Содержание

Как раз и навсегда научиться правильно писать н и нн

Эта заметка адресована тем, кто все еще не научился определять, сколько букв н писать в том или ином слове. Или тем, кто на десятый раз перечитывает правила и не может их понять. Заварите себе чай, сделайте бутерброды. Разговор будет серьезным.

Интересные и каверзные задания по русскому языку

Общие советы

Как понизить вероятность правильного написания

Легко. Писать наугад или потому, что так «красиво» выглядит. Или первое и второе одновременно.

Как повысить вероятность правильного написания

Не ленитесь и не пропускайте ни один из пунктов алгоритма. Только тогда вы доведете навык определения количества букв н в слове до автоматизма.

Высший пилотаж — определять количество

н на ходу.

Сможете, но не сразу.

Последовательность действий

Для начала всегда определяем часть речи. Делать это нужно по вопросу, который мы задаем к слову.

  • Имя существительное — кто? что?
  • Имя прилагательное — какой?
    • Краткое прилагательное — каков?
  • Наречие — как?
  • Причастие — какой?
    • Краткое причастие — каков?
  • Отглагольное прилагательное — какой?

У вас уже назрел вопрос: как различать те части речи, которые отвечают на один и тот же вопрос?

Имена прилагательные и причастия

Прилагательное образовано от существительного, а причастие образовано от глагола.

Длинный — это прилагательное, потому что отвечает на вопрос какой? и образовано от существительного длина.

Усыпанный — это причастие, потому что отвечает на вопрос какой? и образовано от глагола усыпать.

Кстати, еще у причастий есть характерные суффиксы. В формах настоящего времени: -ущ-, -ющ-, -ащ-, -ящ-, -ем-, -ом-, -им-. В формах прошедшего времени: -вш-, -ш-, -ин-, -т-, -енн-, -ённ-, -нн-. Эти суффиксы используются как дополнительная проверка того, правильно ли вы определили часть речи.

Причастия и отглагольные прилагательные

Теперь у нас еще одна проблема: и причастия, и отглагольные прилагательные образованы от глагола. Оба отвечают на вопрос какой?. Как их различать?

Во-первых, отглагольное прилагательное образовано от глагола несовершенного вида, а причастие образовано от глагола совершенного вида.

Как определить вид глагола? Легко. Если он отвечает на вопрос что делать?, то вид несовершенный (обозначает незавершенное действие). Если он отвечает на вопрос что сделать?, то вид совершенный (обозначает завершенное действие).

Во-вторых, у отглагольных прилагательных отсутствуют зависимые слова.

Зависимое слово — это слово, к которому можно задать вопрос от главного слова.

Попробуйте самостоятельно определить, какое из этих слов является причастием, а какое — отглагольным прилагательным: решенная задача, груженая машина.

Ответ. Решенная — причастие. Вот все аргументы: оно отвечает на вопрос

какой?; образовано от глагола решить; этот глагол совершенного вида, потому что отвечает на вопрос что сделать?.

Груженая — отглагольное прилагательное. И вот почему: отвечает на вопрос какой?; образовано от глагола грузить; этот глагол несовершенного вида, потому что отвечает на вопрос что делать?; зависимые слова отсутствуют.

Для того, чтобы отглагольное прилагательное стало причастием, достаточно сделать одно из двух:

  1. Добавить зависимое слово.
    Груженная человеком машина. Груженная кем? — человеком. Теперь это причастие.
  2. Изменить вид глагола.
    Загруженная машина. Образовано от глагола загрузить, который отвечает на вопрос что сделать? и потому относится к совершенному виду.

Краткие прилагательные и краткие причастия

Последовательность действий такая:

  1. Осознали, что слово отвечает на вопрос каков?.
  2. Думаем, от какой полной формы слово образовано.
  3. Определяем часть речи у полной формы (отличия имен прилагательных от причастий читаем выше).

Вот таблица для наглядности.

Прилагательное Причастие
Полное Дорога длинная Усыпанный листьями
Краткое Дорога длинна Усыпан листьями

Ура. Теперь мы знаем, к какой части речи относится наше слово.


Применяем правила

Посмотрите, как всё просто, когда мы знаем часть речи:

Причастие Краткое причастие Отглагольное прилагательное
нн н н
Высушенные фрукты Фрукты высушены Сушеные фрукты
Сваренный картофель Картофель сварен Вареный картофель

Мы также пишем две буквы н в причастиях с суффиксами -ова- и -ева-.

В слове

асфальтированный пишем нн, потому что имеется суффикс -ова-.

Следите за тем, чтобы -ова- или -ева- были именно суффиксами. В словах кованый и жеваный таких суффиксов нет. В них есть корни ков- и жев-. В этих словах пишется одна буква н, потому что они относятся к отглагольным прилагательным.

Еще нужно запомнить слова: нежданный, негаданный, виданный, невиданный, виденный, читанный, слыханный, неслыханный, желанный. Просто запомните их.


Осталось разобраться с именами прилагательными, именами существительными и наречиями.

В прилагательных и существительных пишем одну н только в одном случае: если имеется суффикс -ан-, -ян-, -ин-: кожаный, серебряный, куриный, песчаник. Исключения: стеклянный, оловянный, деревянный.

В прилагательных пишем нн в следующих случаях:

  1. В суффиксах -онн-, -енн-: станционный, временный.
  2. Если слово образовано от существительного, основа которого заканчивается на 
    : туманный.
    Обратите на второй пункт особое внимание. Без него вы бы написали в слове туманный одну букву н, поскольку там суффикс -ан-. Но в этом слове нет суффикса -ан-! Почему? Потому что -ан- является частью корня. Слово образовано от существительного туман, основа которого заканчивается на н. По аналогии пишутся прилагательные карманный, длинный, лимонный и многие другие. Не забывайте про это правило.

Слова ветреный, масленый, масляный не являются прилагательными, поскольку образованы от глаголов: ветрить, маслить. Тут всё работает по правилам отглагольных прилагательных и причастий. Или просто запомните, что эти три слова пишутся с одной буквой н. В остальных случаях уже с двумя (ветреный, безветренный).


Окей. Как быть с краткими прилагательными?

Тут всё просто: в них пишется столько же букв н, сколько и в полных.

Полное прилагательное Краткое прилагательное
Мысли туманные Мысли туманны
Яблоки румяные Яблоки румяны

Как быть с наречиями?

Тут та же история. Пишем столько же н, сколько в слове, от которого наречие образовано.

Медленно — наречие, потому что отвечает на вопрос как?. Образовано от прилагательного медленный. В этом прилагательном мы пишем нн в суффиксе -енн-, поэтому и в наречии пишем так же.

Внимание! Наречие может быть образовано не только от прилагательного, но и от других частей речи. Например, путано объяснять. Логика здесь хитрая. Наречие путано образовано от слова путаный, которое является отглагольным прилагательным (отвечает на вопрос какой?; нет зависимых слов; образовано от глагола несовершенного вида путать). Поскольку путаный — отглагольное прилагательное, то в нем мы пишем одну н. А раз так, то и в наречии, которое от него образовано, пишем столько же.


Небольшое упражнение. Объясните постановку н-нн в предложении.

Маринованные грибы, поджаренная колбаса, масленые ржаные лепешки, сгущенное молоко, говяжья печенка, печеный картофель, немного вывалянный в золе, и глоток напитка, настоянного на каком-то диковинном снадобье, покажутся вкусными на свежем воздухе самому сверхизысканному гурману.

почему медленно пишется с двумя нн ? почему если же пишется раздельно ? почему в слове

Определите мощность туриста, если турист массой 70 кг потратил 6 часов на восхождения от подножия горы до вершины. *1 балл​

Срочно даю 10 баллов Практическое задание: запишите предложения, найдите в них прилагательные в степени сравнения, подчеркните их как члены предложен … ия, задайте к ним вопрос Сестра старше брата . Но брат более сильный. Эти горы самые высокие. Высочайшие горы находятся в Азии.

1. Озаглавьте тексты2. Определите целевую аудиторию текстов 3. Определите стили текстов. 4. Напишите 2 предложения с прямой речью, 2 предложения с кос … венной речью. (предложения должны быть по теме текста)5. Сравните языковые особенности текстов (укажите сходства и отличия) 6. Используя информацию текста, представьте развернутый аргументированный монолог на 90-100 слов (рассуждение с элементами описания и повествования, убеждение). Сделайте вывод.Критерий оценивание1. Озаглавить тексты 22. Определить целевую аудиторию текстов 23. Определить стили текстов 24. Написать 2 предложения с прямой речью, 2 предложения с косвенной речью 4​

Пожалуйста помогите срочно !!! Только как в тесте 1)а например

525. Напиши письмо благодарности Солнцу. Используй матери-ал данного параграфа. Продумай дизайн благодарственного письма.Помни! Благодарственное письм … о это ответ на добрые дела. Егопишут образным, живым языком. пожалуйста помогите дам лучший ответь​

Прочитайте текст и выполните задания.Сформулируйте тему текста.Запишите ключевые слова (не менее 3 - 5)Запишите ключевые выражения (не менее 2 – 3) В … последние годы климат на Земле заметно меняется: одни страны страдают от аномальной жары, другие от слишком суровых и снежных зим, непривычных для этих мест. Экологи говорят о глобальном изменении климата, включающем увеличение средней годовой температуры, вызывающей таяние ледников, и повышение уровня Мирового океана. Помимо потепления, происходит также разбалансировка всех природных систем, которая приводит к изменению режима выпадения осадков, температурным аномалиям и увеличению частоты экстремальных явлений, таких как ураганы, наводнения и засухи.По данным ученых, за десять месяцев 2015 года средняя температура планеты оказалась на 1,02 °C выше той, которую фиксировали в XIX веке (когда началось наблюдение за изменениями глобальной температуры). Порог в один градус был превышен впервые в современной истории.

Ученые сходятся во мнении, что именно деятельность человека - сжигание нефти, газа и угля - приводит к парниковому эффекту, который вызывает повышение средней температуры. Эксперты отмечают, что в период между 2000 и 2010 годами наблюдался самый мощный рост выбросов парниковых газов за последние 30 лет. По данным Всемирной метеорологической организации, в 2014 году их концентрация в атмосфере достигла рекордно высокого уровня. *​

Запиши в скобках глагол в неориделёный форме определи спряжение и встявь на месте пропусков окончание е или и. Ранним вечером низко над водой

конспект по руссуой литературе М.Пришавин​

кратко написать содержание мифы о луне и солнце​

как празднуется 9 мая вывод СРОЧЬНОООО ​

Правописание Н и НН в суффиксах

ПРАВОПИСАНИЕ СОГЛАСНЫХ

Правописание Н и НН в суффиксах существительных, прилагательных ...

