Петля тренировочная: купить по цене 1670 руб в интернет-магазине Proswim в Москве и Санкт-Петербурге

Содержание

Резиновая петля (лента, эспандер) фиолетовая 12

Повышение (или снижение) интенсивности выполняемых упражнений. Развивайте силу, а не выносливость! Если вы, например, в отжиманиях на брусьях дошли до 20 и более повторений, то выполнение таких многоповторных подходов не сделает вас сильнее и мощнее. Выносливее — да, но не сильнее. Выход? Подвесить на пояс парочку блинов от штанги ИЛИ добавить ту же нагрузку, взяв резиновую ленту с подходящим сопротивлением. Так вы сократите количество повторов до 5 — 8 раз, а когда сможете сделать больше — возмете ленту пожестче (или сразу две).
 

Симметрично, с помощью резиновых петель, вы также можете и упростить выполнение упражнения. Зачем? Ну, например, у вас проблемы с подтягиваниями. Или вы хотите освоить какой-нибудь эффектный силовой трюк вроде выхода на две или подтягиваний на одной руке. Резиновые ленты будут «вашими мышцами» на начальном этапе, пока вы не окрепнете настолько, что сможете выполнять упражнение без помощи.

 

Если планируете помогать себе резиновыми петлями при выполнении подтягиваний — выбирайте петли в соответствии с этим рисунком (цвет прямоугольника соответствует цвету петли).

Приседания, жим лежа, становая тяга. При умелом использовании резиновые петли помогут вашим мышцам работать более интенсивно в каждом повторении и достичь новых высот в базовых упражнениях, например, «победить» ваши мертвые точки. Каким образом? Существует два способа крепления петель к снаряду, причем в каждом случае они работают по-разному.

Первый способ: петли наматываются на гриф, а точка крепления находится наверху (например, на силовой раме). При этом резина максимально растянута в нижней точке траектории (например, когда штанга лежит на груди при выполнении жима лежа) и помогает вам «выстрелить» из этого положения. Таким образом, вы можете работать с весами, бОльшими вашего персонального максимума, т.е. резина будет действовать как слингшот (slingshot), щадя ваши мышцы в начале движения и приучая ваши суставы, связки и голову работать с весами, до которых вы еще не доросли, но вот-вот дорастете.

Второй способ: петли также затягиваются на грифе, но точка крепления при этом находится внизу. В нижней точке траектории резина почти не растянута, но по мере движения снаряда вверх, сопротивление постепенно усиливается, достигая максимума в верхней точке.

Вот на этом способе работы с резиновыми петлями стоит остановиться подробнее.

 
 

 

Дело в том, что присед, жим и тяга относятся к так называемым упражнениям с возрастающей силовой кривой.

Силовая кривая – это математическая модель, показывающая отношение развиваемой силы к весу снаряда в различных точках траектории. Чем меньше это соотношение, тем больше усилие, которое надо прикладывать, чтобы двигать снаряд. Это соотношение зависит от углов в суставах, участвующих в движении и чем более выгодное положение с точки зрения биомеханики они занимают, тем легче выполнять движение.

Соответственно, выполняя присед, жим и тягу, атлет испытывает наибольшую нагрузку в самом начале движения и чем дальше, тем больше раскрываются суставы, тем легче ему становится двигать штангу. Значит, перечисленные упражнения заставляют мышцы работать максимально интенсивно в нижней части траектории, а затем стресс идет на спад, т.е. вы «не дорабатываете» всякий раз, когда поднимаете штангу (например,

недогружаете трицепс и дельты на жиме лежа, т.е. их развитие тормозится более легким весом снаряда, который вы можете сорвать с груди, по сравнению с тем весом, который вы можете «дожать» наверху). Однако, вы можете использовать каждое повторение в каждом подходе максимально эффективно.

Видео с тренировки Алексея Никулина. Вариант крепления резиновых петель на жиме лежа.

Если вы хотите, чтобы ваши мышцы работали на протяжении всей амплитуды движения и тренироваться максимально интенсивно, то необходимо каким-то образом увеличить вес снаряда в верхней части траектории. Достичь этого можно с помощью цепей или резиновых петель. Схожего эффекта можно достичь, например, используя бруски для дожимов с сверхмаксимальными весами в жиме лежа. Но при этом вы искусственно ограничиваете траекторию, нарушая нейро-мышечный паттерн движения, а с петлями работаете естественно в полной амплитуде.

Кроме того, резина учит ваше тело проходить мертвые точки. Ближе к середине движения (где как раз и возникают мертвые точки) петля уже сильно растянута и, чтобы преодолеть внезапно возникшее сопротивление, вам придется подключать дополнительные мышечные волокна. Так вы тренируете, прежде всего, свою нервную систему, которая в другой раз (уже без петель) будет знать, как подключать дополнительные двигательные единицы в нужный момент.

Видео с тренировки Алексея Никулина. Вариант крепления резиновых петель на становой тяге.

Какие сливки от использования резиновых петель в тренировках могут снять экипировочники? Резиновые ленты позволяют смоделировать именно такой паттерн нагрузки, которые испытывает тело спортсмена при использовании экипы. Экипа «выстреливает»  снизу (примерно до мертвой точки), затем нагрузка резко возрастает, и вам уже приходится изо всех сил бороться с весом самостоятельно. Вот здесь и понадобится навык, наработанный нервной системой при работе с резиной.

В безэкипировочном тренинге польза от петель тоже есть. Согласно силовой кривой в самой нижней растянутой позиции мышцы не могут проявлять силу, поэтому линейное увеличение веса штанги в течение нескольких тренировок подряд приведет к недовосстановлению грудных и дельт, на которые и ляжет нагрузка. Вот здесь и приходят на помощь петли! Не повышая нагрузку на мышцы в нижней части траектории, с применением петель мы сможем провести тяжёлую тренировку, тем самым зададим стресс для ЦНС и разнообразим тренировочный план.

Спорт — горные велосипеды, роликовые коньки, скейтборды, горные лыжи, сноуборды, одежда для горных лыж и сноуборда…

вид спортаБегВелосипедыЙогаКоньки ледовыеКоньки роликовыеЛыжи беговыеЛыжи горныеСамокатыСёрфингСкейтбордыСноубордыТуризм

