#статьи_для_новичков — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #статьи_для_новичков, aggregated by home.social.
-
Как не копирайтеру придумать идеальный заголовок для публикации, будь это IT-статья или рекламный пост
Обычно над заголовком долго не думают: мол, кому надо, тот в любом случае прочитает. Очень зря, ведь если не получится заполучить внимание пользователя в первые пару секунд, ценность остального материала не будет иметь никакого значения. Вспомните себя: как давно вы внимательно читали каждый заголовок и подводку на Хабре? Прибавьте к этому бессчётное количество медиа и каналов: чтобы конкурентоспособно рассказать о публикации, придётся попотеть.
https://habr.com/ru/articles/829682/
#копирайтинг #редактура #текст #заголовок #статьи_для_новичков
-
Как убить карму на Хабре за неделю: пособие для новых авторов
Привет Хабр! Сейчас коротко расскажу как я опустил свою карму до -30 всего за 5 публикаций. Какие‑то них них вы может быть даже видели. Например, Страх и ненависть в HeadHunter'е , которая набрала 33 000 просмотров и вызвала неоднозначную реакцию. Пробовать делиться опытом на площадке я начал недавно, и по неопытности допустил ошибки, за которые мне ожидаемо наставили минусов и пояснили за жизнь в комментариях. Всего я написал девять небольших статей. Справедливости ради, плюсики тоже были. Итоги в цифрах можно увидеть в табличке ниже.
-
Кратко о KAN для самых неподготовленных
В апреле практиками-исследователями и математики анонсировали новую архитектуру нейросетей. Крупного резонанса открытие не принесло, хотя с нашей точки зрения, KAN может претендовать на интересную технологию Важнее, что это не просто новая вариация трансформера или исправленная рекуррентная нейронная сеть – это новый подход к нейросетям в принципе, новая архитектура вместо MLP. Мы написали большую статью по KAN со всеми подробностями, здесь мы совсем кратко пробежимся по основным положениям архитектуры и ее проблемах для самых неподготовленных читателей. Но надеемся, что некоторое понимание базовой линейной алгебры и математического анализа присутствует. MLP – обычная полносвязная нейросеть, где благодаря послойной активации нейронов мы получаем какой-то конечный результат (данные) на последнем слое. Похоже на имитацию действия мозговых нейронов: благодаря передаче импульса от нейрона к нейрону – мы получаем результат в виде ассоциации, воспоминаний... Так вот суть KAN сводится к переносу акцента с “активации нейронов” к активации “связей” между ними. Конечно, сами связи никуда не деваются, но. Теперь вместо обычных весовых отношений между нейронами – мы получаем обучаемые функции активации – связываем нейроны B-spline’ами. Веса – это такие числовые коэффициенты, которые определяют уровень активации нейронов. Больше вес – сильней сигнал. Нейросети с большим числом слоев превращаются в черный ящик. Мы не можем понять, как конкретно числовые значения отвечают за те или иные признаки — и как именно признаки в них преобразуются. Поэтому внутренняя часть нейросети нам недоступна.
https://habr.com/ru/articles/821651/
#Новый_подход_нейросетей #KAN #Статьи_для_новичков #Что_такое_нейросети #Открытия_2024_года #Что_такое_MLP