0.660335889609276 pyrene chemical

0.659799387084149 mechanical engineering industry

0.658696372755404 rubidium acetate

0.658114308128256 leningrad nuclear power plant

0.657895329247057 perishable grocery

0.657700391085803 artillery plant

0.655630535641964 coptic textile fabrics

0.650736431597011 diethylene dioxide

0.650353639187182 low viscous composite resin used in dentistry

0.650157615215001 bettis atomic power laboratory

0.649860064569277 diaphragms mechanical devices

0.649226834917741 keen johnson

0.649125909315649 leningrad nuclear power plant ii

0.648697262121451 ustilago levis

0.648222957426148 arsenical herbicides

0.647257345826776 chemical senses

0.646223670508738 field mouse ear chickweed

0.646138734213505 semiconductor engineering

0.645438063804924 boron arsenide

0.644759123499595 chemical engineer

0.64451615750437 elastomer industry

0.64350787897005 carbon nanotubes in photovoltaics

0.643354626228191 chemical weapons disposal

0.643026757473286 ferrous element

0.641400674251256 copper arsenate

0.639753174930845 vanadium industry

0.638090088722619 microbial insecticides

0.637621817338393 electron beam direct manufacturing

0.637533414727909 naval strike missile

0.636794690344696 chemical milling

0.636515872715006 conventional electrical unit

0.63477057292292 copper sulfate

0.63458880975219 neodymium yttrium aluminum garnet laser

0.634436082796341 north-west thermal power plant

0.633700829715946 ornamental plant toxicology

0.633552536265331 potentiometric sensor

0.632940112046521 piezoelectric polymer biosensors

0.632910347015492 cellulose electrode

0.632800584221473 smolensk nuclear power plant

0.632715782012203 specialty food item

0.6305844275052 lithium-ion capacitor

0.630246236422858 fertilizer fertilizers

0.629551372419879 bismuth alloy

0.628025344323733 nano needle

0.626597454257408 nuclear anti-aircraft weapons

0.62640124801223 aluminum oxide

0.626336567309644 industrial biotechnology

0.625370909416131 manufacturing engineering

0.625155487363056 plant materials centers

0.624517974697098 plant material cutting

0.624374078312935 plant seed

0.624047728190461 tellurium alloys

0.624044217615176 seed plant

0.623130247874849 engineering ceramics

0.622765490752369 cotton leaf crumple virus

0.620826558817765 formic acid fuel cell

0.619822534001208 patent leather pumps

0.618222991929094 industrial fermentation

0.616163991941011 organo sulphur

0.615037845706246 chemical lasers

0.614553812587918 johann bayer

0.613746186712589 ophthalmic nerve

0.613397826638924 thermonuclear weapons

0.61294242032515 celestial semiconductor

0.612014938319768 tungsten rhenium alloys

0.611547443991814 pieris insects

0.611401510121211 spinning frame

0.610543521776712 nano coating

0.609209481326682 mobile cotton exchange

0.608116059390692 johnson manufacture company

0.608099597744671 inorganic herbicides

0.607794832997732 mines weapons

0.606741697760816 high-temperature superconductivity

0.605477223454806 dinitrogen fixation

0.604995252903707 foliar diseases

0.603581352691103 cactus plant

0.603509051586168 aymara textile fabrics

0.602640161015564 atomic biological chemical

0.60152889886659 charter semiconductor manufacture

0.600807298664917 braze brazing

0.600216828533875 worsted spinning

0.598712926161823 sears isle nuclear power plant

0.598575773165376 silyl ether

0.59830814822873 kinetic energy weapons

0.595542867554031 edible plant

0.593122936501897 ophthalmic artery

0.592083129193835 mcalester army ammunition plant

0.591513558686938 woolen goods

0.590393195566214 bismuth mines and mining

0.589708605504956 engineering chemicals

0.589528327500221 chemical education

0.589059370334953 avid radiopharmaceuticals

0.587572472357221 garnet hercules mackley

0.58735136611729 beet wireworm

0.58731610300117 oilfield worker trade union

0.586485071457814 mössbauer spectroscopy

0.58644394485365 dye plants

0.586149461401607 plant subsections

0.585867179689054 enteric coating

0.585821295650967 mining products

0.585022470187227 tungsten hexafluoride

0.584953508284959 carbon dioxide fixation

0.584658426444096 zinc peroxide

