Гру тренировка: тренировку спецназа показали на видео — Российская газета

Как стать суперсолдатом: спецназ раскрывает секреты физподготовки

Военные — особенные люди, подготовленные для выполнения самых сложных задач. Передовая техника, современное вооружение — основные, но не единственные средства, которыми достигается победа и выполнение приказа. Физическое здоровье и выносливость — вот качества современного российского военного, без которых невозможно нести службу и выполнять серьёзные боевые задачи. Тренировки на выносливость — едва ли не самый тяжелый вид тренировок, которые практикуются в российской армии, однако у каждого рода войск они помимо общих черт имеют и свои особенности.

Наследие

Советская школа тренировки выпускала выносливых суперлюдей. К службе в армии и спецназе в те времена предъявлялись достаточно жесткие требования. Результат не заставлял себя долго ждать: советские солдаты, десантники и спецназовцы лихо совершали многокилометровые марш-броски в полной выкладке и на коротких дистанциях даже умудрялись не сбить дыхания.

По рассказам инструкторов, своими руками делающих из обычных парней сверхвыносливых бойцов, бег — основа любой физподготовки.

«Ты может не иметь чёрный пояс по каратэ-до, но бегать быстро и долго ты обязан», — рассказывает в интервью телеканалу «Звезда» инструктор по физподготовке и обладатель крапового берета Виктор Иванников.

По словам Иванникова, тренировать дыхание и общую выносливость лучше всего именно занимаясь бегом. Каждый день.

«Это касается и армейских подразделений, и спецназа. Стрелять солдата научат, а бегать нужно учиться самому. Это тяжело, это трудно, но если день за днем тренировать организм, то через пару месяцев гарантированно войдёшь в ритм и будешь дальше совершенствовать тело, а с ним и дух», — заявил спецназовец.

«Краповый берет» также поделился любопытным фактом — тренировку своих бойцов (одного из подразделений внутренних войск) он проводит еще по старой, советской системе. Не потому, что новых систем не придумано, а потому, что старая система работает. Ее лишь пришлось немного улучшить. В частности, по рассказам спецназовца, из Советского Союза и пришла рекомендация для солдат, которая помогает повысить общую выносливость организма при беге. Достигается такое физическое состояние, по слова Виктора Иванникова, очень просто.

«При беге старайтесь делать короткий шаг. При коротком шаге мышцы таза будут не так нагружены. Неторопливость — тоже один из ключевых факторов хорошего длительного бега и тренировки на выносливость. Старайтесь не рвать с места, а рассчитывать силы, дозируя их на всю дистанцию пути», — рассказывает профессионал.

Также, по словам «крапового берета», большую роль играет и обувь.

«Курсантов своих я каждый раз начинаю гонять в «кирзачах» — тяжелых армейских сапогах, которые сейчас уже не носят. Побегав в них недели две, в «берцах» обычный призывник начинает бегать на уровне спортсмена-любителя, а дальше — по накатанной. Ежедневные тренировки и занятия. Вот вам простой секрет выносливости из прошлого. Можете для разнообразия, после двух-трех недель занятий нагружать себя «блинами» от штанги из спортзала. Начинайте с грузов массой пять кг, и увеличивайте вплоть до веса в 30 кг — столько в среднем весит снаряжение бойца спецназа», — советует Иванников.

Дыхание

Особо важным, по признаниям как действующих спецназовцев, так и инструкторов, в тренировке на выносливость является дыхание.

«Без хорошего дыхания ни один человек выносливым не станет», — рассказал телеканалу «Звезда» инструктор Константин Звонарев.

Тренировкой дыхания, по словам специалиста, в подразделениях специального назначения Минобороны, федеральных служб, занимаются постоянно. Отдельные подразделения, по словам Звонарёва, почти постоянно забрасывают в высокогорные районы с ежедневными марш-бросками.

«В 58-й армии есть одно подразделение, не буду говорить, какое. Секрет хорошей физподготовки бойцов этого подразделения в том, что они постоянно тренируются, пробегая дистанции уже со снаряжением в условиях так называемого «тяжелого», разреженного воздуха. Высокие горы — лучший тренер. Инструктор, который бежит вместе с отрядом, постоянно контролирует дыхание бойцов, постоянно подсказывает, как правильно нужно это делать», — рассказывает эксперт.

Достичь идеального понимания своего собственного тела, по словам инструкторов, можно массой способов, однако, дыхательную часть освоить можно так: бег с нагрузкой в 10-12 кг и дыхание только через нос. Два коротких вдоха и два коротких выдоха. Такая схема, по признаниям инструкторов и действующих сотрудников, обеспечивает идеальное количество воздуха в легких и облегчает процесс бега, попутно обеспечивая непрерывное дыхание и практически полное отсутствие одышки.

Тренировка спецназа ГРУ

Сверхнагрузки для сверхлюдей, по признаниям самих разведчиков,  это нормально.

«Главное, что это работает. О том, что это тяжело, мы уже не вспоминаем. Тренировка вызывает привыкание, и без нагрузок уже не можешь жить», — рассказывает один из бойцов российского военного спецназа.

Выносливость — едва ли не самое важное для разведчика качество. Это гарантия выживания. Начинается самая обычная тренировка на выносливость в спецназе ГРУ примерно так: бег на дистанцию 10 километров, а иногда и на все 40 и даже 45. Временной норматив по преодолению дистанции в 10 км в полной выкладке (около 40 кг) — чуть меньше часа. Не успел — на следующий день километры, которые спецназовец не добежал, прибавляют к следующей дистанции. Еще одним важным упражнением, наряду с бегом, по словам российских «суперсолдат» является бег, чередующийся с переползаниями. Благодаря такой системе тренируются почти все группы мышц — шейные, спинные, а так же ноги и руки.

«Общая физическая выносливость среднестатистического бойца может повыситься после курса подготовки примерно вдвое», — рассказывает инструктор-спецназовец Олег Буровой.

«Однако тут следует учесть, что для спецназа такие нагрузки — постоянное явление. Отсюда и секрет выносливости. Когда тренируешь организм и тело каждый день, такие нагрузки становятся нормальными. Перефразируя известную поговорку, можно сказать, что повторение — мать подготовки», — добавляет он.

Именно в ГРУ служат самые подготовленные спецназовцы страны. Постоянные пробежки, нагрузки, рукопашный бой и общее пристальное внимание к физической подготовке — именно комплекс этих программ делает из курсантов и «срочников» матерых разведчиков. Такая тренировка, по словам инструкторов рязанского десантного училища, воспитывает «боевую злобу», которая зачастую помогает преодолевать военным определенные трудности, связанные с выполнением боевой задачи.

Стандартная круговая тренировка на выносливость длится примерно 40 минут. Порядок выполнения тренировки курсантами РВВДКУ следующий: бег  — 10 км, отдых — пять минут. Затем отжимания на пальцах — 20 раз, джамп (выпады) — 10 повторов. Упражнения делают с чередованием, по два подхода, после чего курсант должен практически до бессознательного состояния качать пресс. До тех пор, пока не кончатся силы.

Но главный секрет выносливости бойцов, как уверяют все без исключения специалисты, это не тяжесть физических нагрузок, а их регулярность. Военным с этим проще – у них распорядок дня расписан поминутно. А вот гражданскому человеку натренировать себя до уровня спецназовца сложно. Но можно. Главное – заставить себя выйти из дома.

Автор: Дмитрий Юров

Фото: voenpro.ru, armsofwar.ru

Спецназ ГРУ: история создания, цели и задачи, боевая подготовка

Разговоры о подразделениях спецназа Главного разведывательного управления Генштаба ВС РФ в последнее время у многих на устах. Некоторые военные обозреватели называют их одними из самых известных воинских подразделений в России. О спецназе ГРУ ходят легенды, снимаются фильмы, пишутся книги, очерки и статьи. Спецназ ГРУ действительно считается элитой вооруженных сил, однако нередко то, что показывается в фильмах, почти ничего общего не имеет с реальностью.

Реальные операции, в которых участвовали армейские «спецы», как правило, не афишируются, о них не услышать по телевизору и не напишут в газетах. Ну, почти. Так, ажиотаж в СМИ может означать лишь провал тех или иных миссий. Хотя у ГРУшников проколы случаются крайне редко. Тем не менее, в связи с последними событиями в мире, то здесь, то там проскакивает информация о «каких-то русских спецназовцах».

Понятно, что в этот спецназ могут попасть лишь лучшие из лучших, ведь чтобы быть принятым в это подразделение кандидатам придется пройти жесточайший отбор. Да и вообще обыкновенные тренировки спецназовцев ГРУ могут шокировать рядовых обывателей, а ведь своей подготовке спецназовцы уделяют особое внимание.

В противоположность другим специальным подразделениям прочих силовых структур, спецназ ГРУ не располагает собственным названием. Да и, вообще, эти суровые парни не имеют привычки лишний раз «засвечиваться». Так, например, при проведении спецопераций им может быть выдана униформа какой-нибудь из армий мира, а изображение земного шара на их эмблемах, обозначает, что район действий спецназа ГРУ может ограничиваться только лишь земным шаром.

Спецназ ГРУ является «глазами и ушами» Генштаба ВС РФ в тылу неприятеля, а часто и эффективным инструментом для проведения самых разнообразных операций «деликатного» характера. Итак, что же собой представляет Главное Разведывательное Управление, а также какова история спецподразделений, входящих в его структуру?

Главное Разведывательное Управление: от царских до наших дней

Надобность в создании неких структур, которые бы занимались разведывательной деятельностью для военного ведомства, возникла с образованием РККА. Так конец осени 1918 года – это создание Полевого штаба Ревсовета республики. А наличие Регистрационного управления в его составе говорило о серьезных намерениях к сбору и обработке разведданных. Вообще эта организация занималась обеспечением работы агентуры для Красной армии, а также контрразведкой.

Полевой штаб (вместе с Регистрационным управлением) был создан приказом от 5 ноября 1918 года. От этой даты и ведет отсчет советская, а позднее и ее преемница — российская военная разведка.

Тем не менее, это вовсе не означает, что в дореволюционной России не было органов, занимавшихся сбором информации для военных структур. Впрочем, как и специальных войсковых частей, занимавшихся исполнением особых, специфических задач.