Правила и примеры правописания Н и НН в суффиксах

 

Существительные

Пишется Н

  1. В словах, образованных от существительных, если корень не оканчивается на Н: торф — торфяник, гость — гостиная — гостиница.
  2. В словах, образованных от прилагательных с одним Н: учёный — ученик — ученица — учёность, мороженое — мороженица.

 

Пишется НН

  1. В словах на -ик, -ица, -ость, образованных от существительных, если корень (основа) оканчивается на И: конь — конник — конница, цена — ценность.
  2. В словах, образованных от прилагательных (причастий) с двумя Н: воспитанный — воспитанница — воспитанность.
Прилагательные, образованные от существительных

Пишется Н

  1. В прилагательных с суффиксами -ан-, -ян-, -ин-, -н-: кожаный, серебряный, глиняный, куриный, лебединый, шумный.
    Исключение: оловянный, стеклянный, деревянный.
  2. В словах на -ий: бараний, обезьяний.
  3. В кратких прилагательных, образованных от полных с одним Н: походка бесшумна (бес-шумный).

 

Пишется НН

  1. В прилагательных с суффиксами -они-, -ени-: революционный, клюквенный.
    Исключение: ветреный.
  2. В прилагательных с суффиксом -Н-, если корень оканчивается на Н: окно — оконный, сон — сонный.
  3. В кратких прилагательных, образованных от полных с двумя Н: даль туманна (туманный).
Отглагольные прилагательные и причастия

Пишется Н

  1. В полных прилагательных, если нет приставки (кроме не-), суффикса -ова- (-ева-) и пояснительных слов: крашеный пол, раненый боец.
    Исключения: медленный, желанный, священный, нечаянный, невиданный, неслыханный, нежданный, негаданный и др.
  2. В кратких страдательных причастиях: боец ранен, диктант написан.

 

Пишется НН

  1. При наличии приставки (кроме не-): накрашенная, пораненный, заплаканный, сломанный, упитанный.
    Исключение: смышлёный.
  2. При наличии пояснительных слов: крашенный ими пол, раненный пулей боец.
  3. В словах на -ованный (-ёванный): маринованный, арестованный.
    Исключения: жёваный, кованый.
Наречия

Пишется Н

Если в прилагательном, от которого образовано наречие, одна буква Н: интересно (интересный).

 

Пишется НН

Если в прилагательном, от которого образовано наречие, две буквы Н: мужественно (мужественный).

Внимание:
С двумя н пишутся причастия, образованные от глаголов совершенного вида (даже без приставки): купленный, решённый.

Внимание:
Прилагательные без приставки с одним н, образованные от глаголов, надо отличать от сходных с ними причастий с двумя н (причастия имеют при себе пояснительные слова): раненый боец (прилагательное), раненный пулей боец (причастие).

ЗАПОМНИТЕ!

Юный, свиной, пряный, румяный, зелёный, ветреный (но: безветренный).

В кратких именах прилагательных -Н- и -НН- пишутся в соответствии с полной формой: современная – современна, длинная – длинна, зелённая – зеленна.

 

Если заметили ошибку, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter

Рейтинг: ( 0 Рейтинг )

Подготовка к ЕГЭ по русскому языку и ГИА

Мы думаем, что каждый, кто сдаёт единый государственный экзамен, хочет получить за него максимальное количество баллов. С хорошими результатами будет легче поступить в любой вуз. Данный раздел поможет вам приблизиться к этой цели. Здесь есть всё необходимое для успешной подготовки. Также данный раздел нередко используется учащимися вузов и ссузов.

Проверить орфографию онлайн

Математика

  • Часть A:
  • Согласные звонкие и глухие
  • Ударение в словах
  • Паронимы. Лексическое значение слов
  • Склонение имен существительных, падежи русского языка
  • Деепричастный оборот, примеры
  • Нормы согласования и управления
  • Последовательная связь предложений в тексте
  • Сочетание слов. ЕГЭ по русскому языку
  • Грамматическая основа предложений
  • Подчинительная, сочинительная, бессоюзная связь
  • Правописание причастий, разряды местоимений, предлоги, частицы
  • Лексическое значение слов
  • Суффиксы. Приставки. Виды, примеры, правописание
  • Правописание суффиксов прилагательных, Н, НН
  • Проверочные слова, безударные гласные в корне
  • Правописание приставок
  • Правописание безударных личных окончаний глагола
  • Правописание суффиксов глаголов
  • Правописание не или ни
  • Правописание предлогов
  • Однородные члены предложения
  • Знаки препинания при обособленных согласованных определениях
  • Вводные слова в предложении
  • Знаки препинания при однородных членах
  • Знаки препинания в предложениях
  • A26
  • A27
  • Действительные и страдательные причастия
  • Микротема, основная мысль текста
  • Типы речи: описание, повествование, рассуждение
  • Синонимы к словам
  • Часть B:
  • Бессуффиксный способ словообразования
  • Определение части речи
  • Типы подчинительной связи
  • Безличные, определенно-личные, односоставные предложения
  • Обособленные приложения, обстоятельства и примеры
  • СПП с придаточными
  • Средства связи частей текста
  • Что такое эпитет метафора, сравнение
  • Часть C:
  • Сочинение ЕГЭ по русскому языку

Обществознание

За последние несколько лет тема единого государственного экзамена стала особенно актуальной. Изначально эта программа вводилась как эксперимент и уже в первые месяцы тестирования зарекомендовала себя как объективную систему тестирования выпускников. Так что же все-таки представляет из себя этот ЕГЭ?

Например, ЕГЭ по русскому языку состоит из трех частей (А, B, C). В первой части (A) 30 вопросов с одним вариантом ответа, а в части В, более сложной, чем А, всего 8 вопросов с написанием правильного ответа или выбором нескольких ответов. Каждому выпускнику одиннадцатых классов в обязательном порядке следует сдавать только 2 предмета: русский язык и математика, остальные по выбору. Допускаются к экзамену только ученики, имеющие оценки не ниже удовлетворительных, то есть без двоек в аттестате. Проверка работ производится другими преподавателями в другом районе, дабы исключить всякую возможность коррупции.

В школах многие учителя буквально наводят ужас на своих учеников, рассказывая о беспощадности ЕГЭ, в большинство ВУЗов принимают только с определенным количеством баллов, а различные организации твердят о ЕГЭ, чтобы привлечь к себе клиентов, желающих получить достойную подготовку к экзамену. Должен сказать, что квалифицированная подготовка дает свои, далеко не плохие, результаты. Но те, кто уже прошел через это "страшное" испытание, утверждают, что для учеников даже со средними оценками экзамен не должен показаться слишком уж сложным, по крайней мере невыполнимым. Нужно лишь приложить немного усилий, а именно выучить хотя бы самые важные правила, пройденные за весь учебный период, ведь если вы не ленились и хотя бы иногда открывали учебники, то что-то вы должны знать. Очень хорошо помогают различные книжки, предлагающие собственные примеры заданий, примеры их решений и дающие различные рекомендации по сдаче экзамена. Подобной литературой буквально завалены все книжные магазины, причем стоят они очень дешево. Для кого-то, естественно, и этого будет недостаточно. В таких случаях я бы рекомендовал обращаться к своим учителям, большинство из которых готовы помогать бесплатно. Я знаю, что во многих школах учителя предлагают организовывать собственные школьные подготовительные курсы за небольшую плату, а то и вовсе бесплатно.

Что же касается ГИА, то тут тоже ничего особо сложного нет, разница лишь в том, что задания в работах немного легче и сам экзамен не так важен как ЕГЭ, ведь ГИА проводится только среди девятых классов.

В заключение хотелось бы сказать, что сдать экзамен не так сложно, как пугают учителя, но нельзя преуменьшать важность и серьезность ЕГЭ, а также степень легкости экзамена, ведь, как ни крути, а на раз плюнуть никакие экзамены не даются: всё требует подготовки и старания.

Н и НН в причастиях и отглагольных прилагательных — урок. Русский язык, 10 класс.

1. В суффиксах страдательных причастий прошедшего времени пишется нн.

Указателем этого являются:

      а) наличие приставки:

          срезанный, проваленный;

      б) наличие зависимого (пояснительного) слова:

          раненный врагом, крашенная рабочими стена;

      в) бесприставочные образования от глаголов совершенного вида:

          решённый, найденный и др. ;

      г) слово называет не постоянный признак, а временное состояние:

         «И теперь солдат, раненный, мечтал только о возвращении домой».

 

Несмотря на то что у слова раненный нет приставки и зависимых слов, оно сохраняет глагольное значение, поэтому пишется нн.

 

Если причастие переходит в имя прилагательное, оно может изменить своё лексическое значение:

названая сестра, посажёный отец, Прощёное воскресенье.

В прямом значении те же слова являются причастиями, поэтому в них пишется нн:

названная особенность, посаженный цветок, прощённый правонарушитель.

  

2. Краткие страдательные причастия прошедшего времени пишутся с одной буквой н:

боец ранен, женщина ранена, животное ранено, они ранены.

 

3. В отглагольных прилагательных пишется одно н:

квашеный, резаный, ломаный, мороженый. ..

 

Эти имена прилагательные образуются от глаголов несовершенного вида и не имеют ни приставки, ни пояснительного слова.

Исключения: деланный, желанный, жеманный, медленный, священный, чванный, чеканный.

  

Обрати внимание!

1. Написание не меняется в составе сложных слов:

свежемороженый, слабосолёный; ломаный-переломаный, хоженый-перехоженый.

 

2. Наличие приставки не– не влияет на написание н и нн:

некошеный газон, негашёная известь, недочитанная книга.

Исключения: невиданный, негаданный, нежданный, неслыханный, нечаянный, недреманный и нек. др.

4. В суффиксах –ованн(–еванн) полных и кратких форм отглагольных прилагательных пишется нн:

избалованная девочка — девочка избалованна;

лакированные туфли — туфли лакированны.

 

Обрати внимание!

1. Нужно различать отглагольные прилагательные кованый, жёваный, клёваный (–ов и –ев входят в состав корня, поэтому пишется н) и однокоренные им причастия закованный, пережёванный, исклёванный (пишется нн).   


