@velar.anna: И знаешь, что происходит дальше? Женщина, которая привыкла управлять через слабость мужчины - вдруг теряет инструменты. Слёзы не работают. Молчание не пугает. Угроза уйти - не останавливает. Потому что он уже отпускал. Уже терял. Уже оставался один - и выжил. И вот она стоит перед ним растерянная. Впервые не знает, как себя вести. Потому что с таким мужчиной нельзя играть. С ним можно только - быть настоящей. И это пугает больше всего. 🖤 #velaranna #психологияотношений #философияотношений #мужскаясила #эмоциональнаязрелость

velar.anna
velar.anna
Open In TikTok:
Region: FR
Wednesday 24 June 2026 08:36:32 GMT
157100
6940
514
2262

Music

Download

Comments

240.792
240.7 :
Я потерял всё жену, сина мать это тяжело, но жизнь продолжается . Нужна только вера в Бога и всё получится
2026-06-24 15:04:27
48
user6133350013561
Данилов Александр. :
Я уже больше 6 лет без жены и Мамы нету больше года, и я привык быть один.
2026-06-24 18:19:42
9
za19za73
Z .B. ♊ზ. ბ. :
Да вообще пофиг. я уже прошёл через все.
2026-06-24 17:01:02
21
user73145006375196
Саня :
красуня ти це пройшла а я пройшов
2026-06-24 18:41:20
2
user26353688433001
Роман :
ВЫ ПРАВЫ НА ВСЕ 💯100 процентов!!! 🥰🥰🥰💯💯💯😋😋😋
2026-06-24 17:05:47
7
giorgi839305967688
Бандит :
это про меня я одинок
2026-06-24 16:40:28
8
stillmylife
It's My Life :
это про меня бля 😂 я красавчик 😂😂😂
2026-06-24 16:10:56
9
remonts_un_vis_mtz_auto
Лёнчик :
в точку😉🥰!!!
2026-06-24 16:59:55
4
michael64123
Michael :
Очень хорошо сказано 👍👍👍❣️❣️❣️
2026-06-24 14:53:32
14
cuba100500
Игорь Frankfurt🇩🇪🇱🇹 :
Это я!
2026-06-24 13:05:15
15
userw9yczbgwmw
Мирослав Мирославович :
Умничка красавица просто нет слов, дай бог тебе здоровья счастья и любви 🥰🥰🥰🥰
2026-06-24 17:02:29
9
user3662491122824
Маx :
Про меня🤣
2026-06-24 10:06:36
16
user9612188405644
user9612188405644 :
Нам одиночество ближе....
2026-06-24 12:15:24
17
user1907023422753
Спас Илиев :
Я ТАКОЙ!!
2026-06-24 17:28:56
2
saniabeliy2
Sania Beliy491 :
в смысле: не боится????? я до сих пор боюсь потери, по этому я научился быть один...
2026-06-24 12:24:12
7
user4333920538751
user4333920538751 :
Я только рожать не умею....))
2026-06-24 17:04:26
3
nnata0103
Nnata0103 :
Его может понять тот. кто прошел не легкий путь а который не поймет он его не примет!!Все верно!!👍👍👍🥰🥰
2026-06-24 15:55:28
7
userv7bcy8oqc5
userv7bcy8oqc5 :
ЭТО Я
2026-06-24 18:11:05
1
user5500021217273
Игорь. :
Золотые слова,это про меня.Аминь Аминь Аминь.🙏🙏🙏
2026-06-24 16:08:11
10
oleksandrgribov
Олександр Грибов :
я через це проходжу
2026-06-24 16:06:08
1
rebrov1980
rebrov1980 :
Благодарю.
2026-06-24 09:24:32
1
user2248050361780
Александр :
мда,такое было,и сейчас у меня всё хорошо. И да я справился и справляюсь сам)
2026-06-24 16:55:16
4
kombodscha6
kombodscha :
Это точ в точку про меня
2026-06-24 16:07:41
2
user13342943475988
Александр Петрович Лай :
почти про меня НО чего-то не хватает
2026-06-24 16:53:24
3
rustam6068
rustam :
Истина в точку ты прелесть!
2026-06-24 16:37:34
2
To see more videos from user @velar.anna, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

🚨 Panicking because your AI's loss is going UP? Don't. It might actually be getting smarter.
 
 If you are transitioning from standard Deep Learning to Reinforcement Learning, you have probably stared at your TensorBoard in absolute confusion. Your agent is surviving longer, your rewards are increasing, but your loss is oscillating wildly and growing in magnitude. 
 
 Here is the First Principle you need to understand: **In RL, Loss $\neq$ Error.**
 
 🧠 **The Quick-Win Mental Model:**
 Think of your RL training like driving a car.
 🏎️ **Loss = The Steering Wheel.** It fluctuates left and right (positive and negative) to adjust the probabilities of your AI's actions. A steering wheel at zero just means you aren't turning.
 ⏱️ **Average Reward = The Speedometer.** This is the ONLY metric that tells you if you are actually moving toward your goal.
 
 ⚠️ **Crucial Rule:** Never square your negative returns to make them positive like you would with MSE. Squaring a -50 penalty turns it into a +2500 reward. You will literally teach your AI to jump off a cliff! Swipe through the carousel to see exactly why. 👉
 
 📚 **The Math Behind the Magic:**
 Want to see the beautiful calculus that makes this work? I just published a complete Deep-Dive on Substack where we derive the Policy Gradient Theorem from scratch. We break down the famous
🚨 Panicking because your AI's loss is going UP? Don't. It might actually be getting smarter. If you are transitioning from standard Deep Learning to Reinforcement Learning, you have probably stared at your TensorBoard in absolute confusion. Your agent is surviving longer, your rewards are increasing, but your loss is oscillating wildly and growing in magnitude. Here is the First Principle you need to understand: **In RL, Loss $\neq$ Error.** 🧠 **The Quick-Win Mental Model:** Think of your RL training like driving a car. 🏎️ **Loss = The Steering Wheel.** It fluctuates left and right (positive and negative) to adjust the probabilities of your AI's actions. A steering wheel at zero just means you aren't turning. ⏱️ **Average Reward = The Speedometer.** This is the ONLY metric that tells you if you are actually moving toward your goal. ⚠️ **Crucial Rule:** Never square your negative returns to make them positive like you would with MSE. Squaring a -50 penalty turns it into a +2500 reward. You will literally teach your AI to jump off a cliff! Swipe through the carousel to see exactly why. 👉 📚 **The Math Behind the Magic:** Want to see the beautiful calculus that makes this work? I just published a complete Deep-Dive on Substack where we derive the Policy Gradient Theorem from scratch. We break down the famous "Log-Derivative Trick" and show how this exact math forms the foundation of PPO—the algorithm OpenAI uses to align ChatGPT. 🔗 **Link in bio to read the full mathematical proof!** 👇 **Question for you:** Have you ever accidentally trained an AI to do the exact opposite of what you wanted? Tell me your funniest RL fail in the comments! #reinforcementlearning #machinelearning #deeplearning #artificialintelligence #math

About