Что такое входной узел: Входной узел жилого дома

Входные узлы в Томске, устройство входных узлов

Компания «Бортреклама» оказывает услуги по устройству входных узлов в Томске. Разработаем и смонтируем входные узлы, а также оформим входы в магазины быстро, недорого.

Входной узел (входная группа) — единая конструкция, выделяющая вход в торговый центр, магазин, офис или жилое здание. Помимо защитной функции от неблагоприятных погодных условий и уличного шума, устройство входного узла обеспечивает создание определенного имиджа заведения. Его по праву называют визитной карточкой здания.

Яркие рекламные вывески, эффектная подсветка, объемные световые короба, широкоформатные баннеры, подающие информацию таблички — привлекают внимание, рекламируют заведение, несут полезную информацию. Оформление входа в магазин предполагает наличие рекламы товаров и сезонных скидок на них.

Устройство входного узла

Входная группа любого здания состоит из нескольких элементов, каждый из которых по-своему важен и несет определенную функциональную нагрузку.

1.

Входные двери. Разработка входного узла учреждения начинается с выбора входной двери. Основные требования к ней — функциональность, безопасность и качественное исполнение. Эти требования относятся ко всем типам дверей, вне зависимости от их конструкции. По способам открытия двери бывают:

• распашные,
• раздвижные,
• маятниковые,
• радиусные.

Их выбор обусловлен типом здания, его назначением и функциональной нагрузкой.

2. Онинг (навес). Он состоит из металлического каркаса обтянутого тканью. Использование различных подсветок сделает оформление входа более ярким и эффектным.

3. Маркиз. Конструкция монтируется над дверью и надежно защищает вход от солнца и дождя.

4. Лестница. Ее наличие необходимо при высоком уровне цоколя. Лестницы у которых более 4 ступеней оборудуются перилами, облегчающими подъем и спуск. Необходимо и обустройство пандуса для инвалидов.

Что такое TOR

Что такое TOR и зачем он нужен

TOR — это тех­но­ло­гия, кото­рая поз­во­ля­ет с неко­то­рым успе­хом скрыть лич­ность чело­ве­ка в интер­не­те. Рас­шиф­ро­вы­ва­ет­ся как The Onion Router — луко­вый марш­ру­ти­за­тор.

TOR изна­чаль­но был воен­ным про­ек­том США, затем его откры­ли для спон­со­ров, и теперь он назы­ва­ет­ся Tor Project. Основ­ная идея этой сети — обес­пе­чить ано­ним­ность и без­опас­ность в сети, где боль­шин­ство участ­ни­ков не дове­ря­ют друг дру­гу. Суть этой сети в том, что дан­ные про­хо­дят через несколь­ко ком­пью­те­ров, шиф­ру­ют­ся, у них меня­ет­ся IP-адрес и вы полу­ча­е­те защи­щён­ный канал пере­да­чи дан­ных. Поче­му так важен IP-адрес и что с ним мож­но сде­лать — читай­те в недав­нем выпус­ке про интер­нет.

Побоч­ный резуль­тат такой тех­но­ло­гии — дарк­нет, или интер­нет внут­ри интер­не­та. Про него мы ещё напи­шем отдель­ную ста­тью, а пока ска­жем, что это те сай­ты, на кото­рые нель­зя попасть из обыч­но­го интер­не­та через обыч­ный бра­у­зер. Их не видят поис­ко­ви­ки и нель­зя уста­но­вить их насто­я­щих вла­дель­цев — полу­ча­ет­ся интер­нет без пра­вил и огра­ни­че­ний.

Зачем используют TOR

Мы не можем вам это­го ска­зать по зако­ну.

Как устроен TOR

Прин­цип рабо­ты у TOR такой же, как в филь­мах про хаке­ров: он по оче­ре­ди соеди­ня­ет­ся с нуж­ным вам сай­том или сер­ви­сом через несколь­ко сер­ве­ров. Обыч­но в цепоч­ке участ­ву­ют три сер­ве­ра: вход­ной, про­ме­жу­точ­ный и выход­ной.

Перед тем как запрос или дан­ные уйдут в сеть, спе­ци­аль­ная про­грам­ма на ком­пью­те­ре поль­зо­ва­те­ля шиф­ру­ет их так, что­бы каж­дый сер­вер мог рас­шиф­ро­вать толь­ко свою часть. Это выгля­дит так: берут­ся исход­ные дан­ные и шиф­ру­ют­ся для вход­но­го узла, затем то, что полу­чи­лось, шиф­ру­ет­ся для про­ме­жу­точ­но­го, и вот это всё ещё раз шиф­ру­ет­ся для выход­но­го узла. Если это нари­со­вать, полу­чит­ся при­мер­но так:

Выгля­дит как луко­ви­ца. Отсю­да и появи­лось назва­ние «луко­вич­ное шиф­ро­ва­ние», пото­му что каж­дый сер­вер сни­ма­ет толь­ко свою часть шиф­ра и пере­да­ёт дан­ные даль­ше по цепоч­ке.

Узлы

Пер­вый узел — вход­ной, через него поль­зо­ва­тель вхо­дит в сеть TOR. Обыч­но их выби­ра­ют из тех сер­ве­ров, кото­рые дока­за­ли свою надёж­ность. Ещё одно тре­бо­ва­ние к вход­но­му узлу — ста­биль­ное и быст­рое соеди­не­ние. Вход­ной узел полу­ча­ет «луко­ви­цу» из шиф­ров, рас­шиф­ро­вы­ва­ет пер­вый слой и нахо­дит там адрес, по кото­ро­му нуж­но пере­дать этот пакет даль­ше. Боль­ше он не видит ниче­го, пото­му что дан­ные внут­ри зашиф­ро­ва­ны два раза.

Вто­рой узел — про­ме­жу­точ­ный. Дела­ет то же самое, что и пер­вый: сни­ма­ет свой слой шиф­ра, узна­ёт, куда их отправ­лять, и отправ­ля­ет всё ещё сек­рет­ные дан­ные на выход­ной узел. Про­ме­жу­точ­ные сер­ве­ры самые про­стые в обслу­жи­ва­нии, пото­му что они про­сто рас­шиф­ро­вы­ва­ют и пере­да­ют дан­ные. Они не зна­ют, отку­да они изна­чаль­но при­шли и куда отпра­вят­ся в самом кон­це.

Послед­ний узел в цепоч­ке — выход­ной, он самый важ­ный из всех. Дело в том, что он сни­ма­ет послед­ний слой шиф­ро­ва­ния и отправ­ля­ет ваши дан­ные в чистом виде по нуж­но­му адре­су. Имен­но его адрес будет виден тому сай­ту, на кото­рый идёт запрос. Имен­но к ним при­дут пра­во­охра­ни­тель­ные орга­ны, когда будут рас­сле­до­вать пре­ступ­ле­ния, совер­шён­ные через TOR.

От выход­но­го узла запрос отправ­ля­ет­ся на нуж­ный сайт, отту­да посту­па­ет ответ, и вся цепоч­ка дви­жет­ся в обрат­ном направ­ле­нии тоже с трой­ным шиф­ро­ва­ни­ем.

Обыч­но для без­опас­но­го интернет-серфинга исполь­зу­ют Tor Browser — офи­ци­аль­ный бра­у­зер от созда­те­лей этой сети. В нём уже про­пи­са­ны все настрой­ки, кото­рые нуж­ны для под­клю­че­ния к сети, но для пол­ной при­ват­но­сти нуж­но будет само­му вклю­чить часть рас­ши­ре­ний, напри­мер, NoScript. Он отклю­ча­ет все скрип­ты, через кото­рые мож­но вычис­лить ваш насто­я­щий адрес.

