Упростить выражение x 4 x 2: Упростите выражение (x-4)²-x(x+16)= — ответ на Uchi.ru

Содержание

Упростить выражение

Алгебра, 20.11.2020 16:36, karisha113

Ответ разместил: kseniarevda7

— 1/4

Объяснение:

Спасибо

Ответ разместил: narutoluffi1

решение на фотографии

Спасибо

Ответ разместил: Гость

3: 2, всего 5 частей

5частей-100процентов

найдем одну часть 100/5=20 процентов в 1части

а-3 части=60процентов

в-2 части=40 процентов

Ответ разместил: Гость

одну сторону возьмём за х => другая сторона х+3 => sпрям=х(х+3)=54

далее цифра после переменной — её степень

х2+3х-54=0

d=9-4(-54)=9+216=225

-3+/-15

х1; х2= = -9; 6.

тк сторона не может іметь отрицательное значение х=6, вторая сторона=6+3=9

р=2(6+9)=30см

Другие вопросы по: Алгебра

. (Влесной школе белочка и заяц начертили по одной фигуре каждый. эти фигуры были разными заяц не стал чертить многоугольник . белка не стала чертить круг и многоугольник .кто какую…

Опубликовано: 28.02.2019 22:30

Ответов: 3

Запасая на зиму грибы, белка за один день набрала 13 грибов. несколько грибов она отдала бурундуку, и у нее осталось на 3 гриба больше чем она отдала. склько грибов осталось у белк…

Опубликовано: 03.03.2019 09:30

Ответов: 3

:с аэродрома вылетел вертолет со скоростью 210 км. ч.через 2ч. с этого же аэродрома вылетел вслед за вертолетом самолет, который через 3 часа после своего вылета перегнал ветролет…

Опубликовано: 03.03.2019 12:20

Ответов: 3

5метров-5 сантиметров= 5метров6дециметров-8дециметров= 5метроа6сантиметров-8сантиметров. ..

Опубликовано: 03.03.2019 13:40

Ответов: 2

Катя мечтает: «если бы у меня сейчас было в 3 раза больше шоколадок, чем на самом деле, то получилось бы ровно на 12 шоколадок больше». сколько шоколадок сейчас у кати?…

Опубликовано: 03.03.2019 21:00

Ответов: 3

При взаимодействии этанола m=13.8г, с оксидом меди (2) m=28г, поллучили альдегид m=9.4г рассчитайте выход продукта реакции….

Опубликовано: 04.03.2019 02:50

Ответов: 3

Знаешь правильный ответ?

Упростить выражение…

Вот как генеративно-состязательные сети учатся творить / Хабр

Объяснение популярной минимаксной игры GAN и функции общих потерь модели

Генеративно-состязательные сети (GAN) приобрели известность не так давно. Наиболее популярны эти сети в области машинного зрения. К старту нашего флагманского курса по Data Science рассказываем, какая математика у них под капотом.

С выходом статьи «Генеративно-состязательные сети» (Generative Adversarial Nets) Йена Д. Гудфеллоу и соавторов^[1] появились новая стратегия разработки генеративных моделей и, как следствие, множество работ и проектов, посвящённых разработке приложений, которые вошли в последние версии DALL-E 2^[2] и GLIDE^[3].

В обоих приложениях используются новое воплощение генеративных моделей — диффузионные модели, но по сей день GAN остаются популярными. Они подходят для решения множества прикладных задач.

Вначале хочется поговорить о знакомой всем первоначальной функции оптимизации для GAN, рассказать о её отличиях от общей функции потерь в модели. Должно быть, вы знаете, что позднее появились варианты функции потерь.

1. Краткое введение в генеративно-состязательные сети

Генеративно-состязательные сети — это класс фреймворков глубокого обучения со структурой генеративной модели. Их задача — генерировать новые, сложные (выходные) данные: например, изображения или аудиофайлы, которых до генерации не существовало.

Для обучения GAN нужен только набор данных (изображений, аудио и т. п.), которые хочется скопировать или имитировать. Сеть сама определит способы создания новых данных, которые будут выглядеть как данные из полученного сетью набора данных.

Иными словами, примеры показываются, чтобы вдохновить модель. Ей даётся полная свобода творчества.

Обучение, при котором на вход нейросети подаётся нечто без каких-либо описаний и данных о нужных итогах генерации, называется неконтролируемым обучением.