категорияснаряжениеодеждаобувьоптиказащитааксессуарызапчастиинструменты

адаптер для заправки картриджаадаптерыадаптеры для крепления чехлаадаптеры для накачки колесаамортизаторы задние для велосипедааптечкибагажники автобагажники для велосипедабазыбалаклавыбаллоны газовые туристическиебаллоны для накачки колесабанданыбанданы многофункциональныебатареи аккумуляторныеблины вратаряблоки для йогиболты комплектботинки внутренниеботинки для беговых лыжботинки для горных лыжботинки для сноубордаботинки зимниеботинки с кошкамиботинки треккинговыебрюкибрюки короткиебрюки легкиебрюки спортивныебрюки термобельебрюки утепленныеварежкиварежки с подогревомвёдра складныевелосипеды BMXвелосипеды беговелывелосипеды горныевелосипеды горные с электроприводомвелосипеды круизерывелосипеды прогулочныевелосипеды прогулочные с электроприводомвелосипеды складныевелосипеды складные с электроприводомвелосипеды шоссейныеверевки динамическиеверевки статическиевёсла для сапсерфингавизоры для шлемавизоры игрокавилкивилки для велосипедавинтывинты комплектвкладыши для спального мешкавтулки для велосипедавтулки комплектвыжимки для цепивыносы рулягамакигамашигерметики для колёсгермоупаковкигетрыгидраторыгиророторыгорелки туристическиегребёнкидатчики для велокомпьютерадатчики сердцебиениядатчики скорости педалированиядержателидержатели для велокомпьютеровдержатели для велосипедовдержатели для флягидержатели для щеткидержатели переключателядержатели ручки переключателядержатели тормозовдетали для крепленийдиски для балансадиски для крепленийдиски тормозные для велосипедадоски тренировочная для скалолазаниядоски тренировочныедоски тренировочные для скалолазаниядуги комплект ремонтныйдуши походныеемкости для водыжилетыжилеты защитныежилеты с подогревомжилеты спасательныезаглушки рулязажимы для верёвкизажимы для самокатовзакладки альпинистскиезаклепкизамкизамки для багажазамки для велосипедазамки для цепизатяжки для коньковзацепки комплектзацепки подвесныезащита голенизащита голеностопазащита грудизащита для втулкизащита дна палаткизащита звездызащита коленазащита колена и голенизащита комплектзащита локтязащита на запястьезащита на палкизащита перазащита плечзащита подбородказащита предплечьязащита рамы комплектзащита спинызащита шатуназащита шеизвезды для велосипедазвонкизеркала на рульинструменты комплекткабели для велокомпьютеровкамеры для велосипедакамни абразивныекамусы для лыжкамусы для сплитбордовканторезыкарабины альпинистскиекаретки для велосипедакарманы дополнительные для палаткикартриджи комплект для заправкикартриджи многоразовыекартриджи одноразовые комплекткассетыкассеты для велосипедакастрюликедыкепкиклинья для фиксации ремешкаклипсыключиключи комплектключи комплект для велосипедаклюшки хоккейныековрики для йогиковрики комплект ремонтныйковрики надувныековрики туристическиекозырек для шлемакозырьки для шлемаколёса велосипедныеколёса велосипедные комплектколёса для лонгборда комплектколёса для лыжероллеровколёса для роликовых коньков комплектколёса для самоката комплектколёса для самокатовколёса для скейтборда комплектколодки тормозные дисковые велосипедныеколодки тормозные ободныеколонки рулевые велосипедаколышкикольца для палоккольца для пилатесакольца проставочныекомплект ремонтныйкомплекты для йогикомплекты для накачки колесакомплекты для пилатесакомплекты мячиков для терапии руккомплекты ремонтныекомплекты трансмиссии для велосипедакомплекты тросиков и рубашек тормозакомпьютеры для велосипедаконьки мягкиеконьки роликовыеконьки фигурныеконьки хоккейныекорзины для велосипедакосметика велосипедная комплекткостюмыкостюмы гоночныекостюмы для плаваниякостюмы спортивныекофтыкофты термобельекофты флисовыекошелькикошки ледовыекрепежи для плавниковкрепления для беговых лыжкрепления для горных лыжкрепления для сноубордакрепления для сплитбордакрепления для шлема на рюкзаккрепления для экшн-камерыкровати надувныекроссовкикружкикрылья велосипедныекрылья велосипедные комплекткрылья комплекткрышки для кассетыкрышки для рулевой колонкикупальники пляжныекурткикуртки ветрозащитныекуртки защитныекуртки легкиекуртки пуховыекуртки с подогревомкуртки утепленныелампа туристическаялапки для палоклеггинсыледобуры альпинистскиеледорубы альпинистскиелезвие для коньковлезвия для коньковленты для клюшекленты ободныелесенкилинзы для очков маскалинзы для солнечных очковлипучкилишиложкилонгбордылонгборды минилопаты лавинныелыжи беговыелыжи беговые комплектлыжи горныелыжи горные комплектмагнезия для скалолазаниямагниты для велокомпьютерамази лыжныемайкимаскимаски ветрозащитныемасла для амортизаторовмасла для вилокмасла для тормозных системмебель кемпинговая комплектмешки для магнезиимешки компрессионныемешки спальныемискимолотки скальныемонтажкимонтажки комплектмячи для балансанакидки от дождянакладки для скольжениянакладки защитные для шлеманакладки сменные для подошвынаконечники для палокнаконечники рубашки переключателянаконечники рубашки тормозанаконечники тросика переключателянаконечники тросика тормозанапильникинарукавникинасосынасосы для велосипеданатяжители цепиниппелиноскиноски с подогревомобмотки руляобода для велосипедаоселки для коньковосиоси для втулкиоси комплектотверткиоттяжки альпинистскиеоттяжки для палаткиочистителиочистители для велосипедаочистители для цепиочки маскиочки солнцезащитныепалатки туристическиепалки для беговых лыжпалки для горных лыжпалки для лыжероллеровпалки для скандинавской ходьбыпалки треккинговыепегипедали для велосипедапереключатели скоростей велосипедаперчаткиперчатки велосипедныеперчатки для беговых лыжперчатки с подогревомперчатки хоккейныепетли страховочныеплавкиплавникипластыриплатформы для крепленийплатьяплиты газовые туристическиеповязки на лобподножки для велосипедаподушки туристическиеподшипники комплектпокрышки для велосипедаполиролиполотенцаполотенца для коврикапосуда для туризма комплектприборы столовые для туризма комплектпропитки водоотталкивающиепропитки дезодорантыпропитки комплектпрофили для беговых лыжпружины заднего амортизаторапряжкиразвескирамы велосипедныерамы для роликовых коньковрастиркарастиркиремешкиремешки для гамашремешки для ковриковремешки для ледового инструментаремешки для палокремниремни для креплениярепшнурырога на рульроликироллы для терапии стопрубашкирубашки переключателярубашки с коротким рукавомрубашки тормозарули для велосипедаручки дистанционного управленияручки для палокручки переключателяручки руляручки тормозарюкзакирюкзаки для роликовых коньковрюкзаки лавинныесалфетки для очковсамокатысандалиисанки ледянкисвязки для беговых лыжседла для велосипедасетка для крепления багажасетки для лампсетки москитныесиденья для перевозки детейсиденья надувныесиденья пенныесистемы страховочныесистемы шнуровкискакалкискейтбордыскребкисланцысмазки для цепи велосипедасмазки консистентныесмывкисноубордыспицы для велосипедасплитбордыспреи против запотеваниястаканыстаканы хоккейныестекла для лампСтелькистельки с подогревомстенды для сборки велосипедастойки для тентастолы туристическиестропы универсальныестулья туристическиестяжки эксцентриковыестяжки эксцентриковые комплектсумкисумки для аптечкисумки для ботиноксумки для веревкисумки для коньковсумки на багажниксумки на пояссумки на рамусумки на рульсумки подседельныесумки хоккейныетарелкитенты туристическиетермобелье комплекттермосытопытормоза дисковые для велосипедатормоза для коньковтормоза для крепленийтормоза ободныетрещоткитросики гиророторатросики переключателятросики тормозатрубкитрусы термобельетрусы хоккейныетуфли велосипедныетуфли скальныеудлинители ремня для очковуплотнители для визораупоры для ледового инструментаупоры резиновые для крепленияуспокоители цепиустройства для чистки цепиустройства зарядныеустройства переговорные комплектустройства страховочныеутюгиутяжелители для рукфиксаторы для карабиновфиксаторы для колецфиксаторы для палокфляги питьевыефонарифонари для велосипедафонари туристическиефутболкифутболки с воротникомфутболки с длинным рукавомфутболки термобельехомуты подседельныецепи для велосипедачайникичехлы для беговых лыжчехлы для велосипедачехлы для горных лыжчехлы для коврикачехлы для лыжероллеровчехлы для очковчехлы для рюкзакачехлы для сноубордачехлы для телефоначехлы для шлемачехлы на ботинкичехлы на велотуфличехлы на лезвия коньковшайбышайбы хоккейныешапкишапки для плаванияшарфышатунышатуны комплектшезлонгишипы для обувишипы для обувных насадокшипы для педалей комплектшкуркишлемышлемы велосипедныешлемы для катания на роликовых конькахшлемы хоккейныешнур для дугшнуркишнурки для коньковшнурки для очковшнурок для очковшортышорты велосипедныешорты защитныештыри подседельныещеткищетки комплектыщиткищупы лавинныеэкраны ветрозащитныеэкшн-камерыэлементы питанияэспандерыюбкиякоря

30 seven360 DegreesActive LeisureAdidasAlexrimsAll TerraAlpinaAreaArisunAsicsATIAtomicAvidAxiomBakodaBataleonBauerBickertonBionBlackspireBladerunnerBlizzardBluesportBorealBraveBrikoBrooksBuddy ChatBuffBulaBulletBurtonCane CreekCannondaleCarreraCCMChanexChargeChilliChinookCicloCleaveClimb XClimbing TechnologyCloudveilCodebaCombatCorratecCouloirCraghoppersCrankBrothersCrowCSTCycledesignD2bDalbelloDCDia-CompeDiamondDiatechDRDrakeDT SwissDuffsDynastarE ThirteenEagleEasternEastonEclatEclipticEdeaEiderElementEmmegiEndeavorEnduraEskaEurotrailEVFExelFabricFerlandFirst StrideFischerFive TenFlashFOXFOX ShoxFreetimeFSAFunscooFuseGaiamGarmontGlobeGonsoGordiniGoSystemGroovstarGTHADHayesHeadHell is for HeroesHuckeHugerIcebreakerIndependentIndianaInnesIo BioIzjevskie KovrikiJamisJoytechK2KarrimorKEDKefasKendaKermaKidneykarenKMCL1LafumaLangeLazerLekiLelumiaLevelLicornLineLobsterLolёLookLooplineLowaMaceMach 1MadridMammutMangoManitouMankindMarkerMarzocchiMavicMDCMedalistMerinopowerMetoliusMetropolisMichelinMicroSHIFTMilletMongooseMons RoyaleMotorexMRPNecoNHSNikeNirveNitroNomisNorcoNordicaNorthcapeNorthwaveO-SynceObermeyerOktosONE IndustriesOne WayOntarioOptiwaxOrageOutleapPallasPillarPOCPolaroidPowderhornPranaPremiumPrinceton TecPro FeetPro WheelPromaxPure FixQloomRadioRaidenRebel KidzReebokRegattaReverseRexRichmanRideRiedellRisportRitcheyRockRockShoxRodeRoecklRollerbladeRome SDSRossignolRottefellaRoxyRSTRustySalomonSaltSamoxSauconySaxifragaSchoeffelSchwalbeScreamerSDGSea to SummitShimanoSinnerSixSixOneSkullcandySlegarSlideSmithSnoliSombrioSpeed StuffSportalmSPRISpringyardSpyderSR SuntourSramStarStencilStormSun ValleySunRaceSuper.NaturalSupraSwitchbackSwixTakeyaTaubertTechnineTektroTempestaTevaThawTiogaTokoTorspoTrailsideTravelSafeTrekkoTrial-SportTruvativTSGTurtle FurTwentyTyroliaUbikeUFOUSD ProVansVettaVokulVPWall ActiveWarriorWASPcamWellgoWestbeachWeThePeopleWoodmanWTBX-FusionXposureYokoZeropointZippZootZycle FixZZYZX