Что может пойти не так

Несмот­ря на трой­ное шиф­ро­ва­ние, у TOR есть несколь­ко уяз­ви­мо­стей, о кото­рых нуж­но знать.

Про­слуш­ка на выход­ном узле. Через выход­ной узел тра­фик идёт в сеть в чистом виде, поэто­му неко­то­рые недоб­ро­со­вест­ные вла­дель­цы таких узлов могут там что-то про­чи­тать. Напри­мер, логин и пароль от интернет-магазина, почты или текст пере­пис­ки, если мес­сен­джер не шиф­ру­ет сооб­ще­ния. SSL-шифрование тоже не спа­сёт само по себе — уже есть про­грам­мы, кото­рые его рас­шиф­ро­вы­ва­ют.

Что­бы защи­тить­ся от таких уте­чек, исполь­зуй­те сай­ты, кото­рые под­дер­жи­ва­ют HTTPS-протокол: он сам шиф­ру­ет все дан­ные и защи­ща­ет от про­слу­ши­ва­ния. Исполь­зуй­те мес­сен­дже­ры и поч­то­вые кли­ен­ты со встро­ен­ным шиф­ро­ва­ни­ем — это тоже помо­жет защи­тить ваши сооб­ще­ния.

Гло­баль­ное наблю­де­ние. Тео­ре­ти­че­ски воз­мож­на ситу­а­ция, когда кто-то про­сто наблю­да­ет изнут­ри за сетью и за тем, как про­хо­дит тра­фик. Если наблю­дать доста­точ­но дол­го за теми, кто сидит на одном и том же кана­ле и не меня­ет цепоч­ку узлов, то мож­но вычис­лить его насто­я­щий IP-адрес. В лабо­ра­тор­ных усло­ви­ях на это ухо­дит око­ло двух часов, но в жиз­ни такое ещё не полу­ча­лось (по край­ней мере, широ­кой обще­ствен­но­сти об этом неиз­вест­но).

Бло­ки­ров­ка про­вай­де­ром. В неко­то­рых стра­нах запре­ще­но исполь­зо­вать TOR, поэто­му про­вай­де­ры нахо­дят все вход­ные узлы и бло­ки­ру­ют их. Дело в том, что спи­сок вход­ных узлов может полу­чить каж­дый, и про­вай­дер тоже, поэто­му раз­ра­бот­чи­ки сети при­ду­ма­ли реше­ние для этих ситу­а­ций.

Часть вход­ных узлов раз­ра­бот­чи­ки TOR сде­ла­ли сек­рет­ны­ми и не пуб­ли­ку­ют в общем досту­пе. Когда про­грам­ма пыта­ет­ся уста­но­вить TOR-соединение и видит, что узлы из спис­ка забло­ки­ро­ва­ны, она дела­ет спе­ци­аль­ный запрос и полу­ча­ет адрес сек­рет­но­го узла. Но ведь и этот запрос про­вай­дер тоже может сде­лать…

Инфор­ма­ци­он­ная гиги­е­на. Если вый­ти в интер­нет через TOR и зай­ти в соц­сеть под сво­им логи­ном (или почту, или на форум, где точ­но извест­но, что вы — это вы), то сте­пень ано­ним­но­сти рез­ко сни­жа­ет­ся. Спе­ци­аль­но обу­чен­ные люди смо­гут уста­но­вить вашу лич­ность и на дру­гих сай­тах. 

Как сделать TOR ещё безопаснее

Глав­ная про­бле­ма TOR — выход­ные узлы и откры­тый тра­фик. Что­бы обес­пе­чить нуж­ный уро­вень без­опас­но­сти, исполь­зу­ют связ­ку TOR+VPN. Про VPN ско­ро рас­ска­жем — под­пи­сы­вай­тесь, что­бы не про­пу­стить. 

9, 10, 11, 13. Структурные узлы здания

Основные архитекрурно-планировочные элементы – структурные узлы.

• Помещения основного функционального назначения

• Входной узел (тамбур, вестибюль, гардероб)

• Горизонтальные и вертикальные коммуникации

• Санитарные узлы (туалеты, умывальники, комнаты личной гигиены, курилки, шкафы для сушки одежды)

Входной узел является организующим композиционным центром здания.

К нему относятся: тамбур, вестибюль, гардероб (не в каждом)

Тамбур – проходное пространство между дверями, служащее для защиты от проникновения холодного воздуха, дыма и запахов при входе в здание.

• Может быть пристроенный или встроенный

• Min глубину принимаем 1500 мм

• Ширина должна быть 2200 мм

• Ширина входной двери – не менее 900 мм

• Размеры проступи и подступенка 300*150 мм

• Пандусный уклон 1:12

• Ширина пандуса от 1.5 до 1.8 м

Вестибюль – коммуникационное помещение с распределительными функциями, откуда потоки людей направляются в коридоры, на лестницы, к подъемникам.

Могут включать в себя ряд вспомогательных помещений: справочное бюро, помещение операторов, торговые киоски, охрана и т.п.

Площадь вестибюля назначают в зависимости от количества людей, находящихся в вестибюле в часы пик и в зависимости от назначения здания.

Расположение в вестибюле гардероба бывает:

• Боковое одностороннее

• Боковое двухстороннее

• Центральное двухстороннее

• Центральное одностороннее

Глубина гардероба за барьером – не более 6 м. Проход — не менее 1 м.

Горизонтальные коммуникации (коридоры, галереи, переходы) осуществляют связь между помещениями и вертикальными коммуникациями в пределах одного этажа.

Основные планировочные моменты:

• Min ширина главнх коридоров 1.8 м, второстепенных – 1.2 м

• Необходимо проектировать естественное освещение

• Max длина коридора при освещении с 2 торцов — 48м, с одного — 24 м

• Длина коридора зависит от степени огнестойкости здания

Вертикальные коммуникации – устраиваются для подъема

• Лестницы

• Лифты

• Эскалаторы

• Пандусы

Эскалатор – подъемник непрерывного действия, движущаяся лестница

Пандусы – наклонные полые поверхности без ступеней

Лестниц – единственное средство эвакуации. Подразделяются на: внутренние, размещенные в лестничных клетках; внутренние открытые; наружные открытые.

Лестничные клетки бывают обычные и незадымляемые.

Ширина лестничного марша не менее:

• 1,35 для здании, где одновременно на этаже находится не менее200 человек

• 1,2 для остальных зданий

• 0,9 если в здании одновременно пребывает до 5 человек

Единственное средство эвакуации, поэтому:

• Легкая доступность

• Хорошо обозначают в планах

• Изготавливают из несгораемых материалов

• Должны быть ограждения с поручнями

Кабина лифта 2100*1100, выход из лифтов осуществляется в лифтовые холлы.

Эскалаторы. Высота ступени – 200 мм, ширина – 400мм.

Санитарные узлы.

Туалетные комнаты, умывальники, при необходимости душевые, сушилки для одежды.

Проектируются друг над другом по этажам из-за самотечных канализационных стояков.

Располагаются на каждом этаже на расстоянии не более 75 м от наиболее удаленного места пребывания людей.

Архитектурно-конструктивные узлы. Общие данные: steel_c — LiveJournal

 

 

Архитектурно-конструктивные узлы

Узлы, необходимые для выполнения планов и разрезов здания:

— цокольный узел, включая конструкцию фундамента и пола первого этажа;

— узел опирания перекрытия на наружную стену, включая верх оконного проема и конструкцию пола;

— карнизный узел, включая чердачное перекрытие (если оно есть).