Так, например, в XVI столетии царем Иваном IV была учреждена сторожевая служба. В нее отбирались казаки, отличающиеся отменным здоровьем, превосходным умением обращаться с любыми видами огнестрельного и холодного оружия. Одной из задач, которые возлагались на них, было слежение за «Диким полем». С него Московскому царству постоянно угрожали набеги татарских и ногайских орд.

Позднее, во времена царя Алексея Михайловича, произошла организация Тайного приказа. Этим органом собиралась не только военная информация о вероятном противнике, но и о сопредельных державах.

При Александре I (1817 г.) произошло формирование отряда конной жандармерии, аналога нашего СОБРа. В основном он занимался задачами поддержания внутреннего порядка в государстве. В XIX веке в российской армии сформировались подразделения, в которых проходили службу казаки-пластуны.

Кроме того, Российская империя располагала и подразделениями, напоминающими подобие современного армейского спецназа. Так, в 1764 году Суворовым, Кутузовым и Паниным были сформированы егерские подразделения. При их участии могли проводиться спецоперации самостоятельно без основных армейских сил. Егеря участвовали в рейдах, сидели в засадах, вели бои в труднодоступных гористых и лесных местностях, а в 1810 году Барклай-де-Толли создал Особую экспедицию (Экспедицию секретных дел).

В 1921 году было принято решение о формировании Разведывательного управления Штаба РККА. Приказ гласил, что Разведупр должен заниматься ведением военной разведки. В 20-х годах управлением проводилась агентурная разведка, создавались в сопредельных государствах просоветские партизанские формирования, велась активная подрывная деятельность.

После нескольких переустройств в 1934 году Разведупр РККА подчинялся Наркому обороны СССР. В 30-х годах советским диверсантам и военным советникам приходилось успешно действовать в испанской кампании. Однако уже в конце 30-х годов политические репрессии нанесли серьезный урон советским военным разведчикам, многих из них арестовали и расстреляли.

В феврале 1942 года было принято решение о формировании Главного разведывательного управления (ГРУ) Генштаба РККА. Собственно под этим наименованием организация будет существовать еще многие десятилетия. В послевоенные годы Главное Разведывательное Управление ГШ на несколько лет упраздняли, но в 1949 году его снова восстановили.

В октябре 1950 года согласно секретной директиве были созданы специальные подразделения (СпН). В их задачи входило проведение разведки и диверсий в тылу врага. Незамедлительно по всем военным округам начали создаваться такие подразделения (всего создали 46 рот). Позднее на их базе сформировались бригады спецназначения. Первую создали в 1962 году. 1968 год ознаменовался образованием первого учебного полка спецназа в районе Пскова, а через два года второго в районе Ташкента.

Сначала части спецназначения готовили к противодействию блоку НАТО. Так, с началом (либо перед началом) боевых действий спецназ должен был действовать глубоко в тылу врага. Например, для сбора разведданных и передачи их в Главное Разведывательное Управление, действий против штабов и иных пунктов управления, совершения диверсий и терактов, сеяния паники, ликвидации инфраструктурных объектов. Как всегда особое внимание обращалось на оружие массового поражения, а именно на ракетные шахты и пусковые установки, аэродромы, базы подлодок.

Спецподразделения ГРУ принимали активное участие в войне в ДРА, в подавлении северокавказского сепаратизма. Спецназовцы ГРУ задействовались в гражданской войне в Таджикистане, в Грузинской кампании. Многие СМИ трубят на весь мир, что подразделения СпН сейчас пребывают в Сирии.

В наши дни ГРУ – это не одни лишь ДРГ-группы. ГРУ активно ведет агентурную радиоэлектронную и космическую разведку, собирает данные из киберпространства. Российскими военными разведчиками успешно применяются технологии информационных войн, ведется работа с зарубежными политсилами, а также некоторыми политиками.

С 2010 года Главное Разведывательное Управление переименовали. Оно стало Главным управлением Генштаба, тем не менее, старое название все еще остается у всех на устах.

Главное Разведывательное Управление: основные задачи

Как только образовался спецназ ГРУ России, перед новой структурой стояли серьезные задачи:

• Организация и ведение разведки;
• Уничтожение всяких средств ядерной атаки;
• Выявление воинских формирований;
• Проведение спецопераций в тылу неприятеля;
• Организация и проведение диверсионных мероприятий;
• Создание во вражеском тылу повстанческих (партизанских) отрядов;
• Борьба с терроризмом;
• Поиск и обезвреживание диверсантов.

Среди прочих выполняются и задачи по:

• Созданию радиопомех;
• Нарушению энергообеспечения;
• Ликвидации транспортных узлов;
• Наведению беспорядков в военных и государственных структурах стран.

Большинство задач звучат, как минимум, фантастически. Тем не менее, спецназовцы ГРУ вполне могут с ними справиться, ведь они обладают соответствующими техническими средствами и вооружением, вместе с портативными ядерными минами.
Кроме обычных для многих спецназовцев задач, спецназовцы ГРУ занимались устранением видных политических или общественных деятелей государств-врагов. Утверждается, что позднее эти задачи решили отменить. Хотя, скорее всего их еще больше засекретили.

Главное Разведывательное Управление: кадровая политика

С 1968 года в Рязанском воздушно-десантном училище началась подготовка высокопрофессиональных разведчиков специального назначения. Собственно в те времена сформировали легендарную 9-ю роту. Последние выпускники 9-й роты отправились в войска в 1981 году, после чего она была расформирована.

Советские офицеры спецназа проходили подготовку в Военной академии имени Фрунзе, а будущих офицеров готовил разведывательный факультет в Киевском ВОКУ, хотя их специализация больше походила на войсковую разведку.

Общее число личного состава спецназа ГРУ неизвестно. Говорят о шести-пятнадцати тысяч бойцов.

Подготовка и тренировка спецназа ГРУ

В части специального назначения попасть довольно-таки сложно, но не невозможно. Главным образом, кандидаты должны быть физически абсолютно здоровыми. Вовсе не так уж и важно выделяться внушительными размерами, ведь для спецназовца имеет немаловажное значение его выносливость. Разведчикам в ходе рейдов в течение целого дня приходится справляться со многими десятками километров, причем все это делается вовсе не налегке. На своих плечах доводится носить не один десяток килограмм вооружения, снаряжения и боеприпасов.

Кандидатам придется сдавать необходимый минимум, в который входят:

• Трехкилометровый кросс за 10 минут;
• Подтягивание – 25 раз;
• Бег на сто метров — 12 секунд;
• Отжимание от пола – 90 раз;
• Качание пресса — 90 раз за две минуты.

В один из нормативов по физической подготовке входит ведение рукопашного боя. Понятно, что проводится самый тщательный медосмотр всех кандидатов.

Не считая физическую подготовку, еще одним немаловажным фактором является и наличие психологического здоровья кандидата: спецназовцы должны быть совершенно «стрессоустойчивыми» и не теряться даже в самых непростых обстоятельствах. Кандидаты в обязательном порядке должны проходить собеседования с психологами, после которых последуют проверки на полиграфе (это «детектор лжи»). Кроме того, соответствующими органами скрупулезно проверяются все родственники будущих разведчиков. От родителей потребуется дача письменного согласия для прохождения службы их сыном в составе спецназа ГРУ.

Если военнослужащим все же удалось попасть в ряды спецназа, то им предстоят долгие месяцы продолжительных и изнурительных тренировок. Бойцы обучаются приемам рукопашного боя. Такой подход существенно усиливает боевой дух и упрочивает характер любого спецназовца.

Понятно, что все спецназовцы должны в совершенстве владеть приемами рукопашного боя. При этом уметь бить не одними лишь голыми руками, но и пользоваться в бою самыми разнообразными предметами, иногда вовсе не предназначенными для боя. Новобранцев нередко выставляют против более сильных и опытных соперников (а порой даже нескольких). В таких случаях для них важнее будет не победа, а как можно дольше продержаться в спарринге. С началом тренировок будущим спецназовцам внушается мысль о том, что только они лучшие.

Подготовка бойцов спецназа может отличаться повышенной интенсивностью. Она, как правило, проводится с использованием индивидуальной программы. Так, каждым трем-четырем солдатам приставляют одного офицера. Он круглые сутки присматривает за своими подчиненными. Понятно, что самих офицеров обучали по куда более насыщенной программе. После многолетних тренировок каждому из них будет не сложно самостоятельно стать заменой в любом общевойсковом подразделении.

Вряд ли и стоит говорить, что спецназ ГРУ был засекречен в советские времена больше, любых ядерных разработок. По меньшей мере, о стратегических ядерных ракетах, бомбардировщиках с ядерными боеголовками на борту и атомных подлодках знали абсолютно все. Тогда как о спецназе ГРУ мог знать далеко не каждый маршал, а что тогда говорить о генералах?

Будущих бойцов спецназа обучают переносить самые суровые тяготы и лишения, которые поставят обычного человека над пределами его физических возможностей. В испытания входит продолжительное лишение сна и еды, а также добавление запредельных физических нагрузок и психологического прессинга. Понятно, что в спецназе ГРУ будущих бойцов научат мастерскому владению всеми видами огнестрельного и холодного оружия. Невзирая на некоторые специфические задачи, выполняемые спецназом ГРУ, его военнослужащие чаще всего пользуются штатным российским оружием.

«Взрывная» тренировка спецназовцев ГРУ. Под силу далеко не каждому | Satisfy Hero

Главный смысл всех тренировок спецназа заключается в развитии силы и выносливости в бойце. Именно поэтому достаточно непросто найти среди спецназовцев каких-то перекачанных бодибилдеров. А вот ребят, которые выглядят очень даже подтянуто, при этом в силе могут с легкостью переплюнуть любого силача — запросто. 🏃 💣💪

Поэтому сегодня мы с вами поговорим о взрывных тренировках спецназа, но сразу предупрежу, что эти тренировки никак не подойдут для новичков. Скорее они смахивают на «попробуй так же». А теперь поподробнее!

№1. Бег

Этот бег не имеет ничего общего с привычным нам бегом в парке или на природе, или даже на беговых дорожках. Бег — это основа, скажем так, база тренировок спецназа ГРУ. И это не просто бег, а бег дистанцией в 10 км.

Более того, в процессе такого бега используется утяжеление до 50 кг. И если спецназовец справился с этой задачей, пробежав данную дистанцию за один час, это является хорошим результатом.