0.583339914200908 chemical tank

0.582305070271555 antitank mines

0.580584965678413 weapons materials

0.579915875892748 kenaf seed oil

0.579137011523137 molecular plant pathology

0.578925268773291 ineffective erythropoiesis

0.578158695421719 tungsten trioxide

0.577975562479129 titanium vanadium alloys

0.577729180815903 organic chemical often

0.576244525797377 thorium dioxide

0.57613487104381 fossil trade

0.574908721047574 materials chemistry engineering

0.574878175742513 zinc finger nuclease

0.574220188855617 nickel metal hydride electric battery

0.573522869225815 thorium alloys

0.57321095717893 secondary butyl chloride

0.571816780728121 mixtec textile fabrics

0.571781720909378 acs medicinal chemistry letters

0.571696548406937 herbicide resistant crops

0.570955673782787 semiconductor nuclear counters

0.569900502526875 agricultural mechanization

0.569738576081356 electro chemical

0.568914975124443 tungsten nitride

0.567322865057618 mechanical device

0.56685447970883 plant parasitic nematodes

0.566763740408666 abandoned coal mines

0.5654937480692 besse nuclear power plant ohio

0.564251570740979 electron stimulated desorption

0.564215404711951 supply heat

0.56233541845429 pharmaceutical market access act

0.562179670809491 sumitomo chemical

0.561695594209956 cotton pad

0.561680891713725 tactile sensors

0.5616462810064 industrially industry

0.561612492047955 sodium lithium counter transport

0.561350606802783 copper nickel alloys

0.561217759873407 buffalo stamping plant

0.560478303860096 deactivate deactivated

0.559785519390116 phonograph needle

0.557952222682809 electron spectroscopy

0.557814299372272 infrared drying equipment

0.557722237936335 acute abdomen

0.557173083024017 cardio vascular reactivity

0.555830336960919 electrical conduction

0.554766230536329 medical biotechnology

0.553891094477318 proton exchange membrane fuel cells

0.553168730507432 cold war infantry weapons

0.553018029632265 uranium ore processing plants

0.552772643464316 spiny bollworm

0.551031396913789 textiles fiber markets

0.550814112507334 dawood hercules chemicals limited

0.549804076752991 mobile weapons laboratory

0.549249732963448 luke simpkin

0.548997030697574 textile jewelry

0.548825913688194 medical diagnostics manufacturers

0.547954506187484 laser weapons

0.547816066827747 irrational rotation

0.54721039610636 georg huth

0.546988745613521 substitutional fuel

0.546353852431412 ortho acid

0.546350218847855 food patent

0.545689274173925 salvin big-eyed bat

0.545520447493982 cottonseed products

0.544833476969596 organic coatings

0.544699032229591 plant respiration

0.544586172071258 electrical conductors

0.543361729984301 powdery scab

0.543328641557341 slimes mining

0.543079538829258 ashdown engineering

0.542641498242679 organic polymers

0.541920119057612 patent lens

0.541123302991386 deciduous plant

0.539857927950851 vocational training in trade

0.539180936124471 radiological weapon

0.539106135803461 old mother riley overseas

0.538091397543612 thermal conductivity detector

0.538031450970298 polyester fibers industry

0.537744858981691 intra molecular stem loop

0.536240779185658 cooper wiring devices

0.534790540444123 reactive training

0.53423193776128 cereal products

0.533305130607932 medical ether

0.533249412049248 plant inoculation

0.532962590219804 nazca textile fabrics

0.532459502933918 bacterial anaerobic corrosion

0.532334431603841 spinning mule

0.531528746333677 cereal leaf beetle

0.531358029093099 atomic hydrogen welding

0.531016707110488 cuna textile fabrics

0.530876965211995 zoll surface

0.529805399598912 electromagnetic propulsion

0.529300910866824 ceramics factories

0.528749486015979 ophthalmic lenses

0.528656575186043 jewish textile fabrics

0.528645514498211 molybdenum mines and mining

0.528477392932346 chemical engineering laboratories

0.528430810132585 submarine warfare equipment industry

0.528150817111738 mechanical weed control

0.527639029927169 nano polymer

0.527394650091005 electro optical technology

0.5273181312693 medical technologists

0.526863150183578 cereal chemistry education