Целесообразно также разработать узлы примыкания перекрытия к самонесущей стене, узел фундамента под внутреннюю стену, узел сопряжения лестничного марша с конструкцией перекрытия и т.п.

Архитектурно-конструктивные узлы должны быть обозначены на разрезе или планах. Место, подлежащее детализации, обводят замкнутой сплошной тонкой линией, от которой делается линия-выноска. Если узел должен быть сделан в сечении, на плане или разрезе через все элементы, изображенные на узле, проводят короткую основную сплошную линию и на ее продолжении – линию-выноску. На полке линии-выноски указывают номер узла. Если узел выполнен на другом листе, под полкой указывают номер листа с узлом.

Маркировку узла выполняют над его изображением в кружке 10-14 мм, в котором указывают его номер. Если узел обозначен на другом листе, маркировку выполняют в виде дроби, в числителе которой указывают номер узла, а в знаменателе – номер листа, на котором этот узел обозначен. Если изображение узла зеркально его обозначению на плане или разрезе, номер узла дается с индексом «н».

Конструирование цокольного узла начинается с нанесения модульной разбивочной оси, линии уровня чистого пола, уровня горизонтальной гидроизоляции и уровня земли. Конструкция стены показывается в соответствии с заданием.

Уровень горизонтальной гидроизоляции, чаще всего выполняемой из двух слоев толя или рубероида на битумной мастике, в зданиях без подвала назначается ниже уровня пола первого этажа на 100-200 мм и выше уровня отмостки не менее чем на 200 мм. Горизонтальную гидроизоляцию желательно располагать на стыке фундамента и стены. Высоту цоколя (расстояние от уровня обреза фундамента до планировочной отметки земли) рекомендуется принимать не менее 500 мм.

При определении габаритов верхней части фундамента следует учитывать рекомендации, приведенные на рисунках 2.17-2.20. В двухслойных стенах фундамент устраивают под несущий внутренний слой, а в трехслойных – либо под всю стену, либо также под внутренний несущий слой. В последнем случае следует предусмотреть устройство опоры для наружного самонесущего слоя в виде консольной железобетонной плиты, защемленной в кладке несущего слоя. В зданиях с однородными стенами из ячеистобетонных блоков стена должна выступать за внешнюю грань фундамента не менее чем на 50 мм, но не более 1/3 толщины кладки.

При назначении глубины заложения фундамента (расстояние от уровня земли до подошвы) следует учитывать грунтовые условия и глубину промерзания грунта в районе строительства. При строительстве на непучинистых основаниях (например, крупный песок) глубина заложения фундамента под наружную стену в здании без подвала может приниматься минимальной (700 мм). В остальных случаях желательно глубину заложения назначать не менее глубины промерзания. Глубина заложения фундамента под внутренние стены не зависит от глубины промерзания и принимается не менее 500 мм.

Для отвода от стены дождевой и талой воды по периметру здания устраивают отмостку шириной не менее 700 мм с уклоном 3-5%. Наиболее распространенное решение отмостки – слой асфальта или цементно-песчаного раствора толщиной 30 мм по основанию из щебня, гравия или крупного песка толщиной не менее 150 мм. По внешней линии отмостки рекомендуется укладывать бордюрный камень сечением 80х150 мм.

На узле также следует показать конструкцию пола первого этажа по грунту или по лагам. Некоторые варианты устройства полов даны на рисунке 2.27. При расположении подготовки под пол выше уровня горизонтальной гидроизоляции следует предусмотреть устройство вертикальной гидроизоляции с внутренней стороны стены до верха подготовки. При близком расположении к поверхности земли грунтовых вод целесообразно утраивать горизонтальную гидроизоляцию по всей площади пола. Пример выполнения цокольного узла приведен на рисунке П2.17.

Конструирование узла опирания междуэтажного перекрытия на наружную несущую стену начинается с нанесения разбивочной оси, уровня низа плиты или балки и уровня чистого пола второго этажа. Конструкция стены на узле должна быть показана подробно и в соответствии с заданием.

Перекрытие должно быть разрезано в наиболее характерном месте: многопустотный настил – по отверстию, а балочные перекрытия – по межбалочному заполнению. Величина опирания перекрытий на стену определяется в зависимости от конструкции их несущей части и материала стены в соответствии с планом несущих конструкций перекрытия.

Далее следует показать конструкцию пола, выбор которой зависит от назначения помещения (гостиная, кухня, ванная, прихожая и т.д.). Варианты полов по междуэтажным перекрытиям из плит приведены на рисунке 2.28.

На данном узле требуется показать верх оконного проема. В зданиях со стенами из мелкоразмерных элементов над проемами следует устраивать перемычки, служащие опорой для вышележащей кладки и конструкций перекрытия.

Рисунок Полы первого этажа зданий без подвалов (гидроизоляция условно не показана)

В зданиях с кирпичными стенами чаще всего с этой целью применяют сборные железобетонные перемычки, размеры поперечного сечения которых кратны размерам кирпича и зависят от величины действующих нагрузок и размера проема. Непосредственно под опорной частью балок или плит перекрытия укладывают несущие перемычки. Перемычки, которые воспринимают нагрузки только от кладки над проемом, имеют меньшую несущую способность, а, следовательно, и меньшие габариты, и являются ненесущими. Длина перемычек определяется в зависимости от размеров перекрываемого пролета и величины опирания их на стену (для несущих перемычек – не менее 250 мм, а для ненесущих – не менее 100 мм).

Варианты размещения перемычек в несущих и самонесущих однородных кирпичных стенах, а также таблица для определения их сечений приведены на рисунке 2.29.

 

 

 

Читать далее

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

https://verrsus.wordpress.com

http://verrsus-35rus.livejournal.com/

http://steel-c.livejournal.com/

входной узел — это… Что такое входной узел?

входной узел многопротокольной коммутации по меткам — Пограничный узел MPLS в своей роли обработчика трафика, входящего в домен многопротокольной коммутации по меткам (МСЭ Т Y.1281). [http://www.iks media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324] Тематики электросвязь, основные понятия EN MPLS ingress …   Справочник технического переводчика

входной узел сепаратора нефти и газа — (дефлектор или циклон) [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность EN inlet diverter …   Справочник технического переводчика

входной граничный узел — Узел, получающий вызовы от внешнего соединения. Этот узел является первым в peer группе, который воспринимает этот вызов.  [http://www.lexikon.ru/dict/net/index.html] Тематики сети вычислительные EN entry border node …   Справочник технического переводчика

Бекасово (железнодорожный узел) — У этого термина существуют и другие значения, см. Бекасово. Бекасово (железнодорожный узел)  крупный транспортный узел на пересечении Киевского направления Московской железной дороги и Большого железнодорожного кольца МЖД и вдоль Большого… …   Википедия

Граф потока управления — Простые графы потока управления[1] Граф потока управления (англ.  …   Википедия

Анонимные сети — Анонимные сети  компьютерные сети, созданные для достижения анонимности в Интернете и работающие поверх глобальной сети. Специфика таких сетей заключается в том, что разработчики вынуждены идти на компромисс между степенью защиты и лёгкостью …   Википедия

Селектор каналов —         телевизионных, переключатель телевизионных каналов, входной узел телевизионного приёмника, обеспечивающий выбор канала связи (См. Канал связи), по которому передаётся интересующая телезрителя программа, выделение соответствующего… …   Большая советская энциклопедия