Можете также чередовать бег с переползаниями. Например, ползать через каждые 200 метров, тем самым усложняя себе задачу.

№2. Тренировка

А вы знали такой интересный факт, что основный принцип тренировок спецназовцев был взят еще со старой отечественной школы самбо? И благодаря такой жесткой тренировке, хорошо развивается выносливость, стойкость, физическая сила и подтяжка, а также развивается ненависть, что очень важно для спецназовцев.

И тут количество повторений отсутствует, так как тренировка продолжается до тех пор, пока боец просто не валится на пол, полностью обессиленный.

Другими словами, подобная тренировка напоминает круговую, когда все упражнения выполняются перед передышек и отдыхов.

Круг первый. Начинается круговая тренировка с первого круга, в котором присутствуют такие упражнения:

• отжимания;
• прыжки вверх из положения приседа;
• отжимания;
• опять джамп;
• упражнения для пресса.

Последние упражнения для пресса выполняются на полную катушку, пока не остается сил вовсе.

На втором круге уже обычно присутствуют такие упражнения, как приседания, подтягивания, планка, в общем все, что только можно! В среднем один спецназовец должен пройти не менее 5-7 кругов такой жесткой тренировки.

№3. Рацион

Помимо серьезного подхода в тренировках, особое внимание стоит уделить и вопросу внимания. И хотя рацион особо ничем не отличается, в нем не присутствуют какие-то спортивные добавки и стероиды. И все же, если проанализировать меню спецназовца, то можно прийти к выводу, что в рационе присутствует достаточное количество белков, жиров и сложных для переваривания углеводов.

Так как тренировки достаточно жесткие, нету никакого смысла в низком содержании углеводов и жиров в рационе бойцов.

Вот и все, товарищи! Хотите выглядеть подтянуто и быть очень сильным? Не стремитесь к качалке! Тренируйте силу, выносливость и стойкость! И лайк не забудьте!

Работники «Газпром газораспределение Тверь» получили благодарности от МЧС России и губернатора Тверской области

Новости проектов и регионов

30 декабря 2020, 19:20

Состоялось вручение благодарности от имени Министра Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (МЧС России) Евгения Зиничева заместителю генерального директора — главному инженеру «Газпром газораспределение Тверь» Павлу Малафееву.

Благодарность «За эффективное выполнение задач и добросовестное отношение к выполнению служебных обязанностей при подготовке и проведении практических мероприятий в рамках штабной тренировки по гражданской обороне объявить благодарность МЧС России» вручил представитель ведомства, заместитель начальника Главного управления региональной безопасности Тверской области Юрий Чистяков.

Также благодарности за активное участие во Всероссийской штабной тренировке от имени губернатора Тверской области Игоря Рудени получил ведущий инженер группы по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям (ГО и ЧС) Иван Петров, и старший мастер аварийно-диспетчерской службы Василий Михайлов.

Ежегодная всероссийская тренировка по гражданской обороне прошла в Тверской области 2 октября 2020 года. К участию были привлечены территориальные органы федеральных органов исполнительной власти, руководство Тверской области, органы местного самоуправления и организации, а также аварийно-спасательные формирования. Со стороны АО «Газпром газораспределение Тверь» в тренировке приняли участие руководящий состав, группа ГО и ЧС, центральная диспетчерская служба, аварийная диспетчерская служба, аварийно-спасательное формирование, рабочие и специалисты структурных подразделений.

Справка

АО «Газпром газораспределение Тверь» входит в Группу «Газпром межрегионгаз».

Компания обслуживает 9833 км газопроводов природного газа, 44 км газопроводов сжиженного газа, 758 газорегуляторных пунктов (ГРП, ГРПБ, ГРУ), 8159 шкафных газорегуляторных пунктов.

 

Последние новости по теме

Тренировка спецназа ГРУ – Airsoft Power Play

Сергей Николаевич Бадюк рожденный 3 июля 1970 в Винницкой области, в 1988-1990 гг. прошел службу в бригаде спец. назначения спецназа ГРУ. Выпускник Высшей школы КГБ. Проходил службу в рядах ФСБ Российской Федерации, и сейчас тренировки спецназа ГРУ без Сергея Бадюка просто сложно представить.

Мастер спорта СССР в гиревом спорте, рукопашному бою, обладатель звания мастер боевых искусств России. Инструктор по рукопашному бою в Академии ФСБ России.

Попасть в спецназ не так просто. Получить пометку «Годен к ВДВ» можно, обладая развитым телосложением, желательно иметь разряд по бегу, стрельбе, парашютному спорту или рукопашному бою. Также приветствуется способность мыслить и быстро принимать решения в стрессовых ситуациях, так как ГРУ это в первую очередь разведка.

Сергей Николаевич Бадюк

Главное разведывательное управление Вооруженных Сил Российской Федерации было основано в 1918 году. Занимается любыми видами разведки, бюджет и численность бойцов и офицерского состава строго засекречены.

Спецназ ГРУ основан несколько позже – в 1950 году. Задачами подразделения является – разведка, контрразведка, уничтожение террористов, диверсионная деятельность. Эта боевая единица сыграла значительную роль в афганской войне. Является самой закрытой и, пожалуй, самой опасной единицей ВС России.

Осторожность

Главное качество разведчика – холодный расчет и ясный ум. Необходимо оценивать ситуацию и думать в первую очередь о выполнении задания и о сохранности своей группы, геройство идет уже в последних рядах. Так, например, во время ротации кадров мы обязательно спрашиваем у новобранца – почему он хочет стать спецназовцем? Если в ответ мы слышим что-то в духе – «Хочу стать героем», отправляем восвояси. При такой мотивации, героем он может стать только посмертно, загубив вместе с собой всю группу.

После того, как солдат, все-таки попал в спецназ, ему с первого же дня начинают вбивать, что он круче всех. Для этого годятся любые инструменты – слова, руки, ноги. Важно поверить в это, если не поверит – отправят служить в пехоту.

Служба в спецназе сильно выматывает – сутки напролет ты стреляешь, бегаешь, тебя постоянно бьют. Бьют, конечно, не «деды», никаких «принеси-постирай» тут нет. Просто с самого начала мы воспитываем в бойцах разведчиков – они по казарме должны передвигаться, как по заминированной вражеской территории. Тут и затрещину получить можно или на растяжку нарваться или еще чего, вот такие здесь шутки. Это не так дико, как может показаться. В боевых условиях никто с тобой честно играть не будет, тут главное – выжить и выполнить задачу, или же просто выполнить задачу – выбор есть всегда.

Также тут быстро отучают трогать незнакомые, чужие вещи – под брелоком, лежащим на столе, вполне может оказаться взрывпакет. Через несколько месяцев такой службы, не только на затылке глаза могут вырасти, но и спать ты будешь настолько чутко, что просыпаешься от одного взгляда.

Выносливость

Ноги десантника – его хлеб. С момента, когда группу засекли, примерно через 6 часов она уже будет уничтожена. Лично знаю случай, когда один боец, в боевых условиях сказал, что не может больше бежать. Группа оставила ему практически все боеприпасы и побежала дальше. Вот так рождаются новые герои. Можно не уметь мастерски владеть техникой рукопашного боя, но ты просто обязан бегать лучше скаковой лошади.

Метание камней – отличная тренировка, которая увеличит взрывную силу удара.

Первый месяц, солдаты спят по 4 часа, спали бы и меньше, но это уже не положено по уставу. Оставшееся время они занимаются, тренируются, другими словами – вкалывают. Подъем в 6 утра. Спокойно одеваются, умываются, делают утреннюю зарядку, никто никого не торопит и не гонит, но потом, одели ранцы и побежали. Бегут долго, с постоянными вводными заданиями – то засада, то стрельба, кувырки, гусиный шаг, переползания и прочие радости. После утренней пробежки – физическая подготовка, рукопашный бой, тактические занятия. И в таком темпе каждый день, иначе в спецназ не попасть.

После нескольких месяцев подготовки, степень натренированности бойцов проверят скачками. Группу солдат вывозят в лес на неделю, без провизии. Командиры сменяются дважды в сутки и гоняют солдат по лесу, практически не давая им ни отдыха, ни возможности поспать. Кто не выдержал – отправляется в пехоту. Так отсеивают, довольно много народа, что-то вроде экзамена.

Решительность

Лучшее средство для закалки решительности – рукопашный бой. Тренировки проходят примерно так: Одетого в защиту бойца. ставят в спарринг против более сильного, опытного противника и бьют. Так воспитывают бойцовский характер, решимость и силу воли. Это не неуставные отношения – боец имеет возможность отбиваться, точнее он просто обязан отбиваться.

Отличие подготовки рукопашного боя спецназа от большинства других подразделений в том, что наша цель – уничтожить, а не задержать противника. Поэтому и девиз наш звучит, как: «“Голыми руками дерутся только идиоты». Нас учат по возможности не драться голыми руками, а использовать все, что только можно – огнестрельное оружие, ножи, осколки, палки, даже свернутая газета может стать серьезным оружием.

Помимо обычной подготовке, в спецназе, также практикуют много «упражнений на дерзость». Например, у нас, было популярно упражнение с крысой. В умывальник загоняли большую крысу и заталкивали туда голого бойца. Когда крыса загнана в угол – она будет атаковать. Тут то и начинается настоящая жесть. Если ты смог убить голыми руками крысу, то человек тебе уже не страшен.

Агрессия

Агрессия – одна из главных составляющих подготовки бойца. Он должен своего сержанта бояться сильнее врага, бежать к врагу с ярко выраженным желанием его уничтожить. Во время занятий по рукопашке не обходится без крови, сержанты специально наносят травмы. Он должен привыкать к крови, должен не бояться травм, а в боевой ситуации вообще на них не отвлекаться, тогда останется жив. Под таким прессингом человек все знания впитывает как губка и все выученное за полгода останется с ним на всю жизнь. При подготовке стараются максимально приблизить условия к боевым, чтобы солдаты чувствовали угрозу жизни и были готовы идти до конца. Поэтому, чтобы успокоить трех пьяных десантников – вызывают целую роту ОМОНа.

Правда, мы признаем, есть и обратная сторона медали. У нас в стране нет центров реабилитации после армейки. Мы то свою задачу выполняем на отлично – готовим бойцов, они проходят службу, выполняют все нормативы и задачи, но, по возвращению домой, становятся не готовы к обычной мирной жизни.