2021/202220212020/202120202019/202020192018/201920182017/201820172016/201720162015/201620152014/201520142013/201420132012/201320122011/201220112010/201120102009/201020092008/200920082007/200820072006/200720062005/200620052004/200520042003/200420032002/200320022001/200220012000/200120001999/20001999

Может ли машина творить? Стихи, музыка и картины, написанные компьютером | Будущее, Наука

Каждый раз, заходя в интернет, вы сталкиваетесь с искусственным интеллектом. Он живёт в поисковиках, в мобильных сетях, в большинстве приложений на вашем смартфоне. Хорошенько изучив ваши вкусы, ИИ будет предлагать музыку, фильмы и книги, которые понравятся именно вам. Если бы возможно было одним нажатием кнопки отключить все алгоритмы, «сломался» бы сам интернет, поскольку распределением нагрузки на узлы сетей уже давно занимается ИИ. Эндрю Ын, сооснователь и бывший руководитель Google Brain, как-то сравнил ИИ с электричеством. Он сказал, что скоро не останется такой сферы, на которую не повлиял бы искусственный интеллект. Но готовы ли алгоритмы заниматься творчеством?

Принято считать, что все существующие алгоритмы относятся к категории так называемых «слабых» ИИ. Они нацелены на решение либо какой-то одной задачи, либо пула задач, относящихся к одной области. Что такое «сильный» ИИ, мы пока не знаем. Можно сказать, что это алгоритм, обладающий самосознанием и разумом, пусть даже и не похожим на человеческий. Скорее всего, «сильный» ИИ будет способен на творчество. Но как обстоит дело с современными алгоритмами? Изучением и развитием методов создания ИИ занимается машинное обучение (ML, Machine Learning).

Специалисты в этой области не дают машине пошаговую инструкцию, как достичь определённого результата, а учат её самостоятельно приходить к этому результату при минимальном вмешательстве человека. Чтобы обычная программа находила на фотографиях котиков, программисту потребовалось бы разложить понятие «котик» на тысячи характеристик. Хорошему ML-алгоритму достаточно показать тысячу фотографий, на которых фигура котика обведена и подписана.

С одной стороны, такой способ обучения сильно упрощает жизнь. С другой, для обучения ИИ требуется найти эту тысячу фотографий и разметить на ней нужные объекты. В интернете уже есть несколько крупных баз с данными, на которых можно тренировать алгоритмы, есть и множество мелких, более специфичных. Причём не только с изображениями, но и с текстами, анимацией, аудиозаписями. И тут важно помнить, что данные для обучения ИИ собирает и размечает всё тот же человек. От человека зависит, насколько они разнообразны и точны. В английском языке это иллюстрирует идиома GIGO — garbage in, garbage out (переводится как «мусор на входе — мусор на выходе»). Грубо говоря, не стоит ожидать шедеврального романа от алгоритма, который учился на бульварном чтиве.

Изображение, которое сгенерировала нейросеть после тренировки на картинах в стиле модернизма

Широко известен тот факт, что распознавание лиц в алгоритмах компьютерного зрения (тех, что анализируют изображения) для представителей неевропеоидных рас работает на порядок хуже, чем для белых людей. Это связано именно с неравной репрезентацией всех рас в тренировочных данных. В 2015 году даже случился скандал: распознающий алгоритм в Google Photos не узнал в двух афроамериканцах людей и пометил их как горилл. Для таких ошибок есть название, AI bias — предвзятость искусственного интеллекта, приводящая к искажениям в результатах. Мы можем, сами того не замечая, научить алгоритмы расизму, сексизму и прочим нехорошим вещам. Это может найти отражение и в сфере искусства.

Ещё одна проблема с ИИ состоит в том, что мы пока плохо понимаем, каким образом он приходит к тому или иному результату. У неё тоже есть название — проблема интерпретируемости, и сейчас учёные понемногу продвигаются к её решению. Ситуация осложняется тем, что параметров, которыми оперирует алгоритм, безумно много, а работа кое-каких моделей — из тех, что уже выполняют важные задачи, — вообще не поддаётся объяснению, поскольку их архитектура изначально не учитывала необходимость интерпретации результатов. Что уж говорить о неспециалистах — простых людях, которые не могут залезть нейросети «в мозги» и посмотреть, на каком слое, из-за каких параметров она даёт сбой. По сути, сейчас искусственный интеллект — это чёрный ящик, и внутри него происходит загадочная магия. Если он нарисует абстракцию или сочинит мелодию, то не сможет объяснить, почему сделал её именно такой и какой за ней скрывается смысл.

В общем, не стоит торопиться и наделять искусственный интеллект теми качествами, которые ему не присущи. Однако это не мешает использовать его как хороший инструмент — тем более что интерес к результатам совместного с ИИ творчества понемногу повышается.

В 2018 году в Нью-Дели прошла выставка, полностью посвящённая предметам искусства, созданным с помощью искусственного интеллекта. В октябре того же года сгенерированная нейросетью картина была продана на аукционе Christie’s почти за полмиллиона долларов — рекордная сумма для такого типа изображений. Летом 2019 года международную художественную выставку «Искусственный интеллект и диалог культур» организовал Эрмитаж. Способны современные алгоритмы на творчество или нет, но они уже влияют на искусство. Насколько сильно — зависит от конкретной области.

«Портрет Эдмонда Белами» ушёл с молотка за 432,5 тысячи долларов, что в 45 раз больше его стартовой цены. Картину сгенерировала нейросеть, которую команда Obvious из Парижа натренировала на 15 тысячах портретов, написанных в период с XIV по XX век. Авторы проекта использовали уже существующую нейросеть с открытым исходным кодом — обычное дело в IT-среде. Это была GAN (Generative Adversarial Network, генеративно-состязательная нейросеть) — воплощение прорывной концепции, которая появилась всего шесть лет назад.

Портрет Эдмонда Белами

В июне 2014 года исследователь из Google Brain (ныне работает в Apple) Ян Гудфеллоу с коллегами опубликовал статью Generative Adversarial Networks, в которой описал относительно простой, но гениальный принцип машинного обучения. Специалисты предложили стравить друг с другом две модели: генеративную и дискриминативную. Первая будет пытаться обмануть вторую, а вторая — распознать обман.

К примеру, генератору показывают много-много реалистичных пейзажей — такая база данных называется тренировочным набором — и поручают создать что-то похожее. Он генерирует фото, которое отправляется дискриминатору. Дискриминатор пытается определить, откуда оно пришло: из тренировочного набора или от генератора. Если изображение пришло от генератора, а дискриминатор подумал, что из набора, то генератор молодец — надурил соперника. Дискриминатор берёт это на заметку и в следующий раз постарается такое изображение не пропустить. Если же дискриминатор правильно распознал сгенерированное изображение, генератор в следующий раз постарается сделать такую фотографию, которая будет больше похожа на реальную.

Работу этих двух моделей часто сравнивают с противостоянием между фальшивомонетчиками и банками. Первые совершенствуются в копировании банкнот, а вторые — в выявлении подделок. Кстати, у команды Obvious есть целая серия сгенерированных портретов семейства Белами. Эта фамилия отсылает к фамилии автора концепции GAN: bel ami (фр.), как и good fellow (англ.), означает «хороший друг».

Галерея нейросетевого искусства, раздел «Природа»

Совсем недавно, в марте 2020 года, «Яндекс» создал Галерею нейросетевого искусства. Это сайт с виртуальной выставкой картин, сгенерированных StyleGAN2 и распределённых по разным секциям собственным алгоритмом компании. Всего там четыре секции: «Люди», «Природа», «Город» и «Настроение». Особенность выставки в том, что количество картин в ней ограничено (хотя ИИ способен создавать их тысячами), и каждый посетитель с момента открытия мог забрать одну из них себе, скачав оригинал изображения. Картины закончились за несколько часов — спрос был огромный.

Что-то несуществующее

В феврале 2019 года компания Nvidia выпустила нейросеть StyleGAN, а вместе с ней открыла сайт ThisPersonDoesNotExist.com. На этом сайте нейросеть в реальном времени создаёт фотографии лиц несуществующих людей, причём такого уровня реалистичности, что отличить их от фото настоящих людей очень сложно.

Во многих пабликах и каналах стали появляться тесты с призывом угадать, на каком изображении реальный человек, а какое сгенерировала нейросеть. Со временем люди научились их различать. Фокус в том, что на фотографиях нейросети фон всегда замыленный, а на периферии — в волосах, на плечах или на груди — можно заметить артефакты. Вскоре после открытия сайта стали появляться ресурсы-клоны, на которых StyleGAN создавала несуществующих кошек и лошадей, а также несуществующие химические соединения, вазы и сумочки.