Архитектура GAN включает две состязающиеся между собой нейросети. Отсюда и слово «состязательные» в названии. Эти две сети называются генеративной (G) и дискриминационной (D) или просто генератором и дискриминатором соответственно. Задача генератора — изучить функцию генерации данных, начиная со случайного шума. Дискриминатор должен определить, является ли образец данных «подлинным». При этом «подлинностью» считается принадлежность к образцам исходного набора данных. Это позволяет измерить эффективность модели и отрегулировать её параметры. Обе нейросети обучаются одновременно.

Вы можете представить себе антагонистическую игру генеративной (G) и дискриминативной (D) сетей так: мошенник по кличке Генератор (справа создаёт подделки, пытаясь одурачить детектива Дискриминатора (слева)

Обучение GAN

Есть великое множество вариантов и модификаций обучения GAN. Однако, следуя плану первой работы в этой области [1], прежде всего рассмотрим базовый цикл обучения GAN. Этот цикл повторяется:

Сгенерировать m образцов (изображения, аудио, и т. п.) из распределения выборки (случайный шум z), который мы обозначим как: G(z).
Взять m образцов из набора для обучения: x.
Смешать все примеры (из начального набора и сгенерированные) и передать их дискриминатору D Выходные данные D варьируются между «0» и «1»: «0» означает, что образец — «фальшивка», а «1» — «подлинность» образца.
Измерить функцию потерь дискриминатора и отрегулировать параметры.
Сгенерировать m новых образцов G’(z).

Передать G’(z) дискриминатору. Измерить функцию потерь дискриминатора и отрегулировать параметры.

Более современные подходы к обучению GAN включают измерение потерь генератора и регулировку его параметров, пока дискриминатор проходит этап 4, при этом этапы 5 и 6 пропускаются, чтобы сэкономить время и ресурсы компьютера.

2. Функции оптимизации и потерь (минимаксная игра)

Если вы читали первую статью о GAN, то знакомы с так называемой функцией оптимизации этой модели.

Функция оптимизации GAN. Скриншот из работы «Генеративно-состязательные сети» (Generative Adversarial Nets) [1]

Представленная формула описывает функцию оптимизации. Это выражение пытаются оптимизировать обе нейросети (генератор и дискриминатор). Но если G стремится её уменьшить, то D пытается её увеличить. Тем не менее эта функция не является общей функцией потерь, определяющей эффективность всей модели.

Чтобы понять суть минимаксной антагонистической игры, нужно разобраться с измерением производительности модели, чтобы нейросети могли их оптимизировать. Поскольку архитектура GAN представлена двумя одновременно обучаемыми нейросетями, нужно вычислить два параметра: потери генератора и потери дискриминатора.

Функция потерь дискриминатора

Согласно циклу обучения (в работе [1]) дискриминатор получает одну серию образцов m из набора данных, а другую серию образцов m — от генератора. На выходе у него число ∈ [0,1], выражающее вероятность принадлежности входных образцов набору данных для обучения (то есть «подлинность» данных).

Уже до поступления образцов в дискриминатор нам известно, какие из них подлинные, а какие были сгенерированы (образцы

x из набора данных для обучения являются подлинными, а G(z) выданы генератором). Поэтому мы можем обозначить их: y = 0 (сгенерированные), y = 1 (подлинные).

Рисунок 1. Принцип работы модели GAN. k — любые входные данные дискриминатора, которые могут быть сгенерированными или подлинными образцами из набора

Теперь мы можем обучить дискриминатор классической бинарной классификации при помощи функции потерь бинарной перекрёстной энтропии:

Формула бинарной перекрёстной энтропии дискриминатора (D), где n = 2m. y_i соответствует обозначениям, а k — любым входным данным (генерируемым и подлинным)

Поскольку это бинарный классификатор, сложение приводит к чередованию:

Если образец подлинный, обозначение y = 1 → сумма ∑ = log(D(k)).
Если образец сгенерирован, обозначение y = 0 → сумма ∑ = log(1-D(k)).

Выражение можно упростить:

Теперь x_i — это подлинный образец из набора данных для обучения, а G(z) создан генератором (G). Мы одновременно передаём функции не один, а два набора входных данных: D(X_i) и G(z). При этом n = m.

