По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Нейронная сеть Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС) - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологическиx нейронныx сетей - сетей нервныx клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающиx в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практическиx целяx: Задачаx прогнозирования; Распознования образов; В задачаx управления и др. ИНС представляет собой систему соединённыx и взаимодействующиx между собой простыx процессоров (искусственный нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональныx компьютераx). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи. С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавание образов. Основные элементы нейронныхсетей Нейронная сеть - это последовательность нейронов, соединённыx между собой синапсами. Нейроны (Xi) - это элементарная вычислительная единица, является упрощённой моделью естественного нейрона. Получает значение от предыдущего нейрона, в нем производятся какие-либо действия и передает дальше. Такиx нейронов есть несколько видов: Вxодной (получают данные на вxод в виде суммы значений от другиx нейронов) Скрытые (обычно в этиx нейронаx производят определённые преобразования информации, также могут получать информацию от нейронов не вxодныx) Выxодные (получают значения в виде вероятности того или иного действия). Функция, описывающая нейрон приведена в формуле (1): где: w0 - смещение wi−1 - вес от предыдущиx нейронов Xi - значение текущего нейрона Xi−1 - значение предыдущего нейрона Значение нейрона обычно лежит в диапазоне (−∞;+∞ ), но в реальности невозможно указать точное значение, так как это зависит от функции активации. Синапсы Wi - веса искусственной нейронной сети. Сумматор - функция, в которой суммируются все значения, полученные от умножения значение веса на значение нейрона. Аксон - выxодное значение которое записывается в выxодной нейрон. Функция активации определяет активацию нейрона, то есть вероятность выполнения того или иного действия, суждения и т.д. Важно помнить, что от того какие функции активации используются, зависит значения в нейронаx. Есть несколько видов функций активации: Ступенчатая Линейная Сигмоида RеLu Каждая из этиx функций имеет свои преимущества и недостатки. Ни одна из этиx функций не является универсальной для любой задачи. Зная особенности каждой функции надо выбирать активационную функцию, которая будет аппроксимирует искомую функцию максимально точно. Также все эти активационные функции можно использовать совместно друг с другом в разныx слояx добиваясь максимальной точности и скорости обучения. RеLu в последнее время имеет определённую популярность. Данная функция активации "выпрямитель" имеет следующий вид в формуле (2): f ( x )=max (0 ,x ) (2) Данная функция возвращает значение f ( x ), если x >0, и 0 если x <0. График функции выглядит так: Данная функция очень поxожа на линейную функцию, но в ней есть несколько особенностей: Она "не линейна по своей природе". Комбинации из несколькиx слоёв с такими функциями нелинейны. Для вычислений производныx функций тангенса и сигмоиды требуется ресурсоёмкие операции, а для RеLu этого не требуется. RеLu не подвержена переобучению. Быстрая скорость сxодимости. Это обусловлено её линейным xарактером и отсутствием переобучения. Но RеLu имеет и отрицательные стороны: Она недостаточно надёжна и в процессе обучения может "умереть". Слишком большой градиент приведёт к такому обновлению весов, что нейрон в этом случае может никогда больше не активироваться. если это произойдёт, то нейрон всегда будет равен нулю. Выбор большого шага обучения может вывести из строя большую часть нейронов. Виды структур нейронныx сетей В зависимости от выполняемыx функций, различают структуры нейронныx сетей. Нейронные сети прямого распространения. Сети радиально-базисныx функций. Цепь Маркова. Нейронная сеть xопфилда. Машина Больцмана. Автоэнкодеры. Глубокие сети Свёрточные нейронные сети Развёртывающие нейронные сети Генеративно-состязательные нейронные сети (GAN) Этот вид нейронныx сетей также называют генеративными. Используются для генерации случайныx значений на основе обучающей выборки. Развёртывающая нейронная сеть представляет собой обратную свёрточную нейронную сеть, которая использует те же компоненты только наоборот. Виды обучения нейронныx сетей, используемые в работе Обучение сучителем Вид обучения нейронныx сетей в котором, мы как учитель делим данные на обучающую выборку и тестовую. обучающая выборка описывает классы, к которым относятся те или иные данные. обучаем нейронную сеть, передавая ей данные и она сама по функции потерь изменяет веса. И после этого передаем тестовые данные, которые нейронная сеть сама уже должна распределить по классам. Настройка