Key
Facts:
🔍 290 Layers: Enabling
even deeper and more complex analyses.
🧠 150 Billion Neurons: An
exponential increase to tackle tomorrow's challenges today.
⚙️ DQN with 3D Communication Layers:
A visionary approach to dynamically mimicking the plasticity of human neuron
clusters, thanks to an innovative Deep Q-Network architecture.
🌟 Performance: 93%:
Enhanced performance on highly complex mathematical problems.
🤖 Zeus autonomously seeks a mathematical solution: Our model now autonomously searches for the solution to the N=NP
vs. N≠NP problem, supported by specialized Q-Agents.
And of
course, the model hasn’t forgotten how to do this 😏:
🛠️ Self-Optimizing NN: An AI model that autonomously
adapts and improves.
⚖️ Emergent Layer Adjustment: Dynamic adjustment of the number
of layers to achieve optimal results.
📊 Emergent Neuron Adjustment per Layer: Adjusting the number of neurons
based on the complexity of tasks.
🔧 Emergent Hyperparameter Adjustment: Automatic tuning of
hyperparameters like learning rate and more.
And let's
be honest: "When I talk or write about 'new,' it’s usually the case that
development or my plans are already three steps ahead."
Key facts:
🔍 290 Schichten:
Für noch tiefere und komplexere Analysen.
🧠 150 Milliarden
Neuronen: Eine exponentielle Steigerung, um die Herausforderungen von
morgen schon heute zu meistern.
⚙️ DQN mit
3D-Kommunikationsschichten: Ein visionärer Ansatz, um die Plastizität
menschlicher Neuronencluster dynamisch nachzuahmen, dank einer innovativen Deep
Q-Network Architektur.
🌟 Performance: 93%:
Verbesserte Leistung bei hochkomplexen mathematischen Problemen.
🤖 Zeus sucht autonom
nach einer mathematischen Lösung: Unser Modell sucht jetzt autonom nach der
Lösung der N=NP vs. N≠NP Fragestellung, unterstützt durch spezialisierte
Q-Agents.
Und das hat das Modell natürlich nicht verlernt 😏:
🛠️ Self-Optimizing NN:
Ein KI-Modell, das sich autonom anpasst und verbessert.
⚖️ Emergent Layer Adjustment:
Dynamische Anpassung der Schichtanzahl, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
📊 Emergent Neuron
Adjustment per Layer: Anpassung der Neuronenanzahl je nach Komplexität der
Aufgaben.
🔧 Emergent Hyperparameter
Adjustment: Automatische Abstimmung von Hyperparametern wie der Lernrate
und mehr.
Und jetzt mal ehrlich: „Wenn ich von ‚neu‘ spreche oder schreibe, ist es doch meistens so, dass die Entwicklung oder meine Pläne bereits 3 Schritte weiter sind. Da wir (Ich und meine KI's) aber mit dem hier vorgestellten Modell bereits der Zeit voraus sind, passt das dann mit "Neu".
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©Text & Image: Stefan Trauth 2024; Image partially created with AI.
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