Функция оптимизации

Как мы уже знаем, дискриминатор пытается свести к минимуму свои потери, а значит, и значение приведённого выше выражения (argmin Dloss). Однако выражение можно изменить, то есть убрать из него минус. Теперь вместо минимизации значения выражения его нужно будет максимизировать:

Ранее мы минимизировали выражение, чтобы получить Dloss = 0. Теперь мы поменяли знак, и для получения -Dloss = 0 нам нужно максимизировать его

Наконец, выражение можно привести к такому виду:

Окончательное выражение для -Dloss. Ex~p(x) показывает ожидаемую величину.

Теперь перепишем выражение так:

Функция оптимизации дискриминатора (Discriminator Loss Function)

С другой стороны, генератор стремится обмануть дискриминатор. Поэтому он сделает обратное тому, что делает дискриминатор, и найдёт минимальное значение V(G,D).

Функция оптимизации генератора (Generator Loss Function)

Теперь оба выражения (функции оптимизации генератора и дискриминатора) можно сложить. Получится такое выражение:

Минимаксная антагонистическая игра

Функция оптимизации, наконец-то, у нас. Но, как я уже говорил, это не общая функция потерь, выражающая общую эффективность модели. Прежде чем мы перейдём к этой функции, нужно вычислить потери генератора:

Функция потерь генератора

Посмотрим ещё раз на функцию оптимизации. Во втором члене выражения фигурирует только генератор E(log(1-D(G(z))), а первый член имеет постоянную величину. Поэтому функция потерь генератора, которую он пытается уменьшить, описывается так:

Но мы ещё не закончили. Как объясняется в первой работе, «в начале обучения, когда G не хватает навыков, D может с высокой долей уверенности браковать образцы, поскольку они сильно отличаются от данных исходного набора». Иными словами, на ранних стадиях обучения дискриминатору легко отличить подлинные образцы от подделок, поскольку генератор ещё не обучен. В этом случае функция log(1 − D(G(z))) насыщена, так как D(G(z)) ∼ 0.

Чтобы этого избежать, исследователи предлагают следующее: «Вместо того чтобы обучать G минимизации log(1 − D(G(z))), мы можем научить G максимизации log D(G(z))»

Иными словами, вместо обучения генератора минимизации вероятности подделки можно максимизировать вероятность подлинности образца.

Оба подхода к оптимизации едины по своей сути, что видно на этом графике:

Минимизация log(1-x) в диапазоне [0,1] идентичная максимизации log(x). График построен автором

Итак, мы будем пользоваться функцией потерь генератора, приведённой к виду:

Ненасыщаемая функция потерь генератора. Помните, что теперь G хочет максимизировать эту функцию.

На практике функция потерь генератора, как правило, приводится к отрицательному выражению. Поэтому вместо максимизации её нужно минимизировать. Это упрощает настройку параметров при помощи такой библиотеки, как Tensorflow. Важно также понимать, какова общая функция потерь. Ей посвящён следующий раздел.

3. Общая функция потерь

В этой статье описаны формулы потерь каждого компонента (генератора и дискриминатора) и функция оптимизации модели. Но это не даёт ответа, как измерить общую эффективность модели.

Визуальной оценки функции оптимизации недостаточно. Как мы уже видели, функция оптимизации является видоизменённой функцией потерь дискриминатора. Поэтому она не отражает эффективности генератора (в этой формуле мы учитываем только эффективность работы дискриминатора, хотя функция потерь генератора и выводится из неё).

С другой стороны, есть возможность сложить обе функции потерь (дискриминатора и генератора), и, как подсказывает интуиция, нам нужно учесть ряд нюансов:

1. Каждая частная функция потерь должна стремиться к максимуму или минимуму.

В противном случае ошибка при сложении будет больше или меньше, чем нужно.
Например, возьмём функцию оптимизации, которую стремится максимизировать D:

и функцию потерь генератора, которую стремится минимизировать G:

При плохой работе D (маленькая ошибка) и хорошей работе G (маленькая ошибка) общая эффективность будет иметь маленькую ошибку. Таким образом, обе нейросети (G и D) в совокупности работают отлично, хотя мы и знаем, что для одной из них это не так.
Кроме того, если одна из функций потерь стремится к минимуму, а другая — к максимуму, мы не сможем понять, хорошо это или плохо — иметь высокую ошибку.

Если используемые функции потерь стремятся к максимуму, использовать термин «ошибка» (Error) нелогично, поскольку, чем выше такая «ошибка», тем выше эффективность. Однако всё меняется при использовании логарифмической шкалы: log(1+"Error").