Чистоплотность

Не думайте, что спецназовец это такая машина убийства, которой плевать на свое состояние, гигиену и в целом комфорт и чистоту. Это кардинально не так. У нас паранойя по поводу личной гигиены. Мы часто находимся вне своей части, в походных условиях, в лесу или еще где. Поэтому необходимо держать себя в чистоте в любых условиях. Любой солдат, прибывший в роту, первым делом обязан постирать форму и одеть чистую. В каких условиях бы ты ни был, приведи себя в порядок по окончании задания.

При ударах головой бьем строго в нос.

Возможно по этой причине, а может и всему виной психологический настрой, но я не припомню, чтобы кто-нибудь из моих сослуживцев болел. Была даже история, когда меня, еще молодого бойца, с рассеченной гранатометом головой, отнесли к реке, промыли рану и перевязали. Все! и никакой заразы.

Принципы тренировок

В силу профессии, большую часть времени, боец находится вне пункта постоянной дислокации. Но тренировки ведь никто не отменял, поэтому приходится использовать любые доступные подручные средства.

Вот ежедневные тренировки, не эти новомодные, рассчитанные на несколько недель. Тут тебе придется заниматься минимум год. Я, когда пришел в армию весил 86 килограмм, спустя же всего три месяца, встав на весы, я был немного озадачен – 103 килограмма. И занимался я исключительно по этой программе. И пару слов о диете, она довольно проста – ешь побольше.

Подготовка держится на четырех столбах:

1. Бег и переползания. Ежедневно, необходимо пробегать 10 км. Иногда, по воскресеньям тренировку делают разнообразнее – 40 км. Но, пока ты еще не в армии, так и быть, можешь отдыхать в воскресенье. Обычный боец спецназа преодолевает 10 км менее чем за час, и это таща на себе 50 кг экипировки. Бег нужно чередовать с переползаниями – они отлично прорабатывают все группы мелких мышц;

2. Круговая тренировка. Тренировка была позаимствована у школы бокса и самбо СССР. Она увеличивает выносливость, силу и вызывает злобу к начальству. Повторы в любом упражнении определяются по настроению сержанта. Но для тебя, сгодится и 40-минутная тренировка, после 10 км пробежки. Отдых между кругами около 5 минут.

Один круг выглядит так:

• Отжимания на пальцах (20 повторов)
• Джамп (10 повторов)
• Отжимания на кулаках (30 повторов)
• Джамп (10 повторов)
• Отжимания на пальцах (5 повторов)
• Джамп (10 повторов)
• Отжимания на кулаках (30 повторов)
• В конце каждого круга качаем пресс до отказа. Также можно добавить метание камней.

3. Постоянная нагрузка. Каждый день, ты должен делать определенное количество отжиманий на кулаках, качать пресс, подтягиваться и т.д., причем число повторений каждый день должно расти.

4. Рукопашный бой. Тут важно выработать хороший, взрывной боковой удар. На прямых особо не сосредотачиваемся, потому как их очень сложно научиться бить сильно. Я за всю свою службу не видел ни одного бойца, который в полной мере бы овладел этой техникой. Поэтому используем боковые, благо их разновидностей и вариантов существует очень много. Сначала наносится удар в горло. В ближнем бою работаем локтями. Силу тренируем упражнением с кувалдой. Вся техника владения ногами сводится к удару в пах – тут вам не ринг. При ударах головой бьем строго в нос.

Естественно, чтобы так делать, ты долен сам отжиматься раз в пять больше бойца.

Примерно так, начинается каждое утро десантника.

А это иллюстрация к тому, что необходимо поддерживать состояние прессинга для солдат.

Джампы. Выпрыгивание вверх с хлопком – хорошо укрепляет икры и голеностоп, это позволит тебе бежать как скаковой лошади.

Упражнения с ремнем. Как я и говорил, используются все подручные средства. Пытайся разорвать его – справа, слева, сзади. Выполнять после круговой тренировки.

Кувалдой мы тренируем мощь и силу удара. Кувалду лучше брать с металлической сварной ручкой, она и тяжелее будет, и с черенка не слетит. Упражнения выполнять такие: удар сверху, удар справа, удар слева. Так ты включишь в работу все мышцы. На каждое упражнение по 3 подхода и по 10 повторов.

Рекомендуем купить

В этой статье мы рассказали о тренировках бойцов ГРУ, вы также можете прочесть о том как тренируется украинский спецназ, и узнать о тренировках ФСБ. Если вам понравился материал, поставьте лайк и поделитесь статьей с друзьями! Спасибо.

шпагат за 30 дней, растяжка

Тренировки на шпагат позволят при любом уровне подготовки сесть на полный шпагат шаг за шагом, даже если вы новичок. Сочетание статических и динамических упражнений на шпагат помогает эффективно повысить гибкость и достигнуть результатов быстрее, чем вы можете ожидать. Всего за 10 минут в день вы будете садиться все ниже и ниже!

Эффективные упражнения на растяжку, чтобы сесть на шпагат за 30 дней, которые подходят для мужчин, женщин и детей. Вы можете адаптировать тренировку для шпагата в соответствии со своими предпочтениями, никакого снаряжения не требуется.

Хотите ли вы сесть на полный шпагат для танцев, балета, гимнастики или боевых искусств, эти тренировки помогут вам добиться цели!

Зачем нужен шпагат?
Доказано, что умение садиться на шпагат помогает избежать травм, увеличивает силу и устраняет ригидность мышц, улучшает кровообращение.

Улучшите гибкость и баланс
Гибкость и баланс важны для снижения риска получения травм во время тренировок. Шпагат помогает растянуть все мышцы нижней части тела и увеличить амплитуду движений.

Расслабьте мышцы-сгибатели бедра
Из-за постоянного сидения за столом у многих людей очень напряжены мышцы-сгибатели бедра, что может вызывать боль, особенно в нижней части спины. Шпагат раскрывает эти области, снимая напряжение мышц.

Глубоко растяните ноги
При выполнении шпагата ноги постоянно растягиваются. Мы рекомендуем использовать шпагат в ежедневные тренировки, особенно если вы занимаетесь такими видами спорта, как бег или езда на велосипеде.

Перед тем как садиться на шпагат, обязательно разогревайте мышцы. Для выполнения шпагата требуется время, мышцы должны растянуться, восстановиться и адаптироваться к новым нагрузкам. Проявите терпение и не отступайте, вскоре вы заметите прогресс.

Отличительные черты
— Шпагат для любого уровня подготовки, шпагат для начинающих, шпагат для мужчин, шпагат для женщин, шпагат для детей.
— Пошаговые инструкции для выполнения шпагата при любом уровне физической подготовки.
— Эффективная формула, помогающая быстро достичь результатов.
— Сядьте на шпагат за 30 дней.
— Составьте свой собственный план тренировок.
— Простые инструкции, наглядные анимации и видеоруководство.
— Автоматическая запись прогресса.
— Растяжка всех мышц, чтобы сесть на шпагат и обрести максимальную гибкость.
— Синхронизировать данные с Apple Health

Тренер
Это приложение так же, как ваш личный тренер по фитнесу. Тренируйтесь с вашим тренером, чтобы максимизировать ваши результаты тренировки.

Планы
Мы предоставляем систематические планы тренировок в этом приложении. Следуйте планы тренировок, чтобы тренироваться регулярно, вы увидите большие изменения в кратчайшие сроки.

Условия и детали подписки:
— Неограниченный доступ ко всем функциям, 1 550 ₽ в год
— Оплата будет взиматься с iTunes Account при подтверждении покупки.
— Подписка автоматически продлевается, если не отменить автопролонгацию не позднее чем за 24 часа до окончания текущего периода.
— Оплата за продление подписки будет сниматься с вашего аккаунта в течение 24 часов до окончания текущего периода.
— Управлять подписками и автопролонгацией можно через Установки Аккаунта после покупки.
— Неиспользованное время тестового периода будет потеряно при покупке подписки.

Политика конфиденциальности: https://period-calendar.com/ios_privacypolicy.html
Условия использования: http://pay.period-calendar.com/app/splits.html

Федерация кудо России — официальный сайт

Федерация кудо России — официальный сайт

ВЕСЬ САЙТ

Меню

Старт спортивного сезона на Всероссийских соревнованиях на призы двукратного чемпиона Мира Эдгара Коляна

СМОТРЕТЬ

Подборка видео с учебно-тренировочных сборов 2021

СМОТРЕТЬ

Профессионалы в спорте, интересные и активные люди за пределами татами

СМОТРЕТЬ

Наши люди

Настоящие профессионалы в спорте, интересные и активные люди за пределами татами

подробнее 17

2 дан, МС

Ярославич

Ярославль

Главный тренер клуба «Ярославич», воспитавший победителей Первенства России, призера и победителя Первенства Мира.

30

4 кю

Партизан

Москва

«Я был расстроен, но вывод сделал однозначный: не надо стоять, всегда нужно работать на максимум!»

20

1 дан, КМС

Богатырь

Ульяновск

Многократный победитель и призер различных российских турниров по кудо, тренер спортивного клуба «Богатырь» из г. Ульяновска.

19

3 кю

Патриот

Железногорск

«Кудо — это великий путь, закалка, воспитание в себе мужских качеств, воспитание духа. Чувства, которые ты испытываешь в бою на татами, не передать словами»

19

1 кю, КМС

Росомаха

с. Мужи, ЯНАО

Интервью с энтузиастом развития кудо в Заполярье, тренером, который, несмотря на очень непростые условия, продолжает заниматься с детьми и популяризировать наш вид спорта.

16

7 кю

Скорпион

Севастополь

«Тренировки по кудо очень помогли мне приблизится к своей цели. Тренируясь, я становился выносливее и сильнее»

27

3 дан, ЗМС

Дружина

Москва

Призер Чемпионатов Мира и Европы, победитель различных международных соревнований по кудо, чемпион России и тренер рассказывает о своем пути в кудо, успехах и неудачах в карьере и дает советы начинающим спортсменам. 

19

2 кю

Титан

Москва

Интервью победителя Первенства России 2020 г, неоднократного победителя Первенства Москвы, юниора из московского клуба «Титан».