Этого человека не существует, его лицо создал StyleGAN2 — вторая версия алгоритма Nvidia.

С текстами дело обстоит на порядок хуже, чем с изображениями. Если в художественной абстракции мы способны уловить красоту и некий смысл, то несвязный текст сбивает человека с толку. А связный алгоритмы генерировать пока не умеют — даже лучшие теряются после нескольких предложений. Впрочем, кое-каких успехов специалисты добились в области поэзии. Чёткая ритмика и приятное звучание фраз не компенсируют полностью отсутствие смысла, но могут доставить некоторое удовольствие. К примеру, у того же «Яндекса» с 2013 года работает сервис «Автопоэт» — это нейросеть, которая составляет стихотворения из поисковых запросов: «а было лето было лето / царицынский военкомат / измерить скорость интернета / чехол для асус мемо пад».

В 2016 году двое сотрудников компании натренировали нейросеть на песнях «Гражданской обороны», и алгоритм выдал тексты, которых хватило на целый альбом из тринадцати треков. Его назвали «404» и выпустили, указав исполнителем «Нейронную оборону». Даже обработали треки так, чтобы они на слух напоминали кассетные записи. К созданию музыки, правда, искусственный интеллект не привлекали.

В ожидании чудес,

Невозможных чудес

Я смотрю в темноту,

Но я не верю в прогресс.

«Заново мир» («Нейронная оборона», «Яндекс»)

В декабре 2017 года творческая команда из Botnik Studios изрядно повеселила интернет, а особенно поклонников серии про Гарри Поттера, главой из новой книги про Мальчика-который-выжил. Эту главу написал искусственный интеллект, и называется она «Красавчик», а сама книга — «Гарри Поттер и портрет того, что выглядело как большая куча пепла». Смысла в ней не то чтобы много: фразы алгоритм выдавал связные, однако они плохо стыковались друг с другом. Это объясняется принципом работы подобных моделей.

Они посмотрели на дверь, крича о том, насколько она была закрыта, и упрашивая её превратиться в небольшой шар.

— Пароль был «ГОВЯЖЬИ ЖЕНЩИНЫ», — завопила Гермиона.

Отрывок из несуществующей книги о Гарри Поттере от Botnik Studios

Алгоритмы обработки естественного языка (NLP, Natural Language Processing) более-менее хорошо представляют себе структуру языка и даже научились образовывать морфологически правильные словосочетания — это видно по тому, как продвинулись за последние годы автоматические переводчики. Ещё один большой шаг в сторону писательской карьеры алгоритмы сделали, когда научились предсказывать на основе контекста продолжение фразы, а на основе продолжения — следующий кусок текста. Примерно по тому же принципу работает автодополнение в современных цифровых клавиатурах. Но ИИ хорошо себя показывает на коротких дистанциях. Во время марафонов — когда нужно сочинить повествовательный абзац — он путается и несёт околесицу.

В феврале 2019 года компания OpenAI заявила, что создала универсальную модель генерации осмысленных текстов, но отказалась сразу публиковать полную версию, опасаясь, что её будут использовать в дурных целях — к примеру, для штамповки фейковых новостей. Модель GPT-2 действительно оказалась хороша, хотя не особо отличалась от предшественников и работала по принципу того же автодополнения. Её выделяло количество параметров — грубо говоря, настроек в узлах нейросети — и объём тренировочных данных. В полной версии модели 1,5 миллиарда параметров, тогда как в других алгоритмах используется 100– 300 миллионов. А обучали её на сорока гигабайтах текстовых данных. Натренированная GPT-2 способна выдавать краткое содержание нескольких абзацев, отвечать на вопросы, а главное — самостоятельно генерировать большие объёмы текста.

Два Кольца были возвращены в Ривенделл. Фродо и Сэм проснулись одни в комнате, и Фродо обнаружил на своей подушке записку. Он открыл её и прочитал: «Да пребудет с вами навечно сила Кольца и да не погаснет его свет».

Текст, сгенерированный GPT-2

Энтузиасты, так сказать, русифицировали эту модель — обучили на массиве текстов из русской литературы. Так появился развлекательный сервис «Порфирьевич» (вероятно, названный в честь главного героя Пелевинского «iPhuck 10» — Порфирия Петровича), а ещё чат-бот в «Телеграме» — NeuroPoetBot.

Пещера. Дымный чад факелов. Крылатые тени, мечущиеся под потолком. Косматая, позвякивающая кандалами толпа… У меня до сих пор сердце замирает при одном взгляде на это. А тут ещё полная луна в небе… Ощущение такое, что попал в авангард, когда писала эту статью про призраков. Здесь все такие примитивные.

Мария Семёнова («Волкодав») + нейросеть «Порфирьевич» (GPT-2)

В русскоязычном пространстве был ещё один творческий проект, к которому привлекли искусственный интеллект (и известного писателя). Летом 2018 года, перед выходом третьей части сериала «Гоголь», телеканал ТВ-3, «Яндекс» и Сергей Лукьяненко представили рассказ, написанный ИИ в стиле Николая Васильевича Гоголя. Рассказ назывался «Дурной договор».

«„Экая судьба!“ — подумал про себя Харитон и, пришедши к себе в комнату одеться и лёг в постель. Долго боролся он с бессонницею, наконец, пересилил её. Опять какой-то сон, какой-то пошлый, гадкой сон. Боже, умилосердись: хотя на минуту, хотя на одну минуту покажи её! Мою милую супругу, которую я ещё недавно держал в своих объятьях».

(Отрывок из «Дурного договора»)

За искусственный интеллект отвечал «Яндекс» — подобрал модель, натренировал на 30 тысячах произведений русской прозы и затем «дообучил» на творчестве классика. Сергей Лукьяненко придумал персонажей и подготовил основу для сюжета, которую ИИ сам заполнил псевдогоголевским текстом. Получилось не то чтобы хорошо, но, по словам самого Лукьяненко, имитировать стиль у алгоритмов уже получается: «Плохая новость — у нас порой выходят книги, написанные хуже, чем история, придуманная нейросетью „Яндекса“».

Генерация музыки нейросетям даётся, с одной стороны, проще: в ней нет такого жёсткого смыслового уровня, как в тексте, так что можно просто концентрироваться на благозвучии. С другой стороны, им приходится работать с очень увесистыми файлами. Однако на рынке уже есть приложения, в которых ИИ создаёт бесконечный музыкальный поток под разные настроения и в разных стилях.

Наиболее впечатляющих результатов добилась всё та же команда OpenAI. В начале мая 2020-го она опубликовала алгоритм, который способен генерировать музыку в разных жанрах, от блюза до тяжёлого металла, и даже с вокальными партиями — такого не было ещё ни у кого. Но и здесь не всё гладко. Создавать законченные композиции — с куплетами, припевами и повторяющимся основным мотивом — нейросеть всё же не умеет, к тому же работа алгоритма требует огромных вычислительных ресурсов: на генерацию трека длиной в минуту уходит девять часов. Кроме того, при синтезе вокала она использует образцы голосов реальных исполнителей, что поднимает вопрос о защите авторских прав.

Альбом блэк-металла, созданного ИИ DADABOTS

Некоторым экспериментаторам традиционных видов творчества не хватает, и они скрещивают между собой разные формы искусства, например живопись и музыку. Компания Awara IT решила проверить, сумеет ли нейросеть выявить связь между работами Василия Кандинского и композициями, которыми они были вдохновлены. Разработчики натренировали свой алгоритм на связках произведений: например, картина «Москва I» сопоставлялась с оперой Рихарда Вагнера «Лоэнгрин», «Импрессия III (концерт)» — с композициями Арнольда Шёнберга, — а затем предложили нейросети сгенерировать картину, соответствующую песне «На заре» группы «Альянс». Получился своеобразный перфоманс — автору песни, Олегу Парастаеву, он даже понравился, но к талантам искусственного интеллекта музыкант относится скептически: «Сам по себе искусственный интеллект не способен творить в полной мере — без участия человека искусством это не назовёшь».

В кино (и в принципе при работе с видео) нейросеть пока остаётся на вторых ролях, однако свои обязанности исполняет довольно хорошо. Сейчас алгоритмы умеют манипулировать фигурами на видео, менять лица людей, причём отлично справляются даже с мелкой мимикой. Есть такой ИИ, который меняет движения губ в ролике, и кажется, что человек говорит на другом языке. Всё это может однажды привести к тому, что зритель будет сам выбирать актёра, которого хочет видеть в определённой роли.

Впрочем, есть одна короткометражка, которую полностью срежиссировал искусственный интеллект. Его зовут Бенджамин, а фильм называется Zone Out. Главную роль в нём сыграл Томас Миддлдитч — звезда «Кремниевой долины». Бенджамин создал сценарий, выбрал из старых фильмов подходящие кадры, склеил их в сцены, подставил лица актёров в нужные места, озвучил их же голосами и написал саундтрек. Всё это он сделал сам за 48 часов. Получилась чёрно-белая нуарная фантастика об учёном, который пытается остановить распространение вируса, меняющего лица людей.

