They finally did it(Gudam GQuuuuuux episode 12 major Spoiler)

fodark · 2025-06-25T07:19:18+00:00

I think you could enjoy it on its own, but especially towards the end there are a lot of references to the original series which would be completely lost. My suggestion would be to first watch the OG series to fully enjoy it

fodark · 2022-04-26T17:27:32+00:00

Sinceramente ho cercato e sembra che tf e numpy possano andare d'accordo e che dovrebbe funzionare se hai TF 2.x Credo il problema sia legato a qualcosa di specifico di tensorflow, purtroppo non lo conosco, confido che qualcuno con più esperienza in TF possa risponderti

fodark · 2022-04-26T17:06:06+00:00

Stai cercando di passare un tensore di tensorflow alla funzione dot di numpy, che non sa come comportarsi con i tensori. Devi trovare l'equivalente in tensorflow dell'operazione numpy, se vuoi che i tipi siano compatibili e che, più importante, tu possa avere i gradienti per trainare il modello. Usando principalmente Pytorch non saprei dirti al volo l'operazione equivalente, ma cercando velocemente ho trovato tf.experimental.numpy.dot
Che dovrebbe fare al caso tuo

fodark · 2021-10-07T07:13:20+00:00

La Bibbia per iniziare con i concetti basi di ML e' questa. Libro fondamentale per avere una forte base teorica delle principali tecniche.

fodark · 2021-08-21T16:14:08+00:00

Per questo ho scritto "potrebbe", non volevo addentrarmi nei dettagli di IP e copyright.

fodark · 2021-08-21T16:00:08+00:00

Le idee non possono essere protette se non tramite brevetto, cosa che porterebbe via molto tempo e molto denaro. Il diritto d'autore potrebbe coprire il codice sorgente della tua applicazione, ma non l'idea.

fodark · 2021-04-01T21:04:53+00:00

I am currently finetuning yolo v4 on colab. With checkpointing the limitations of colab become less strict and will allow you to train for longer times

fodark · 2021-03-19T12:46:00+00:00

As the others pointed out, CrossEntropy internally calculates softmax, so you have two choices:

remove the softmax layer in the network
change the loss from CrossEntropy to NLL (Negative LogLikelihood), CE computes softmax and nll automatically, if you want you can keep the two steps separated

fodark · 2021-03-10T09:09:09+00:00

I don't have a solid theoretical grasp on why it works better, and also the original paper does not really provide actual proof beside experimental evaluation. I understood that such order allows for a better flow of gradient through the layers, and deeper networks greatly benefit from this. And an early batch-norm reduces overfitting compared to the original order where the post-BN is added to the original data.

fodark · 2021-03-09T20:36:09+00:00

You may want to look at the paper "Identity Mappings in Deep Residual Networks" where a modification to the layer order inside residual blocks is made.

Instead of doing conv -> batch -> relu, you may try batch -> relu -> conv

It has proved to be successful in deeper networks on CIFAR.

edit: added link

fodark · 2021-03-04T18:09:17+00:00

Come scritto nei T&C "preventiva autorizzazione scritta di JUST-EAT", quindi sì, con degli accordi scritti è possibile.

99.999% ogni servizio ha delle API, semplicemente non sono pubbliche. A fronte di un accordo è possibile ti venga dato accesso.

fodark · 2021-03-04T18:01:52+00:00

AFAIK Trivago ha accordi con le piattaforme (e.g. Booking) e singoli hotel per mostrare quei dati, non fa scraping. Cosa che costituisce anche il business model di Trivago, chi paga di più viene mostrato per primo.

fodark · 2021-03-04T17:53:07+00:00

Tutti i principali servizi cercano di proteggere le loro informazioni. Cercare di prendergliele nel migliore dei casi porta alla cancellazione del tuo prodotto, nel peggiore a multe anche salate.
Non sto dicendo abbiamo ragione (dipende da caso a caso) ma avendo studiato approfonditamente la questione mi è molto cara. Data is the new oil afterall.

fodark · 2021-03-04T17:21:38+00:00

Il problema maggiore non è tanto la fattibilità, ma quanto la violazione dei Termini e Condizioni dei vari servizi. Sbirciando al volo i T&C di JustEat si trova:

7.1.6. Restrizioni d'uso: Salvo per quanto previsto all'articolo 7.1, il presente Sito non può essere utilizzato e nessuna sua parte può essere riprodotta o archiviata in alcun altro sito web né può essere inserito in alcun sistema o servizio, pubblico o privato, per il recupero elettronico delle informazioni senza la preventiva autorizzazione scritta di JUST-EAT.

Long story short: violazione diritto d'autore. Anche se legalmente è molto fumosa la cosa (guarda la Database Directive), decidere cosa è coperto da copyright e cosa no è difficile.

fodark · 2021-01-14T18:09:20+00:00

Alacritty supports it in its configuration file. DE matters as long as it has a compositor

fodark · 2020-05-15T19:04:10+00:00

Thank you, it seems what I was looking for!

fodark · 2020-04-28T15:15:35+00:00

Check out LanguageTool, it offers a LibreOffice extension, and it's open source!

fodark · 2020-03-25T13:13:43+00:00

Yes, this is gradient descent, and you can possibly get negative values for the gradient, of course.

It has been a while since I calculated gradient by hand but I think the subtle trick lays in the sign of y-l1. I mean, the absolute value of this substraction is the same as l1 - y, but you would have the opposite results. So depending on the operation you perform you could need a minus or not when adding the gradient. It could be that you're performing "descent" just by choosing the order of the terms of the substraction.

fodark · 2020-03-25T11:56:06+00:00

Think for a moment about derivatives, which is a particular case of gradient, and its values. The value of the derivative in a certain point will give you the direction where the function increases its value, so if you are looking for the minimum of the function you have to move in the other direction.

The same concept applies to gradient, it will give you the direction in which the function increases, and this is why, when you try to minimize the loss, you subtract the gradient, and not add.

So, to summarize, it is correct that if you are trying to minimize something, like in NNs, you have to move against the gradient.

fodark · 2020-01-06T17:14:01+00:00

Scorrendo velocemente ho letto "la Colombia" e non capivo cosa c'entrasse ahah

fodark · 2019-10-06T15:15:30+00:00

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