ЗЕРКАЛЬНАЯ АНТЕННА — антенна, в которой формирование диаграммы направленности осуществляется с помощью зеркально отражающих поверхностей. Появление 3. а. восходит к классич. экспериментам Г. Герца (Н. Hertz), применившего в 1888 параболич. цилиндрич. зеркало для… …   Физическая энциклопедия

ПЕРЕКЛЮЧАТЕЛЬ ТЕЛЕВИЗИОННЫХ КАНАЛОВ — (ПТК), селектор телевизионных каналов, входной узел ТВ приёмника, обеспечивающий выбор канала связи, по к рому передаётся интересующая зрителя программа, выделение соответствующего ТВ радиосигнала, его усиление и преобразование в сигнал… …   Большой энциклопедический политехнический словарь

неподвижная решётка — Входной узел станции очистки сточных вод [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN stationary screenfixed bar rack …   Справочник технического переводчика

ГОСТ Р 52002-2003: Электротехника. Термины и определения основных понятий — Терминология ГОСТ Р 52002 2003: Электротехника. Термины и определения основных понятий оригинал документа: 128 (идеальный электрический) ключ Элемент электрической цепи, электрическое сопротивление которого принимает нулевое либо бесконечно… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

входной граничный узел — это… Что такое входной граничный узел?

Все языкиАнглийскийРусскийКитайскийНемецкийФранцузскийИспанскийШведскийИтальянскийЛатинскийФинскийКазахскийГреческийУзбекскийВаллийскийАрабскийБелорусскийСуахилиИвритНорвежскийПортугальскийВенгерскийТурецкийИндонезийскийПольскийКомиЭстонскийЛатышскийНидерландскийДатскийАлбанскийХорватскийНауатльАрмянскийУкраинскийЯпонскийСанскритТайскийИрландскийТатарскийСловацкийСловенскийТувинскийУрдуФарерскийИдишМакедонскийКаталанскийБашкирскийЧешскийКорейскийГрузинскийРумынский, МолдавскийЯкутскийКиргизскийТибетскийИсландскийБолгарскийСербскийВьетнамскийАзербайджанскийБаскскийХиндиМаориКечуаАканАймараГаитянскийМонгольскийПалиМайяЛитовскийШорскийКрымскотатарскийЭсперантоИнгушскийСеверносаамскийВерхнелужицкийЧеченскийШумерскийГэльскийОсетинскийЧеркесскийАдыгейскийПерсидскийАйнский языкКхмерскийДревнерусский языкЦерковнославянский (Старославянский)МикенскийКвеньяЮпийскийАфрикаансПапьяментоПенджабскийТагальскийМокшанскийКриВарайскийКурдскийЭльзасскийАбхазскийАрагонскийАрумынскийАстурийскийЭрзянскийКомиМарийскийЧувашскийСефардскийУдмурдскийВепсскийАлтайскийДолганскийКарачаевскийКумыкскийНогайскийОсманскийТофаларскийТуркменскийУйгурскийУрумскийМаньчжурскийБурятскийОрокскийЭвенкийскийГуараниТаджикскийИнупиакМалайскийТвиЛингалаБагобоЙорубаСилезскийЛюксембургскийЧерокиШайенскогоКлингонский

 

Все языкиРусскийАнглийскийДатскийТатарскийНемецкийЛатинскийКазахскийУкраинскийВенгерскийТурецкийТаджикскийПерсидскийИспанскийИвритНорвежскийКитайскийФранцузскийИтальянскийПортугальскийАрабскийПольскийСуахилиНидерландскийХорватскийКаталанскийГалисийскийГрузинскийБелорусскийАлбанскийКурдскийГреческийСловенскийИндонезийскийБолгарскийВьетнамскийМаориТагальскийУрдуИсландскийХиндиИрландскийФарерскийЛатышскийЛитовскийФинскийМонгольскийШведскийТайскийПалиЯпонскийМакедонскийКорейскийЭстонскийРумынский, МолдавскийЧеченскийКарачаевскийСловацкийЧешскийСербскийАрмянскийАзербайджанскийУзбекскийКечуаГаитянскийМайяАймараШорскийЭсперантоКрымскотатарскийОсетинскийАдыгейскийЯкутскийАйнский языкКхмерскийДревнерусский языкЦерковнославянский (Старославянский)ТамильскийКвеньяАварскийАфрикаансПапьяментоМокшанскийЙорубаЭльзасскийИдишАбхазскийЭрзянскийИнгушскийИжорскийМарийскийЧувашскийУдмурдскийВодскийВепсскийАлтайскийКумыкскийТуркменскийУйгурскийУрумскийЭвенкийскийЛожбанБашкирскийМалайскийМальтийскийЛингалаПенджабскийЧерокиЧаморроКлингонскийБаскскийПушту

входной+узел — с английского на русский

входной узел многопротокольной коммутации по меткам — Пограничный узел MPLS в своей роли обработчика трафика, входящего в домен многопротокольной коммутации по меткам (МСЭ Т Y.1281). [http://www.iks media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324] Тематики электросвязь, основные понятия EN MPLS ingress …   Справочник технического переводчика

входной узел сепаратора нефти и газа — (дефлектор или циклон) [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность EN inlet diverter …   Справочник технического переводчика

входной граничный узел — Узел, получающий вызовы от внешнего соединения. Этот узел является первым в peer группе, который воспринимает этот вызов.  [http://www.lexikon.ru/dict/net/index.html] Тематики сети вычислительные EN entry border node …   Справочник технического переводчика

Бекасово (железнодорожный узел) — У этого термина существуют и другие значения, см. Бекасово. Бекасово (железнодорожный узел)  крупный транспортный узел на пересечении Киевского направления Московской железной дороги и Большого железнодорожного кольца МЖД и вдоль Большого… …   Википедия

Граф потока управления — Простые графы потока управления[1] Граф потока управления (англ.  …   Википедия

Анонимные сети — Анонимные сети  компьютерные сети, созданные для достижения анонимности в Интернете и работающие поверх глобальной сети. Специфика таких сетей заключается в том, что разработчики вынуждены идти на компромисс между степенью защиты и лёгкостью …   Википедия

Селектор каналов —         телевизионных, переключатель телевизионных каналов, входной узел телевизионного приёмника, обеспечивающий выбор канала связи (См. Канал связи), по которому передаётся интересующая телезрителя программа, выделение соответствующего… …   Большая советская энциклопедия

ЗЕРКАЛЬНАЯ АНТЕННА — антенна, в которой формирование диаграммы направленности осуществляется с помощью зеркально отражающих поверхностей. Появление 3. а. восходит к классич. экспериментам Г. Герца (Н. Hertz), применившего в 1888 параболич. цилиндрич. зеркало для… …   Физическая энциклопедия

ПЕРЕКЛЮЧАТЕЛЬ ТЕЛЕВИЗИОННЫХ КАНАЛОВ — (ПТК), селектор телевизионных каналов, входной узел ТВ приёмника, обеспечивающий выбор канала связи, по к рому передаётся интересующая зрителя программа, выделение соответствующего ТВ радиосигнала, его усиление и преобразование в сигнал… …   Большой энциклопедический политехнический словарь

неподвижная решётка — Входной узел станции очистки сточных вод [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN stationary screenfixed bar rack …   Справочник технического переводчика

ГОСТ Р 52002-2003: Электротехника. Термины и определения основных понятий — Терминология ГОСТ Р 52002 2003: Электротехника. Термины и определения основных понятий оригинал документа: 128 (идеальный электрический) ключ Элемент электрической цепи, электрическое сопротивление которого принимает нулевое либо бесконечно… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Все, что вам нужно знать о нейронных сетях и обратном распространении информации — Машинное обучение — легко и весело | Гаврил Огняновски

Объяснение нейронной сети с нуля, включая понимание математики, лежащей в основе этого

Мне трудно получить пошаговые и подробные объяснения о нейронных сетях в одном месте. Всегда какая-то часть объяснения отсутствовала на курсах или в видео. Поэтому я попытался собрать всю информацию и объяснения в одном сообщении в блоге (шаг за шагом).Я бы разделил этот блог на 8 разделов, так как считаю его наиболее актуальным.