17

3 кю, II в.р.

Титан

Москва

«Заниматься или нет профессионально кудо, я еще не решил. Но кудо навсегда в моей жизни». Интервью с победителем Первенства Москвы и серебряным призером Первенства России.

31

1 кю, КМС

Легион Кудо

Москва

«И даже при встрече на татами с тем соперником, с которым я уже бился, каждый бой складывался по-разному и был уникальным. В этом и прелесть нашего вида спорта.»

29

1 дан, КМС

Лидер

Иваново

«…мы все объединены, хоть мы постоянно и соперничаем, но мы всегда вместе и поддержим друг друга» — интервью с победителем кубка России по кудо.

25

2 кю, МС

сб. Ярославля

Ярославль

«Даже после самой темной ночи наступает рассвет, а сильный дождь заканчивается радугой» — интервью с серебряным призером чемпионата России.

34

1 дан, МС

Берсерк

Новосибирск

«Весь мой путь в спортивной карьере — это испытание своих возможностей, это опыт и он не может быть без погрешностей. Главное давать себе право на ошибки, тогда появятся силы и желание их исправлять»

30

1 кю, КМС

Нижний Новгород

Н. Новгород

«Спорт меняет человека, дисциплинирует, делает ответственнее» — интервью с четырехкратным чемпионом России по кудо.

27

1 дан, МС

EVO

Москва

Интервью победителя Первенства мира по кудо 2018 года о себе и кудо.

Медиа

блог фото kudo tv

Мы — сообщество единомышленников, братство, ориентированное на расширение вокруг себя зоны мира и добра. Конечно это нелегко, но и мы не остановимся в своем движении по нашему пути.

Роман Михайлович Анашкин

ПРЕЗИДЕНТ ФЕДЕРАЦИИ КУДО РОССИИ, ЧЕРНЫЙ ПОЯС, 7 ДАН

о федерации

Экипировочный центр

Сертифицированная и оригинальная экипировка, проверенная интенсивными тренировками

Перейти в магазин

Партнеры и спонсоры

Федерация кудо России

Россия, Москва, Лужнецкая набережная, д. 2/4, корпус 17, 2 этаж, офис № 210

Спасибо за заявку!

Скоро мы свяжемся с Вами!

Спасибо. Ваша заявка отправлена!

Заявка на соревнование

Ваш браузер устарел рекомендуем обновить его до последней версии
или использовать другой более современный.

Министерство спорта Российской Федерации

Департамент спорта города Москвы

Департамент предоставляет государственные услуги в области физической культуры и спорта. Он отвечает за развитие массовой физической культуры и спорта высших достижений, организацию и проведение физкультурных и спортивных мероприятий, развитие и координацию международных и межрегиональных связей в этих сферах.

Группа компаний «РСК»

Группа компаний «РСК» является одним из самых быстрорастущих генеральных подрядчиков в строительстве в России и производит весь цикл строительно-монтажных работ.

ООО «Техномарт»

Региональный интернет-магазин бытовой техники. Являясь прямым дистрибьютором таких всемирно известных брендов как Sennheiser, Panasonic, Nikon, Bosch, Sony, Samsung, Braun, JBL, AKG, Philips, Gigaset, Alko, Olympus и многих других, интернет-магазин Technomart.ru, предлагает разнообразный выбор высококачественной техники и электроники

Группа компаний «ЛИНКОМ»

Группа компаний «ЛИНКОМ» работает в сфере дистрибуции более 20 лет. Группа компаний занимает лидирующую позицию на рынке Москвы и Московской области.

ООО «Модтфил»

ООО «Модтфил» — одна из крупнейших в России компаний, специализирующихся на установке лифтов и подъемников от лучших мировых производителей. В спектр услуг ООО «Модтфил» входит поставка, монтаж и техническое обслуживание лифтового оборудования, все это — с соблюдением высочайших стандартов качества.

Новый Московский Банк

Коммерческий Банк «Новый Московский Банк» (Общество с ограниченной ответственностью) с июня 1994 года осуществляет банковские операции с юридическими и физическими лицами в рублях РФ, иностранной валюте и драгоценных металлах. В настоящее время это универсальный коммерческий банк, представляющий клиентам полный спектр банковских услуг в рамках имеющейся лицензии.

«ПАТ» GROUP

«ПАТ» GROUP объединяет компании, осуществляющие все виды деятельности в области работ с инженерными системами зданий по 5 направлениям:

Фабрика промышленной отделки

ГК Империя Форвард

Многопрофильный холдинг, объединяющий компании работающие в области разработки, производства и поставки 1) Автомобильной электроники 2) Систем умного дома 3) Систем пожаротушения 4) Медицинской и специальной одежды 5) Медицинских товаров

советов по обучению рекуррентных нейронных сетей

Некоторые практические приемы для обучения рекуррентных нейронных сетей:

Настройка оптимизации

• Адаптивная скорость обучения. Обычно мы используем адаптивные оптимизаторы, такие как Adam (Kingma14) потому что они лучше справляются со сложным обучением динамика рекуррентных сетей, простых градиентного спуска.
• Отсечение градиента. Распечатайте или постройте норму градиента, чтобы увидеть ее обычную диапазон, затем уменьшите градиенты, превышающие этот диапазон.Это предотвращает всплески градиентов, чтобы испортить параметры во время тренировки.
• Нормализация потерь. Чтобы получить потери одинаковой величины в наборах данных, вы можете просуммировать условия потерь по последовательности и разделить их на максимальное длина последовательности. Это упрощает повторное использование гиперпараметров между эксперименты. Потери следует усреднить по партии.
• Усеченное обратное распространение. Рекуррентные сети могут испытывать трудности изучение длинных последовательностей из-за исчезающих и шумных градиентов.Тренируйтесь на вместо этого перекрывающиеся фрагменты примерно из 200 шагов. Вы также можете постепенно увеличивайте длину блока во время тренировки. Сохранить скрытое состояние между границы чанка.
• Длительное обучение. Особенно в языковом моделировании, небольшие улучшения потеря может иметь большое значение для воспринимаемого качества модели. Стоп тренировки, когда потери в обучении не улучшаются в течение нескольких эпох или потеря оценки начинает увеличиваться.
• Многоступенчатая потеря. При обучении моделей генеративной последовательности существует компромисс между потерями на один шаг (принуждение учителя) и более длительным обучением воображаемые последовательности для соответствия цели (Chiappa17). Профессор форсинг (Goyal17) сочетает эти два аспекта, но более сложен.

Структура сети

• Стробируемый рекуррентный блок. GRU (Cho14) альтернативная память проектирование ячеек в LSTM. Я обнаружил, что часто достигается равное или лучшее производительность при использовании меньшего количества параметров и ускорении вычислений.
• Нормализация слоев. Добавление нормализации слоя (Ba16) во все линейные отображения рекуррентной сети ускоряет обучение и часто улучшает конечные результаты. Несколько входов для то же отображение следует нормализовать отдельно, как это сделано в статье.
• Сначала слои с прямой связью. Предварительная обработка ввода с прямой связью слои позволяют вашей модели проецировать данные в пространство с более легким временная динамика. Это может улучшить производительность задачи.
• Составные повторяющиеся сети. Рекуррентные сети требуют квадратичного числа веса в размере их слоя. Может быть более эффективно сложить два или три слои меньшего размера вместо одного большого. Вместо этого просуммируйте выходы всех слоев использовать только последний, аналогичный ResNet или DenseNet.

Параметры модели

• Полученное начальное состояние. Инициализация скрытого состояния, поскольку нули могут вызвать большие потери для первых нескольких временных шагов, так что модель меньше фокусируется на фактической последовательности.Обучение начальному состоянию как переменной может улучшить производительность, как описано в этом посте.
• Забудьте о смещении затвора. Повторяющейся сети может потребоваться некоторое время, чтобы научиться запомнить информацию из последнего временного шага. Инициализировать смещения для LSTM Забудьте ворота на 1, чтобы запомнить больше по умолчанию. Точно так же инициализируйте смещения для сброса ворот ГРУ на -1.
• Регуляризация. Если ваша модель переоснащается, используйте конкретную регуляризацию методы для рекуррентных сетей.Например, периодическое прекращение учебы (Semeniuta16) или Zoneout (Крюгер 17).

Надеюсь, этот сборник советов будет вам полезен. Пожалуйста, не стесняйтесь публиковать дальнейшие сообщения предложения по списку и задавайте вопросы.

Вы можете использовать этот пост под открытым небом. CC BY-SA 3.0 лицензия и цитируется как:

 @misc {hafner2017rnntips,
  author = {Хафнер, Данижар},
  title = {Советы по обучению рекуррентных нейронных сетей},
  год = {2017},
  howpublished = {запись в блоге},
  url = {https: // danijar.ru / советы-тренировочные-повторяющиеся-нейронные-сети /}
}
 

ГРУ — Посетите Гейнсвилл 360

Превращение Гейнсвилля в лучшее место для жизни, работы и развлечений

Gainesville Regional Utilities, известное как GRU, — это мультисервисная коммунальная компания, принадлежащая городу Гейнсвиллу. Мы являемся 5-м по величине муниципальным электроэнергетическим предприятием Флориды.

Наши комбинированные услуги делают нас самым комплексным поставщиком коммунальных услуг в штате. Мы обслуживаем около 93000 розничных и оптовых клиентов в Гейнсвилле и его окрестностях, предлагая:

• Электрический
• Природный газ
• Вода
• Сточные воды
• Услуги связи

ГРУ Мы ценим сотрудников, заботящихся о клиентах

Приходите и станьте частью заботливой организации, в которой у вас будет возможность учиться и раскрывать свой величайший потенциал! Решив присоединиться к ГРУ, вы не только получаете работу, но и получаете возможность вносить изменения в наше сообщество и улучшать образ жизни в Гейнсвилле каждый день.

Вакансии

Возможности обучения ГРУ

Почему выбирают ГРУ?

В дополнение к прекрасной рабочей среде, которая позволяет вам влиять на наше отмеченное наградами сообщество, ГРУ предлагает конкурентоспособную заработную плату и полный пакет льгот, которые помогут вам расти как в профессиональном, так и в личном плане.