В некоторых кадрах созданного ИИ фильма лица актёров всё же «подтекают»

До полноценного творчества искусственному интеллекту пока далеко, но вопрос с правами на его произведения встаёт уже сейчас. Полностью его не решили ещё нигде, власти многих стран пока за него даже серьёзно не брались, потому что внедрение ИИ в правовую область требует основательного подхода, долгой и кропотливой совместной работы законотворцев со специалистами в области машинного обучения. Однако кое-где нормы об охране результатов творчества нейросетей уже появились — к примеру, в Великобритании. Там авторские права принадлежат тому человеку, что создал условия для появления произведения. В разных ситуациях это может быть как разработчик нейросети, так и простой пользователь.

В России, как и в США, интеллектуальные права на предметы искусства, созданные ИИ, не охраняются. Этому мешает и структура закона об авторском праве, и в принципе то, как работают алгоритмы. Изображения, музыка и прочие произведения, сгенерированные нейросетями, подпадают под определение объекта права, который по закону следует защищать. Чаще всего они новы, оригинальны и уникальны. Однако назвать нейросеть автором нельзя, поскольку цель авторского права — показать, у кого есть приоритет в использовании результатов творчества, а искусственный интеллект на своё творчество видов не имеет. В некоторых странах юристы обсуждают вариант наделить ИИ, а также роботов и прочие «умные» машины отдельными правами и обязанностями — определить их в законах как «техническое лицо». Но это пока лишь концепция, неизвестно, будут ли её развивать.

Можно не заморачиваться с правами и объявить, что всё сгенерированное нейросетями переходит в публичное достояние и им может пользоваться любой человек без ограничений. Однако создание алгоритма и его обучение отнимает у людей много сил, времени и даже денег — особо «массивные» алгоритмы требует мощных вычислительных ресурсов и тратят во время работы огромное количество электроэнергии. Отказать создателям нейросети в защите их интересов будет несправедливо.

Твоё лицо, когда не можешь сочинить симфонию

В законодательстве России есть понятие смежных прав — такие возникают у издателей, которые выпускают произведения, уже ставшие общественным достоянием, у артистов-исполнителей, у разработчиков баз данных. Некоторые юристы считают, что охранять творчество ИИ следует именно в таких понятиях. Другие же указывают на то, что смежные права вторичны по отношению к авторским и надо сначала определить, кого считать автором, а уже потом разрешать или не разрешать кому-либо постороннему пользоваться результатами его работы.

Авторами вполне можно было бы назвать тех, кто способствовал появлению произведения. Однако и тут есть несколько непонятных моментов. Во-первых, чьи права приоритетнее — разработчика или пользователя? Одни разработчики выкладывают уже полностью натренированные модели, которые не требуют от пользователя ровно никаких усилий. Другие публикуют лишь каркас, а обучать и натаскивать алгоритм для выполнения той или иной задачи должен сам пользователь. Можно было бы отдать приоритетное право тому, на чьей машине появилось произведение, однако этот вариант не предусматривает использования облачных технологий.

Готового комплексного решения пока нет ни у кого, и неизвестно, появится ли оно в ближайшие годы.

Автор — голограмма?

Медицинская голограмма звездолёта «Вояджер» (актёр Роберт Пикардо)

В сериале «Звёздный путь: Вояджер» был такой персонаж, Доктор, — экстренная медицинская голограмма и, по сути, «сильный» ИИ, который исполнял обязанности главного медицинского офицера. На протяжении всего полёта «Вояджера» он изучал свои творческие возможности и к двадцатому эпизоду седьмого сезона дозрел до публикации собственного голографического романа. Увы, его опыт работы с издательской сферой двадцать четвёртого столетия оказался негативным. Издатель отказался по требованию Доктора отозвать роман для доработки, апеллируя к тому, что у голограммы нет прав распоряжаться собственным произведением. По законам Федерации авторские права могут принадлежать только человеку.

Последовало судебное разбирательство. Защитники Доктора требовали признать его равным человеку, однако судья с этим не согласился. Он не был уверен в том, что голограмма способна принимать собственные решения, в том числе творческие, а не просто действует в соответствии с программой, заложенной людьми. Но он расширил для Доктора юридическое понятие автора в той части, что касается прав на собственные произведения.

Казалось бы, фантастика двадцатилетней давности, но подобные вопросы скоро придётся решать и нам.

* * *

Творческие способности искусственного интеллекта только начинают формироваться. Его первые шаги могут кому-то показаться неловкими, смешными или незначительными, однако не стоит забывать, что каждый человек тоже много тренируется, чтобы достичь хотя бы минимального успеха в своей области искусства. Он работает над собой, шлифует навыки, пробует разные техники. Поэтому, прежде чем издевательски предлагать бездушной машине написать шедевр, только представьте, сколько пришлось бы учиться вам, чтобы сделать то же самое.

Встань Россия и иди на выборы

Тем, кто не читал мою статью «Финал эпохи рок-н-ролла», опубликованную на «Охотники.ру» 02.07.2020, лучше посмотреть её. Длинноватая, правда, получилась, но, как говорится, из песни слова не выкинешь. И тогда сегодняшнюю статью можно будет считать продолжением предыдущей.

 

Через несколько дней, также в первых числах июля 2020 года, мне разведка присылает информацию по новым правилам охоты: 30 000 (тридцать тысяч!) нареканий со всей страны по этим правилам!

Да там букв, наверное, меньше!

Осёл писал эти правила?!

Потом присылают фрагмент интервью с директором Департамента государственной политики в сфере охоты при Минприроды РФ А. А. Филатовым на телеканале «Россия-1»:

«Андрей Александрович, как вам удалось подготовить такие идиотские Правила охоты?». А он отвечает: «Если мы не выпустим эти “правила”, то останемся совсем без правил». Ну, всё! Вы понимаете, что дальше уже всё, край – закончилась Вселенная тупости?! У меня есть песня «Акела не спит! Он сдох!» – это для Филатова и таких, как он (о песнях позже).

Нет в стране охотничьего хозяйства, осталось совсем немного настоящих охотников, догорает лес, государственную власть на всех уровнях представляют такие же, как Филатов, – и неужели это конец?! Мало того, такая музыка везде, во всех сферах!

Я уже писал, что ни разу не испачкался об эту власть, принципиально не работаю по специальностям, а на хлеб зарабатываю просто: стройки, шабашки, охрана; тут как-то на заводе рабочим на сборке полгода проработал, ну, за гроши, конечно же, и жил прямо на заводе в какой-то конуре, зато две песни родились там: «Мы у станков!» и «Встань и иди!».

И я не со слов знаю, как живёт наш народ; как начальнички, прорабы, мелкие субподрядчики, оперативные дежурные и прочие пользователи дешёвой рабочей силы выпивают из нас последнюю кровь, кидают нас на деньги, как молодые парни от такой жизни примеривают петлю, как нас из рабов уже превратили в скотину – в послушный, безответный скот. Умница был В. Цой: «…дружным стадом на бойню».

Неужели Россия не сможет вырваться из этих коварных сетей и затухнет, как Золотая Орда или Римская Империя?! И её разорвут на части олигархи и поделят на вотчины?! Подождите! Ну, подождите! За что воевали деды?! Не надо убивать Россию! Не надо тихой сапой травить Россию! Тогда уж пусть лучше кровь! Тогда уж пусть лучше война!

Как Путин говорит об уничтожении планеты в случае применения ядерного оружия: «А зачем нам такой мир, если там не будет России?!»

И вот он – Хабаровск! Красавцы! Герои! Вы войдёте в историю, в века, в тысячелетия, как Минин и Пожарский! Понятно, что Фургал – это повод. Причина – всё достало! Задолбало это враньё! Всё! Край! Хабаровск – есть ещё порох в пороховницах! Беларусь? Беларусь ждёт Россию! Все ждут Россию! Россия должна идти передом!

Кровь всё равно прольётся, но изменить ситуацию малой кровью – это всей страной выйти на предстоящие выборы. Взять родных, близких, соседей, знакомых, всех кого сможем и тащить всех на выборы. Если страна не выйдет на выборы, то нас ждут хаос и большая кровь!

Владимир Владимирович!

Вы – герой! Но раскрывайтесь! Дальше тянуть нельзя! Выступайте с обращением к народу России! Скажите, что тридцать лет мы шли не в ту сторону, но так было надо! Призывайте всех выйти на выборы!

Владимир Вольфович!

Вы же крутой мужик! Я преклоняюсь перед Вашей гениальностью! Просто не все поняли Вас! Без Вас не будет ЛДПР! Вам нельзя так тихо уйти на свалку истории! Вам нужна лебединая песня! Обратитесь к своим сторонникам и членам партии с призывом перейти на сторону красных! И Вы войдёте в историю звездой, народным героем!

Геннадий Андреевич!

