
Приставку Nintendo Classic Mini нельзя назвать новинкой. Еще в прошлом году на Geektimes я писал сначала о том, что нечто такое может появиться в магазинах, а потом о том, что «нечто» уже появилось. Несмотря на то, что это современная инкарнация старой и знакомой многим из нас игровой консоли, у системы появились поклонники не только из числа геймеров постарше. Приставку неожиданно начали покупать и те, кто никогда ранее не играл в Mario, не расстреливал из светового пистолета уточек под смех собаки и не защищал мир в Battletoads.
Партии консолей разбирали почти сразу же по поступлении в магазины. Некоторые покупатели, предвидя ее скорое исчезновение с прилавков, покупали по 2-5-10 штук. Через какое-то время Nintendo объявила, что все произведенные устройства были поставлены в магазины, а новые производиться не будут. Заявление это многим показалось странным, поскольку ну кто в здравом уме будет отказываться от денег, которые сами плывут в руки? Тем не менее в Nintendo все же решили сфокусировать усилия на производстве Nintendo Switch и других приставок. Ну а Nintendo Classic стало очень трудно достать. Мне захотелось заполучить одну такую приставку с тем, чтобы опробовать ее в работе.
Читать дальше →
Nintendo Classic Mini — обзор исчезнувшей с прилавков приставки и ее модификация
Source: geektimes




Последние успехи глубинного обучения и нейросетей распространились на широкий спектр приложений и продолжают распространяться дальше: от машинного зрения до распознавания речи и на многие другие задачи. Свёрточные нейросети лучше всех проявляют себя в задачах на зрение, а рекуррентные нейросети показали успех в задачах обработки естественного языка, в том числе в приложениях машинного перевода. Но в каждом случае для каждой конкретной задачи проектируется специфическая нейронная сеть. Такой подход ограничивает применение глубинного обучения, потому что проектирование нужно выполнять снова и снова для каждой новой задачи. Это также отличается от того, как работает человеческий мозг, который умеет обучаться нескольким задачам одновременно, да ещё извлекает выгоду из переноса опыта между задачами. Авторы научной работы «