2. От кратких форм имён прилагательных нужно отличать краткие формы причастий, которые пишутся с одной буквой н и обычно требуют пояснения:

задание выполнено (Кем?), торт съеден (Кем?).

5. В существительных, образованных от страдательных причастий и отглагольных прилагательных, пишется н или нн в соответствии с производящей основой:

подлинник (< подлинный), путаник (< путаный), осознанность (< осознанный), вареник (< варёный).

Исключение: приданое.

Вика Разбавитель медленный 0,32 кг оптом и в розницу в AVTOJET-NN.RU

Вика Разбавитель медленный 0,32 кг

Артикул:

VIKA. 3396

Ед. измерения:

шт

Код товара:

УТ000000765

Разбавитель "Акриловый" медленный (1301-М) рекомендуется применять при окраске больших поверхностей, а также при окраске в условиях повышенной температуры. Разбавитель медленный обеспечивает более медленное высыхание покрытия "от пыли", уменьшает опасность переопыла при нанесении второго слоя. Разбавитель "Акриловый" универсальный (1301) предназначен для разбавления до рабочей поверхности акриловых эмалей, лаков, грунтовок VIKA при температуре нанесения ниже 25С. Состав: смесь органических жидкостей.

Разбавители вводятся перед применением в количестве, указанном на этикетке с лакокрасочным материалом.

С этим товаром покупают

Двухкомпонентная полиэфирная жидкая шпатлевка для заполнения вмятин и глубоких царапин на кузовных деталях автомобилей. Она быстро сохнет, обладает отличным розливом и хорошей шлифуемостью. Максимальная толщина пленки до 1200 микрон, таким образом, возможен ремонт серьезно поврежденных деталей. Наносится на старые эмали, сталь, полиэфирные шпатлевки, эпоксидные грунты и полиэфирные слоистые пластики. Может наноситься на обрабатываемую поверхность с помощью кисти.
Смешивать с 5% отвердителя С12

АРТИКУЛ

УПАКОВКА

цвет тип объем вес в уп-ке
F1806300G1
F1806331G1
F1877520G1
F1822009G1
серый бутылка 750 мл 1,202 кг 12
серый банка 1,00 л 1,602 кг 12
серый банка 3,00 л 4,806 кг 4
серый бочка 17,47 л 28,00 кг 1

Автоэмаль предназначена для ремонта лакокрасочного покрытия кузова автомобиля первым слоем в 2х-слойных системах покрытия - технология база+лак. Рекомендуется наносить на заранее загрунтованные и зашпатлеванные поверхности. Затем перекрывается лаками: VIKA 2+1 ЭКСПРЕСС; VIKA 2+1MS, VIKA 2+1 HS.

Вика-Акрил АК-1301 - профессиональная акриловая двухкомпонентная эмаль. Пользоваться этой краской можно только после её соединения с отвердителем из расчёта 25% от количества краски. Отвердитель продаётся отдельно от краски. Это сделано для того, чтобы клиенты имели возможность купить отвердитель без краски, т.к. по непонятным причинам мастера добавляют его больше нормы и его частенько не хватает для крайнего замеса. Нарушать нормы смешивания материалов не нужно, купите мерную линейку или стакан, и работайте точно по технологии. Акриловая двухкомпонентная краска Вика-Акрил АК-1301 применяется для ремонтной окраски автомототехники, коммерческого и грузового транспорта, водного транспорта, воздушного транспорта, дизайна, мебели и т.д. Эта высококачественная краска прекрасно ложится на любые малопластичные правильно подготовленные поверхности, имеет высокую прочность, устойчивость к эксплуатационным воздействиям и погодным факторам. В отличии от эмалей МЛ, акриловые краски прекрасно полируются, восстанавливая при этом первоначальные декоративные свойства.

Rage Ultra самый легко шлифуемый легковесный наполнитель в мире. Непревзойденное качество шлифования является результатом запатентованной формулы, которая содержит возобновляемые технологии. Безусадочная формула имеет отличные наполняющие свойства, при этом отпадает необходимость в использование финишной шпатлевки. Шпатлевка является наполняющей и одновременно мелкозернистой. Содержит технологии ZNX-7 (для превосходной адгезии к гальванизированной стали и алюминию) и технологии MetalWorks System (что дает гарантию от коррозии). Допустимая толщина в обработанном состоянии 6,3мм. Плотность шпатлевки 1,12кг на литр.

Гибкая полиэстеровая шпатлевка для пластика авто деталей ее текучая вязкость позволяет идеально наполнять дефекты от шлифования, выбоины и вмятины. После высыхания остается эластичной. По свойствам превосходит лучшие европейские аналоги. Допустимая толщина в отшлифованном состоянии 3мм. Плотность шпатлевки 0,96 кг на литр.

  • Hattonite – включает в себе добавку позволяющую не забивать абразив
  • ZNX-7 – превосходная адгезия к гальванизированной стали и алюминию
  • MetalWorks System – гарантия от коррозии

Обязательно!!! Перед нанесением шпатлевки, для лучшей адгезии, с силой протянуть (тонким слоем) через всю плоскость шпатлевания и затем наполнять до нужного слоя.

Кислотный грунт, арт. 5558 – для нанесения на неокрашенный металл для защиты от ржавления перед грунтованием.

  • Прост в применении
  • Хорошая укрывающая способность
  • Идеальная защита от коррозии
  • Подходит для работы с любыми типами металлов, цинк и нержавейка
  • Отличная адгезия к окрашиваемой поверхности
  • Быстро сохнет
  • Не требует шлифовки
  • Стабилен при работе с обезжиривателями.
Артикул Объём
5558 400 мл.

 

Эмаль с хром-эффектом придает металлическим, деревянным и пластиковым материалам великолепный вид хромированной поверхности. Для внутреннего применения. Не покрывать бесцветным лаком!

Kronox 610 - это двухкомпонентный прозрачный лак, который легко наносится и может использоваться мастером любого уровня.

Предназначен для различных видов работ, связанных с кузовным ремонтом автомобилей, поскольку он подходит как для полной, так и для частичной ремонтной окраски.

Новый прозрачный слой имеет сверхбыстрое время высыхания 10 минут при 50 ° C без ущерба качеству конечного результата.Его следует смешивать в соотношении 2: 1 с отвердителями в диапазоне KX и может использоваться с другими продуктами Roberlo, такими как праймер Versis Premium.

Кроме того, его быстрое отверждение означает, что окрашеную деталь можно быстро удалить, тем самым обеспечивая большую экономию топлива для конечного пользователя.

  • 1K финишная шпатлевка
  • Хорошая адгезия к железу, стали и твердым зачищенным покрытиям
  • Очень легко шлифуется
  • Идеальна для мелкого и точечного ремонта

Эта высококачественная акриловая эмаль специально предназначена для покраски элементов салона автомобиля из натуральной и искусственной кожи, а также винила и пластика. Продукт отличается высокой эластичностью, не отслаивается и не растрескивается. Эмаль наносится на предварительно обезжиренную поверхность без использования грунта. Средство выпускается в пяти самых популярных цветах кожаных салонов авто лучших мировых производителей (черный, серый, бежевый, а также бежево-серый и бежево-коричневый).

Похожие товары

Главная особенность данного разбавителя: возможность работать на любых площадях при любых климатических условиях.
Разбавители универсальные General S719, S811, S821 применяются для базовых эмалей General, а также могут применяться к 2K материалам General. Позволяют получить наилучший результат при окрашивании в разных температурных режимах.
Пропорции смешивания 2:1, диапазон температур 25-30 градусов выше нуля.
Хранить от влаги в закрытой таре.

Продукт на основе смеси органических растворителей, служащий для для разбавления всех акриловых материалов – прозрачных лаков и грунтов JETA PRO. Позволяет получить готовый к применению продукт с необходимой вязкостью. span>

Пропорции применения указываются в технических паспортах разбавляемых продуктов. Не следует превышать рекомендуемое количество разбавителя.

Артикул Объем, л Шт. в упаковке
5561/1 1,0 6
5561/5 5,0 4

Цвет: бесцветный.

Применяется при окраске методом «перехода». Устраняет оптический эффект «пограничного перехода» между старым и новым лакокрасочным покрытием.

АРТИКУЛ

УПАКОВКА

цвет тип объем вес в уп-ке
V0478000G1

Разбавитель для эпоксидного грунта Sprint F70.

646 Растворитель "Полихим" Предназначен для разбавления нитроэмалей, нитролаков и нитрошпатлёвок общего назначения.

Гост 18188-72

Применение:

Специально разработан для разбавленияавтоэмалей типа «Sadolin» и «Mobihel», а также других синтетичеcких эмалей.

ТУ 2319-001-56451051-09

Применение:

Предназначен для разбавления полиакрилатных и перхлорвиниловых лакокрасочных материалов, в том числе базовых автоэмалей «металлик» до получения нужной вязкости.

ТУ 2319-003-56451051-09

Применение:

Разбавитель 999 Медленный Акриловый предназначен для разбавления до рабочей вязкости акриловых и базовых эмалей, лаков и грунтов (2К и 1К). Рекомендуется применять при окраске больших поверхностей, а также в условиях повышенной (более 25°С) температуры.

СМЫВАЕТ КРАСКУ, ОЛИФУ, ЭПОКСИДНУЮ СМОЛУ, УРЕТАН, ЛАК
для использования в быту и для автомобиля
Не содержит щелочи - Безопасна - Смывается водой
Смывка краски АВRO - быстродействующий, эффективный способ удалять краски, лаки, а также эмали, шеллак, акриловый полиуритан и нитроцеллюлозу практически со всех видов поверхностей (металл, дерево, бетон), за исключением пластмасс. Если вы хотите использовать Смывку Краски для пластмассовой поверхности рекомендуется сначала проверить стойкость обрабатываемой поверхности на небольшом участке.

УКАЗАНИЯ: Во время распыления держите баллон вертикально на расстоянии от поверхности приблизительно 25 см. Чтобы сразу удалить всю краску нанесите обильный слой смывки, чтобы она хорошо впиталась и размягчила краску. В зависимости от количества слоев краски подождите5-20 минут, затем соскоблите краску шпателем или проволочным скребком. Также может потребоваться машинная очистка воздухом или водой. ПЕРЕД НАЧАЛОМ РАБОТЫ ИСПЫТАЙТЕ СМЫВКУ НА НЕБОЛЬШОМ УЧАСТКЕ.