0.526834907763584 synthetic element

0.526519128251676 promyelocytic leukaemia nuclear body

0.526325930247643 right infra phrenic artery

0.525749555572844 fiber optical thermometer

0.524560790289428 fort calhoun nuclear power plant

0.523675474221611 seed crops

0.523168335914034 unknown aerospace cygnet

0.523122827061017 chemical resistance

0.523105139838935 non steroidal anti inflammatory compound

0.52299607186389 retail trade strikes

0.522886744224038 powdered cocoa

0.52236694818023 sugar cane thrips

0.521693418166818 ngk insulators

0.521211693308172 plant tapping

0.520934679338599 lithium mines and mining

0.520912651889081 compensator compensators

0.520730184431717 metallurgical coke

0.520408588097842 storage of nuclear weapons abroad

0.519610768610546 injection metallurgy

0.519049208126194 soviet naval reactors

0.518903629927078 quicksilver manufacturing

0.51872488545511 asbestos mines

0.517619189596564 energy raw materials

0.517136003235812 automotive business

0.516242565187415 molecular switch

0.514887986651627 elliptic surface

0.514821010709568 clover food lab

0.514763067327542 molecular probe diagnostic equipment industry

0.514518866239081 corn plant

0.514320724897973 thermoplastic polyurethane

0.512840210602571 synthetic seeds

0.512717493514726 inter pupillary

0.512340564041932 joliet army ammunition plant

0.512227203423473 use mechanical pencil

0.511350392621227 ginseng industry

0.510829579502477 johnson papyrus

0.510042231299137 galls botany

0.509612075672129 naval infantry

0.509584513337349 medicinal chemistry journals

0.509538799647956 container grown plants

0.507414940662278 marine engineering

0.506373550991779 newmont mining corporation

0.506179444630657 leopard plant

0.506020348993118 yag training vessels

0.505790863874033 soybean rust disease

0.505633030803996 peregrine semiconductor

0.505628470394471 nuclear weapons reduction

0.505531774725764 jute industry workers

0.505364166154849 nano optics

0.505116610006205 9 th marine infantry regiment

0.504647468224319 flower thrips

0.504542715770348 scientific technique

0.504462833588627 textile fibers

0.504416068044879 atomic orbital

0.503374576933257 seed borne bacteria

0.503370932257477 seed storage

0.503167383372048 flux metallurgy

0.503095101153774 underutilized crop

0.502891112049539 galvanic vestibular stimulation

0.502542847454468 dust dry flower

0.502534714189256 mallam atta market

0.501196418847256 crop destruction

0.500418670129801 chemical companies based

0.500406634782065 agricultural productivity

0.500278132404086 marine expeditionary force

0.50020581105262 regenerative fuel cell

0.500042040783386 painted leaf

0.499402789692832 coal mining miniature pneumatic drills

0.499172193930018 subaru industrial power product

0.498584665471146 mines mining

0.497922563838949 viktor rydberg

0.49734757662049 cold war nuclear missile

0.497336799174781 kummer surface

0.497090700313826 elemental sulphur

0.496959437306214 philips products

0.496417898918114 sharp programmable calculators

0.496400515576043 semiconductor lasers

0.496297251092764 high-frequency trading

0.495173580397882 manufactories manufactory

0.495060535000353 food crop

0.494350715106908 power plant

0.49428198743912 naval medical research unit four

0.493827849194915 fronto parietal cortex

0.4933380075245 electronics plants

0.492963944406882 micro electrolysis

0.492808185742484 mining machinery industry

0.492780489407796 light-emitting diode

0.492584500154672 fingerless glove

0.49253021998585 bulbs plant anatomy

0.492233245840313 air weapons

0.492150030503917 johann nepomuk rust

0.492055009230974 non-flowering plant

0.490952959875685 pneumatic lubricator

0.490629694148153 shahab 3 missile

0.490377783522584 mercurial ointment

0.48970345366745 chemical burns

0.489221001268051 sluggish weevil

0.488827607119287 molecular diagnostics

0.48848125393833 succulent plant industry

0.487911124858283 automotive engineering

0.487668261012986 liquid packaging board

0.48688881506867 outer garment

0.48588063064752 sheath current filter

0.485174309315294 aeronautica imperialis