1. Представление модели
2. Математика представления модели
3. Функции активации
4. Узел смещения
5. Функция стоимости
6. Расчет прямого распространения
7. Алгоритм обратного распространения
9. Алгоритм обратного распространения

   6

   900 Искусственная нейронная сеть — это вычислительная система, вдохновленная биологической нейронной сетью, которая составляет мозг животного.Такие системы «учатся» выполнять задачи, рассматривая примеры, как правило, без программирования каких-либо правил для конкретных задач.

   Изображение 1: Архитектура нейронной сети

   Нейронная сеть состоит из трех типов слоев:

   1. Входной слой — исходные данные для нейронной сети.
   2. Скрытые слои — промежуточный слой между входным и выходным слоями и место, где выполняются все вычисления.
   3. Выходной слой — создание результата для заданных входов.

   На изображении выше 3 желтых кружка.Они представляют входной слой и обычно обозначаются как вектор X. Есть 4 синих и 4 зеленых круга, которые представляют скрытые слои. Эти кружки представляют узлы «активации» и обычно обозначаются как W или θ . Красный круг — это выходной слой или прогнозируемое значение (или значения в случае нескольких выходных классов / типов).

   Каждый узел связан с каждым узлом следующего уровня, и каждое соединение (черная стрелка) имеет определенный вес.Вес можно рассматривать как влияние, которое этот узел оказывает на узел следующего уровня. Итак, если мы посмотрим на один узел, он будет выглядеть так.

   Изображение 2: Узел из нейронной сети

   Давайте посмотрим на верхний синий узел ( «Изображение 1» ). С ним связаны все узлы из предыдущего слоя (желтый). Все эти связи представляют собой веса (удары). Когда все значения узлов из желтого слоя умножаются на их вес и все это суммируется, получается некоторое значение для верхнего синего узла.Синий узел имеет предопределенную функцию «активации» (функция шага единицы на «Изображение 2» ), которая определяет, будет ли этот узел «активирован» или насколько «активным» он будет, на основе суммарного значения. Дополнительный узел со значением 1 называется узлом «смещения».

   Чтобы понять математические уравнения, я буду использовать более простую модель нейронной сети. Эта модель будет иметь 4 входных узла (3 + 1 «смещение») . Один скрытый слой с 4 узлами (3 + 1 «смещение») и одним выходным узлом.

   Изображение 3: Простая нейронная сеть

   Мы собираемся отметить узлы «смещения» как x₀ и a₀ соответственно. Итак, входные узлы могут быть помещены в один вектор X , а узлы из скрытого слоя — в вектор A .

   Изображение 4: X (входной слой) и A (скрытый слой) вектор

   Веса (стрелки) обычно обозначаются как θ или W. В этом случае я отмечу их как θ. Веса между входным и скрытым слоями будут представлять матрицу 3×4 .А веса между скрытым слоем и выходным слоем будут представлять матрицу 1×4 .

   Если сеть имеет a единиц в слое j и b единиц в слое j +1, то θⱼ будет иметь размер b × (a + 1) .

   Изображение 5: Матрица весов уровня 1 (θ)

   Далее нам нужно вычислить «активационные» узлы для скрытого слоя. Для этого нам нужно умножить входной вектор X и матрицу весов θ¹ для первого слоя ( X * θ¹) а затем примените функцию активации g .Что мы получаем:

   Изображение 6: Вычислить узлы активации

   И, умножив вектор скрытого слоя на матрицу весов θ для второго слоя ( A * θ ), мы получаем результат для функция гипотезы:

   Изображение 7: Вычислить значение выходного узла (гипотеза)

   В этом примере только один скрытый слой и 4 узла. Если мы попытаемся сделать обобщение для нейронной сети с несколькими скрытыми слоями и несколькими узлами в каждом из слоев, мы получим следующую формулу.

   Изображение 8: Обобщенная функция значения вычислительного узла

   Где у нас есть L слоев с n узлами и L-1 слой с m узлами.

   В нейронной сети функция активации определяет, должен ли данный узел «активироваться» или нет, на основе взвешенной суммы. Давайте определим это значение взвешенной суммы как z . В этом разделе я объясню, почему «пошаговая функция» и «линейная функция» не работают, и расскажу об одной из самых популярных функций активации « сигмовидная функция ».Есть и другие функции, которые я пока оставлю в стороне.

   Step Function

   Одной из первых идей было бы использовать так называемую «пошаговую функцию » (дискретные выходные значения), где мы определяем пороговое значение и:

   if (z> threshold) — «активировать» узел (значение 1)
   if (z

   Это выглядит хорошо, но имеет недостаток, так как на выходе узел может иметь только значение 1 или 0. В случае, когда мы хотели бы отобразить несколько выходных классов (узлов), у нас возникла проблема.Проблема в том, что можно активировать несколько выходных классов / узлов (чтобы иметь значение 1). Поэтому мы не можем правильно классифицировать / решить.

   Линейная функция

   Другой возможностью было бы определить «Линейную функцию » и получить диапазон выходных значений.

   Однако использование только линейной функции в нейронной сети приведет к тому, что выходной слой будет линейной функцией, поэтому мы не можем сопоставить какие-либо нелинейные данные . Доказательство этого дается следующей формулой:

   , тогда по композиции функций мы получаем

   , которая также является линейной функцией.

   сигмовидная функция

   Это одна из наиболее широко используемых сегодня функций активации. Это уравнение задается формулой ниже.

   Изображение 9: Сигмовидное уравнение. источник: wikipedia Изображение 10: сигмовидная функция. источник: wikipedia

   Он имеет несколько свойств, которые делают его настолько популярным:

   • Это нелинейная функция
   • Значения диапазона находятся между (0,1)
   • Между (-2,2) по оси x функция очень крутой, что заставляет функцию стремиться классифицировать значения ether 1 или 0

   Благодаря этим свойствам он позволяет узлам принимать любые значения от 0 до 1.В конце концов, в случае нескольких выходных классов это приведет к разным вероятностям «активации» для каждого выходного класса. И мы выберем тот, у которого наибольшее значение «активации» (вероятности).

   .

   Краткое введение в нейронные сети — блог по науке о данных

   Искусственная нейронная сеть (ИНС) — это вычислительная модель, вдохновленная тем, как биологические нейронные сети обрабатывают информацию в человеческом мозге. Искусственные нейронные сети вызвали большой интерес в исследованиях и промышленности машинного обучения благодаря множеству прорывных результатов в области распознавания речи, компьютерного зрения и обработки текста. В этом сообщении в блоге мы попытаемся понять особый тип искусственной нейронной сети, называемый многослойным персептроном.

   Одиночный нейрон

   Базовой единицей вычислений в нейронной сети является нейрон , часто называемый узлом или единицей . Он получает ввод от некоторых других узлов или от внешнего источника и вычисляет вывод. Каждому входу соответствует вес (w), который присваивается на основе его относительной важности для других входов. Узел применяет функцию f (определенную ниже) к взвешенной сумме своих входов, как показано на рисунке 1 ниже:

   Рисунок 1: одиночный нейрон

   Вышеупомянутая сеть принимает числовые входы X1 и X2 и имеет веса w1 и w2 , связанные с этими входами.Кроме того, с ним связан еще один вход 1 с весом b (называемый Bias ). Подробнее о роли предвзятости мы узнаем позже.