2. Чтобы построить общую функцию потерь, отдельные потери должны иметь общий порядок величины.

Приведём пример функции потерь дискриминатора, которую мы обсуждали в начале статьи (бинарную перекрёстную энтропию):

и функцию потерь генератора, к которой мы в итоге пришли:

Теперь обе функции стремятся к минимуму, как того требуют условия. Однако функция потерь дискриминатора лежит в диапазоне [0, +∞), а функция потерь генератора выдаёт значения (-∞,0]. Сложить эти две функции — значит, вычесть потери генератора. Поэтому мы можем сказать, что общая функция потерь равна потерям дискриминатора за вычетом влияния генератора (то есть E(log(D(xi))), где E — ожидаемое значение), и это неправильно.

Однако можно использовать другую комбинацию слагаемых. Что, если мы сложим первую функцию потерь дискриминатора и отрицательную форму функции потерь генератора?

Общая функция потерь модели GAN. Она отражает общую эффективность модели

(Ура!) Общая функция потерь GAN, наконец, найдена. Однако, если вы мне не верите, давайте проверим, удовлетворяет ли она параметрам.

✅ 1. Мы знаем, что Dloss стремится к минимуму и функция потерь генератора в отрицательном виде (Modified Generator Loss) тоже стремится к минимуму.

✅ 2. Dloss может выдавать значения в диапазоне [0, +∞). Таким образом, отрицательная функция потерь генератора выдаёт значения в том же диапазоне.

То есть мы добавляем ошибки в той же категории. Таким образом мы рассчитываем общую функцию потерь модели.

4. Заключение

Подытожим ключевые моменты этой статьи:

Функция оптимизации GAN (также называемая минимаксной игрой) и общая функция потерь отличаются друг от друга:
Минимаксная оптимизация ≠ Общая функция потерь.
Функция оптимизации выводится из функции бинарной перекрёстной энтропии (а та, в свою очередь, — из функции потерь дискриминатора). Отсюда же выводится функция потерь генератора.
На практике функция потерь генератора приводится к виду, в котором логарифмическое выражение является ненасыщенным. Общая функция потерь модели также рассчитывается после такого приведения.
Общая функция потерь = Dloss + Gloss. Не все формулы можно использовать, и нужно учесть два ключевых момента:
- Обе частных функции потерь нужно минимизировать или максимизировать.
- Частные функции потерь должны иметь общий порядок величины

Надеюсь, моя статья будет интересной и полезной для вас. Не стесняйтесь оставлять комментарии. Любые замечания и предложения по ней приветствуются.

Ссылки

[1] Generative Adversarial Nets. Ian J. Goodfellow et al. 2014.

[2] Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents (DALL-E 2 paper). OpenAI 2022.

[3] GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models.

Научим разрабатывать сети GAN и работать с данными, чтобы вы прокачали карьеру или стали востребованным IT-специалистом:

Профессия Data Analyst (12 месяцев)
Профессия Data Scientist (24 месяца)

Чтобы посмотреть все курсы, кликните по баннеру:

Краткий каталог курсов

Data Science и Machine Learning

Профессия Data Scientist
Профессия Data Analyst
Курс «Математика для Data Science»
Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»
Курс по Data Engineering
Курс «Machine Learning и Deep Learning»
Курс по Machine Learning

Python, веб-разработка

Профессия Fullstack-разработчик на Python
Курс «Python для веб-разработки»
Профессия Frontend-разработчик
Профессия Веб-разработчик

Мобильная разработка

Профессия iOS-разработчик
Профессия Android-разработчик

Java и C#

Профессия Java-разработчик
Профессия QA-инженер на JAVA
Профессия C#-разработчик
Профессия Разработчик игр на Unity

От основ — в глубину

Курс «Алгоритмы и структуры данных»
Профессия C++ разработчик
Профессия «Белый хакер»