МЕРЫ ПРЕДОСТОРОЖНОСТИ: Может вызвать раздражение кожи и глаз. Использовать в хорошо проветриваемом помещении. Не использовать вблизи открытого огня. Беречь от детей.
При сохранении герметичности срок годности не ограничен.
Не подлежит обязательной сертификации.

Растворитель для МЕТАЛЛИКОВ Vika 0,45 кг - Служит для разбавления базисной эмали "Металлик".
Растворитель вводится перед применением в количестве, указанном на этикетке с лакокрасочным материалом.

Свяжитесь с нами насчет цены

Ваш город - Екатеринбург,
угадали? Уважаемый посетитель! Для лучшего функционирования сайта avtojet-nn. ru мы производим сбор Ваших метаданных (cookie, данные об IP-адресе и местоположении). В случае, если Вы не хотите, чтобы нами был осуществлён сбор Ваших метаданных, Вам необходимо покинуть данный сайт.

Закрыть

Орфограммы. 39.Одна и две буквы Н в суффиксах прилагательных.

Запомните все прилагательные-исключения.

-Н-

Ветреный, масленый, румяный, пряный, пьяный, юный, синий, поганый, зелёный, единый, буланый, рьяный, багряный;

ядрёный, смышлёный, морёный, студёный.

Притяжательные прилагательные: свиной, вороний, тюлений, фазаний, павлиний, сазаний и др.

Кованый, жёваный, клёваный.

 

-НН-

Оловянный, деревянный,  стеклянный.

 

Нежданный, невиданный, негаданный, желанный, неслыханный, священный, медленный, нечаянный, чеканный, неожиданный.

Не путайте слова:

Масляный- состоящий из масла, сделанный на 
масле, работающий на масле: масляное пятно, масляные краски.

Масленый - намазанный маслом, пропитанный маслом, 
запачканный маслом: масленые руки, масленая каша.

 

Ветреный- человек, день.

Ветряной двигатель.

 

Запомните: у отглагольных прилагательных НЕТ зависимых слов. Если они есть, то это причастия.

 

Прилагательными, а не причастиями являются слова, образованные от приставочных глаголов совершенного вида, если слава обозначают постоянный признак: растерянное лицо, обиженный вид, умеренный климат, усиленное питание, уверенный тон, отчаянный крик.  

 

Не путайте прилагательные с причастиями!

Причастия обозначают непостоянный признак по действию. Причастие можно заменить глаголом (воспитанный бабушкой – его  бабушка воспитала).

Прилагательное обозначает постоянный признак, прилагательное  нельзя в данном тексте заменить глаголом (девочка воспитанная – это  её постоянный признак, черта характера, она такая, заменить глаголом нельзя).

2) алгоритм работает быстрее, чем алгоритм O (n) на том же входе?

Хотя все ответы пока кажутся правильными ... ни один из них не кажется действительно "правильным" в контексте класса CS. В курсе сложности вычислений вы хотите быть точным и использовать определения. Обозначу множество нюансов этого вопроса и вычислительной сложности в целом. В конце мы сделаем вывод, почему решение Итая вверху, вероятно, было тем, что вам следовало написать. Моя основная проблема с решением Итая заключается в том, что в нем отсутствуют определения, которые являются ключевыми для написания хорошего доказательства для класса CS.Обратите внимание, что мои определения могут немного отличаться от вашего класса, поэтому не стесняйтесь заменять все, что хотите.

Когда мы говорим «алгоритм равен O (n) », мы фактически имеем в виду «этот алгоритм находится в наборе O (n) ». И набор O (n) содержит все алгоритмы, у которых наихудший случай асимптотической сложности f (n) имеет свойство f (n) <= c * n + c_0 для некоторой константы c и c_0 , где c, c_0> 0 .

Теперь мы хотим доказать вашу претензию. Прежде всего, , как вы сформулировали проблему , имеет тривиальное решение. Это потому, что наши асимптотические оценки являются «наихудшим случаем». Для многих «медленных» алгоритмов существует или входных данных, которые выполняются очень быстро. Например, сортировка вставкой будет линейной, если вход уже отсортирован! Итак, возьмите сортировку вставкой ( O (n) ) и сортировку слиянием ( O (nlog (n)) ) и обратите внимание, что сортировка вставкой будет выполняться быстрее, если вы передадите отсортированный массив! Бум, доказательство сделано.

Но я предполагаю, что ваш экзамен имел в виду нечто большее, чем «показать, почему линейный алгоритм может работать быстрее, чем квадратичный в худшем случае». Как отметил Алекс выше, это открытый вопрос. Суть проблемы заключается в том, что анализ времени выполнения предполагает, что определенные операции равны O (1) (например, для некоторых задач вы можете предположить, что умножение равно O (1) , даже если оно становится квадратично медленнее для больших чисел ( кто-то может возразить, что числа для данной задачи ограничены 100 битами, так что это все еще «постоянное время»)).2) . Мы хотим использовать приведенные выше определения, чтобы показать, что для некоторого n мы можем иметь g (n) . Хитрость в том, что наши предположения не зафиксировали c, c_0, c ', c_0' . Как упоминает Итай, мы можем выбрать такие значения для этих констант, что g (n) для многих n . И остальная часть доказательства - это то, что он написал выше (например, пусть c, c_0 будут константами для f (n) и скажем, что они обе равны 100, а c ', c_0' - константы для g ( n) , и оба они равны 1.2 - n + 99> 0 => (коэффициент для получения фактических границ для n) )

Оптимизация

- Оптимизация или реструктуризация отношений n-n Запросы Neo4j, вызывающие очень медленное время отклика

Мне нужна помощь с одним из моих графиков Neo4j. Мои узлы и отношения выглядят примерно так:

Это пример одного сквозного отношения в графе.

Проблема связана с узлом (Магазином), имеющим несколько (Уведомлений), и они связаны с несколькими (Типы действий уведомления) и (Типы уведомлений)

Запрос выглядит примерно так:

  MATCH (s: app) - [: HAS_GEOZONE] -> (g: geozone) - [: HAS_ENGAGEMENTZONE] -> (e: Engage_zone) - [: HAS_STORE] -> (st: store) - [: HAS_NOTIFICATION] - > (nt: уведомление), shortPath ((nt) - [r: HAS_NOTIFICATION_TYPE] -> (ntt: notification_type)), shorttestPath ((nt) - [ra: HAS_NOTIFICATION_ACTION_TYPE] -> (ntta: notification_action_type)), (st) - [: HAS_ATTRIBUTE] -> (sta: store_attribute) ГДЕ s.uuid = {app_id} AND sta.key = 'name' ДОПОЛНИТЕЛЬНОЕ СООТВЕТСТВИЕ (nt) - [: HAS_BRAND] -> (br: brand) ДОПОЛНИТЕЛЬНОЕ СООТВЕТСТВИЕ (nt) - [: HAS_LABEL] -> (l: лояльность) RETURN nt. uuid как nt_id, COLLECT (DISTINCT st.uuid) как st_ids, COLLECT (DISTINCT sta.value) как store_names, COLLECT (DISTINCT properties (br)) как notification_brands, COLLECT (DISTINCT properties (l)) как notification_labels, COLLECT (DISTINCT properties (nt)) как уведомление, COLLECT (DISTINCT properties (ntt)) как notification_type, COLLECT (DISTINCT properties (ntta)) как notification_action_type ORDER BY nt_id
  

И время ответа на один запрос больше 8 секунд.И мое приложение довольно часто запрашивает эту информацию. Это вызывало в целом плохой отклик и сбои, поэтому в промежуточный период я ​​ввел Redis между ними, чтобы кэшировать некоторые из этих данных, требуемых приложением.

например ответа одной записи исходного запроса -

И json выглядит так, как показано ниже, где имена столбцов являются узлами на графике

  [
  {
    "nt_id": "002a3ba0-2584-11ea-93de-118eb121a0f8",
    "st_ids": [
      "e5fb2cc0-2246-11ea-a327-c1a6ac2ca4a0"
    ],
    "store_names": [
      "А ТАКЖЕ"
    ],
    "notification_brands": [],
    "notification_labels": [],
    "уведомление": [
      {
        "sub_text": "Удачных покупок !!",
        "action_url": "https: // www.tatacliq.com/and/c-mbh21a00015 ",
        "URL изображения": "",
        "notification_match_type": "ОБЩЕЕ",
        "validity_start": 1,
        "text": "Добро пожаловать в {{store_name}}",
        "inventory_request_params": "",
        "isActive": правда,
        "validity_end": 1,
        "uuid": "002a3ba0-2584-11ea-93de-118eb121a0f8",
        "активные_дни": "{\" ВОСКРЕСЕНЬЕ \ ": \" 1100-2100 \ ", \" ПОНЕДЕЛЬНИК \ ": \" 1100-2100 \ ", \" ВТОРНИК \ ": \" 1100-2100 \ ", \" СРЕДА \ ": \" 1100-2100 \ ", \" ЧЕТВЕРГ \ ": \" 1100-2100 \ ", \" ПЯТНИЦА \ ": \" 1100-2100 \ ", \" СУББОТА \ ": \" 1100- 2100 \ "}"
      }
    ],
    "notification_type": [
      {
        "name": "Сделки и предложения",
        "uuid": "2fdc2b20-4faf-11e9-bfff-47192e1"
      }
    ],
    "notification_action_type": [
      {
        "name": "В магазине",
        "uuid": "ce78fc50-4fae-11e9-b974-7995b4e2b93d"
      }
    ]
  }
]
  
  • версия neo4j: neo4j: 3.5.12-enterprise и работает в Docker на машине AWS m5.xlarge с кучей 12 ГБ и настроенным размером кеша

  • какой API / драйвер вы используете: Rest API на ECS и Node JS на отдельных экземплярах

  • снимок экрана [ПРОФИЛЬ или ОБЪЯСНЕНИЕ]

Также прикрепляем query.log, который объясняет временные рамки выполнения в реальной среде.

query.log query.log.1

Мы будем благодарны за любую помощь в этом вопросе!

Спасибо, Арнаб

Медленные колебания в двух парах дофаминергических нейронов обеспечивают формирование долговременной памяти у дрозофилы

  • 1

    Neumann, N.и другие. Разум мнемонистов: МЭГ и нейропсихологическое исследование ученых с аутичной памятью. Behav. Brain Res. 215 , 114–121 (2010).