   Выходной сигнал Y нейрона вычисляется, как показано на рисунке 1. Функция f является нелинейной и называется функцией активации . Назначение функции активации — внести нелинейность в выходной сигнал нейрона. Это важно, потому что большинство реальных данных нелинейны, и мы хотим, чтобы нейроны изучили эти нелинейные представления.

   Каждая функция активации ( или нелинейность ) принимает одно число и выполняет над ним определенную фиксированную математическую операцию [2]. На практике можно встретить несколько функций активации:

   • Сигмоид: принимает ввод с действительным знаком и сжимает его до диапазона от 0 до 1

   σ (x) = 1 / (1 + ехр (−x))

   • tanh: принимает ввод с действительным знаком и сжимает его до диапазона [-1, 1]

   tanh (x) = 2σ (2x) — 1

   • ReLU : ReLU означает выпрямленное линейное устройство.Он принимает входные данные с действительным знаком и устанавливает его пороговое значение на ноль (заменяет отрицательные значения на ноль)

   f (x) = макс (0, x)

   На рисунках [2] ниже показаны все вышеперечисленные функции активации.

   Рисунок 2: различные функции активации

   Важность смещения: Основная функция смещения — предоставить каждому узлу обучаемое постоянное значение (в дополнение к обычным входным данным, которые этот узел получает). См. Эту ссылку, чтобы узнать больше о роли смещения в нейроне.

   Нейронная сеть прямого распространения

   Нейронная сеть с прямой связью была первым и самым простым типом изобретенных искусственных нейронных сетей [3]. Он содержит несколько нейронов (узлов), расположенных в слоях . Узлы из соседних слоев имеют соединений или ребер между собой. Все эти связи имеют весов , связанных с ними.

   Пример нейронной сети прямого распространения показан на рисунке 3.

   Рисунок 3: пример нейронной сети с прямой связью

   Нейронная сеть прямого распространения может состоять из узлов трех типов:

   1. Входные узлы — Входные узлы предоставляют информацию из внешнего мира в сеть и вместе называются «входным уровнем».Никакие вычисления не выполняются ни в одном из узлов ввода — они просто передают информацию скрытым узлам.
   2. Скрытые узлы — Скрытые узлы не имеют прямой связи с внешним миром (отсюда и название «скрытые»). Они выполняют вычисления и передают информацию от входных узлов к выходным узлам. Набор скрытых узлов образует «Скрытый слой». В то время как сеть с прямой связью будет иметь только один входной слой и один выходной слой, она может иметь ноль или несколько скрытых слоев.
   3. Узлы вывода — Узлы вывода вместе называются «Уровень вывода» и отвечают за вычисления и передачу информации из сети во внешний мир.

   В сети прямого распространения информация перемещается только в одном направлении — вперед — от входных узлов через скрытые узлы (если есть) и к выходным узлам. В сети нет циклов или петель [3] (это свойство сетей с прямой связью отличается от рекуррентных нейронных сетей, в которых соединения между узлами образуют цикл).

   Ниже приведены два примера сетей прямого распространения:

   1. Однослойный персептрон — это простейшая нейронная сеть прямого распространения [4], не содержащая скрытых слоев. Вы можете узнать больше об однослойных персептронах в [4], [5], [6], [7].

   2. Многослойный персептрон — Многослойный персептрон имеет один или несколько скрытых слоев. Ниже мы обсудим только многослойные персептроны, поскольку они более полезны, чем однослойные персептоны для практических приложений сегодня.

   Многослойный персептрон

   Многослойный персептрон (MLP) содержит один или несколько скрытых слоев (кроме одного входного и одного выходного). В то время как однослойный персептрон может изучать только линейные функции, многослойный персептрон может также изучать нелинейные функции.

   На рисунке 4 показан многослойный персептрон с единственным скрытым слоем. Обратите внимание, что все соединения имеют веса, связанные с ними, но только три веса (w0, w1, w2) показаны на рисунке.

   Входной уровень: Входной уровень имеет три узла. Узел Bias имеет значение 1. Два других узла принимают X1 и X2 в качестве внешних входов (которые представляют собой числовые значения в зависимости от входного набора данных). Как обсуждалось выше, на входном уровне вычисления не выполняются, поэтому выходными данными от узлов на входном уровне являются 1, X1 и X2 соответственно, которые передаются на скрытый уровень.

   Скрытый слой: Скрытый слой также имеет три узла, а узел смещения имеет выходное значение 1.Выходные данные двух других узлов в скрытом слое зависят от выходных данных входного уровня (1, X1, X2), а также весов, связанных с соединениями (ребрами). На рисунке 4 показан расчет выходных данных для одного из скрытых узлов (выделен). Аналогичным образом можно рассчитать вывод от другого скрытого узла. Помните, что f относится к функции активации. Эти выходные данные затем передаются в узлы выходного слоя.

   Рисунок 4: многослойный персептрон с одним скрытым слоем

   Выходной уровень: Выходной слой имеет два узла, которые принимают входные данные из скрытого слоя и выполняют аналогичные вычисления, как показано для выделенного скрытого узла.Значения, вычисленные (Y1 и Y2) в результате этих вычислений, действуют как выходные данные многослойного персептрона.

   Учитывая набор характеристик X = (x1, x2,…) и цель y , многослойный персептрон может изучить взаимосвязь между функциями и целью для классификации или регрессии.

   Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять многослойные персептроны. Предположим, у нас есть следующий набор данных об оценках учащихся:

   В двух столбцах ввода показано количество часов, которые студент изучил, и полученные студентом промежуточные оценки.В столбце «Итоговый результат» может быть два значения: 1 или 0, указывающих, сдал ли студент последний семестр. Например, мы можем видеть, что если студент учился 35 часов и получил 67 баллов в середине семестра, он / она в конечном итоге сдал последний семестр.

   Теперь предположим, что мы хотим предсказать, пройдет ли последний семестр студент, изучающий 25 часов и получивший 70 оценок в середине семестра.

   Это проблема двоичной классификации, когда многослойный перцептрон может учиться на приведенных примерах (обучающих данных) и делать обоснованное предсказание с учетом новой точки данных.Ниже мы увидим, как многослойный перцептрон изучает такие отношения.

   Обучение нашего MLP: алгоритм обратного распространения

   Процесс обучения многослойного персептрона называется алгоритмом обратного распространения. Я бы порекомендовал прочитать этот ответ Quora Хеманта Кумара (цитируется ниже), который ясно объясняет обратное распространение.

   Обратное распространение ошибок, , часто сокращенно BackProp, является одним из нескольких способов обучения искусственной нейронной сети (ИНС).Это контролируемая схема обучения, что означает, что она учится на помеченных данных обучения (есть супервизор, который направляет ее обучение).

   Проще говоря, BackProp похож на « учимся на ошибках ». Супервизор исправляет ИНС всякий раз, когда он делает ошибки.

   ИНС состоит из узлов на разных уровнях; входной слой, промежуточный скрытый слой (и) и выходной слой. Связи между узлами соседних слоев имеют связанные с ними «веса».Цель обучения — присвоить этим ребрам правильные веса. Учитывая входной вектор, эти веса определяют выходной вектор.

   При обучении с учителем обучающая выборка помечена. Это означает, что для некоторых заданных входов мы знаем желаемый / ожидаемый результат (метку).