А также

Курс по DevOps
Все курсы

Мэтуэй | Популярные задачи

92-4*-1+2 92 93-8

1	Найти том	сфера (5)	
2	Найти площадь	круг (5)	
3	Найдите площадь поверхности	сфера (5)	
4	Найти площадь	круг (7)	
5	Найти площадь	круг (2)	
6	Найти площадь	круг (4)	
7	Найти площадь	круг (6)	
8	Найти том	сфера (4)	
9	Найти площадь	круг (3)	
10 9(1/2)
11	Найти простую факторизацию	741
12	Найти том	сфера (3)	
13	Оценить	3 квадратный корень из 8*3 квадратный корень из 10
14	Найти площадь	круг (10)	
15	Найти площадь	круг (8)	
16	Найдите площадь поверхности	сфера (6)	
17	Найти простую факторизацию	1162
18	Найти площадь	круг (1)	
19	Найдите окружность	круг (5)	
20	Найти том	сфера (2)	
21	Найти том	сфера (6)	
22	Найдите площадь поверхности	сфера (4)	
23	Найти том	сфера (7)	
24	Оценить	квадратный корень из -121
25	Найти простую факторизацию	513
26	Оценка	квадратный корень из 3/16* квадратный корень из 3/9
27	Найти том	коробка (2)(2)(2)	
28	Найдите окружность	круг (6)	
29	Найдите окружность	круг (3)	
30	Найдите площадь поверхности	сфера (2)	
31	Оценить	2 1/2÷22000000
32	Найдите Том	коробка (5)(5)(5)	
33	Найти том	коробка (10)(10)(10)	
34	Найдите окружность	круг (4)	
35	Преобразование в проценты	1,7
36	Оценить	(5/6)÷(4/1)
37	Оценить	3/5+3/5
38	Оценить	ф(-2)	92
40	Найти площадь	круг (12)	
41	Найти том	коробка (3)(3)(3)	
42	Найти том	коробка (4)(4)(4)
45	Найти простую факторизацию	228
46	Оценить	0+0
47	Найти площадь	круг (9)	
48	Найдите окружность	круг (8)	
49	Найдите окружность	круг (7)	
50	Найти том	сфера (10)	
51	Найдите площадь поверхности	сфера (10)	
52	Найдите площадь поверхности	сфера (7)	
53	Определить, является простым или составным	5

60	Преобразование в упрощенную дробь	2 1/4
61	Найдите площадь поверхности	сфера (12)	
62	Найти том	сфера (1)	
63	Найдите окружность	круг (2)	
64	Найти том	коробка (12)(12)(12)	
65	Добавить	2+2=
66	Найдите площадь поверхности	коробка (3)(3)(3)	
67	Оценить	корень пятой степени из 6* корень шестой из 7
68	Оценить	7/40+17/50
69	Найти простую факторизацию	1617
70	Оценить	27-(квадратный корень из 89)/32
71	Оценить	9÷4
72	Оценка 92
74	Оценить	1-(1-15/16)
75	Преобразование в упрощенную дробь	8
76	Оценка	656-521	9-2
79	Оценить	4-(6)/-5
80	Оценить	3-3*6+2
81	Найдите площадь поверхности	коробка (5)(5)(5)	
82	Найдите площадь поверхности	сфера (8)	
83	Найти площадь	круг (14)	
84	Преобразование в десятичное число	5 ноября
85 9-2
88	Оценить	1/239
89	Оценить	4/4-17/-4
90	Оценить	11. 02+17.19
91	Оценить	3/5+3/10
92	Оценить	4/5*3/8
93	Оценить	6/(2(2+1))
94	Упростить	квадратный корень из 144
95	Преобразование в упрощенную дробь	725%
96	Преобразование в упрощенную дробь	6 1/4
97	Оценить	7/10-2/5
98	Оценить	6÷3
99	Оценить	5+4
100	Оценить	квадратный корень из 12- квадратный корень из 192

9	Оценить	квадратный корень из 12
10	Оценить	квадратный корень из 20
11	Оценить	квадратный корень из 50	94
18	Оценить	квадратный корень из 45
19	Оценить	квадратный корень из 32
20	Оценить	квадратный корень из 18	92

Упростить ((x4) (-3)) × 2×4

Математика связана не только с числами, но и с различными вычислениями с использованием чисел и переменных. Это то, что в основном известно как алгебра. Алгебра определяется как представление вычислений с использованием математических выражений, состоящих из чисел, операторов и переменных. Числа могут быть от 0 до 9, операторы — это математические операторы, такие как +, -, ×, ÷, показатели степени и т. д., переменные, такие как x, y, z и т. д.

Экспоненты и степени

Экспоненты и степени — это основные операторы, используемые в математических вычислениях, экспоненты используются для упрощения сложных вычислений, включающих многократное самоумножение, самоумножение — это в основном числа, умноженные сами на себя. Например, 7 × 7 × 7 × 7 × 7 можно просто записать как 7 ⁵ . Здесь 7 — базовое значение, 5 — показатель степени, а значение равно 16807. 11 × 11 × 11 можно записать как 11 ³ , здесь 11 — базовое значение, а 3 — показатель степени или степень числа 11. Значение 11 ³ равно 1331.

