Тонкая настройка Вселенной
Замечено, что изменение значения констант в пределах порядка или исключение одного из внутренних квантовых чисел ведёт к невозможности существования атомов, звёзд, галактик и жизни. В связи с этим возникают две проблемы:Концепция тонкой настройки Вселенной стала обсуждаться учёными, философами и теологами в первой половине 1970-х годов, хотя её отдельные аспекты затрагивались и ранее. Причина тонкой настройки неизвестна, существует лишь несколько гипотетических объяснений. Ряд учёных и философов (, , Ричард Суинбёрн и др.) полагает, что в основе существующих закономерностей лежит гипотетический разумный замысел. Другие учёные (Мартин Рис, Леонард Сасскинд, Виктор Стенджер, Игорь Новиков, Андрей Линде и др.) считают тонкую настройку случайным образованием в гипотетической мультивселенной. Суть этой гипотезы состоит в том, что существует огромное множество (не менее 10) вселенных (или областей мультивселенной) со всевозможными значениями констант и начальных условий. И естественно ожидать, что среди этого множества наверняка найдётся и такая вселенная, где значения констант подходят для образования звёзд, галактик и жизни. Существуют и другие предположения — в частности, более общая теория («теория всего») или космологический естественный отбор Ли Смолина. Философ , занимающийся вопросами взаимодействия религии и науки, предложил следующие три аспекта тонкой настройки Вселенной: настройка законов природы, настройка констант и настройка начальных условий Вселенной.
Свёрточная нейронная сеть
Свёрточная нейронная сеть (, "CNN") — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном в 1988 году и нацеленная на эффективное распознавание изображений, входит в состав технологий глубокого обучения (). Использует некоторые особенности зрительной коры, в которой были открыты так называемые простые клетки, реагирующие на прямые линии под разными углами, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией определённого набора простых клеток. Таким образом, идея свёрточных нейронных сетей заключается в чередовании свёрточных слоёв () и субдискретизирующих слоёв ( или , слоёв подвыборки). Структура сети — однонаправленная (без обратных связей), принципиально многослойная. Для обучения используются стандартные методы, чаще всего метод обратного распространения ошибки. Функция активации нейронов (передаточная функция) — любая, по выбору исследователя.