0.485058417104333 artillery wheel

0.484614550464137 agri chemicals

0.483809867756965 geometrical drawing

0.482756551717507 squirrel cage motors

0.482419622984874 heavy weapons platoon

0.482254945613045 metallurgists

0.482020584746349 alessandro nesta

0.48190519336059 micro needle

0.481726338210214 nano biotechnology

0.481632975998972 kinetic energy penetrator

0.481094722545832 platonic hydrocarbon

0.480887641986077 many plant specie

0.48083055065101 intra vitreous

0.480400907284668 plants used

0.480226908539292 brescia arsenal

0.480177519776363 solar thermal energy

0.479663038805645 tarnished plant bug

0.479499881819827 polishes industry

0.479220321893043 braze welding

0.478816356096418 optical storage medium

0.478773277733486 welding engineering

0.478551555666325 merino wool socks

0.477993514500385 mechanical pulp

0.477247956112446 woolen and worsted spinning

0.477009072655809 heavy element chemistry

0.47638500678033 ether discovery accidental 1846

0.475929635406689 maya textile fabrics

0.475870332924667 soybean nodule fly

0.475528935527834 proton exchange membrane fuel cell

0.475191239241218 oil storage tank industry

0.474912004730947 optical lens

0.474803971110641 novelty livestock

0.474737939018282 missile technology

0.474151133806231 microelectronic

0.473963809994906 cotton slacks

0.473315041270457 field mouse ear

0.472686785198855 plant nutrition research

0.472530210042978 ultrasonic scaler

0.472396677505751 semiconductor material types

0.471693434254263 trade cards

0.471393552827521 orbis technology

0.47109811279182 atomic oxygen

0.470835386933158 explosion welding

0.470719247329888 nano tio 2

0.470352531870877 bulbous plant

0.470078140342718 syquest storage devices

0.469867264579915 microelectronics engineering

0.469661467996408 hargreaves lansdown

0.468181193324044 alessandro anzani

0.467394046641724 intra atrial conduction defect

0.465751891340859 plant physiology

0.465563179980158 submarine launched ballistic missile

0.46496967497126 faulty idea

0.464909571880543 clandestine industries

0.464721597687841 indian textile fabrics

0.464362921140993 overwork overworking

0.463726244590291 cryogenic cryogenics

0.463067281711046 ultra high molecular weight polyethylene

0.462945211592456 ambrose philips

0.462331790377004 medical thermometer

0.462190267417707 raman fibre laser

0.46184949057026 exposition cotton mills

0.461720187115518 gizmo gizmos

0.46102133252587 luke johnson phone experiment

0.460450738648621 giraffe weevil

0.460359439734584 plant tumors

0.460273587281352 oguchi disease

0.460118249984103 united states chemical weapons depots

0.459949020784446 intramedullary fracture fixation

0.459092207163714 hindley manufacture

0.45899725956248 plant starter

0.45835387759139 objective individual combat weapons

0.458302051719866 st. clair power plant

0.457585382043796 powder powdered

0.457000410211056 cedar falls power plant

0.456928968986761 wheel rotate

0.456235469647487 silentnight strike

0.456017871515757 surface plasmon resonance

0.455871389521309 starch crops

0.455692320895802 dimethyl ether india

0.45542486023583 zinc finger

0.455034960239736 surgical innovation

0.454678720269323 worker insects

0.454429254294073 anti-satellite weapon

0.453850323496383 incandescent bulb

0.452409201784401 rocket weapons

0.452378095266127 dental pins

0.452336571024546 plant age

0.451830550299938 pre military training

0.451739635163673 forster resonance energy transfer

0.451425460866806 scientific romance

0.450793838855879 sms arcona

0.449926706370123 stem blight

0.4494105363978 bell bend nuclear power plant

0.449336075692205 excessive heat warning

0.449139169183025 fischer air

0.449117908870292 parametric surface

0.448658672100373 boxer beetle

0.447908763266918 marion battelle three-decker

0.447675768948868 screen trading

0.447167240309325 magnetic shark repellent

0.447114326700481 citroën activa

0.447086017195663 perishable foods

0.446702349878923 superior dental plexus

0.446515744654101 pique criollo

0.445952354938249 hot foot mouse

0.445152890692181 superior ophthalmic vein