    Артикул Google Scholar

  • 2

    Treffert, D.A. Синдром саванта: исключительное состояние. Синопсис: прошлое, настоящее, будущее. Фил. Пер. R. Soc. Лондон. B 364 , 1351–1357 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • 3

    Талли, Т., Preat, T., Boynton, S.C. & Del Vecchio, M. Генетическое вскрытие консолидированной памяти у Drosophila . Cell 79 , 35–47 (1994).

    CAS Статья Google Scholar

  • 4

    Isabel, G., Pascual, A. & Preat, T. Фазы эксклюзивной консолидированной памяти у Drosophila . Наука 304 , 1024–1027 (2004).

    CAS Статья Google Scholar

  • 5

    Мери, Ф.И Kawecki, T.J. Стоимость долговременной памяти у Drosophila . Наука 308 , 1148 (2005).

    CAS Статья Google Scholar

  • 6

    Маргулис, К., Талли, Т. и Дубнау, Дж. Деконструкция памяти у Drosophila . Curr. Биол. 15 , R700 – R713 (2005).

    CAS Статья Google Scholar

  • 7

    Уайз Р.А. Допамин, обучение и мотивация. Нат. Rev. Neurosci. 5 , 483–494 (2004).

    CAS Статья Google Scholar

  • 8

    О'Кэрролл, К.М., Мартин, С.Дж., Сандин, Дж., Френгуелли, Б. и Моррис, Р.Г.М. Дофаминергическая модуляция сохранения зависимой от гиппокампа памяти за один эксперимент. ЖЖ. Mem. 13 , 760–769 (2006).

    CAS Статья Google Scholar

  • 9

    Бет, I., Tse, D. & Morris, R.G.M. Дофамин и память: модуляция сохранения памяти для новых парных ассоциатов, зависимых от рецептора NMDA в гиппокампе. J. Neurosci. 30 , 1610–1618 (2010).

    CAS Статья Google Scholar

  • 10

    Россато, Дж. И., Бевилаква, Л. Р. М., Искьердо, И., Медина, Дж. Х. И Cammarota, M. Допамин контролирует постоянство долговременной памяти. Наука 325 , 1017–1020 (2009).

    CAS Статья Google Scholar

  • 11

    Waddell, S. Допамин раскрывает механизмы нейронных цепей памяти мух. Trends Neurosci. 33 , 457–464 (2010).

    CAS Статья Google Scholar

  • 12

    Riemensperger, T. et al. Поведенческие последствия дефицита дофамина в центральной нервной системе Drosophila . Proc.Natl. Акад. Sci. США 108 , 834–839 (2011).

    CAS Статья Google Scholar

  • 13

    Талли Т. и Куинн В.Г. Классическое кондиционирование и удерживание у нормальных и мутантных Drosophila melanogaster . J. Comp. Physiol. [A] 157 , 263–277 (1985).

    CAS Статья Google Scholar

  • 14

    Кин, А.C. & Waddell, S. Drosophila обонятельная память: отдельные гены для сложных нервных цепей. Нат. Rev. Neurosci. 8 , 341–354 (2007).

    CAS Статья Google Scholar

  • 15

    Schwaerzel, M. et al. Дофамин и октопамин различают аверсивные и аппетивные обонятельные воспоминания у Drosophila . J. Neurosci. 23 , 10495–10502 (2003).

    CAS Статья Google Scholar

  • 16

    Кларидж-Чанг, А.и другие. Запись воспоминаний с помощью схемы подкрепления с адресацией по свету. Cell 139 , 405–415 (2009).

    CAS Статья Google Scholar

  • 17

    Aso, Y. et al. Специфические дофаминергические нейроны для формирования лабильной аверсивной памяти. Curr. Биол. 20 , 1445–1451 (2010).

    CAS Статья Google Scholar

  • 18

    Чжан, С., Yin, Y., Lu, H. & Guo, A. Повышенная дофаминергическая передача сигналов нарушает аверсивное сохранение обонятельной памяти у Drosophila . Biochem. Биофиз. Res. Commun. 370 , 82–86 (2008).

    CAS Статья Google Scholar

  • 19

    Мао, З. и Дэвис, Р.Л. Восемь различных типов дофаминергических нейронов иннервируют нейропиль грибовидного тела Drosophila : анатомическая и физиологическая неоднородность. Фронт. Нейронные схемы 3 , 5 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • 20

    Гейзенберг, М. Мемуары с грибовидным телом: от карт к моделям. Нат. Rev. Neurosci. 4 , 266–275 (2003).

    CAS Статья Google Scholar

  • 21

    Танака Н.К., Танимото Х. и Ито К. Нейронные сборки грибовидного тела Drosophila . J. Comp. Neurol. 508 , 711–755 (2008).

    Артикул Google Scholar

  • 22

    Китамото, Т. Условная модификация поведения у Drosophila путем направленной экспрессии термочувствительного аллеля shibire в определенных нейронах. J. Neurobiol. 47 , 81–92 (2001).

    CAS Статья Google Scholar

  • 23

    Краш, м.J. et al. Механизм нейронной цепи, объединяющий мотивационное состояние с выражением памяти у Drosophila . Cell 139 , 416–427 (2009).

    CAS Статья Google Scholar

  • 24

    Friggi-Grelin, F. et al. Нацеленная экспрессия гена в дофаминергических клетках Drosophila с использованием регуляторных последовательностей тирозингидроксилазы. J. Neurobiol. 54 , 618–627 (2003).

    CAS Статья Google Scholar

  • 25

    Folkers, E., Drain, P. & Quinn, W.G. Radish, мутант Drosophila с дефицитом консолидированной памяти. Proc. Natl. Акад. Sci. США 90 , 8123–8127 (1993).

    CAS Статья Google Scholar

  • 26

    Tian, ​​L. et al. Визуализация нейронной активности у червей, мух и мышей с улучшенными показателями кальция GCaMP. Нат. Методы 6 , 875–881 (2009).

    CAS Статья Google Scholar

  • 27

    Folkers, E., Waddell, S. & Quinn, W.G. Ген редиса Drosophila кодирует белок, необходимый для устойчивой к анестезии памяти. Proc. Natl. Акад. Sci. США 103 , 17496–17500 (2006).

    CAS Статья Google Scholar

  • 28

    Комас, Д., Petit, F. & Preat, T. Drosophila Формирование долговременной памяти включает регуляцию активности катепсина. Nature 430 , 460–463 (2004).

    CAS Статья Google Scholar

  • 29

    Didelot, G. et al. Текила, ортолог нейротрипсина, регулирует формирование долговременной памяти у Drosophila . Наука 313 , 851–853 (2006).

    CAS Статья Google Scholar

  • 30

    Ли П.-Т. и другие. Цепь серотонин-грибное тело, модулирующая формирование устойчивой к анестезии памяти у Drosophila . Proc. Natl. Акад. Sci. США 108 , 13794–13799 (2011).

    CAS Статья Google Scholar

  • 31

    Yin, J.C., Del Vecchio, M., Zhou, H. & Tully, T. CREB как модулятор памяти: индуцированная экспрессия изоформы активатора dCREB2 усиливает долговременную память у Drosophila . Cell 81 , 107–115 (1995).

    CAS Статья Google Scholar

  • 32

    Horiuchi, J., Yamazaki, D., Naganos, S., Aigaki, T. & Saitoe, M. Протеинкиназа A ингибирует консолидированную форму памяти у Drosophila . Proc. Natl. Акад. Sci. США 105 , 20976–20981 (2008).

    CAS Статья Google Scholar

  • 33

    Gervasi, N., Tchénio, P. & Preat, T. Динамика PKA в учебном центре Drosophila : обнаружение совпадений аденилилциклазой брюквы и пространственная регуляция фосфодиэстеразой dunce. Нейрон 65 , 516–529 (2010).

    CAS Статья Google Scholar

  • 34

    Томчик С.М. И Дэвис Р.Л.Динамика связанной с обучением передачи сигналов цАМФ и интеграции стимулов в обонятельном пути Drosophila . Нейрон 64 , 510–521 (2009).

    CAS Статья Google Scholar

  • 35

    Пагани М.Р., Оиши К., Гелб Б.Д. & Чжун, Ю. Фосфатаза SHP2 регулирует эффект интервалов для индукции долговременной памяти. Cell 139 , 186–198 (2009).

    CAS Статья Google Scholar

  • 36

    Lyons, D.J., Horjales-Araujo, E.И Бробергер, С. Синхронизированные сетевые колебания в тубероинфундибулярных дофаминовых нейронах крысы: переключение на тонические разряды тиреотропин-рилизинг-гормоном. Нейрон 65 , 217–229 (2010).

    CAS Статья Google Scholar

  • 37

    Ши, W.-X. Медленное колебательное возбуждение: основной образец возбуждения дофаминовых нейронов в вентральной тегментальной области. J. Neurophysiol. 94 , 3516–3522 (2005).

    CAS Статья Google Scholar

  • 38

    Gao, M. et al. Функциональная связь между префронтальной корой и дофаминовыми нейронами в вентральной тегментальной области. J. Neurosci. 27 , 5414–5421 (2007).

    CAS Статья Google Scholar

  • 39

    Benchenane, K. et al. Когерентные тета-осцилляции и реорганизация спайков в гиппокампально-префронтальной сети при обучении. Нейрон 66 , 921–936 (2010).

    CAS Статья Google Scholar

  • 40

    Паскуаль А. и Преа Т. Локализация долговременной памяти в пределах грибовидного тела Drosophila . Наука 294 , 1115–1117 (2001).

    CAS Статья Google Scholar

  • 41

    Séjourné, J. et al. Эфферентные нейроны грибовидного тела, ответственные за аверсивное восстановление обонятельной памяти у Drosophila . Нат. Neurosci. 14 , 903–910 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • 42

    Ю. Д., Акалал, Д.-Б.Г. & Davis, R.L. Drosophila α / β нейроны грибовидного тельца образуют специфичный для ветвей долговременный след клеточной памяти после разнесенного обонятельного кондиционирования. Нейрон 52 , 845–855 (2006).

    CAS Статья Google Scholar

  • 43

    Оцуна, Х.И Ито К. Систематический анализ нейронов зрительной проекции Drosophila melanogaster . I. Лобула-специфические пути. J. Comp. Neurol. 497 , 928–958 (2006).