   Алгоритм BackProp:
   Первоначально все веса ребер назначаются случайным образом. Для каждого ввода в наборе обучающих данных активируется ИНС и отслеживается ее вывод. Этот вывод сравнивается с желаемым выводом, который мы уже знаем, и ошибка «распространяется» обратно на предыдущий уровень.Эта ошибка фиксируется, и веса корректируются соответствующим образом. Этот процесс повторяется до тех пор, пока ошибка вывода не станет ниже заданного порога.

   Как только вышеуказанный алгоритм завершается, у нас есть «обученная» ИНС, которая, как мы считаем, готова работать с «новыми» входными данными. Считается, что эта ИНС извлекла уроки из нескольких примеров (помеченные данные) и из своих ошибок (распространение ошибок).

   Теперь, когда у нас есть представление о том, как работает обратное распространение, давайте вернемся к нашему набору данных студенческих оценок, показанному выше.

   Многослойный персептрон, показанный на рисунке 5 (адаптированный из превосходного визуального объяснения алгоритма обратного распространения ошибки Себастьяна Рашки), имеет два узла во входном слое (кроме узла смещения), которые принимают входные данные «Часы работы» и «Среднесрочные оценки». . Он также имеет скрытый слой с двумя узлами (кроме узла Bias). Выходной уровень также имеет два узла — верхний узел выводит вероятность «Пройдено», а нижний узел выводит вероятность «Неудача».

   В задачах классификации мы обычно используем функцию Softmax в качестве функции активации на уровне вывода многослойного персептрона, чтобы гарантировать, что выходные данные являются вероятностями, и они в сумме дают 1.Функция Softmax берет вектор произвольных действительных оценок и сжимает его до вектора значений от нуля до единицы, сумма которых равна единице. Итак, в данном случае

   Вероятность (пройден) + Вероятность (неудача) = 1

   Шаг 1: прямое распространение

   Все веса в сети назначаются случайным образом. Давайте рассмотрим узел скрытого уровня, обозначенный как V на рисунке 5 ниже. Предположим, что веса соединений от входов к этому узлу равны w1, w2 и w3 (как показано).

   Затем сеть принимает первый обучающий пример в качестве входных данных (мы знаем, что для входных данных 35 и 67 вероятность успешного выполнения равна 1).

   • Вход в сеть = [35, 67]
   • Желаемый выход из сети (цель) = [1, 0]

   Тогда выход V из рассматриваемого узла можно рассчитать, как показано ниже ( f — функция активации, такая как сигмоид):

   В = f (1 * w1 + 35 * w2 + 67 * w3)

   Точно так же рассчитываются выходы из другого узла в скрытом слое.Выходы двух узлов в скрытом слое действуют как входы для двух узлов в выходном слое. Это позволяет нам вычислить вероятности выхода из двух узлов в выходном слое.

   Предположим, что вероятности выхода из двух узлов в выходном слое равны 0,4 и 0,6 соответственно (поскольку веса назначаются случайным образом, выходы также будут случайными). Мы можем видеть, что рассчитанные вероятности (0,4 и 0,6) очень далеки от желаемых вероятностей (1 и 0 соответственно), поэтому говорят, что сеть на рисунке 5 имеет «неверный результат».

   Рисунок 5: Шаг прямого распространения в многослойном персептроне

   Шаг 2: Обратное распространение и обновление веса

   Мы вычисляем общую ошибку на выходных узлах и распространяем эти ошибки обратно по сети, используя обратное распространение для вычисления градиентов . Затем мы используем метод оптимизации, такой как Gradient Descent , чтобы «скорректировать» всех весов в сети с целью уменьшения ошибки на выходном слое.Это показано на рисунке 6 ниже (пока игнорируйте математические уравнения на рисунке).

   Предположим, что новые веса, связанные с рассматриваемым узлом, — это w4, w5 и w6 (после обратного распространения и корректировки весов).

   Рисунок 6. Шаг обратного распространения и обновления весов в многослойном персептроне

   Если мы теперь снова введем тот же пример в сеть, сеть должна работать лучше, чем раньше, поскольку теперь веса были скорректированы, чтобы минимизировать ошибку предсказания.Как показано на рисунке 7, ошибки на выходных узлах теперь уменьшаются до [0,2, -0,2] по сравнению с [0,6, -0,4] ранее. Это означает, что наша сеть научилась правильно классифицировать наш первый обучающий пример.

   Рисунок 7. Сеть MLP теперь лучше работает на том же входе

   Мы повторяем этот процесс со всеми другими обучающими примерами в нашем наборе данных. Затем говорят, что наша сеть изучила таких примеров.

   Если мы теперь хотим предсказать, пройдет ли последний семестр студент, изучающий 25 часов и получивший 70 оценок в середине семестра, мы проходим этап прямого распространения и находим выходные вероятности для успешных и неуспешных результатов.

   Здесь я избегал математических уравнений и объяснений таких понятий, как «градиентный спуск», а скорее попытался развить интуицию для алгоритма. Для более математического обсуждения алгоритма обратного распространения ошибки перейдите по этой ссылке.

   Трехмерная визуализация многослойного персептрона

   Адам Харли создал трехмерную визуализацию многослойного персептрона, который уже был обучен (с использованием обратного распространения ошибки) в базе данных рукописных цифр MNIST.

   Сеть принимает 784 числовых значения пикселей в качестве входных данных из изображения 28 x 28 рукописной цифры (на входном слое имеется 784 узла, соответствующих пикселям). Сеть имеет 300 узлов на первом скрытом уровне, 100 узлов на втором скрытом уровне и 10 узлов на выходном уровне (что соответствует 10 цифрам) [15].

   Хотя описанная здесь сеть намного больше (использует больше скрытых слоев и узлов) по сравнению с той, которую мы обсуждали в предыдущем разделе, все вычисления на этапе прямого и обратного распространения выполняются таким же образом (на каждом узле), что и обсуждалось ранее.

   На рисунке 8 показана сеть, когда на входе цифра «5».

   Рисунок 8: визуализация сети для входа «5»

   Узел с более высоким выходным значением, чем другие, представлен более ярким цветом. На входном слое яркие узлы — это те узлы, которые получают на входе более высокие числовые значения пикселей. Обратите внимание, как в выходном слое единственный яркий узел соответствует цифре 5 (у него вероятность выхода 1, что выше, чем у других девяти узлов, у которых вероятность выхода равна 0).Это указывает на то, что MLP правильно классифицировал входную цифру. Я настоятельно рекомендую поиграть с этой визуализацией и наблюдать связи между узлами разных слоев.

   Глубокие нейронные сети

   1. В чем разница между глубоким обучением и обычным машинным обучением?
   2. В чем разница между нейронной сетью и глубокой нейронной сетью?
   3. Чем глубокое обучение отличается от многослойного персептрона?

   Заключение

   Я пропустил важные детали некоторых концепций, обсуждаемых в этом посте, чтобы облегчить понимание.Я бы порекомендовал пройти часть 1, часть 2, часть 3 и практический пример из учебника Стэнфордской нейронной сети для полного понимания многоуровневых персептронов.

   Дайте мне знать в комментариях ниже, если у вас есть какие-либо вопросы или предложения!