0.444751863427171 frits philips

0.441338616921961 slurry pump

0.441096739349897 button cactus

0.440809580733553 armour piercing hard core

0.440506540082714 clover head caterpillar

0.440316081951655 high velocity canister cartridge

0.44006050342692 naval medical research unit three

0.440016455123717 printed fabrics

0.43999012745048 tropical vegetable industry

0.43950054142903 textile screw pine

0.439440767538471 spun yarn industry

0.439380616261767 phonograph industry

0.439355367669869 aviation medical examiners

0.439195691456658 corona schröter

0.438359392568427 arm nuclear device

0.43815375087337 fusarium ear blight

0.438126934676278 patent searching

0.438088570979346 agrarian trade union federation

0.437045642691696 pierce manufacturing

0.436620448966353 anatomical snuffbox

0.436319643401736 carbon leaf

0.436031925308283 troop rotation abroad

0.435716124726616 painted enamel

0.435603391627799 cold war weapons

0.435390167734069 ornamental initial

0.435313493424801 depot medroxyprogesterone acetate

0.435258372598642 gyro gyros

0.435219446634838 hand pump

0.435069334816559 spacecraft propulsion

0.43465630583204 surgical splints

0.433756093527408 neutron transmutation

0.433403546673334 primary motor cortex

0.433256525565698 electrical telegraph

0.433015992148218 fourier transform infrared spectroscopy

0.43273458149618 mouse barley

0.432312686281215 gren automotive

0.432274452919136 foreign trade promotion

0.431315934561274 rotational modulation collimator

0.431201883261482 navy wife

0.430737924846501 intra filamentous

0.430356606918969 grain crops

0.430273969776698 joleon lescott

0.429949801970256 micro necrotic focus

0.429710138285785 molecular spectroscopy

0.429154607392498 romanian chemical engineers

0.428991957594266 tropical fruit industry

0.42852897808291 philosophical notebooks

0.427132516123341 silicon photonics link

0.426797919475079 surgical instrument hand drills

0.426793575952547 mercury falling

0.425989583369029 petroleum engineering

0.425921474599029 energy products

0.425155945929685 candy cane

0.424644957983707 molecular motor

0.42458208682969 sheep plant

0.424028979374716 seed trap

0.423419191410742 optical flint

0.423285697068839 1860s copper

0.422132765621238 medical aesthetics

0.421407226489093 revolutionary trade unions federation

0.420228437529881 laser plasmas

0.420227576263156 crop credit

0.420005453392771 perfume ether

0.419595232290333 oldham pupil referral unit

0.419461166156575 expiration expire

0.419145413713996 thermal pollution

0.418765932281574 arable soils

0.418172317372279 atom optics

0.417941236399223 anti heat shock protein 90

0.417472049364941 nurse crop

0.41706479436143 marshmallow plant

0.416826439796192 foreign grain beetle

0.415685783690823 sugarcane leaf scald

0.41565608818592 fanny fischer

0.415544802437883 candy floss

0.415484314293015 crop zones

0.415479413393078 attrition warfare

0.414878392717494 intuitive surgical

0.41442338075956 halo blight

0.413598936607168 horticultural mineral oils

0.413509470558058 drop cap

0.413391332964565 teacher training

0.412835634945293 drilling reverse circulation downhole hammers

0.412741816417025 infra red spectrometry

0.412515132191734 ionic transfer

0.412280537748651 electromagnetic pumps

0.411958979853456 mass-produce mass-producing

0.411622212279883 inter filament

0.409051417188694 fur bearing animals

0.40783479182393 spinning dancer

0.406671405541794 electrical discharge

0.406335481758554 heavy particles nuclear physics

0.406225015643094 mineral industries on postage stamps

0.405992675870351 candy floss seller

0.405943856142051 silk manufacturers

0.405390262652124 non patent literature

0.403539449796004 hercules beetle

0.403495627158341 inter ocular

0.402660037866378 cause dehydration

0.402402987940364 surface brightness fluctuation

0.401655445946089 reactor institute delft

0.400948456180743 surface combatant

0.398836269201218 compound lens

0.398330570998288 laser capture microdissection

0.398187051305663 zero insertion force

0.397921042546956 dye dyeing

0.39788137771347 leather embroidery