Преимущества включают:

• Медицинское страхование
• Страхование жизни
• Оплачиваемый отпуск
• 10 оплачиваемых отпусков в год
• Пенсионный план
• План отсроченного вознаграждения
• Фитнес-центры на территории
• Компенсация за обучение
• Беспроцентная ссуда на тренажеры
• Медперсонал на месте
• Оздоровительные программы
• Корпоративный университет Гейнсвилля (курсы повышения квалификации)

Решения для экономии времени и денег

Вашему бизнесу необходимы надежные коммунальные услуги для бесперебойной работы.GRU предлагает множество опций, выходящих за рамки основных утилит, которые помогут вам сэкономить деньги и повысить производительность.

Скидки и поощрения

Мы предлагаем несколько программ, чтобы помочь бизнес-клиентам управлять потреблением энергии, экономить деньги и повышать эффективность.

Волоконно-оптический Интернет и телекоммуникации

GRUCom ^SM — единственная полностью оптоволоконная сеть в районе Гейнсвилл. Мы предлагаем настраиваемый Интернет, передачу данных, создание сетей, размещение и услуги оператора связи, чтобы удовлетворить все потребности вашего бизнеса в телекоммуникациях.

Уровень стробированного рекуррентного блока (GRU)

Уровень GRU изучает зависимости между временными шагами во временных рядах и данных последовательности.

скрытое состояние слоя на временном шаге t содержит вывод слоя ГРУ для этого временного шага. На каждом временном шаге слой добавляет информация или удаляет информацию от государства. Слой управляет этими обновлениями с помощью ворота .

Следующие компоненты управляют скрытым состоянием слоя.

Компонент	Назначение
Сброс шлюза ( r )	Уровень управления сбросом состояния
Обновление состояния ворот3 z 9018
Состояние кандидата (h˜)	Уровень управления обновлением добавлен в скрытое состояние

Обучаемые веса слоя GRU — это входные веса Вт ( InputWeights ), повторяющиеся веса R ( RecurrentWeights ) и смещение b ( Смещение ).Если ResetGateMode свойство 'recurrent-bias-after-multiplication' , то вентиль и расчеты состояния требуют двух наборов значений смещения. Матрицы W и R — это конкатенация входных весов и повторяющихся весов каждый компонент соответственно. Эти матрицы объединяются следующим образом:

, где r , z и h˜ обозначают вентиль сброса, вентиль обновления и состояние кандидата, соответственно.

Вектор смещения зависит от ResetGateMode имущество. Если ResetGateMode равен 'после умножения' или 'до умножения' , тогда вектор смещения представляет собой конкатенацию трех векторов:

, где нижний индекс W указывает, что это смещение соответствующий умножению входных весов.

Если ResetGateMode 'recurrent-bias-after-multiplication' , то вектор смещения является конкатенация шести векторов:

, где нижний индекс R указывает, что это смещение соответствующее рекуррентному умножению весов.

Скрытое состояние на временном шаге t задается

Следующие формулы описывают компоненты на временном шаге т .

+ Wtr =' R-умножение Gateway Update 'после умножения'

Компонент		ResetGateMode	Формула
Сброс затвора		'после-
		'до умножения'
		'recurrent-bias-after-multiplication'	rt = σg (Wrxt + bWr + Rrht − 1 + bRr)
zt = σg (Wzxt + bWz + Rzht − 1)
	'до умножения'
'рекуррентное смещение после умножения'	= σg (Wzxt + bWz + Rzht − 1 + bRz)
Состояние кандидата		'после умножения'	h˜t = σs (Wh˜xt + bWh˜ + rt⊙ (Rh˜ht −1))
		'до умножения'	h˜t = σs ( Wh˜xt + bWh˜ + Rh˜ (rt⊙ ht − 1))
		'рекуррентное смещение после умножения'	h˜t = σs (Wh˜xt + bWh˜ + rt⊙ (Rh˜ht − 1 + bRh˜))

В этих расчетах σg и σs обозначают функции активации затвора и состояния соответственно.В gruLayer Функция по умолчанию использует сигмовидную функцию, заданную как σ (x) = (1 + e − x) −1, для вычисления функции активации ворот и гиперболического тангенса function (tanh) для вычисления функции активации состояния. Уточнять состояние и ворота Функции активации используют свойства StateActivationFunction и GateActivationFunction соответственно.

LSTM и GRU — Начало работы с глубоким обучением: курс по рекуррентным нейронным сетям

Здравствуйте и добро пожаловать в это видео о сетях с долгосрочной краткосрочной памятью и закрытых рекуррентных модулях, сокращенно LSTM и GRU.В этом видео мы поговорим о двух разных типах рекуррентных нейронных сетей, которые не страдают от проблемы исчезающих градиентов. Как вы видели, обычная реализация рекуррентной нейронной сети, в которой выходные данные возвращаются на вход, страдает фундаментальной проблемой исчезающих градиентов и не может фиксировать долгосрочные зависимости в последовательности. Это проблема, потому что мы хотели бы, чтобы наша RNN могла анализировать текст и отвечать на вопросы, которые включают отслеживание длинных последовательностей слов.Блестящая схема решения этой проблемы была предложена в конце 90-х и получила название «Сеть долгосрочной краткосрочной памяти».

Эта сеть состоит из ячеек, каждая из которых включает несколько операций. Давайте рассмотрим их подробнее. Первое отличие от ванильной РНС — наличие внутренней переменной состояния. Он передается от одной ячейки к другой и модифицируется операционными воротами. Первые ворота называются воротами забвения. Это сигмоидальный слой, который принимает выходной сигнал в момент времени t минус один и текущий вход в момент времени t, объединяет их в один тензор, а затем применяет линейное преобразование, за которым следует сигмоид.Из-за сигмоида на выходе этого затвора будет число от нуля до единицы. Это число умножает внутреннее состояние, поэтому ворота называются воротами забвения. Если f sub t равно нулю, предыдущее внутреннее состояние будет полностью забыто. А если он один, то его пропустят и переделают.

Второй вентиль — входной вентиль. Входной вентиль принимает предыдущий выход и новый вход и пропускает их через другой сигмовидный слой, очень похожий на вентиль забывания. Как и в предыдущем случае, этот вентиль возвращает значение от нуля до единицы.Значение входного вентиля умножается на выход слоя-кандидата. Этот слой применяет касательную гиперболу к смеси ввода и предыдущего вывода, возвращая вектор-кандидат для добавления во внутреннее состояние. Например, если мы строим языковую модель, этот шлюз будет контролировать, какие новые релевантные функции нужно включить во внутреннее состояние. Внутреннее состояние обновляется с помощью этого правила, предыдущее состояние умножается на вентиль забывания и затем добавляется к доле нового кандидата, разрешенной входным вентилем.Наконец, у нас есть выходной вентиль.

Этот вентиль контролирует, какая часть внутреннего состояния проходит через выход, и работает аналогично другим вентилям. Итак, давайте резюмируем, как работает LSTM. У него три ворот, и все они работают одинаково. Они берут предыдущий выход и текущий вход, применяют линейное преобразование, а затем сигмовидную функцию активации. Поскольку эти три логических элемента имеют независимые веса и смещения, сеть узнает, какую часть прошлых выходных данных сохранить, какую часть текущего входа сохранить и какую часть внутреннего состояния отправить на выход.Остальные три компонента модуля LSTM — это внутреннее состояние, которое передается от одной итерации к следующей как конвейерная лента, слой tanh, генерирующий вход кандидата для добавления во внутреннее состояние, и преобразование tanh внутреннего состояния. прежде, чем он попадет к выходному вентилю. Довольно просто. Эта формулировка рекуррентной нейронной сети хороша тем, что не страдает от проблемы исчезающего градиента.

И, следовательно, его можно использовать для решения более сложных задач, таких как, например, ответы на вопросы.Наконец, мы упомянули более простую версию LSTM под названием GRU или Gated Recurrent Unit. Этот модуль похож на LSTM, но упрощает его несколькими способами. Во-первых, он не передает две отдельные переменные, внутреннее состояние и выход. Он только передает вывод на следующую итерацию. Во-вторых, у него всего два ворот вместо трех. Первый вентиль управляет смешиванием предыдущего вывода с текущим вводом, и микс подается на слой tanh для вывода. Другой вентиль управляет смешиванием предыдущего выхода с текущим выходом.Посмотрите внимательно на последнюю формулу в последней строке. Разве это не знакомо? Да, это снова EWMA. Это экспоненциально взвешенная скользящая средняя. GRU применяет EWMA для фильтрации необработанного вывода, h тильда sub t, с дробной частью zed sub t, которая извлекается из обучающего набора. В заключение, в этом видео мы представили LSTM (Long-Term Short-Term Memory Network) и объяснили, как она может научиться выборочно запоминать и забывать прошлую информацию. Мы также представили ГРУ, которое представляет собой более простую версию подразделения того же типа.Спасибо за просмотр и до встречи в следующем видео.

9.1. Gated Recurrent Units (GRU) — погрузитесь в документацию Deep Learning 0.17.0

В Разделе 8.7 мы обсудили, как вычисляются градиенты в РНС. В частности, мы обнаружили, что длинные произведения матриц могут приводить к исчезающие или взрывающиеся градиенты. Давайте вкратце подумаем, что такое На практике аномалии градиента означают:

Для решения этой проблемы был предложен ряд методов. Один из самое раннее — долговременная кратковременная память [Hochreiter & Schmidhuber, 1997] которые мы обсудим в разделе 9.2. Закрытый рекуррентный блок. (ГРУ) [Cho et al., 2014a] немного больше оптимизированный вариант, который часто предлагает сопоставимую производительность и значительно быстрее вычислить [Chung et al., 2014]. Из-за его простоты начнем с ГРУ.

9.1.1. Закрытое скрытое состояние¶

Ключевое различие между ванильными RNN и GRU заключается в том, что последние поддержка стробирования скрытого состояния. Это означает, что мы посвятили механизмы для того, когда скрытое состояние должно быть обновлено , а также когда оно должно быть сбросить .Эти механизмы изучены, и они обращаются к проблемы, перечисленные выше. Например, если первый токен имеет большой важность мы научимся не обновлять скрытое состояние после первого наблюдение. Точно так же мы научимся пропускать несущественные временные наблюдения. Наконец, мы научимся сбрасывать скрытое состояние всякий раз, когда нужный. Мы подробно обсудим это ниже.