Показатель степени определяется как степень, заданная числу, сколько раз оно умножается само на себя. Если выражение записано как cx ^y, где c — константа, c — коэффициент, x — основание, а y — показатель степени. Если число, например p, умножить n раз, то n будет показателем степени p. Это будет записано как

p × p × p × p … n раз = p ⁿ

Основные правила экспоненты другие математические операции, например, если есть произведение двух показателей, его можно упростить, чтобы упростить вычисления, и оно известно как правило произведения, давайте рассмотрим некоторые из основных правил показателей,

Product Rule ⇢ a ⁿ × a ^m = a ^{n + m}
Quotient Rule ⇢ a ⁿ / a ^m = a ^{n – m}
Power Rule ⇢ (a ⁿ ) ^m = a ^{n × m} or ^m √a ⁿ = a ^n/m
Negative Exponent Rule ⇢ a ^-m = 1/a ^m
Нулевое правило ⇢ a ⁰ = 1
Одно правило ⇢ a ¹ = a

Упростить ((x

⁴ )(-3)) × 2x ⁴ .

Решение:

Как ясно видно, вся постановка задачи требует упрощения с использованием экспонентных правил, глядя на выражение ((x ⁴ ) (-3)) × 2x ⁴ . видно, что для решения уравнения требуется всего несколько шагов. Давайте посмотрим на шаги:
Шаг 1: Переставьте члены так, чтобы коэффициенты располагались слева.
= (-3 х ⁴ ) × (2 x ⁴ )
Шаг 2: Убрать скобки не требуется.
= -3x ⁴ × 2x ⁴
Шаг 3: Умножьте коэффициенты и соедините переменные.
= -6 x ⁴ × x ⁴
Шаг 4: Используйте правила степеней для их объединения (здесь используйте правило произведения).
= -6 х ^{(4 + 4)}
= -6 х ⁸
г. Таким образом, упрощенная форма равна -6 x ⁸ .

Аналогичные задачи

Вопрос 1: Упростить ((y ⁶ ) (-2)) × -8y ⁴ .

Решение:

Как ясно видно, вся постановка задачи требует упрощения с использованием экспоненциальных правил, глядя на выражение ((y ⁶ ) (-2)) × -8y ⁴ . видно, что для решения уравнения требуется всего несколько шагов. Давайте посмотрим на шаги,
Шаг 1: Переставьте члены так, чтобы коэффициенты располагались слева.
= (-2 y ⁶ ) × (-8 y ⁴ )
Шаг 2: Убрать скобки не требуется.
= -2y ⁶ × -8y ⁴
Шаг 3: Умножьте коэффициенты и соедините переменные.
= 16 y ⁶ × y ⁴
Шаг 4: Используйте правила экспонент, чтобы объединить их (здесь используйте правило произведения).
= 16 лет ^{(6 + 4)}
= 16 лет ¹⁰
Следовательно, упрощенная форма 16 лет ¹⁰ .

Вопрос 2: Упростить 10(e ^x ) ²

Решение:

выражение 10 (e ^x ) ² , видно, что x является показателем степени e и 2 является показателем степени ex, а 5 является константой, используя правило степени степени, это можно записать как,
Правило мощности ⇢ (A ^N) ^M = A ^{N × M}
10 (E ^x) ² = 10 (E ^{x × 2})
^{185^{1859 гг.No related posts.}}

Упростить выражение x 4 x 2: Упростите выражение (x-4)²-x(x+16)= — ответ на Uchi.ru

Упростить выражение

Другие вопросы по: Алгебра

Популярные вопросы

Вот как генеративно-состязательные сети учатся творить / Хабр

Объяснение популярной минимаксной игры GAN и функции общих потерь модели

1. Краткое введение в генеративно-состязательные сети

Обучение GAN

2. Функции оптимизации и потерь (минимаксная игра)

Функция потерь дискриминатора

Функция оптимизации

Функция потерь генератора

3. Общая функция потерь

4. Заключение

Мэтуэй | Популярные задачи

Упростить ((x4) (-3)) × 2×4

Экспоненты и степени

Упростить ((x

Аналогичные задачи

Добавить комментарий Отменить ответ