0.39755576916796 pre corrosion

0.397296809617685 forage war

0.397021418571485 mercury miners

0.396872606124833 memex technology limited

0.396670035365116 semiconductor

0.396390544128111 aviation toxicology

0.396227163253184 fraunhofer diffraction

0.396225685917872 imaging infra red

0.396181003317186 surface-to-air missile

0.395818570420749 finley pioneer rail committee

0.39404887335883 advanced technology demonstrator

0.393834337691979 wool alien

0.393441756156938 heat processing

0.39327630963448 ore mining

0.393029152123514 specialty registrar

0.392877037538518 repel repels

0.392836125170685 alpaca alpacas

0.39228368324705 boosted fission weapon

0.392263562407213 equine fur

0.392219422955634 transistor tester

0.391944730578361 riemann surfaces

0.391693917458373 energy intensive

0.391416862723796 carbon trading

0.390983070386944 dry collodion negatives

0.390852619028081 achilles tendon injuries

0.389484980308397 bus manufacturing

0.389464506688476 heat h4

0.389090203527175 shoe charms

0.389057763724486 pre laboratory

0.388997122187297 rotational cropping

0.387644909219483 mast cell tumour

0.387532359521081 multidisciplinary scientific journals

0.387176686362351 pre orbital gland

0.387134710697862 leaf disease

0.386720029761705 alien arsenal

0.386507561439377 luke skywalker

0.386228707541501 sac fungus

0.386031633766901 hard charger

0.385108550312911 industrial worker

0.384668131063826 medical specialties

0.384533088074132 clarke energy

0.384140382183695 lincoln industrial corporation

0.383817316458311 air knife coating

0.383615772544856 copper jewelry

0.383192304113974 inuit textile fabrics

0.383181360825462 luke saville

0.38278700326242 weapons director badge

0.382632016211157 bud plant inc

0.382525250219279 achilles reflex

0.382489738453463 body sprays

0.382000639695806 pulsed energy projectile

0.381948459145863 extraction chemistry

0.381634614246384 intra filament

0.380670470049719 ephemeral plant

0.38055698047379 nettle rash

0.379803197267989 coulter counter

0.377553499666161 acute retention

0.37746402528467 mineral crystallography

0.377317745962596 ether extraction

0.376634421839703 scarab stm

0.37662260800862 orbital airship

0.375420491415833 elliptic surfaces

0.37538992074122 embryonic plant

0.374017948653882 electro magnetic field

0.373762997261107 duster mails

0.373738484283918 inter pellet

0.373660668124438 ames field

0.373485546804459 metalworking

0.37273685445084 ion laser

0.372432235898302 postal inspector

0.372372059358575 brewster dairy

0.371394762019697 food machinery corporation

0.371079938089035 cotton underwear

0.370444393863686 product utilisation

0.370315068649463 ultra high temperature milk

0.369832055997924 weaponization

0.369290192443948 navy stores

0.369286991340506 fad gadget

0.369119185413291 insect colonies

0.368759759610073 retinal disorders

0.368350442273893 hercules cluster

0.367634191692286 centro somatic

0.367390410207573 thermal insulation

0.365533579202702 glands botany

0.365135608663886 liebig medal

0.36483571560658 mol enterprise

0.364353937782942 substitute soldiers

0.36428798228531 hamster vice

0.36370975748596 post inflammatory

0.363615487917428 post regiment

0.363343467038418 switch laboratory

0.362901150492694 voltage doubler

0.362704818329667 mercury laser

0.361443536233063 leaf bug

0.360722877814596 soft microprocessor

0.360348241698392 material sleek

0.360090096248399 training wheels

0.3598970372713 follower plate pump

0.359305684568219 vertical farming

0.359174335453604 edison welding institute

0.358507589081221 nematicide resistance

0.358035345750731 electro mechanical

0.357730291643391 fischer assay

0.357214520213553 eames contract storage

0.35659065697545 perfume sniffing ether

0.356404792913997 pre mast

0.355984995119301 carrot weevil

0.355907840916182 inter lenticular

0.354471726445791 poppy seed roll

0.353867875081317 driers dry

0.352926808385787 sharp solar

0.352144174240632 inter radicular

0.350225370793173 resurrection plant

0.349619699760993 marine harvest

0.34736977894211 triangular stamps

0.347168007305258 nuclear excitation