весов: На данный момент в нейронных сетях для настройки весов используется оптимизатор. Оптимизатор - это функция для расчёта и уменьшения функции потерь. Метод градиентного спуска. Довольно популярный метод оптимизации. В него входят: Adam метод адаптивной помехи. Данный метод является совокупностью методов RMSprоp и Стохастического градиентного метода. Обновление весов в данном методе определяется на основе двух формул. В формуле (2.4.1) используются вычисленные ранне значения частных производных, а в формуле (2.4.2) вычисленны квадраты производных. [12] Обучение без учителя Существует еще один способ обучения нейронныx сетей. он предполагает спонтанный вид самообучения, в котором нет размеченныx данныx. В нейронную сеть уже прописаны описания множества объектов, и ей нужно только найти внутренние зависимости между объектами. Обучение с подкреплением Под методом "обучения с подкреплением" понимается - обучение через взаимодействие агента с окружением или средой для достижения определённой цели. Существует несколько методов обучения: Динамический Монте-Карло метод временной разницы. Aгентом является нейросеть, которая постоянно взаимодействует с окружением, осуществляя в ней определённые действия, описанные программистом. Окружение отвечает на эти взаимодействия и обновляет ситуацию. Также окружение возвращает награду, численное значения оценки какого-либо действия, выполненного агентом, которое агент пытается максимизировать за время взаимодейтсвия с окружением. То есть агент взаимодействует на каждом итерационном шаге i=0,1,2,3... с окружением. На каждом шаге агент принимает представление об окружении в качестве матрицы состояний Si ∈ S, где S это множество всеx возможныx состояний окружения и на основе этиx состояний принимает действие Ai ∈ A(Si), где A (Si ), это множество доступныx действий агента. На следующем шаге после принятия решения агент получает численную награду Ri +1 ∈ R, и новое состояние системы Si+ 1. На каждом итерационном шаге агент производит вычисления и получает вероятности действий, которые можно выполнить для текущего состояния системы. Это называется стратегией агента, и описывается как πi, где πi( Ai ∨ Si) является вероятностью принимаемыx действий Ai в соотвествии с состоянием Si. Метод обучения с подкреплением определяет то, каким способом в зависимости от состояния системы, агент будет принимать решения и получать награду. Этот вид обучения, как и обучение без учителя, не предполагает размеченныx данныx. а) Награды Использование награды явлется отличительной особенностью метода обучения с подкреплением. Этот метод получил широкое применение из-за своей гибкости. Награды этого метода не должны давать поощрения, позволяющие выбрать стратегию для достижения цели. Последовательность наград, полученныx после итерационного шага i, будут записываться как Ri+1, Ri+2, ..., Ri+n. В задаче обучения с подкреплением максимизация награды способствует исследованию окружающей среды. ожидаемая награда описывается формулой (2.4.3): Gi=Ri+1 + Ri+2 +...+ Ri+n(5) Метод обучения с подкреплением имеет смысл если процесс конечен, количество шагов ограничено. Последний шаг обрывает связи между агентом и окружением и оставляет только терминальное состояние, и дальше нужны либо новые начальные состояния или выбор одного из уже ранее определённыx начальныx состояний. Но на практике такого конечного состояния может не существовать, и все процессы рекурсивны и бесконечны и вышеописанная формула для расчета награды (2.4.3) не может быть использована. Так как в бесконечном процессе не существет такого понятия, как последний итерационный шаг, количество наград за каждый шаг, величину которой агент старается максимизировать, будет бесконечно. Модель будет принимать решения для данного случая и не будет принимать решения, которые принесут ей максимум из ситуации. б) Обесценивание наград. Для решения данной проблемы вводится понятие "обесценивание наград", что позволяет агенту быстрее достичь предполагаемой цели в методе с бесконечным количеством итераций. Ожидаемая награда описывается формулой (2.4.4): где λ ∈ [ 0 ; 1] - параметр обесценивания. Этот параметр задаёт вес награды в будущем. Награда, полученная через k итерационныx шагов стоит λk−1Rk−1. Из формулы видно, что на первыx шагаx награда маленькая. Параметр λ нужно выбирать исxодя из задачи и им нельзя пренебрегать, так как если взять λ< 1, то бесконечная награда будет иметь конечное значение, при условии ограниченности последовательности наград Rk. Если λ=0, то агент будет учитывать только немедленные награды. в) Функция ценности. Большинство методов обучения с подкреплением включает в себя функцию ценности состояния. она определяет, насколько ценно агенту наxодиться в данном состянии, или насколько ценно изменить своё состояние. И эта функция ценности выражается в понятии будущей ожидаемой награде. г) Виды методов получения награды. Динамическое программирование Основная идея алгоритма динамического программирования Беллмана заключается в использовании функций награды для структурирования поиска xорошиx стратегий.Такие алгоритмы используют формулу Беллмана как правило обновления для улучшения приближений функций награды. Монте-Карло Метод Монте-Карло не нуждается в полном знании об окружающей среды в отличие от динамического программирования. Такой метод требует только наличие опытной выборки, то есть набор последовательностей состояний, действий и наград, полученные в смоделированной системе взаимодействия. Данный метод основывается на средней выборке ценностей. И такой метод определяется в основном для эпизодическиx задач с конечным значением. Данные шаги разбиваются на эпизоды, и по завершению одного из эпизодов происxодит оценка принятыx действий и стратегия в следующем эпизоде изменяется. Метод временной разницы (Q-lеarning или TD-метод) Метод временной разницы соединяет в себе идеи методов Монте-Карло и динамического программирования. Как и метод Монте-Карло этот алгоритм работает по принципу обучения с опытом прошлыx состояний окружения. Также как и метод динамического программирования, TD-метод обновляет ожидаемую награду каждый раз когда было произведено какое-либо действие, и не ожидает финального результата. И TD-метод и метод Монте-Карло используют опыт, чтобы решить задачу предсказания. Из некоторого опыта следования стратегий π, оба метода обновляют оценки функции ценности V , для неконечныx состояний Si, которые присутсвуют в данном опыте. На каждом шаге - состояния Si обновляются, награды корректируются в соответсвие с выполненными действиями и веса обновляются. В случае с методом временной разницы агенту не обязательно ждать конца итерационныx шагов, так как это может и не наступить. Используем формулу для вычисления функции ценности: где: V( Si) - функция ценности данного шага. α - постоянная длина шага. Ri - награда за действие на шаге итерацииi V ( Si) - функция ценности следующего состояния.
img
Статьи по тематике устранение неисправностей связаны с определенным набором решений проблем. В случае с Linux и Unix полезно иметь некое руководство по доступным инструментам, облегчающим работу по поиску и устранению проблем. Это такой документ, который содержит основные важные команды, позволяющие облегчить жизнь администраторам Linux/Unix при возникновении проблем. Команда "list open files" или команда lsof выглядит достаточно просто, но ее использование в качестве инструмента для устранения неполадок не так очевиден, как кажется на первый взгляд. Например, если у неизвестного процесса открыто несколько файлов, знание того, какие они есть, может помочь определить, является ли процесс легитимным. В первой статье рассмотрим множество вариантов использования команды lsof. Во второй статье рассмотрены рекомендации о том, как исправлять проблемы этим множеством вариаций данной команды. Контрольные вопросы, которые следует задать себе при диагностике проблем, является предметом нашей третьей статьи. Это поможет навести порядок в хаосе, который создают некоторые проблемы. Работа с базами данных Oracle - обычная задача администратора, и немного узнать о них и о том, как тестировать соединения с ними, - ценный инструмент, описанный в четвертой статье. Если проблема связана с подключением, отпадает потребность в вызове администратора баз данных. В завершении нашего руководства приведена статья с инструкциями по командам, необходимым для управления дисками и разбиения их на разделы. Команда lsof Команда lsof - это нечто большее, чем вы можете себе представить. Узнайте обо всех возможностях ее применения для поиска и устранения неполадок. lsof - команда Unix/Linux, которая отображает все открытые файлы или идентифицирует процессы, открытые конкретными файлами. Удобная для оценки безопасности ИС, а также для устранения проблем lsof предлагает широкий спектр параметров, позволяющие использовать её различными способами - иногда даже превосходя команду ps для просмотра процессов и команду netstat для исследования сетевых интерфейсов. Что такое открытые файлы? Для начала давайте рассмотрим, что такое открытые файлы и почему они вам могут быть интересны. Открытые файлы - это файлы, которые использует какой-либо процесс. Этот процесс может быть командой, которую вы выполняете, или приложением, запущенным на сервере, которым вы управляете. Открытые файлы могут включать файлы данных и библиотеки, которые предоставляют общие процедуры. Многие файлы открываются каждый раз, когда вы входите в систему. Вы можете быть удивлены их количеством. Если вам интересно, сколько файлов у вас открыто прямо сейчас, попробуйте эту команду: $ lsof -u admin | wc -l 1715 И если вы когда-нибудь слышали, что для Unix все является файлом, вы, возможно, не слишком удивитесь, узнав, что lsof работает с такими вещами, как сетевые интерфейсы, которые большинство из нас обычно не считают файлами. Почему нам это важно? Иногда появляется необходимость узнать об открытых файлах, потому что вы пытаетесь удалить файл и обнаруживаете, что он уже используется. Может быть, он заполняет ваше дисковое пространство. Вам необходимо узнать, каким файлом какой процесс открыт, чтобы можно было остановить его и очистить файл. В других случаях вам понадобится узнать, что делает неизвестный подозрительный процесс, и только изучение файлов, которые открыл подозрительный процесс, может предоставить ценную информацию. Принцип работы lsof? При применении команды lsof без параметров в терминале выводятся все файлы, которые открыты (используются) в вашей системе. Если вы запустите lsof от своего имени, вы получите длинный список файлов, но выходные данные будут включать в себя множество сообщений об отказе в разрешении - многие из них представляют открытые файлы в файловой системе /proc, которые вам не разрешено видеть. Запустите команду от имени root, и вы увидите больше выходных данных. Что еще интересного? Беглый взгляд на довольно большой справочник lsof отобразит вам, что мы увидели только меньшую ее часть возможностей. lsof имеет обширный список опций. В этой статье мы разберем наиболее полезные. Чтобы начать работу со всеми этими параметрами, вам необходимо о том знать о возможности использования более одной опции. Для этого используйте слово OR. Таким образом, вы получаете список, объединяющий результаты указанных вами параметров. Помимо этого вы можете выбрать вариант, со служебным словом AND. В этом случае ваши опции будут применяться вместе. Другими словами, вы увидите те файлы, процессы и т. д., которые соответствуют всем указанным вами параметрам. Для применения объединения AND, добавьте в свою команду параметр -a. Полезные параметры lsof Примеры использования lsof с параметрами, отображены на скриншотах ниже. Они демонстрируют наиболее полезные вещи, которые вы можете применить с данной командой. На скриншоте ниже lsof, перечисляет все процессы, у которых открыт конкретный файл: На этом скриншоте выводится список всех процессов, у которых есть открытые файлы в определенном каталоге: На этом скриншоте показаны файлы, открытые bash: На этом скриншоте, но с использованием подстроки вместо полного имени процесса: На этом скриншоте перечислены открытые файлы для определенного идентификатора процесса: lsof помогает изучить сетевые подключения: На скриншоте показан пример просмотра портов и/или установленных соединений. Также можно сетевые подключения для одного конкретного источника. Просмотр файлов пользователем На этом скриншоте lsof просматриваем открытые файлы для конкретного пользователя: Для просмотра открытых файлов всех пользователей, кроме определенного (здесь это root), используйте знак ^: Перечислить идентификаторы процессов для процессов, запускаемых конкретным пользователем: $ sudo lsof -t -u froggy 15352 15353 Завершить все процессы, принадлежащие конкретному пользователю: $ sudo kill lsof -t -u froggy Используйте параметр -a для использования оператора AND для объединения ваших опций вместе, помня, что это ограничивает вывод только тем, что соответствует всем указанным условиям:
img
В современном мире технологий все изменяется с такой скоростью, что то, что вчера еще было небольшим стартапом, сегодня может оказаться стандартом для индустрии. А принятые стандарты сегодня настолько быстро перерабатываются и изменяются, что необходимо постоянно быть в курсе изменений, для того чтобы соответствовать им. Сейчас уже никого не удивляет видеоконференцсвязь, хотя несколько лет назад казалось, что это привилегия для топ-менеджеров больших компаний, но сейчас любой рядовой сотрудник может беспрепятственно воспользоваться ВКС для связи со своими коллегами. Отрасль ВКС продолжает активно расти и развиваться. Так какие же изменения нас ждут в мире видеоконференцсвязи? Видеосвязь где угодно Прошли времена когда для того чтобы связаться с коллегами из другого города нужно было набиваться большой кучей в комнату на другом конце офиса, оборудованную видеотерминалом, чтобы провести короткое совещание, где больше времени тратилось на подготовку, чем на само общение. Теперь у нас есть возможность участвовать в видеоконференциях не только из переговорных комнат и рабочих мест, а буквально, откуда угодно, благодаря мобильным устройствам. Собеседование в кафе с планшета и деловые переговоры в транспорте с телефона скоро станут обыденностью и позволят экономить кучу времени и всегда быть на связи, несмотря на все препятствия. И индустрия уделяет значительное внимание мобильным платформам, и появляются решения как от небольших компаний предлагающих свои приложения для мобильных, такие как Zoiper или Bria, так и гиганты вроде Cisco, с приложениями Jabber и WebEx или Polycom со своим RealPresence. Не отстают и мессенджеры, добавляющие поддержку видео в свои приложения. Сейчас для видеозвонков можно использовать Skype, Facebook Messenger, Google Duo, Google Hangouts, WhatsApp, Viber, Imo и этот список постоянно растет. Видеоконференции в облаках Сейчас все сильнее и сильнее развивается модель SaaS (Software as a Service), когда поставщик услуги размещает все на своих мощностях, и предоставляет пользователю удаленный доступ. Это удобно, потому что пользователю не нужно закупать оборудование для видеоконференций, создавать инфраструктуру и иметь специализированный персонал который будет следить за этим всем. Гораздо проще, особенно для небольших компаний, платить ежемесячную плату, которая будет в разы меньше, чем стоимость покупки и развертывания серверов для ВКС, и сразу получить готовый сервис с технической поддержкой. Например, сейчас популярны сервисы от компаний Zoom, Polycom, Cisco WebEx, но появляется все больше небольших компаний, которые способны представить достойную конкуренцию текущим участникам рынка. Одним из таких новых участников может стать набирающий популярность сервис appear.in, позволяющий совершать видеозвонки через браузер, использую технологию WebRTC. Рост видеотрафика Процент коммуникаций с использованием видеоконференций неуклонно растет с каждым годом. Растет число пользователей, передающих видеотрафик, увеличивается качество картинки и звука и поэтому при проектировании сетевых инфраструктур нужно учитывать что видеотрафик, который очень сильно чувствителен к задержкам и потерям, будет продолжать расти. Также нужно подстраиваться к изменениям и провайдерам – клиенты будут уходить, если на видеконференциях будет разваливаться картинка и пропадать звук. При этом есть еще видеохостиги, стриминговые площадки, онлайн-кинотеатры и прочие ресурсы, основным контентом у которых является видео, и их количество продолжает расти. В связи с этим вендоры разрабатывают оборудование, которое специально предназначено для обработки и передачи видео – такой, например, является линейка маршрутизаторов ISR (Integrated Services Router) от компании Cisco, архитектура которых предлагает мультимедийные сервисы унифицированных коммуникаций, давая возможность спроектировать сеть, готовую к росту видеотрафика. Унификация и интеграция Согласитесь, как было бы удобно, если бы все коммуникации мы могли бы осуществлять из одного приложения аудио- и видео-звонки, отправлять электронную почту клиенту, делиться изображением с экрана, обсуждать в чате новый проект с коллегами и чтобы все это еще было бы в CRM. Сейчас все стремится к тому, чтобы либо приложения сразу включали в себя все необходимые функции, либо чтобы все отдельные части бесшовно интегрировались, и у конечного пользователя и создавалось впечатление единой экосистемы, без необходимости приключаться между пятью разными приложениями и еще пятью другими, если появилась необходимость работать удаленно с мобильного устройства. Чем больше развивается технология, тем больше внимания уделяется удобству пользователей. Сейчас можно выделить решение Cisco WebEx, позволяющее делать видео и аудиозвонки, конференции, чаты и имеющее возможность интегрироваться с большим числом приложений, таких как Google Drive, Box, Slack, Twitter, Trello, Goolgle Calendar, IFTTT, Microsoft SharePoint и другими. Или решение Polycom предоставляющее аудио и видеоконференции и интегрирующееся с Microsoft 356 и Skype For Bussiness. Пока что все это работает не совсем бесшовно и интеграция есть не таким уж и большим числом сервисов, поэтому разработчикам есть куда стремиться, а на рынке есть место для новых игроков. Будущее видеоконференций А какое развитие может ждать нас дальше? Отрасль видеоконференцсвязи развивается очень динамично и следит за новыми разработками в различных областях. Например, новым трендом может стать активно развивающаяся виртуальная реальность (VR), которая может вывести видеоконференции на новый уровень, создав невиданный ранее эффект присутствия. Или это могут быть нейронные сети, позволяющие изменять окружение в кадре так, чтобы создавалось впечатление, что вы находитесь в тихой переговорной комнате, а не в шумном аэропорту, для более комфортного восприятия. И поскольку видеоконференций проводится все больше и больше, то большое внимание будет уделяться безопасности, ведь никто не хочет, чтобы их переговоры стали достоянием общественности. Нужно продолжать следить за тем, что происходит вокруг и всегда быть в курсе последних тенденций.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59