Вы уже герой, сохранив в эти трудные времена КПРФ, как преемницу КПСС! Но настал час икс! Сделайте обращение к народу! Обещайте, что уходите с политической сцены, а в управление партией выдвигайте молодых, отчаянных большевиков из регионов, с холодными головами и горячими сердцами, лучших из лучших! И не таких, как Грудинин, что проспорил свои усы!

Вы должны действовать, на вас троих всё держится! Страна погибает! Народ погибает и не оказывает сопротивления! Послушайте, пожалуйста, мою песню «Действуй, Премьер!» (сейчас вы можете найти её на YouTube). В авторском видении, это обращение отца, воина, старого солдата к своем сыну, занимающему высший государственный пост. Вы должны действовать! Вы обязаны действовать! Народ ждёт от вас атаку!

Печально всё, очень печально! Пятнадцать лет я вдалбливаю, разжевываю чиновникам от охоты, что и как нужно сделать, чтобы охотничье хозяйство страны буквально за два — три года стало лучшим в мире, предлагаю различные варианты решения проблемы, но в ответ только мычание. Они физически не способны понимать другой язык. Но понятно, объяснимо, как во власть подобрались одни лишь такие люди.

Если суд меня спросит, действительно ли я не уважаю нынешнюю власть, то я отвечу: «Это не так! Я презираю её! Потому что я люблю Родину!». Песню «Опасно!» я прошу ни каким образом не связывать с известным оппозиционером. Она написана давно, лет пять назад, а мне сейчас советуют поменять имя Лёха на какое-нибудь другое, но, слушайте, давайте будем умными – при чём здесь имя?

Мои знания и опыт в сфере охоты уникальны, это сотни раз доказано, но этой власти они не нужны. А как быть мне? Скучно же жить просто так. И хотя я совсем не старый, тем не менее, уже более десяти лет не охочусь, только шабашки: сопровождение на охоте и натаска собак.

Дратхаар на фото – его привезли на перевоспитание. Но и с сопровождением завязываю: чувствую себя подлецом, проституткой. Своих родных лосей… и зайцев я подставляю, за деньги продаю, позорный предатель, чтобы какой-то сраный олигаршёнок по ним стрелял, развлекаясь.

Мы, охотоведы и егеря, должны организовывать работу хозяйства, а не охоту; управлять, контролировать происходящее, обеспечивать гражданам возможность доступной охоты и высокую численность животных, а мы продаём животных под выстрел. Мне очень стыдно.

Охота – это творческая дисциплина, это искусство, самое древнее искусство. И правильно говорят, что охота – это то, что до выстрела. Мне опять повезло: талантливые музыканты, аранжировщики, вокалисты встретились на моём жизненном пути.

Это некоммерческий проект, и никто не планирует хапнуть денег – нет, все далеко не богатые, просто мы живем, чтобы сделать мир лучше и любим своё дело. А для чего живут такие существа, как Филатов, я даже не знаю. Может, чтобы люди смотрели на них и понимали, какими нельзя быть.

А мы назвались творческой бригадой «Электросказки». Крутяк название, да?! Это я придумал! А свой дебютный альбом назвали «Квинтэссенция атаки». А?! Тоже я придумал! И песни получились интересные, красивые и с юмором!

Весь альбом яркий, десять песен, и набросков ещё на альбом есть! А когда я осознал, какими вырисовываются «Солдаты в белых комбезах» (это во славу работников Здравоохранения), то орал, что Бог создал меня для того, чтобы я написал эту песню.

А «Юлька – электроудочка» с первого знакомства покорит сердца всех истинных охотников. Альбом – огонь! Только я не композитор и не поэт, и не музыкант вообще, и не продюсер – я охотовед, и равных мне в охотничьем деле не было, нет, и не будет!

Сработать по охотничьему хозяйству страны ещё можно, пока ещё есть люди, и сделать всё быстро и красиво можно, но не при этой власти! А когда оно свершится зависит от нас с вами!

Надо встать и идти на выборы! Послушайте «Встань и иди!»

Андрей Фирсов 17 сентября 2021 в 12:29

Technogym – компания-лидер в области фитнеса и Wellness

Technogym известен во всем мире как «The Wellness Company» — компания, которая смогла превратить гедонистическую концепцию «фитнеса» в настоящий образ жизни: Wellness. Wellness — образ жизни, включающий регулярную физическую активность, правильное питание и положительный психологический настрой.
Миссия Technogym заключается в том, чтобы помочь людям жить лучше, и компания добивается этого, поставляя превосходное оборудование, услуги, контент и программы для тренажеров, в которых используются сетевые технологии, позволяющие пользователям вести образ жизни Wellness, где бы они ни находились: это сетевые возможности Wellness. И, действительно, используя оборудование Technogym или любое персональное устройство, каждый может получить доступ к своим мультимедийным материалам и тренировочным программам.
Благодаря модульности решений, предлагаемых Technogym, профессионалы Wellness могут позволить своим клиентам использовать сетевые возможности Wellness, где бы они ни находились – в спортивном зале, в отеле, в медицинском учреждении и школе. Для достижения этой цели Technogym предоставляет операторам все необходимые возможности – от финансовых услуг до консультаций по дизайну интерьера и послепродажной и маркетинговой поддержки.
Кроме того, как операторы, так и частные лица могут получить доступ к самому полному в мире ассортименту оборудования для кардиотренировок, силовых , функциональных тренировок и для групповых занятий. Качество продукции Technogym также является прямым результатом многолетнего опыта, накопленного в качестве официального поставщика шести Олимпийских и Паралимпийских игр. Любой, кто выбирает продукцию Technogym, может быть уверен, что будет тренироваться на оборудовании высочайшего класса — таком же, какое использует спортсмен-профессионал. Благодаря широкому ассортименту продуктов и решений Technogym способен помочь людям, занимающимся спортом и улучшающим свое самочувствие, добиваться поставленных целей. Снижение веса, силовые тренировки или упражнения на растяжку для спины: продукция Technogym помогает людям делать не только это, но и многое другое. Продукция для пользователей с любым уровнем подготовки — от новичков до профессионалов. Например, используя MYCYCLING и SKILLROW, пользователи могут совершенствовать технику езды на велосипеде и технику гребли. Если ваша цель — снизить вес или просто оставаться в форме, беговые дорожки Technogym, такие как MYRUN, являются идеальным решением. Линия тренажеров PURE была задумана и разработана для тех, кто хочет тренироваться для увеличения мышечной силы и полного раскрытия своего спортивного потенциала.
Для тех, кто предпочитает тренироваться в группе, общаясь и развлекаясь, Technogym разработал ряд специальных форматов тренировки, таких как Group Cycle и SKILLROW Class. Наконец, качество, простота и безопасность, которые отличают оборудование Technogym, позволяют использовать эти решения в реабилитационных и медицинских целях.
Цель Technogym — сделать Wellness доступным повсюду и для всех, независимо от возраста.

Эластичный бинт на палец руки: как правильно намотать

Пальцы – основной инструмент взаимодействия человека с внешним миром. На подушечках пальцев находятся нервные окончания множества систем организма человека. На кисти рук располагается вся речь человека, мимические движения. Руки надо беречь, и уметь наложить при необходимости эластичный бинт на палец руки. Травмы пальцев рук случаются достаточно часто не столько в быту, сколько на тренировках в разных видах спорта. По статистике, от травм кисти случаи повреждения пальцев составляют большую часть всех ушибов, вывихов, переломов. Поэтому надо уметь правильно накладывать различные виды повязки – иммобилизирующие, лечебные, ночные, дневные. Для этого обязательно требуется знание анатомии пальцев.

Повреждения пальцев с правильно наложенной повязкой на длительное время лишают человека физической активности. Это связано с особенным анатомическим строением пальцев. На 4-х пальцах есть по 3 фаланги. Они обеспечивают скользящее движение пальцев. Большой палец имеет от природы всего 2 фаланги, из-за этого его ноготь находится ниже и является более толстым. Но 4 пальца природой соединены между собой суставными связками, тогда как большой палец значительно отставлен в сторону и не связан с остальными 4-мя общими суставами. Из-за этого они реже травмируются. А большой палец, как не связанный с дополнительными косточками, и не имеющий такой поддержки, травмируется значительно чаще.

Поэтому завязывание бинта на большой палец руки требует не просто навыков и умений, но знания анатомии, чтобы забинтовывание не принесло неудобства движению, или, наоборот, перекрыло возможность движения – всё зависит от травмы.

Случаи бинтования эластичными бинтами пальцев рук

Большой палец расположен отдельно от других, поэтому он часто переносит на тренировках повышенные ударные нагрузки, и чаще других подвергается травмированию. Чтобы предупредить спортивное травмирование, рекомендуется перед тренировкой, и тем более, перед соревновательным боем завязывать эластичный бинт на большой палец руки.

Таким бинтованием  пользуются спортсмены:

  • бокса;
  • муай-тай;
  • джиу-джитсу;
  • других спортивных единоборствах.