    Артикул Google Scholar

  • 44

    Plaçais, P.-Y., Balland, M., Guérin, T., Joanny, J.-F. & Мартин, П. Спонтанные колебания минимальной системы актомиозина при упругой нагрузке. Phys. Rev. Lett. 103 , 158102 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • 45

    Rivals, I., Personnaz, L., Taing, L., Potier, M.-C. Обогащение или истощение категории GO в классе генов: какой тест? Биоинформатика 23 , 401–407 (2007).

    CAS Статья Google Scholar

  • Замедление назад с использованием nn.Conv2d в качестве замены для nn.Linear - autograd

    Я пытаюсь самостоятельно реализовать более быстрый RCNN.Для roi_head я использовал nn.Conv2d с ядром 7 * 7 в качестве замены для nn.Linear. Однако я обнаружил, что с nn.Conv2d обратный ход выполняется очень медленно. На 100 итераций с nn.Conv2d ушло около 15 секунд назад, а на 100 итераций с nn.Linear - 3,7 секунды. (Обратное время предназначено для всей более быстрой сети rcnn, поскольку трудно просто отсчитать время обратного распространения модуля).

    Почему разница во времени такая большая?

    Здесь перечислены два кода

      класс FastRCNNHead (nn.Модуль):
        def __init __ (self, cfg):
            супер () .__ init __ ()
            self.class_num = cfg.class_num
            class_num = cfg.class_num
            self.cfg = cfg
            feature_num = 1024
            pool_h = cfg.roi_pool.pool_h
            pool_w = cfg.roi_pool.pool_w
            self.feature_head = nn.Sequential (
                nn.Linear (cfg.out_feature_num * pool_h * pool_w, feature_num),
                nn.ReLU (inplace = True),
                nn.Linear (feature_num, feature_num),
                nn.ReLU (inplace = Истина)
            )
            себя.label_head = nn.Linear (номер_функции, номер_класса + 1)
            self.bbox_head = nn.Linear (feature_num, 4 * (class_num + 1))
    
            для m в self.modules ():
                если isinstance (m, nn.Linear):
                    nn.init.normal_ (средний вес, стандартное значение = 0,01)
                    nn.init.constant_ (m.bias, 0)
    
        def вперед (self, rois):
    
            rois = rois.flatten (start_dim = 1)
            features = self.feature_head (rois)
            label_pre = self.label_head (функции)
            bbox_pre = self.bbox_head (функции)
    
            вернуть label_pre, bbox_pre
      
      класс FastRCNNHeadConv (nn.Модуль):
        def __init __ (self, cfg):
            супер () .__ init __ ()
            self.class_num = cfg.class_num
            class_num = cfg.class_num
            self.cfg = cfg
            feature_num = 1024
            pool_h = cfg.roi_pool.pool_h
            pool_w = cfg.roi_pool.pool_w
            self.feature_head = nn.Sequential (
                nn.Conv2d (in_channels = cfg.out_feature_num, out_channels = feature_num, kernel_size = (pool_h, pool_w), padding = 0),
                nn.ReLU (inplace = True),
                nn.Conv2d (in_channels = feature_num, out_channels = feature_num, kernel_size = 1, padding = 0),
                nn.ReLU (inplace = True)
            )
            self.label_head = nn.Conv2d (in_channels = feature_num, out_channels = class_num + 1, kernel_size = 1, padding = 0)
            self.bbox_head = nn.Conv2d (in_channels = feature_num, out_channels = 4 * (class_num + 1), kernel_size = 1, padding = 0)
    
            для m в self.modules ():
                если isinstance (m, nn.Conv2d):
                    nn.init.normal_ (средний вес, стандартное значение = 0,01)
                    nn.init.constant_ (m.bias, 0)
    
        def вперед (self, rois):
    
            features = self.feature_head (rois)
            label_pre = self.label_head (функции)
            label_pre = label_pre.view (label_pre.shape [: 2])
            bbox_pre = self.bbox_head (функции)
            bbox_pre = bbox_pre.view (bbox_pre.shape [: 2])
    
            вернуть label_pre, bbox_pre
      

    Pace Взаимодействие для улучшения понимания

    (Эта статья была первоапрельской мистификацией и не содержит подлинных советов по юзабилити.)

    Нет сомнений в том, что традиционный упор на скорость в дизайне пользовательского интерфейса переборщил.Да, есть что сказать о быстром отклике и мгновенной загрузке веб-страниц. И на протяжении десятилетий одним из 5 измеримых качественных атрибутов юзабилити была эффективность : как быстро пользователи смогут выполнять задачи после того, как изучили дизайн?

    Сегодня я здесь, чтобы сказать вам, что замедлит . Благодаря закону Мура компьютеры стали в миллиард раз быстрее с тех пор, как я начал пользоваться компьютерами в 1974 году, а благодаря закону Нильсена скорость подключения к Интернету равна 1.В 2 миллиона раз быстрее, чем когда я впервые вышел в Интернет в 1984 году. Технический прогресс, да, но человеческий прогресс? Не так много. Мы часто видим, что желание пользователей спешить с пользовательскими интерфейсами ухудшает понимание и снижает вероятность успеха.

    Медленное чтение

    Нам давно известно, что скорость получения новой информации в Интернете заставляет людей невероятно относиться к информации в Интернете поверхностно : пользователи сканируют текст, но не читают внимательно.

    В среднем пользователи проводят на веб-странице достаточно времени, чтобы прочитать 28% ее слов.

    Очевидно, нам нужно заставить пользователей проводить больше времени на каждой веб-странице , чтобы они читали почти 100% контента и имели возможность понять, о чем мы говорим. Как мы можем сделать это?

    1. Добавьте больше слов на страницу. На самом деле, нарушение правил написания - это самый простой способ удержать пользователей от поспешного просмотра нашего контента. Таким образом, неплохо иметь способ удвоить количество слов, добавив, скажем, лишнее слово «короткий» перед словом «резюме», «навсегда» перед словом «умереть» или «бесплатно» перед словом «подарок».«Неважно, что все резюме должны быть короткими, все смерти навсегда, и все подарки бесплатны. Сложный жаргон - еще один хороший способ задержать пользователей.
    2. Увеличьте предполагаемое время чтения статей и другого веб-контента. Чтобы понять, почему эта тактика работает, давайте сделаем небольшой крюк и обсудим принцип привязки. Принцип привязки гласит, что люди оценивают последующие данные относительно исходной точки «привязки».Например, если вы начинаете указывать высокую цену, но затем предлагаете скидку, тогда эта вторая цена будет казаться ниже, чем если бы вы только что указали окончательную цену с самого начала. (Влияние привязки на UX обсуждается в дневном курсе «Убедительный и эмоциональный дизайн».)

    Для статей мы часто указываем приблизительное время прочтения. Например, эта статья будет указана в нашем информационном бюллетене по электронной почте как прочитанная за 7 минут. Поскольку у нас аудитория с высоким IQ, наши оценки времени чтения рассчитаны для очень способного читателя с навыками чтения, ожидаемыми от людей с ученой степенью.Но мы могли так же легко рассчитать необходимое время чтения для читателя с низким уровнем грамотности. Если бы мы заявили, что ожидаемое время для чтения этой статьи составляет, скажем, 16 минут, то это число стало бы якорем, который пользователи использовали для оценки своего собственного времени чтения. Таким образом, они почувствовали бы себя вполне успешными, если бы прочитали эту статью за 11 минут, что дает нам 4 дополнительных минуты, чтобы поделиться мудростью с пользователями.

    Медленная навигация

    Быстрая навигация даже хуже, чем поспешное чтение.Пользователи не дают себе достаточно времени, чтобы внимательно изучить все варианты навигации, а нажимают на ссылку, которая имеет наиболее информативный запах. На хорошо спроектированном веб-сайте с отличной информационной архитектурой эта ссылка будет содержать ответ на проблему пользователя. Но в реальном мире? Возможно нет.

    Самые дорогостоящие проблемы юзабилити в веб-дизайне проистекают из преждевременных нажатий на : пользователи нюхают что-то многообещающее, импульсивно щелкают ссылку и теряются в (образном) лесу на несколько минут, пока не поймут, что оказались не в том месте и не потянутся к кнопку Назад .Несколько секунд, полученных от быстрого нажатия, обычно влекут за собой штраф в 100 раз больше потраченного времени. В таких случаях мы оказываем пользователям большую услугу, замедляя их работу.

    Навигация по цифровой информации моделируется теорией сбора информации, которая аналогична тому, как животные добывают пищу в природе. Но что будет со львом, который однажды утром проснется и сразу же побежит вперед, если почувствует запах антилопы? Нет тебе супа! Лев будет скучать по любой сочной газели Томсона, которая паслась позади льва .Умный лев находит время, чтобы осмотреться во всех направлениях и оценить свои возможности, прежде чем отправиться на охоту.

    Мы должны заставить пользователей делать то же самое.

    Газель Томсона, которую я встретил во время недавней поездки в Серенгети. Ужин подается, если ты лев.

    Очевидно, что самый простой способ заставить пользователей внимательно оценить все параметры навигации до того, как они щелкнут, - это реализовать функцию тайм-аута , , при которой ссылки становятся доступными только через 30 секунд после отображения .Это решение хорошо работает с гамбургер-меню, меню пиццы или другими меню, которые изначально скрыты и становятся видимыми только после явного действия пользователя, потому что мы точно знаем момент, когда были отображены ссылки.

    Но что делать в тех ситуациях, когда навигация всегда видна? Одна идея - никогда не делать его видимым, но это не сработает на больших экранах - мы знаем, что скрытая навигация требует больших затрат на удобство использования, и ее следует избегать на платформах, на которых достаточно места на экране для видимой навигации.Итак, нам нужен другой подход, чтобы стимулировать медленное нажатие в пользовательских интерфейсах рабочего стола.

    Обратимся к природе за вдохновением. Вернитесь к моей фотографии газели Томсона. Хорошо видно, что животное очень обеспокоено: хотя льва вокруг не было, газель наверняка слышала, что я люблю оленину. Если бы я подошел, газель бы убежала. Почему бы не сделать то же самое с панели навигации веб-сайта? Когда курсор приближается к панели навигации, панель может отодвинуться в сторону и продолжать играть, пока пользователь не потратит рекомендуемые 30 секунд, осматриваясь и обдумывая все варианты.