9.1.1.1. Сбросить шлюз и обновить шлюз¶

Первое, что нам нужно представить, это вентиль сброса , и обновить ворота .Мы проектируем их так, чтобы они были векторами с записями в \ ((0, 1) \) такая, что мы можем выполнять выпуклые комбинации. Для Например, сбросной вентиль позволит нам контролировать, сколько предыдущее состояние, которое мы, возможно, все еще хотим запомнить. Точно так же ворота обновления позволит нам контролировать, какая часть нового состояния является просто копией старое состояние.

Начнем с проектирования этих ворот. Рис. 9.1.1 иллюстрирует входы для шлюзов сброса и обновления в ГРУ, учитывая вход текущего временного шага и скрытого состояния предыдущего временного шага.{1 \ times h} \) — это bias, а символ \ (\ odot \) — это (поэлементное) произведение Адамара оператор. Здесь мы используем нелинейность в виде tanh, чтобы гарантировать, что значения в скрытом состоянии кандидата остаются в интервале \ ((- 1, 1) \).

Результатом является кандидат , так как нам все еще нужно включить действие шлюза обновления. По сравнению с (8.4.5), теперь влияние предыдущих состояний можно уменьшить с помощью поэлементное умножение \ (\ mathbf {R} _t \) и \ (\ mathbf {H} _ {t-1} \) в (9.1.2). Когда записи в вентиле сброса \ (\ mathbf {R} _t \) близки к 1, мы восстанавливаем ванильный РНН, такой как в (8.4.5). Для всех записей ворота сброса \ (\ mathbf {R} _t \), близкие к 0, кандидат скрытое состояние является результатом MLP с \ (\ mathbf {X} _t \) в качестве Вход. Таким образом, любое ранее существовавшее скрытое состояние сбрасывает на значения по умолчанию.

На рис. 9.1.2 показан вычислительный поток после применения сброс ворот.

Рис. 9.1.2 Вычисление скрытого состояния кандидата в модели ГРУ.{n \ times h} \) просто старый состояние \ (\ mathbf {H} _ {t-1} \) и насколько новый кандидат Используется \ (\ tilde {\ mathbf {H}} _ t \). Ворота обновления \ (\ mathbf {Z} _t \) можно использовать для этой цели, просто взяв поэлементно выпуклые комбинации между обоими \ (\ mathbf {H} _ {t-1} \) и \ (\ tilde {\ mathbf {H}} _ t \). Это приводит к окончательному обновлению уравнение для ГРУ:

(9.1.3) ¶ \ [\ mathbf {H} _t = \ mathbf {Z} _t \ odot \ mathbf {H} _ {t-1} + (1 — \ mathbf {Z} _t) \ odot \ tilde { \ mathbf {H}} _ t. \]

Каждый раз, когда шлюз обновления \ (\ mathbf {Z} _t \) близок к 1, мы просто сохранить старое состояние.В этом случае информация из \ (\ mathbf {X} _t \) по существу игнорируется, эффективно пропуская время шаг \ (t \) в цепочке зависимостей. Напротив, всякий раз, когда \ (\ mathbf {Z} _t \) близко к 0, новое скрытое состояние \ (\ mathbf {H} _t \) приближается к скрытому состоянию кандидата \ (\ tilde {\ mathbf {H}} _ t \). Эти конструкции могут помочь нам справиться с проблема исчезающего градиента в RNN и лучший захват зависимостей для последовательности с большими шагами по времени. Например, если обновление ворота были близки к 1 на всех временных шагах всего подпоследовательности, старое скрытое состояние на временном шаге его начала будет легко удерживаться и проходить до конца, независимо от длины подпоследовательность.

На рис. 9.1.3 показан вычислительный поток после обновление шлюза в действии.

Рис. 9.1.3 Вычисление скрытого состояния в модели ГРУ.

Таким образом, ГРУ имеют две следующие отличительные особенности:

9.1.2. Реализация с нуля¶

Чтобы лучше понять модель ГРУ, давайте реализуем ее с нуля. Мы начинаем с чтения набора данных машины времени, который мы использовали. в разделе 8.5. Код для чтения набора данных: нижеприведенный.

 из mxnet импорт np, npx
из mxnet.gluon import rnn
из d2l импортировать mxnet как d2l

npx.set_np ()

batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine (размер_пакета, число_шагов)
 

 импортная горелка
из факела импорт нн
из d2l импортная горелка как d2l

batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine (размер_пакета, число_шагов)
 

 импортировать тензорный поток как tf
из d2l импортировать тензорный поток как d2l

batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine (размер_пакета, число_шагов)
 

9.1.2.1. Инициализация параметров модели¶

Следующим шагом является инициализация параметров модели. Рисуем гири из распределения Гаусса со стандартным отклонением 0,01 и установить смещение до 0. Гиперпараметр num_hiddens определяет количество скрытые блоки. Мы инстанциируем все веса и смещения, относящиеся к ворота обновления, ворота сброса, кандидатное скрытое состояние и выход слой.

 def get_params (vocab_size, num_hiddens, устройство):
    num_inputs = num_outputs = словарный_размер

    def normal (форма):
        вернуть нп.random.normal (масштаб = 0,01, размер = форма, ctx = устройство)

    def three ():
        возврат (нормальный (
            (num_inputs, num_hiddens)), нормальный (
                (num_hiddens, num_hiddens)), np.zeros (num_hiddens,
                                                      ctx = устройство))

    W_xz, W_hz, b_z = three () # Обновить параметры гейта
    W_xr, W_hr, b_r = three () # Сбросить параметры гейта
    W_xh, W_hh, b_h = three () # Подходящие параметры скрытого состояния
    # Параметры выходного слоя
    W_hq = нормальный ((num_hiddens, num_outputs))
    b_q = np.нули (num_outputs, ctx = device)
    # Прикрепить градиенты
    params = [W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q]
    для параметра в параметрах:
        param.attach_grad ()
    вернуть параметры
 

 def get_params (vocab_size, num_hiddens, устройство):
    num_inputs = num_outputs = словарный_размер

    def normal (форма):
        вернуть torch.randn (размер = форма, устройство = устройство) * 0,01

    def three ():
        возврат (нормальный (
            (num_inputs, num_hiddens)), нормальный ((num_hiddens, num_hiddens)),
                факел.нули (num_hiddens, device = device))

    W_xz, W_hz, b_z = three () # Обновить параметры гейта
    W_xr, W_hr, b_r = three () # Сбросить параметры гейта
    W_xh, W_hh, b_h = three () # Подходящие параметры скрытого состояния
    # Параметры выходного слоя
    W_hq = нормальный ((num_hiddens, num_outputs))
    b_q = torch.zeros (num_outputs, device = device)
    # Прикрепить градиенты
    params = [W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q]
    для параметра в параметрах:
        param.requires_grad_ (Истина)
    вернуть параметры
 

 def get_params (vocab_size, num_hiddens):
    num_inputs = num_outputs = словарный_размер

    def normal (форма):
        вернуть tf.random.normal (форма = форма, стандартное отклонение = 0,01, среднее значение = 0,
                                dtype = tf.float32)

    def three ():
        return (tf.Variable (normal ((num_inputs, num_hiddens)),
                            dtype = tf.float32),
                tf.Variable (нормальный ((num_hiddens, num_hiddens)),
                            dtype = tf.float32),
                tf.Variable (tf.zeros (num_hiddens), dtype = tf.float32))

    W_xz, W_hz, b_z = three () # Обновить параметры гейта
    W_xr, W_hr, b_r = three () # Сбросить параметры гейта
    W_xh, W_hh, b_h = three () # Подходящие параметры скрытого состояния
    # Параметры выходного слоя
    W_hq = tf.Переменная (обычная ((num_hiddens, num_outputs)), dtype = tf.float32)
    b_q = tf.Variable (tf.zeros (num_outputs), dtype = tf.float32)
    params = [W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q]
    вернуть параметры
 

9.1.2.2. Определение модели¶

Теперь определим функцию инициализации скрытого состояния. init_gru_state . Так же, как функция init_rnn_state , определенная в В разделе 8.5 эта функция возвращает тензор с формой (размер партии, количество скрытых блоков), значения которых нулевые.

 def init_gru_state (batch_size, num_hiddens, device):
    return (np.zeros (shape = (batch_size, num_hiddens), ctx = device),)
 

 def init_gru_state (batch_size, num_hiddens, device):
    return (torch.zeros ((batch_size, num_hiddens), device = device),)
 

 def init_gru_state (batch_size, num_hiddens):
    return (tf.zeros ((batch_size, num_hiddens)),)
 

Теперь мы готовы определить модель ГРУ. Его структура такая же, как базовой ячейки RNN, за исключением того, что уравнения обновления более сложный.

 def gru (входы, состояние, параметры):
    W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q = параметры
    H, = состояние
    выходы = []
    для X входов:
        Z = npx.sigmoid (np.dot (X, W_xz) + np.dot (H, W_hz) + b_z)
        R = npx.sigmoid (np.dot (X, W_xr) + np.dot (H, W_hr) + b_r)
        H_tilda = np.tanh (np.dot (X, W_xh) + np.dot (R * H, W_hh) + b_h)
        H = Z * H + (1 - Z) * ​​H_тильда
        Y = np.dot (H, W_hq) + b_q
        outputs.append (Y)
    return np.concatenate (выходы, ось = 0), (H,)
 

 def gru (входы, состояние, параметры):
    W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q = параметры
    H, = состояние
    выходы = []
    для X входов:
        Z = фонарик.сигмоид ((X @ W_xz) + (H @ W_hz) + b_z)
        R = torch.sigmoid ((X @ W_xr) + (H @ W_hr) + b_r)
        H_tilda = torch.tanh ((X @ W_xh) + ((R * H) @ W_hh) + b_h)
        H = Z * H + (1 - Z) * ​​H_тильда
        Y = H @ W_hq + b_q
        outputs.append (Y)
    вернуть torch.cat (выходы, dim = 0), (H,)
 

 def gru (входы, состояние, параметры):
    W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q = параметры
    H, = состояние
    выходы = []
    для X входов:
        X = tf.reshape (X, [-1, W_xh.форма [0]])
        Z = tf.sigmoid (tf.matmul (X, W_xz) + tf.matmul (H, W_hz) + b_z)
        R = tf.sigmoid (tf.matmul (X, W_xr) + tf.matmul (H, W_hr) + b_r)
        H_tilda = tf.tanh (tf.matmul (X, W_xh) + tf.matmul (R * H, W_hh) + b_h)
        H = Z * H + (1 - Z) * ​​H_тильда
        Y = tf.matmul (H, W_hq) + b_q
        outputs.append (Y)
    return tf.concat (выходы, ось = 0), (H,)
 