С профилактической целью рекомендуется брать бинт на палец самого высокого показателя растяжения, где на упаковке написано 150%, или «показатель растяжимости – высокий». На другие пальцы руки эластичный бинт наматывают уже после вывиха или растяжения суставов, поэтому уровень растяжимости зависит от степени травмирования.

Компрессионное действие эластичного бинта готовит большой палец к действиям во время спортивных игр, создавая распределённое давление, сохраняя кровообращение. Фиксирующая повязка поддерживающего действия снимает нагрузку в движениях. Поэтому бинтование большого пальца эластичной лентой целесообразно для профилактики травм в спорте.

Правильное наложение эластичной повязки

  • сначала выполняется круговой виток ленты вокруг запястья для её закрепления;
  • затем, переводя ленту по тыльной поверхности ладони, делается крестообразный тур вокруг фаланги пальца с выходом ленты назад, на тыльную сторону запястья;
  • здесь делается ещё один закрепляющий круг вокруг запястья;
  • дальнейшие движения лентой повторяются, немного смещаясь, крестообразно от запястья к большому пальцу;
  • закрепляющий круг делается по запястью;
  • конец ленты закрепляется прилагающимися к бинту креплениями.

Такая техника наложения повязки обеспечивает, что она не сползет всё время тренировки.

Чтобы надёжно перевязать суставы, рекомендуется брать эластичные бинты для пальцев со средним показателем растяжения, что составляет 100% общей длины. Повязки накладываются при бытовых и спортивных повреждениях. Если травматолог в поликлинике не назначает носить эластичную повязку, заживление суставов и возвращение полного объёма движений происходит долго, до нескольких лет. Тогда как в спортивной медицине перевязывать пальцы на руках – обязательный элемент тренировок, в профилактических целях и в случае защиты травмированных суставов в щадящем тренировочном режиме.

Для профилактических целей используйте эластичные бинты с 150% показателем растяжимости.

Для бинтования пальцев рук во время тренировки используйте 100% показатель растяжимости эластичных бинтов.

Забинтовать большой палец на руке надо, начиная с запястья, через тыльную сторону ладони вести бинт к верхушке пальца и там сделать спиральный оборот. Затем бинт направляется вниз, делает оборот вокруг ладони и возвращается на тыльную сторону кисти, к большому пальцу. Так наносятся витки, пока бинтование не окончится перевязкой до низу пальца. Повязка похожа на колосок.

Болезни и повреждения больших пальцев рук

Неоценимое значение в обеспечении функций кистей имеют большие пальцы. По своему положению он противостоит остальным пальцам, обеспечивая хватательные движения. Как замотать большой палец эластичным бинтом, в каких ситуациях это требуется, важно знать каждому спортсмену, в тех видах спорта, где на кисти и на пальцы рук ложится высокая физическая и двигательная нагрузка. Многообразные движения большого пальца дают возможность выполнять тонкие и скоординированные движения. Преимущество большого пальца перед другими четырьмя – он окружен мышечной связочной тканями кисти. При простых ранениях достаточно обработать ранку септическим раствором, наклеить местную повязку и надеть трубчатый бинт на палец.

Что бы ни было первичным – болезнь или травма, суставы надо лечить. И особенно лечение требуется спортсменам, которые не желают прерывать спортивную карьеру. Для них спортивная медицина разработала серию способов бинтования, правила фиксации пальцев в разных случаях эластичными лентами разной ширины, степени натяжения и форм выпуска. Когда требуется остановить кровотечение при глубоких порезах, проколах, без необходимости наложения швов, производится бинтование повреждённого пальца руки, не связывая его с запястьем. Это – обычная давящая повязка на указательный палец, которая накладывается на определённое время. Здесь не требуется дополнительно надевать трубчатый бинт, так как техника повязки не даст ей сползти с пораненного пальца.

Для бинтования других пальцев используется техника в несколько этапов:

Бинтовать так, чтобы при сжатии рука ощущала стягивание, а при выпрямлении кисти на руку ничего не давило.

  • Первое действие: на большой палец надо надеть своеобразную «петлю», она будет держать всю повязку.
  • Следующие повторяющиеся движения: проводить эластичным бинтом по кругу нижней части ладони.
  • Делать круги по диагонали, оборачивая бинт с внешней стороны, проводя его между указательным и средним пальцем.
  • Обороты у оснований пальцев повторяются вниз, к запястью.

Так остаются забинтованными все пальцы, кроме большого.

[Кликните на изображение для увеличения]

 Зная правила, как перевязать палец на руке бинтом, можно:
  • грамотно фиксировать структуры пальца,
  • уменьшить боли,
  • убрать отёчность,
  • создать функциональный покой.

Так спортсмены могут самостоятельно справляться с болевыми синдромами в суставах пальцев, чтобы продолжить тренировки. Давящая повязка накладывается простыми круговыми движениями, с переворотом бинта у основания пальца. Она необходима для остановки кровотечения, но важно, чтобы кончик пальца не посинел, иначе повязку придётся снимать и накладывать заново.

Особый палец – большой

Он нужен всегда – и в волейболе спортсменам, и в футболе болельщикам. Его просто надо беречь для жизни – всегда пригодится.

Поэтому созданы специальные правила бинтования пальца как профилактики перед тренировками, как обязательной защиты перед баскетбольным матчем.

Повязка большого пальца:

  • имеет общее сдавливание;
  • равномерно распределяет сжатие по тканям;
  • улучшает течение крови;
  • снимает двигательную нагрузку.

Фиксация, поддержка снимают нагрузки, позволяет свободнее двигаться. Чтобы уберечь большой палец в тяжелой атлетике, боксе от травм и повреждений, его рекомендуется эластично бинтовать для лечения, профилактики. Поэтому надо знать, как завязать бинт на палец, если травма случается в совершенно непредвиденном месте – при ремонте автомобиля, случайном падении с мотоцикла.

Необходимо эластично зафиксировать большой палец на костных и мягких тканях с целью:

  • усиления регенерации тканей;
  • разработки суставов;
  • восстановления объёма движений.

Выполнение требований к накладыванию повязок с помощью эластичных бинтов позволяет спортсменам быстрее проходить курс реабилитации после операций и травмах на пальцах, начинать щадящие, затем обычные тренировки.

В заключение посмотрим видео: правильное наложение повязки на палец.

deeplizard — не найдено

  • YouTube
  • Создать вопрос викторины
  • Conv Demo
  • Демо Max-Pool
  • Премиум курс GAN НОВИНКА
  • Профиль
  • Выйти
  • Авторизоваться
DEEPLIZARD
  • Курсы
    Курсы глубокого обучения
    Основы машинного обучения и глубокого обучения Keras — API нейронной сети для глубокого обучения Python Программирование нейронных сетей — глубокое обучение с PyTorch Обучение с подкреплением — Целенаправленный интеллект Введение в генеративные состязательные сети
    Другие курсы
    Наука о данных — научитесь программировать для начинающих Торговля — Расширенные типы ордеров с Coinbase Waves — Платформа блокчейна Proof of Stake и DEX Zcash — блокчейн-платформа на основе конфиденциальности Steemit — социальная сеть на базе блокчейна Jaxx — интерфейс блокчейна и крипто-кошелек AWS — Управление EC2 Amazon Web Services
  • Код
  • Коллективный разум
  • Видеоблог

Черная дыра

  • © deeplizard
  • YouTube
  • Видеоблог
  • Коллективный разум
  • Код
  • Конфиденциальность
  • Условия

keyboard_arrow_up

Обучение без поводка: использование обучающей петли

Дрессировочные петли используются для перехода собаки к дрессировке без поводка.Каждый хочет, чтобы его собака слушала его сигналы и хорошо держалась без поводка. Дрессировка без поводка — огромная цель для большинства владельцев собак, и цикл дрессировки — отличный инструмент.

В онлайн-классе Wags & Wiggles обсуждаются обучающие петли, которые помогут собаке развлечься.

Тренировочные петли могут быть необходимы при обучении нетрадиционных пород, таких как сиба-инус. Тренировочная петля — это термин, придуманный тренерами Wags & Wiggles для описания техники, которую мы используем для улучшения внимания и драйва.В этом посте будет рассказано о путешествии одного сиба-ину по имени Гидеон и о том, как мы использовали обучающую петлю, чтобы начать его тренировку ловкости без поводка.

Пока мы дрессируем все породы, некоторые собаки от природы предрасположены уделять больше внимания и меньше отвлекаться. Эти более простые собаки действительно позволяют проводнику совершать некоторые ошибки с незначительными последствиями.

Вы можете многому научиться, тренируя сиба-ину. Эта порода сильно стимулируется возможностью отвлекаться и не реагировать на сигналы.Убегать, красть еду или листья или принюхиваться может быть более захватывающим, чем работа для хозяина. Правильное использование The Training Loop обеспечит продуктивность ваших тренировок.

Детали обучающей петли

Учебная петля состоит из трех частей. Часть 1 — ваша отправная точка. Часть 2 — это поведение или последовательность действий, которые вы планируете тренировать. Часть 3 — конечная станция.