    Медленные виджеты

    Предположим, что мы достаточно замедлили пользователей, чтобы они поняли, что мы пытаемся им сказать. И мы также достаточно задержали их нажатие, чтобы они с большей вероятностью выбрали правильные ссылки. Победа почти наша, но не совсем. Тысячи исследований юзабилити подтвердили, что пользователи будут совершать ошибки, даже если они используют простые элементы пользовательского интерфейса, такие как флажки, переключатели или раскрывающиеся списки. Нам также нужно замедлить элементы управления пользовательским интерфейсом и взаимодействие на уровне страницы.

    Допустим, у нас есть интернет-магазин, где продаются зеленые, желтые и синие футболки размеров S, M, L и XL. Замечательно, если мы сделаем навигацию достаточно медленной, чтобы пользователи могли найти страницу с футболкой. И будет здорово, если мы заставим пользователей читать достаточно медленно, чтобы понять, что это футболки разных цветов и размеров. Но поскольку пользователям все равно придется указывать их предпочтительный цвет и размер, все будет идти не так, как бы хорошо мы ни создавали страницу с информацией о футболках.Шанс найти правильное сочетание цвета и размера составляет всего 8%, если пользователи слишком спешат. 92% возврата из-за ошибочно заказанных футболок убьют любой бизнес.

    Средство выбора цвета и средство выбора размера должны работать так медленно, чтобы мы максимально увеличивали вероятность того, что у пользователей будет время указать рубашку, которую они действительно хотят.

    Предлагаемый дизайн для сайта электронной коммерции, поддерживающего медленные покупки.

    К счастью, у нас уже есть очень медленный способ определения выбора цвета: цветовое колесо, разработанное Adobe.В этой компании работает огромный штат высокопрофессиональных дизайнеров UX, которые потратили годы на разработку очень точного способа определения цветов, который пригодится профессиональным визуальным дизайнерам. Обычно мы предостерегаем от использования дизайна известной компании для другой задачи, но в этом случае цветовое колесо Adobe будет работать нормально, всего лишь с одной настройкой: если пользователь выберет цвет, не идентичный одному из предлагаемых T- рубашки, мы отобразим сообщение об ошибке: Извините, этот цвет недоступен, выберите другой.

    Это следует за 2 из 3 основных элементов хорошего дизайна сообщения об ошибке, поскольку помогает пользователю распознать и диагностировать ошибку. Сообщение не дает достаточно конструктивных советов о том, как исправить ошибку, и обычно мы рекомендуем включать шестнадцатеричные коды для доступных цветов. К сожалению, хотя это улучшит соответствие эвристике юзабилити № 9 (помогает пользователям распознавать, диагностировать и восстанавливать ошибки), это противоречит № 2, соответствию между системой и реальным миром, которое требует использования знакомого языка, такого как как «зеленый» и «желтый» вместо шестнадцатеричных значений.Однако простое слово «желтый» не поможет пользователям выбрать точный оттенок желтого цвета в нашей ткани, поэтому мы должны принять небольшое нарушение эвристики юзабилити, чтобы служить более высокой причине более медленных функций.

    Спецификация размера может выполняться еще медленнее, при этом соблюдается эвристика № 2 - соответствие между системой и реальным миром. Рекомендуемый виджет для изменения размера - это изображение, похожее на воздушный шарик, которое раздувается многократным нажатием кнопки с надписью Надуть .(Хотя пользовательское тестирование должно быть проведено, чтобы убедиться, что упрощенный словарь, такой как Сделать больше , будет более понятным.) Когда пользователь нажимает кнопку Надуть , контур рубашки становится все больше и больше, реалистично совпадая с рисунком. размер желаемой футболки. Пользователь просто перестанет нажимать Надуть в тот момент, когда контур воздушного шара будет выглядеть достаточно большим, чтобы соответствовать желаемому размеру футболки. (Если пользователь перескакивает и слишком сильно раздувает контур, команда сдува, похожая на булавку, «проткнет» воздушный шар и сбросит изображение до его наименьшего размера, с которого пользователь может снова начать надувание.Это должно быть достаточно медленным, чтобы в следующий раз научить пользователя быть более осторожным.)

    Прелесть этой конструкции в том, что ее можно произвольно замедлять. Возможно, потребуется 5 кликов по кнопке надуть , прежде чем контур воздушного шара вырастет до следующего размера футболки. Или, может быть, нам потребуется 10 или даже 20. Правильное количество кликов можно определить с помощью простого A / B-теста.

    Как мы продемонстрировали в этой статье, медленные пользовательские интерфейсы могут снизить процент возврата электронной коммерции с 92% до гораздо меньшего числа.Фактически, чем медленнее мы создаем интерфейс, тем меньше заказов будет возвращено.

    (И между прочим: С Днем первоапрельского.)

    Другие первоапрельские статьи

    Ограничение времени ответа

    : статья Якоба Нильсена

    Выдержка из главы 5 моей книги «Юзабилити-инжиниринг» , с 1993 г ​​.:

    Основные советы относительно времени отклика были примерно одинаковы в течение тридцати лет [Miller 1968; Card et al. 1991]:

    • 0,1 секунды - это примерно предел для того, чтобы пользователь почувствовал, что система реагирует мгновенно , что означает, что никакой специальной обратной связи не требуется, кроме как для отображения результата.
    • 1,0 секунда - это примерно предел для потока мыслей пользователя , чтобы оставаться непрерывным, даже если пользователь заметит задержку. Обычно никакой специальной обратной связи не требуется при задержках более 0,1, но менее 1,0 секунды, но пользователь теряет ощущение работы непосредственно с данными.
    • 10 секунд - это примерно предел для удержания внимания пользователя на диалоге. В случае более длительных задержек пользователи захотят выполнять другие задачи, ожидая завершения работы компьютера, поэтому им следует дать обратную связь, указывающую, когда компьютер ожидает завершения.Обратная связь во время задержки особенно важна, если время отклика может сильно варьироваться, поскольку в этом случае пользователи не будут знать, чего ожидать.

    Обычно время отклика должно быть максимально быстрым, но компьютер также может реагировать так быстро, что пользователь не успевает за откликом. Например, список прокрутки может перемещаться так быстро, что пользователь не может остановить его вовремя, чтобы нужный элемент остался в доступном окне. Тот факт, что компьютеры могут быть слишком быстрыми, указывает на необходимость в изменениях пользовательского интерфейса, таких как анимация, которые должны быть синхронизированы по часам реального времени, а не как косвенный эффект скорости выполнения компьютера: даже если компьютер более быстрой модели заменен, пользовательский интерфейс должен оставаться в рабочем состоянии.

    В случаях, когда компьютер не может обеспечить достаточно немедленную реакцию, пользователю следует предоставлять непрерывную обратную связь в виде индикатора процентов выполнения [Myers 1985]. Как правило, индикаторы выполнения в процентах следует использовать для операций, которые занимают более 10 секунд. Индикаторы прогресса имеют три основных преимущества: они убеждают пользователя, что система не разбилась, но работает над его или ее проблемой; они указывают приблизительно, как долго пользователь может ожидать ожидания, таким образом позволяя пользователю выполнять другие действия во время длительного ожидания; и они, наконец, предоставляют пользователю что-то, на что он может взглянуть, что делает ожидание менее болезненным.Это последнее преимущество не следует недооценивать, и это одна из причин для рекомендации графического индикатора выполнения вместо простого указания ожидаемого оставшегося времени в цифрах.

    Для операций, для которых заранее неизвестно, какой объем работы должен быть выполнен, может оказаться невозможным использование индикатора выполненного процента, но все же возможно предоставить обратную связь о ходе выполнения с точки зрения абсолютного объема выполненной работы. Например, система, выполняющая поиск в неизвестном количестве удаленных баз данных, может печатать имя каждой базы данных по мере ее обработки.Если и это невозможно, в крайнем случае можно использовать менее конкретный индикатор прогресса в виде вращающегося шара, занятой пчелы, летящей над экраном, точек, напечатанных в строке состояния, или любого такого механизма, который, по крайней мере, указывает что система работает, даже если это не указывает на то, что она делает. Для веб-версии этого эссе добавлено примечание: большинство веб-браузеров не могут предоставить полезные индикаторы выполнения, поскольку они не сообщают, какой процент от всей загрузки для страницы был завершен.

    Для достаточно быстрых операций, занимающих от 2 до 10 секунд, истинный индикатор процента выполнения может быть излишним, и, фактически, его установка нарушит принцип инерции дисплея (мигание изменений на экране так быстро, что пользователь не может сохранить темп или чувствует стресс). Еще можно было бы дать менее заметную обратную связь о прогрессе. Распространенным решением является объединение курсора «занято» с быстро меняющимся числом в небольшом поле в нижней части экрана, чтобы указать, сколько было сделано.

    См. Также:
    Статья о времени отклика веб-сайта и способах его улучшения.

    Время отклика веб-приложения

    Обновление добавлено в 2014 г .: Мне продолжают приходить подобные вопросы, поэтому я решил ответить на них здесь.

    Q: «Вы много раз упоминали, что время отклика важно, и существует множество инструментов для измерения времени отклика, но каково приемлемое время отклика веб-приложения? Какова терпимость пользователя, а не для покупок, а для интерактивного приложения? "

    A: Хотелось бы, чтобы мы искоренили термин «веб-приложение», потому что он отвлекает от реальной проблемы, которая связана с дизайном пользовательского интерфейса приложения (у нас есть несколько полнодневных курсов по этой теме).У нас нет специальных рекомендаций для приложений, реализованных на C ++, по сравнению с приложениями, реализованными на JavaScript. Основные рекомендации по удобству использования одинаковы, независимо от реализации, поскольку мы обсуждаем взаимодействие с пользователем, а не кодирование.

    Следовательно, рекомендации по времени отклика для веб-приложений такие же, как и для всех других приложений . Эти руководящие принципы остаются неизменными вот уже 46 лет, поэтому они вряд ли изменятся с какой бы технологией внедрения ни вышли в будущем.

    0,1 секунды: Предел для пользователей, которые считают, что они напрямую манипулируют объектами в пользовательском интерфейсе. Например, это предел с момента, когда пользователь выбирает столбец в таблице, до тех пор, пока этот столбец не будет выделен или иным образом предоставит обратную связь о том, что он выбран. В идеале это также должно быть время отклика для сортировки столбца - в этом случае пользователи будут чувствовать, что они, сортируют таблицу. (В отличие от ощущения, что они приказывают компьютеру выполнить сортировку за них.)

