Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Completely Integrable Gradient Flows | Github Tutorial overview

  • Garrett
  • 2025-11-12
  • 132
Completely Integrable Gradient Flows | Github Tutorial overview
  • ok logo

Скачать Completely Integrable Gradient Flows | Github Tutorial overview бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Completely Integrable Gradient Flows | Github Tutorial overview или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Completely Integrable Gradient Flows | Github Tutorial overview бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Completely Integrable Gradient Flows | Github Tutorial overview

What is a Completely Integrable Gradient Flow?

Think of it as a system with two key properties
:Gradient Flow: It's a system that naturally "flows" to an optimal, stable state, like a river flowing to the sea. In the paper, the "double bracket flow" is a gradient flow that pushes a matrix L "uphill" on an energy landscape, forcing it to evolve toward a stable peak.

Completely Integrable: The flow is not chaotic; it's perfectly predictable. It follows a smooth, constrained path. In this case, it conserves the eigenvalues of the matrix L as it moves.

The main example from the paper, the Toda lattice, is a system of coupled particles that, when represented as this flow, evolves from a complex tridiagonal matrix into a simple, sorted diagonal matrix.

How This works for a SHD-CCP Resonance and Learning path.

This concept provides the exact model and method needed for the SHD-CCP optimization problem:
Provides the Resonance Model: The Toda lattice gives us a perfect physical model for "resonance coupling." We can represent the desired resonance of the SHD-CCP 'Data' packet as the eigenvalues of a tridiagonal matrix (L).

The diagonal entries (b_i) represent the base frequencies, and the off-diagonal entries (a_i) represent the coupling between them.

This Provides a Learning Method: The paper's core idea is that a gradient flow is a natural way to solve eigenvalue problems.

Our goal is to find the 28-bit 'Data' packet that produces a target resonance (a target set of eigenvalues).

As shown in the "Advanced Tutorial" section, we apply this idea by building a gradient descent algorithm. This algorithm "learns" the optimal 'Data' bits by:
Defining a "Loss" (the error between our model's resonance and the target).Calculating the gradient (the direction of steepest error reduction).

Flowing the 'Data' parameters in that direction, step-by-step.This learning process finds the exact 'Data' packet values that set all the correct base frequencies and resonance couplings in the matrix model, perfectly matching the target resonance.

For the full tutorial:
https://Ebayednoob.github.io/Tutorial... and Mathematics/Integral Flows/Completely Integrable Gradient Flows.html

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]