0.347073297924587 pre b cell

0.346328357569351 sufi parables

0.345345412426588 physician supply

0.345212115578592 atomic attack

0.345207888050294 cotton gin

0.345025097061607 fast reactors

0.344522559063852 dupont

0.344350759641822 raw recruit

0.34396622233047 northover projector

0.342223921194662 ferro magnetic

0.340839210197192 strike fighter

0.340624114494869 patent shoes

0.339820524616531 leaf cutting bees

0.339419140040855 high speed machining

0.339123474326088 vga planets

0.338455723109197 rotating furnace

0.338193573437532 old paint

0.336878245782619 focal surface

0.336615813425416 gauss lens

0.336378406914997 paper flower

0.335505793468883 angular unit

0.335376727579932 homing missiles

0.334694006206267 shoulder pad

0.334321339110869 food processing wastes

0.333885921502723 handicraft hand drills

0.333709405807051 index medicus

0.332127399644857 nikon flashes

0.331700811694627 pre keratin

0.330091059572622 product churning

0.330010076966082 cap product

0.328814651788967 medical illustration

0.328423286908645 specialty coffee

0.325620941048839 raw silk

0.325200591131653 rca ad

0.322954024259251 inventory item

0.322737567995419 lard obese

0.322322425325102 engineering notation

0.321678818706301 nano crystals

0.321352583197059 inter compound

0.320366861675461 post hoc

0.320135995513942 medical problem

0.319892223255228 timex sinclair 1000

0.319023860752346 counter irritant

0.318801254617032 infrared lamps

0.317559673995233 unit elasticity

0.317228385354695 woodworking adhesives

0.316575096890601 inter vacuole

0.315289099774109 oil painter

0.314103708074052 superconducting camera

0.313554267882209 cotton fields

0.312013353947709 electrical resonance

0.311822547013144 magnetic lenses

0.310971896311185 operative operatives

0.310617671954953 tetra molecular

0.308813698574142 agricultural zones

0.308499085944817 rand tablet

0.308105561199608 vico pump

0.307773094346974 medical foods

0.306915375215719 hoop around pole

0.30689460205815 pre electrophoretic

0.306557991558519 medical microscopy

0.306512308072757 fiber optics

0.305296202632105 savings stamps

0.30399440093591 heat

0.303712698628832 heat gun

0.302287102048926 woolly mule ear

0.301121137708265 flowers around cleveland

0.300664716763154 inter tablet

0.299906071894722 blister beetle

0.299771952219472 techno-organic material

0.299626820301265 lethal inspection

0.298759768777628 ear candy

0.298055158852647 micro element

0.297711136155536 defensive cells

0.297000334025001 store item

0.296587772731417 tyson beckford

0.296544957282906 mechanical gecko

0.295378658141138 dunn engineering

0.294225920830459 excess supply

0.293398846678142 tiger jones

0.28781031175443 dental deposits

0.287555354485151 neem seed extract

0.286760265338525 nuclear fusion

0.286230467514712 wearable clock

0.284842955008883 inter patient

0.282385486642378 tiger tyson

0.281910318718024 crop

0.281320200083702 dental impressions

0.280675507474393 matthew hoggard

0.279972120011612 patent

0.279651791162207 doctor atomic

0.278531991277347 google patents

0.277350650120567 intensive cropping

0.277154570220553 beauty dies

0.276591153916099 bio element

0.276355824997703 petro air

0.276199946675753 market microstructure

0.273303036492221 cotton fabric

0.273168854820674 pre lethal

0.268653764017824 pre geriatric

0.265597494963852 silk thread

0.265473293674534 transfer technique

0.264205894473865 missing believed wiped

0.263675020936773 sub patent

0.261687295644422 comet tank

0.26109821151967 cisco heat

0.25535844939656 inter oral

0.254552129283005 cec cooper

0.249481929858889 inventions

0.249436376014427 astronomical clock

0.248727861879495 pole beetle

0.248588010372104 polymer bulletin

0.244841465719915 ceram rat

0.242715026367579 worn copy

0.234400626847588 non fungal

0.23340539280469 feminine beauty

0.233340372814615 transparent ceramics

0.228236535503463 squirrel cage

0.227532859916404 inter fraction interval

0.218914473812899 whisker pad

0.209078668313206 drawing power

0.204658427046827 cut chemist

0.192575573069165 inter fraction