    1 секунда: Предел для пользователей, которые считают, что они свободно перемещаются по командному пространству, не дожидаясь ненужного ожидания компьютера. Задержка в 0,2–1,0 секунды означает, что пользователи замечают задержку и, таким образом, чувствуют, что компьютер «работает» над командой, в отличие от того, что команда является прямым следствием действий пользователей. Пример: если сортировка таблицы в соответствии с выбранным столбцом не может быть выполнена за 0,1 секунды, это, безусловно, должно быть выполнено за 1 секунду, иначе пользователи почувствуют, что пользовательский интерфейс вялый, и потеряют ощущение «потока» при выполнении. их задача.В случае задержек более 1 секунды сообщите пользователю, что компьютер работает над проблемой, например, изменяя форму курсора.

    10 секунд: Лимит для пользователей , удерживающих свое внимание на задаче. Все, что медленнее, чем 10 секунд, требует индикатора процента выполнения, а также четко обозначенного способа прерывания операции пользователем. Предположим, что пользователям потребуется переориентировать себя, когда они вернутся в пользовательский интерфейс после задержки более 10 секунд.Задержки более 10 секунд допустимы только во время естественных перерывов в работе пользователя, например, при переключении задач.

    См. Также:
    Статья о временных масштабах в пользовательском опыте.

    Список литературы

    Кард, С. К., Робертсон, Г. Г., и Маккинли, Дж. Д. (1991). Визуализатор информации: информационное рабочее пространство. Proc. ACM CHI'91 Conf. (Новый Орлеан, Луизиана, 28 апреля - 2 мая), 181–188.

    Миллер Р. Б. (1968). Время отклика в диалоговых транзакциях человек-компьютер. Proc. AFIPS Fall Joint Computer Conference Vol. 33 , 267-277.

    Майерс, Б.А. (1985). Важность индикаторов прогресса в процентах для взаимодействия компьютера с человеком. Proc. ACM CHI'85 Conf. (Сан-Франциско, Калифорния, 14-18 апреля), 11-17.

    Медленная сходимость - обзор

    6 УЛУЧШЕННЫЙ ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ

    Важным фактором при обучении сети обратного распространения является скорость обучения, достижимая при выбранном обучении.На эту скорость напрямую влияет размер приращений и / или приращений, на которые перенастраиваются веса межсоединений в отдельных циклах обучения. Выбор скорости обучения обычно является вопросом компромисса между сходимостью процесса настройки и конечной достижимой точностью в том смысле, что более медленное обучение (то есть обучение с меньшими значениями декремента) может гарантировать более высокую степень дискриминации. Таким образом, возникает вопрос, насколько быстрым должно быть обучение или какую скорость обучения следует использовать.

    Первоначально для сетевого обучения была принята постоянная скорость обучения на всех циклах обучения; то есть предполагалось, что скорость не меняется в течение всего процесса обучения сети. В улучшенных методах обучения переменная скорость, т. Е. была предложена адаптивная скорость обучения , в основном основанная на теории адаптивных фильтров [70].

    Как правило, скорость обучения сети сильно зависит от символа решаемой проблемы и от внутренних сетевых факторов, таких как архитектура сети, функции активации и используемые соединения [16].Например, обучение сети на большом количестве классов шаблонов занимает больше времени, чем обучение сети на меньшем количестве классов шаблонов. Поскольку характер решаемой проблемы не может быть изменен таким образом, чтобы ускорить процесс обучения, необходимо соответствующим образом выбрать внутренние сетевые факторы и используемый закон обучения [77, 78].

    Скорость обучения можно улучшить напрямую путем модификации алгоритма настройки параметров, используемого на этапе обучения сети.Например, в сетях с обратным распространением используется минимизация суммы квадратов ошибок

    J (W) = 12∑k = 1NeT (k) e (k)

    для обновления весовых параметров сети, где N - количество тренировочных шаблонов, e ( k ) = Y k - Y ( X k , W ) - это ошибка вывода сети, Y ( X k , W ) - вектор вывода сети, а W - строка вектор сетевых параметров.Обновление выполняется с использованием соотношения

    Wnew = W − η∂J (W) ∂W

    , где η - скорость обучения предложенного закона обновления и градиент Дж ( W ), связанный с к вектору параметров W :

    ∂J (W) ∂W = 12∑k = 1N∂eT (k) e (k) ∂W

    Вышеупомянутое обновление, основанное на векторе градиента J ( W ) перемещает вектор весовых параметров W в направлении наискорейшего спуска J ( W ), так что чем больше норма градиента ∂eT ( k) e (k) / ∂W, тем сильнее его влияние на размер шага перемещения вектора параметров W .Однако это не обязательно оптимально. Например, было бы лучше, если бы выполнялось следующее правило: чем больше ошибка e T ( k ) e ( k ), тем сильнее влияние ее градиента. ∂eT (k) e (k) / ∂W от размера шага перемещения вектора параметров W . Однако из того, что если для ошибки e T ( k ) e ( k ), то соотношение

    eT (i) e (i)> eT (j) e (j)

    , не гарантируется, что соотношение

    ‖∂eT (i) e (i) ∂W‖> ‖∂eT (j) e (j) ∂W‖

    также имеет место.Следовательно, стандартное правило дельта-обучения, основанное на минимизации квадрата индекса ошибки, не гарантирует, что большим ошибкам будет уделяться гораздо больше внимания, чем маленьким ошибкам, что было бы желательно. Такое правило обучения не является оптимально эффективным. Чтобы повысить эффективность обучения, следует использовать улучшенный индекс ошибок, как предлагается ниже [15, 72].

    Пусть скорость изменения выхода для функции отображения f определена как

    Δf (Xi, Xj) = f (Xi) −f (Xj)

    , а скорость изменения выхода для нейронной сети как

    ΔY (i, j) = ΔY (Xi, Xj, W) = Y (Xi, W) −Y (Xj, W)

    , так что модифицированный индекс ошибки определяется как

    E (W) = 12∑k = 1NeT (k) e (k) + μ12∑k = 1N∑h = kN (Δf (k, h) −ΔY (k, h)) T (Δf (k, h) −ΔY (k, h))

    с e ( k ) = Y k - Y ( X k , W ).Здесь μ - параметр, который оценивает влияние второго члена в приведенном выше уравнении на измерение расширенной ошибки. Как правило, μ> 1 и, следовательно, модифицированный закон обновления дельты с расширенным измерением ошибки принимает вид

    Wnew = W − η∂E (W) ∂W

    Теперь, учитывая, что

    e * (k) = Yk − Yn (Xk, W)

    мы можем записать

    e * (k, h) = Δf (Wk, Xh, W) −ΔY (Xk, Xh, W) = e * (k) −e * ( h)

    и

    (Δf (k, h) −ΔY (k, h)) T (Δf (k, h) −ΔY (k, h) = e * T (k, h) e * (k , h)

    , так что новый индекс ошибки E ( W ) можно выразить как

    E (W) = 12∑k = 1NeT (k) e (k) + μ12∑k = 1N∑h = kNe * T (k, h) e * T (k, h) e * (k, h)

    Соответственно градиент ∂ E ( W ) / ∂ W принимает форма

    ∂E (W) ∂W = ∑k = 1NeT (k) ∂e (k) ∂W + μ∑k = 1N∑h = kN (e (k) −e (h)) T (∂e (k) ∂W − ∂e (h) ∂W)

    , которое может быть преобразовано в

    ∂E (W) ∂W = ∑k = 1N (e (k) + μN (e (k) −e˜ )) T∂e (k) ∂W

    , где e˜ = (1 / N) ∑k = 1Ne (k) - среднее значение ошибки e ( k ) на N данные обучения сети.

    Наконец, модифицированный закон обновления принимает вид

    Wnew = W − η∑k = 1N (e (k) + μN (e (k) −e˜)) ∂e (k) ∂W

    Из последнего уравнения , очевидно, что вектор параметров настраивается двумя членами:

    −η∑k = 1Ne (k) ∂e (k) ∂W и −η∑k = 1NμN (e (k) −e˜) T∂ e (k) ∂W

    второй член представляет собой градиент индекса ошибки

    Em (W) = μN12∑k = 1N (e (k) −e˜) T (e (k) −e˜)

    , который может сыграть важную роль в обучении сети.

    Эффективность модифицированного закона обновления была проверена на динамической системе, описываемой как

    y (k) = y2 (k − 1) 1 + y2 (k − 1) + u2 (k − 1)

    Для сравнения модифицированный со стандартным индексом ошибок обратного распространения используется сумма квадратов ошибок J для каждых 100 шагов обучения, т.е.е.,

    J = ∑k = nknk + 100 | e (k) | 2

    , где период обучения n k = 1, 2, 3,…, имея только один скрытый слой с 6 нейронов на структуре 2–6–1 сеть обучалась как со стандартным, так и с новым индексом ошибки обучения. Его обучающие характеристики показаны на Рис. 19 и Рис. 20, где N - количество обучающих данных, которые были взяты на каждом этапе обучения. Входные данные для обучения системы и ( k - 1) были случайно выбраны в диапазоне [0, 1].

    РИСУНОК 19. Эффективность обучения со стандартным алгоритмом, (a) η = 0,05 и N = 4. (b) η = 0,02, и N = 30.

    РИСУНОК 20. Эффективность обучения с новым алгоритмом, (а) η = 0,02, μ = 9 и N = 4. (б) η = 0,001, μ = 10 и N = 30.

    На рисунке 19 показана не только медленная сходимость, но и колебания. тренировочного процесса при использовании стандартного алгоритма обучения. Однако из рисунка 20 очевидно, что с расширенным индексом ошибок сеть имела более плавное обучение, чем показанное на рисунке 19, и что ее сходимость была примерно в 30 раз быстрее, чем при использовании стандартного индекса ошибки.Следовательно, мы делаем вывод, что обучение сети с помощью алгоритма расширенного индекса ошибок

    реализует требование, чтобы большие ошибки привлекали больше внимания, чем малые ошибки, лучше, чем стандартный алгоритм обучения с обратным распространением;

    обеспечивает более гладкую поверхность ошибок, чем обучение со стандартным индексом ошибки, так что колебаниям в процессе обучения можно противостоять и скорость обучения нейронной сети увеличивается;

    может избежать локальных минимумов на более высоком уровне энергии и сходиться к минимумам на более низком уровне энергии.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *