По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
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.
В предыдущей статье мы рассмотрели, как можно использовать файлы для того, чтобы не засорять код Terraform. В данной статье мы посмотрим, как можно использовать динамические файлы (шаблоны) для написания кода Терраформ.
Что такое динамический файл? В данном контексте это файл, в который мы посылаем всякие переменные и файл генерируется в зависимости от наших переменных. Когда в коде мы используем конструкцию user_data = file (), по сути мы делаем копировать-вставить из файла, который мы указываем в качестве аргумента функции. Теперь мы будем использовать другую функцию ее синтаксис немного отличается: user_data = templetfile().
Данная функция принимает два параметра. Первый параметр имя файла. Далее ставится знак , и затем фигурные скобки {}, в которых мы указываем переменные, которые мы хотим отправить в файл шаблона. Рекомендую для читаемости кода и удобства работы файл, в который будут отправляться переменные переименовывать в имя_файла.tpl. Обще принятое расширение для файла-шаблона. В итоге мы получаем генерированный файл с отправленными в него параметрами.
Выглядит это следующем образом. Допустим мы хотим отправить в файл несколько переменных например:
f_name = “Olya” , l_name = “Vasilkova”, names = [“Masha”, ”Vasya”, ”Rik”, ”Petya”, “Oleg”]
Как видите мы засылаем переменные в файл, мы можем одну переменную или кучу целую отправить, не обязательно что данные переменные будут использоваться. Переменные разные, одиночные мы взяли 2 переменные и одну переменную где много значений. Можно сказать, что массив данных.
В предыдущей статье мы создавали html страничку, мы продолжим ее создавать, только с использованием переменных. Берем скрипт из предыдущего урока и начинаем править.
Переименовываем файл - cp user_data.sh user_data.sh.tpl. Следующим шагом правка непосредственно самого скрипта с использованием html разметке.
Отправляем переменные в файл. Вместо переменных вставятся значение переменных. Далее мы вставляем цикл, чтобы пройтись по значениям переменной names. Получаем в цикле, что x будет равна каждому значению в переменной names. Обратите внимание, что конструкция %{ for x in names ~} и % { endfor~} печататься не будут! Печататься будет то, что находится в цикле Hello to ${x} from ${f_name}. Т.е вот этим скриптом мы генерируем user_data в коде терраформ. Следовательно, наш файл index.html будет с кучей строчек.
Теперь нам необходимо, это все запустить. Переходим в командной строке в директорию Lesson-4. И проводим первичную инициализацию terraform init. Результатом успешной инициализации будет следующий вывод команды на экран.
Далее даем команду на проверку кода терраформ в том числе убедится, что не создастся ничего лишнего. terraform apply, подтверждаем выполнение команды словом yes. А далее мы можем видеть, как система начинает создание ресурсов. После исполнения мы можем в консоли AWS увидеть созданный ресурс.
Обратите внимание, что при создании ресурса user_data шифруется. Это хорошо видно в момент вывода terraform apply.
Когда инстанс в консоли AWS запустился, мы можем посмотреть, что у нас содержится в user_data. Для этого необходимо по instance щелкнуть правой кнопкой мыши и вызвать меню.
В данном меню выбираем user_data. Появляется следующее окно.
Как мы видим на картинке, часть нашего скрипта. Если прокрутить, то он будет там весь со всему принимаемыми значениями. Это функция будет достаточно полезна для контроля переменных, чтобы посмотреть какие данные попали в переменные.
Следовательно, на выходе мы получаем в веб браузере следующего вида веб страничку.
У нас получилось с помощью переменных и шаблона сгенерировать html файл, то есть наш файл динамичный. Далее уже дело техники подставить его в веб-сервер для отображения и запуска в инстансе AWS.
Напоминаю, что IP адрес нашего сервера в AWS можно посмотреть в двух местах. А затем обратиться к веб странице по протоколу http с использованием данного IP адреса в любом браузере.
Немного еще функционала - можно не поднимая инстанса посмотреть какие данные получим на выходе. Для этого используем функционал terraform console. Берем часть терраформ файла. Выравниваем в одну строку:
templatefile("user_data.sh.tpl", { f_name = "Olya",l_name = "Vasilkova", names = ["Masha", "Vasya", "Rik", "Petya", "Oleg"] })
и вставляем.
Как вы видите получаем те данные которые передаются на инстанс в AWS.
Как системный администратор, вполне вероятно, что вы написали несколько сценариев Bash для автоматизации вашей работы. Например, вы можете запускать сценарии Bash для резервного копирования вашей работы или для регистрации некоторых событий, происходящих на вашем сервере.
Скрипты Bash, как и скрипты, написанные на других языках программирования, могут запускаться различными способами.
В этой статье мы расскажем о всех способах запуска скрипта Bash в Linux.