   Список литературы

   1. Модели искусственных нейронов
   2. Нейронные сети, часть 1: Настройка архитектуры (Учебное пособие по Stanford CNN)
   3. Статья в Википедии о нейронной сети прямого распространения
   4. Статья в Википедии о Персептроне
   5. Однослойные нейронные сети (персептроны)
   6. Однослойный персептрон
   7. Взвешенные сети — Персептрон
   8. Модели нейронных сетей (контролируемые) (scikit learn documentation)
   9. Что вычисляет скрытый слой в нейронной сети?
   10. Как выбрать количество скрытых слоев и узлов в нейронной сети прямого распространения?
   11. Сбой Введение в искусственные нейронные сети
   12. Зачем нужен смещение в ИНС? Должны ли мы иметь отдельный BIAS для каждого слоя?
   13. Базовое руководство по нейронной сети — Теория
   Нейронные сети
   14. : демистификация (серия видео): часть 1, Welch Labs @ MLconf SF
   15. А.У. Харли, «Интерактивная визуализация узловых соединений сверточных нейронных сетей», в ISVC, страницы 867-877, 2015 (ссылка)

   .

   Прикладное глубокое обучение — Часть 1: Искусственные нейронные сети | Автор: Арден Дертат

   Добро пожаловать в серию руководств по прикладному глубокому обучению. Мы проведем подробный анализ нескольких методов глубокого обучения, начиная с искусственных нейронных сетей (ИНС), в частности нейронных сетей прямого распространения. Что отличает это руководство от остальных, которые вы можете найти в Интернете, так это то, что мы используем практический подход с большим количеством примеров кода и визуализацией. Я не буду вдаваться в математику и теорию этих моделей, чтобы сосредоточиться на применении.

   Мы будем использовать фреймворк глубокого обучения Keras, который представляет собой высокоуровневый API поверх Tensorflow. Керас в последнее время становится суперпопулярным из-за своей простоты. Создавать сложные модели и быстро выполнять итерацию очень легко. Я также использовал barebone-систему Tensorflow, и на самом деле я немного боролся. Попробовав Керас, я не вернусь.

   Вот содержание. Сначала краткий обзор ИНС и интуиции, лежащей в основе этих глубоких моделей. Затем мы начнем с логистической регрессии, в основном, чтобы познакомиться с Keras.Затем мы обучим глубокие нейронные сети и продемонстрируем, насколько они превосходят линейные модели. Мы сравним модели как на наборах данных двоичной, так и на многоклассовой классификации.

   1. Обзор ИНС
      1.1) Введение
      1.2) Интуиция
      1.3) Рассуждения
   2. Логистическая регрессия
      2.1) Линейно разделяемые данные
      2.2) Сложные данные — Луны
      2.3) Сложные данные — Круги
   3. Искусственные нейронные сети (ИНС)
      3.1) Сложные данные — спутники
      3.2) Сложные данные — круги
      3.3) Комплексные данные — синусоида
   4. Мультиклассовая классификация
      4.1) Softmax Regression
      4.2) Deep ANN
   5. Заключение

   Код для этой статьи доступен здесь в виде записной книжки Jupyter, не стесняйтесь загрузить и опробовать его сами.

   Думаю, вы многому научитесь из этой статьи. Вам не нужно иметь предварительные знания о глубоком обучении, только некоторые базовые знания об общем машинном обучении. Итак, приступим …

   1.1) Введение

   Искусственные нейронные сети (ИНС) — это многослойные полносвязные нейронные сети, которые выглядят как на рисунке ниже.Они состоят из входного слоя, нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Каждый узел в одном слое связан со всеми остальными узлами следующего слоя. Мы делаем сеть глубже, увеличивая количество скрытых слоев.

   Рисунок 1

   Если мы увеличим масштаб до одного из скрытых или выходных узлов, мы увидим рисунок ниже.

   Рисунок 2

   Данный узел берет взвешенную сумму своих входов и передает ее через нелинейную функцию активации. Это выход узла, который затем становится входом другого узла в следующем слое.Сигнал проходит слева направо, и конечный результат вычисляется путем выполнения этой процедуры для всех узлов. Обучение этой глубокой нейронной сети означает изучение весов, связанных со всеми ребрами.

   Уравнение для данного узла выглядит следующим образом. Взвешенная сумма его входов прошла через нелинейную функцию активации. Его можно представить в виде векторного скалярного произведения, где n — количество входов для узла.

   Я опустил термин смещение для простоты.Смещение является входом для всех узлов и всегда имеет значение 1. Это позволяет сдвинуть результат функции активации влево или вправо. Это также помогает модели обучаться, когда все входные функции равны 0. Если сейчас это звучит сложно, вы можете смело игнорировать условия смещения. Для полноты приведенное выше уравнение выглядит следующим образом с учетом смещения.

   До сих пор мы описали прямой проход , что означает, что при заданном вводе и взвешивании вычисляется вывод. После завершения обучения мы запускаем только прямой проход, чтобы делать прогнозы.Но сначала нам нужно обучить нашу модель, чтобы фактически узнать веса, и процедура обучения работает следующим образом:

   • Произвольно инициализируйте веса для всех узлов. Существуют умные методы инициализации, которые мы рассмотрим в другой статье.
   • Для каждого примера обучения выполните прямой проход с использованием текущих весов и вычислите результат

   .

   Что такое ввод?

   Обновлено: 30.06.2020, Computer Hope

   Вход может относиться к любому из следующего:

   1. Любая информация или данные, отправленные в компьютер для обработки, считаются входными . Ввод или пользовательский ввод отправляется на компьютер с помощью устройства ввода. На рисунке показана разница между вводом и выводом. Пример ввода (вверху) показывает данные, отправляемые с клавиатуры на компьютер.

   Примеры устройств ввода

   Устройства, обычно используемые для ввода данных в компьютер, включают:

   Наконечник

   См. Нашу страницу устройств ввода для получения полного списка устройств ввода, используемых с компьютером.

   Помимо компьютеров, ввод может быть получен с любого электронного устройства. Например, водонагреватель может получать сигнал от датчика температуры. На выходе будет сигнал, который включает запальную лампу или газовую горелку, чтобы нагреть воду до желаемой температуры.

   Входная техническая информация

   Компьютерное программное обеспечение может получать данные в форме входного потока, который представляет собой текущую последовательность данных, которая может быть направлена ​​на выполнение определенных функций. Направленный канал, по которому течет поток данных, называется конвейером, а изменение его направления называется конвейером.

   В Unix-подобных операционных системах, таких как Linux или BSD, входной поток является одним из трех стандартных потоков данных. Он известен как поток «стандартного ввода» и часто сокращается как stdin.

   Связанные вопросы и ответы

   2. При обращении к HTML тег используется для создания как полей ввода, так и интерактивных элементов управления для веб-форм.

   3. На пульте дистанционного управления телевизора кнопка ввода — это кнопка, которая переключает устройство ввода, отображаемое на телевизоре.Например, телевизор может иметь кабельную приставку, DVR, DVD-плеер и игровую консоль, подключенные к телевизору. Для переключения между этими устройствами нажмите кнопку ввода один или несколько раз. Когда вы нажимаете кнопку ввода, на большинстве телевизоров отображается имя выбранного устройства ввода, и если это устройство выключено или не существует, телевизор ничего не показывает. Нажимайте кнопку ввода, пока не будет выбрано правильное устройство ввода.

   4. Как правило, ввод может также относиться к вкладу обратной связи, информации или работе.Например, кто-то может попросить вас поделиться своим мнением о проекте, который они реализовали на работе или в школе.

   • Если у вас есть материалы для Computer Hope, используйте нашу страницу контактов.
   • Посмотрите тысячи положительных отзывов, которые мы получили за многие годы, в разделе комментариев клиентов.

   Блок управления, ввод, термины оборудования, HTML, устройство ввода, вставка, ввод-вывод, вывод, стандартный ввод, коммутатор

   .