Ученые обнаружили предел полезности данных для обучения нейросетей
Исследователи из МФТИ впервые систематически изучили, как изменяется и стабилизируется процесс обучения нейронных сетей по мере добавления новых данных. Их работа, сочетающая теоретический анализ и...
Команда инженеров разработала новый способ кодирования данных в алмазах с более высокой плотностью, чем предыдущие методы. Алмазы могут хранить информацию при комнатной температуре в течение миллионов лет.