9.1.2.3. Обучение и прогнозирование¶

Обучение и прогнозирование работают точно так же, как в Раздел 8.5. После тренировки распечатываем недоумение на обучающем наборе и предсказанной последовательности, следуя предоставленной префиксы «путешественник во времени» и «путешественник» соответственно.

 vocab_size, num_hiddens, устройство = len (словар), 256, d2l.try_gpu ()
num_epochs, lr = 500, 1
model = d2l.RNNModelScratch (len (vocab), num_hiddens, device, get_params,
                            init_gru_state, gru)
d2l.train_ch8 (модель, train_iter, dictionary, lr, num_epochs, device)
 

 недоумение 1.1, 11581.8 токенов / сек на графическом процессоре (0)
путешественник во времени, так что о нем будет удобно говорить
путешественник, так что о нем будет удобно говорить
 

 vocab_size, num_hiddens, устройство = len (словар), 256, d2l.try_gpu ()
num_epochs, lr = 500, 1
model = d2l.RNNModelScratch (len (vocab), num_hiddens, device, get_params,
                            init_gru_state, gru)
d2l.train_ch8 (модель, train_iter, dictionary, lr, num_epochs, device)
 

 perplexity 1.1, 25129.3 токенов / сек на cuda: 0
Путешествие во времени вы можете доказать, что черное есть белое, аргументируя это, сказал Филби
Вы можете доказать, что черное есть белое, аргументируя это, сказал Филби
 

 vocab_size, num_hiddens, имя_устройства = len (
    словарь), 256, д2л.try_gpu () ._ имя_устройства
# определение стратегии обучения тензорного потока
стратегия = tf.distribute.OneDeviceStrategy (имя_устройства)
num_epochs, lr = 500, 1
с помощью strategy.scope ():
    model = d2l.RNNModelScratch (len (словарь), num_hiddens, init_gru_state, gru,
                                get_params)

d2l.train_ch8 (модель, train_iter, лексика, lr, num_epochs, стратегия)
 

 недоумение 1,1, 6776,5 токенов / сек на / GPU: 0
путешественник во времени, так что о нем будет удобно говорить
путешественник с легким приливом бодрости
 

GRU> Работа с GRU> Партнерские программы подрядчиков

Развивайте свой бизнес с GRU

Наша программа партнерства с подрядчиками предлагает местным компаниям возможности для расширения своей клиентской базы.Подрядчики-партнеры ГРУ заключают с нами подписанные соглашения о предоставлении скидок за энерго- или водосбережение. Свяжитесь с Отделом энергетики и бизнес-услуг ГРУ по телефону 352-393-1460, чтобы узнать больше.

Преимущества

• Включение в списки подрядчиков, утвержденных ГРУ
• Возможность ответить на лиды, полученные в результате кампаний ГРУ
• Стимулы кооперативного маркетинга для содействия маркетинговым усилиям подрядчика
• Использование логотипа Партнерского подрядчика ГРУ или логотипа ENERGY STAR ^®
• Возможности специализированного обучения, сертификации и аккредитации
• Возможность развития партнерских отношений с подрядчиками из разных профессий
• Возможность участия в других пилотных инициативах ГРУ и публичных мероприятиях
• Объявления о партнерстве во время выступления в ГРУ
• Мастерские с ГРУ для обновлений и отзывов
• Брошюры и материалы ГРУ по продвижению использования энергоэффективного оборудования и обслуживания
• Бесплатный доступ к программному обеспечению «Wrightsoft Right J8» с ручными расчетами J для центральных систем кондиционирования (только HVAC)

Категории программ

Название программы	Квалифицированные подрядчики	Ассоциированные скидки
Природный газ	Электрики Газовые подрядчики HVAC Сантехники	Водонагреватель, работающий на природном газе Бесконтактный водонагреватель, работающий на природном газе Природный газ Центральное отопление Плита и сушилка для природного газа Охлаждение / осушение для бизнеса
Программа энергоэффективности для малоимущих (LEEP)	Электрики HVAC Подрядчики по изоляции Сантехники	Программа энергоэффективности для малоимущих (LEEP)

Потери в обучении не уменьшаются для мягкой сети ГРУ

Привет,

Для моей, казалось бы, мягкой сети ГРУ, потери в обучении, кажется, никогда не уменьшатся.Я подозреваю, что градиенты исчезают, но я изо всех сил пытаюсь понять, почему это так. Я еще не понял почему. Убыток может измениться с 8-й по 10-ю цифру, но это все. Входные данные представлены в виде таблицы MinMax-Scaled, а выходные данные представляют собой двоичные 0-1. Буду благодарен за любую помощь, потому что это не первый раз, когда эта проблема возникает у меня, и я не могу ее решить!

Сеть класса

(nn.Module):

  def __init __ (self, input_size, sequence_length, hidden_size, num_layers, device, datatype):
    super (Сеть, я).__в этом__()

    self.input_size = размер_входа
    self.hidden_size = hidden_size
    self.num_layers = num_layers
    self.gru = nn.GRU (input_size, hidden_size, num_layers = 1, batch_first = True)
    self.dropout_layer = nn.Dropout (p = 0,5)
    self.fc1 = nn.Linear (длина_последовательности * скрытый_размер, скрытый_размер)
    self.fc2 = nn.Linear (скрытый_размер, интервал (скрытый_размер / 2))
    self.out = nn.Linear (int (скрытый_размер / 2) + 1, 1)
    
    self.device = устройство
    self.datatype = тип данных
    self.to (устройство)
    
    

def forward (self, x, weight):
    вес = вес.разжать (1)
    h0 = torch.zeros (self.num_layers, x.size (0), self.hidden_size) .requires_grad _ (). to (устройство)
    х, hn = self.gru (x, h0)
    #x = torch.flatten (x, 1)
    x = x.squeeze (1)
    x = self.dropout_layer (x)
    х = F.relu (self.fc1 (x))
    x = self.dropout_layer (x)
    х = F.relu (self.fc2 (x))
    x = self.dropout_layer (x)
    x = torch.cat ((x, вес), dim = 1)
    x = torch.sigmoid (self.out (x))
    x = x.squeeze (1)
    вернуть х
  

hidden_size = 128
num_layers = 1
input_size = 130 # Я думаю,
sequence_length = 1
num_classes = 2 # Будет изменено, когда автоэнкодер вступит в игру
batch_size = 256 * 2
epochs = 100

тип данных = torch.float32
device = torch.device (‘cuda’, если torch.cuda.is_available () else ‘cpu’)

набора данных = {
‘train’: JaneDataset (train_c, x_cols, ‘resp’, ‘weight’, sequence_length, datatype),
‘val’: JaneDataset (val_c, x_cols, ‘resp’, ‘weight’, sequence_length, datatype )
}

dataloaders = {
‘train’: DataLoader (наборы данных [‘train’], batch_size = batch_size, shuffle = False, num_workers = 6),
‘val’: DataLoader (наборы данных [‘val’], batch_size = batch_size, shuffle = Ложь, num_workers = 6)
}

модель = Сеть (input_size, sequence_length, hidden_size, num_layers, device, datatype)

loss_function = nn.BCELoss ()

скорость_обучения = 0,01
optimizer = optim.Adam (model.parameters (), lr = learning_rate)
print (device)

с момента импорта времени
stats = {‘train_acc’: [0,0] * эпохи, ‘val_acc’: [0,0] * эпохи, ‘train_loss’: [0,0] * эпохи, ‘val_loss’: [0,0] * эпох}
y_pred = []

для e в диапазоне (эпохи):
t0 = time ()
train_loss = 0
train_samples = 0
val_loss = 0
val_samples = 0
train_acc = 0
val_acc = 0

  # Итерировать по всему набору обучающих данных
# одна партия на итерацию
для входов, меток, весов в загрузчиках данных ['train']:
    # Включить CUDA: использовать графические процессоры для вычисления модели
    входы, метки, веса = входы.to (устройство), labels.to (устройство), weights.to (устройство)
    # Очистить градиенты всех оптимизированных тензоров
    optimizer.zero_grad ()
    # Передний пас
    output = model.forward (входы, веса)
    loss = loss_function (выходы, метки)
       
    # Обратный проход
    loss.backward ()
    optimizer.step ()
    
    # Рассчитать и распечатать потерю тренировок при беге
    train_loss + = loss.detach ()
    pred = torch.round (выходы)
    train_acc + = torch.sum (пред == метки) .detach ()
    train_samples + = размер партии

train_acc = train_acc.cpu (). item () / train_samples
train_loss = train_loss.cpu (). item () / train_samples

для входов, меток, весов в загрузчиках данных ['val']:
    
    с torch.set_grad_enabled (Ложь):
        # Включить CUDA: использовать графические процессоры для вычисления модели
        входы, метки, веса = inputs.to (устройство), labels.to (устройство), weights.to (устройство)

        # Передний пас
        output = model.forward (входы, веса)
        loss = loss_function (выходы, метки)

        # Рассчитать и распечатать текущую потерю валидации
        val_loss + = убыток.отсоединить ()
        pred = torch.round (выходы)
        val_acc + = torch.sum (пред == метки) .detach ()
        val_samples + = размер_пакета
        если e == эпох - 1:
            y_pred.extend (пред.cpu (). tolist ())
val_acc = val_acc.cpu (). элемент () / val_samples
val_loss = val_loss.cpu (). item () / val_samples
add_stats (статистика, e, train_acc, val_acc, train_loss, val_loss)

если ((e + 1)% 1 == 0) или (e == эпохи):
    print (f'Epoch: {e + 1}, time: {time () - t0} секунд. ')
    print ('Потери при обучении:% .20f, Потери при проверке:%.20f '% (train_loss * 1000, val_loss * 1000))
    print ('Соответствие обучения:% .4f, Соответствие валидации:% .4f'% (train_acc * 100, val_acc * 100))
  

Печать

(«Обучение завершено»)

.