Подготовка
Прежде чем вы сможете запустить ваш скрипт, вам нужно, чтобы ваш скрипт был исполняемым. Чтобы сделать исполняемый скрипт в Linux, используйте команду chmod и присвойте файлу права execute. Вы можете использовать двоичную или символическую запись, чтобы сделать ее исполняемой.
$ chmod u+x script
$ chmod 744 script
Если вы не являетесь владельцем файла, вам необходимо убедиться, что вы принадлежите к правильной группе или что права доступа предоставлены «другой» группе в вашей системе.
В некоторых дистрибутивах ваш файл будет выделен другим цветом, когда он исполняемый.
Теперь, когда ваш файл исполняемый, давайте посмотрим, как можно легко запустить скрипт Bash.
Запустить Bash скрипт из пути к скрипту
Чтобы запустить Bash скрипт в Linux, просто укажите полный путь к скрипту и укажите аргументы, которые могут потребоваться для запуска Bash скрипта.
$ /path/to/script <arg1> <arg2> ... <argn>
В качестве примера, скажем, у вас есть Bash-скрипт, расположенный в вашем домашнем каталоге.
Чтобы выполнить этот скрипт, вы можете указать полный путь к скрипту, который вы хотите запустить.
# Абсолютный путь
$ /home/user/script
# Абсолютный путь с аргументами
$ /home/user/script "john" "jack" "jim"
Кроме того, вы можете указать относительный путь к скрипту Bash, который вы хотите запустить.
# Относительный путь
$ ./script
# Относительный путь с аргументами
$ ./script "john" "jack" "jim"
Таким образом вы узнали, как легко запустить Bash-скрипт в своей системе.
Запустить Bash скрипт, используя bash
Чтобы запустить скрипт Bash в вашей системе, вы должны использовать команду bash и указать имя скрипта, который вы хотите выполнить, с необязательными аргументами.
$ bash <script>
Кроме того, вы можете использовать sh, если в вашем дистрибутиве установлена утилита sh.
В качестве примера, скажем, вы хотите запустить скрипт Bash с именем script. Чтобы выполнить его с помощью утилиты bash, вы должны выполнить следующую команду
$ bash script
This is the output from your script!
Выполнить скрипт Bash, используя sh, zsh, dash
В зависимости от вашего дистрибутива, в вашей системе могут быть установлены другие утилиты оболочки.
Bash - интерпретатор оболочки, установленный по умолчанию, но вы можете захотеть выполнить ваш скрипт с использованием других интерпретаторов. Чтобы проверить, установлен ли интерпретатор оболочки в вашей системе, используйте команду which и укажите нужный интерпретатор.
$ which sh
/usr/bin/sh
$ which dash
/usr/bin/dash
Когда вы определили интерпретатор оболочки, который хотите использовать, просто вызовите его, чтобы легко запустить скрипт.
Запуск скрипта Bash из любого места
В некоторых случаях вы можете запускать скрипты Bash, где бы вы ни находились в вашей системе.
Чтобы запустить скрипт Bash из любой точки вашей системы, вам нужно добавить свой скрипт в переменную среды PATH.
$ export PATH="<path_to_script>:$PATH"
Благодаря тому, что путь к скрипту добавлен в PATH, вы можете вызывать его там, где хотите в своей системе.
$ script
This is the output from script!
Кроме того, вы можете изменить переменную среды PATH в вашем файле .bashrc и использовать команду source для обновления вашей текущей среды Bash.
$ sudo nano ~/.bashrc
export PATH="<path_to_script>:$PATH"
Выйдите из файла и используйте команду source для файла bashrc для внесения изменений.
$ source ~/.bashrc
$ echo $PATH
/home/user/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games
Отлично! Теперь ваш скрипт может быть запущен из любой точки вашей системы.
Запуск Bash скриптов из графического интерфейса
Последний способ выполнения Bash скриптов - это использование графического интерфейса, в данном случае интерфейса GNOME.
Чтобы запустить ваши скрипты с использованием GNOME, вы должны установить в проводнике Ask what to do для исполняемых файлов.
Закройте это окно и дважды щелкните файл скрипта, который вы хотите выполнить.
При двойном щелчке вам предлагаются различные варианты: вы можете выбрать запуск скрипта (в терминале или нет) или просто отобразить содержимое файла.
В этом случае мы заинтересованы в запуске этого скрипта в терминале, поэтому нажмите на эту опцию.
Успех! Ваш скрипт был успешно выполнен
Заключение
Из этого руководства вы узнали, как легко запускать Bash скрипты в своей системе, указав путь к скрипту или интерпретаторы, доступные на вашем хосте. Вы узнали, что можете сделать это еще проще, добавив путь к скрипту в переменную среды PATH или используя существующие функции в пользовательском интерфейсе GNOME.