Начальная и конечная станция цикла обучения могут быть одинаковыми.Тренированное пребывание на коврике может быть идеальным поведением на станции.

Если у вашей собаки нет такого поведения, вы можете использовать ручку для упражнений или клетку. Собаку необходимо содержать, чтобы они точно знали, когда пора работать или отдыхать между тренировками.

Если у вас нет начальной или конечной станции, собака отключится и найдет другие подкрепления или занятия более интересными, которые не являются частью обучающей игры.

Поведение при транспортировке

Транспортное поведение — это то, что вы можете использовать, чтобы доставить собаку с начальной станции в рабочую зону или обратно на конечную станцию.

Некоторые способы передвижения легче, чем другие. Некоторым требуется дополнительная подготовка. Собака может следовать за угощением в руке или тащить игрушку обратно на станцию.

Собаку можно дрессировать, чтобы она держала пятку из точки A в точку B. Вы также можете приучить собаку оставаться на станции, а затем вызывать ее в рабочую зону.

Многие клиенты хотят, чтобы их собака была без поводка и была внимательна. Тренировочные циклы и транспортное поведение могут быть одним из шагов к этой цели.

Что вы тренируете?

Цикл обучения также состоит из самого сеанса тренировки. Это то, чего вы надеетесь достичь за 2-5 минутную рабочую сессию с вашей собакой. Это основа обучающего цикла.

Было бы лучше, если бы вы нашли время, чтобы определить шаги в вашем плане шейпинга, чтобы добиться такого поведения. У вас уже есть поведение? Или вы пытаетесь заставить себя вести себя по команде? Вы работаете с продолжительностью, расстоянием или отвлекающими факторами?

Уделение внимания всем частям петли сделает вашу тренировку более продуктивной.

Цикл обучения и ошибки

На каждой тренировке хендлер или собака допускают ошибку. Цикл обучения дает вам инструменты, чтобы начать тренировку заново, не теряя фокуса.

Начальная и конечная станции петли позволяют собаке зарабатывать подкрепление, даже если обученное поведение шло не совсем правильно.

Большинство собак отключаются, нюхают или бегают, когда дрессировка идет не так, как они думали. Если собака находится без поводка, это может заставить ее убежать и попасть в опасную ситуацию.

Владельцы могут расстроиться, когда их собака убежит во время приключений без поводка. Наказание может усугубить проблему.

Цикл обучения предотвращает эти недопонимания и упущенные возможности для подкрепления, вызывая стрессовое поведение и сбои при обучении без поводка.

Вот еще 2 видеоролика о различных тренировках с использованием цикла тренировок, чтобы сохранить концентрацию и драйв.

У вас есть конкретный вопрос? Оставьте комментарий ниже!

Обучение классификатора — Руководства по PyTorch 1.9.0 + документация cu102

Примечание

Щелкните здесь, чтобы загрузить полный пример кода

Это он. Вы узнали, как определять нейронные сети, вычислять потери и обновления весов сети.

Теперь вы можете подумать,

А как насчет данных?

Обычно, когда вам нужно иметь дело с изображениями, текстом, аудио или видео данными, вы можете использовать стандартные пакеты Python, которые загружают данные в массив numpy. Затем вы можете преобразовать этот массив в горелку .* Тензор .

  • Для изображений полезны такие пакеты, как Pillow, OpenCV
  • Для аудио такие пакеты, как scipy и librosa
  • Для текста: загрузка на основе исходного Python или Cython, либо NLTK и SpaCy полезны

Специально для зрения мы создали пакет под названием torchvision , в котором есть загрузчики данных для общих наборов данных, таких как Imagenet, CIFAR10, MNIST и т. Д. И преобразователи данных для изображений, а именно, torchvision.datasets и torch.utils.data.DataLoader .

Это обеспечивает огромное удобство и позволяет избежать написания шаблонного кода.

В этом руководстве мы будем использовать набор данных CIFAR10. В нем есть классы: «самолет», «автомобиль», «птица», «кошка», «олень», «Собака», «лягушка», «лошадь», «корабль», «грузовик». Изображения в CIFAR-10 являются размер 3x32x32, т.е. 3-х канальные цветные изображения размером 32×32 пикселя.

cifar10

Обучение классификатора изображений

Проделаем следующие шаги по порядку:

  1. Загрузить и нормализовать обучающие и тестовые наборы данных CIFAR10, используя torchvision
  2. Определите сверточную нейронную сеть
  3. Определите функцию потерь
  4. Обучить сеть на обучающих данных
  5. Проверить сеть на тестовых данных

1.Загрузить и нормализовать CIFAR10

Используя torchvision , очень легко загрузить CIFAR10.

 импортная горелка
импорт torchvision
импортировать torchvision.transforms as transforms
 

Выходными данными наборов данных torchvision являются изображения PILImage диапазона [0, 1]. Преобразуем их в Тензоры нормализованного диапазона [-1, 1].

Примечание

Если вы работаете в Windows и получаете ошибку BrokenPipeError, попробуйте установить num_worker torch.utils.data.DataLoader () равняется 0.

 преобразовать = преобразовать.Составить (
    [transforms.ToTensor (),
     transforms.Normalize ((0,5, 0,5, 0,5), (0,5, 0,5, 0,5))])

batch_size = 4

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10 (root = '. / data', train = True,
                                        скачать = True, преобразовать = преобразовать)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader (trainset, batch_size = batch_size,
                                          shuffle = True, num_workers = 2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10 (root = '. / data', train = False,
                                       скачать = True, преобразовать = преобразовать)
testloader = torch.utils.data.DataLoader (набор тестов, размер_пакета = размер_пакета,
                                         shuffle = False, num_workers = 2)

classes = ('самолет', 'машина', 'птица', 'кошка',
           олень, собака, лягушка, лошадь, корабль, грузовик)
 

Ушел:

 Загрузка https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz на ./data/cifar-10-python.tar.gz
Извлечение ./data/cifar-10-python.tar.gz в ./data
Файлы уже загружены и проверены
 

Давайте для удовольствия покажем некоторые обучающие изображения.

 импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np

# функции для показа изображения


def imshow (img):
    img = img / 2 + 0.5 # ненормализовать
    npimg = img.numpy ()
    plt.imshow (np.transpose (npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show ()


# получить несколько случайных обучающих изображений
dataiter = iter (загрузчик поезда)
изображения, метки = dataiter.next ()

# показать изображения
imshow (torchvision.utils.make_grid (изображения))
# печать этикеток
print ('' .join ('% 5s'% classes [labels [j]] для j в диапазоне (batch_size)))
 

Ушел:

2.Определите сверточную нейронную сеть

Скопируйте нейронную сеть из раздела Нейронные сети ранее и измените ее на взять 3-канальные изображения (вместо 1-канальных изображений, как было определено).

 импортировать torch.nn как nn
импортировать torch.nn.functional as F


класс Net (nn.Module):
    def __init __ (сам):
        супер () .__ init __ ()
        self.conv1 = nn.Conv2d (3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d (2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d (6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear (16 * 5 * 5, 120)
        себя.fc2 = nn.Linear (120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear (84, 10)

    def вперед (self, x):
        x = self.pool (F.relu (self.conv1 (x)))
        x = self.pool (F.relu (self.conv2 (x)))
        x = torch.flatten (x, 1) # выровнять все размеры, кроме партии
        х = F.relu (self.fc1 (x))
        х = F.relu (self.fc2 (x))
        х = self.fc3 (х)
        вернуть х


net = Net ()
 

3. Определите функцию потерь и оптимизатор

Давайте использовать классификацию потерь кросс-энтропии и SGD с импульсом.

 импорт torch.optim as optim

критерий = nn.CrossEntropyLoss ()
optimizer = optim.SGD (net.parameters (), lr = 0,001, импульс = 0,9)
 

4. Обучить сеть

Вот тогда все становится интереснее. Нам просто нужно перебрать наш итератор данных и передать входные данные в сеть и оптимизировать.

 для эпохи в диапазоне (2): # цикл по набору данных несколько раз

    running_loss = 0,0
    для i данные в enumerate (trainloader, 0):
        # получить входные данные; данные - это список [входов, ярлыков]
        входы, метки = данные

        # обнуляем градиенты параметров
        оптимизатор.zero_grad ()

        # вперед + назад + оптимизировать
        выходы = сеть (входы)
        потеря = критерий (выходы, метки)
        loss.backward ()
        optimizer.step ()

        # статистика печати
        running_loss + = loss.item ()
        if i% 2000 == 1999: # печатать каждые 2000 мини-пакетов
            print ('[% d,% 5d] потеря:% .3f'%
                  (эпоха + 1, я + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0,0

print ('Завершенное обучение')
 

Ушел:

 [1, 2000] потеря: 2.128
[1, 4000] убыток: 1.793
[1, 6000] потеря: 1.649
[1, 8000] убыток: 1.555
[1, 10000] убыток: 1,504
[1, 12000] убыток: 1.444
[2, 2000] потеря: 1.379
[2, 4000] потеря: 1.344
[2, 6000] потеря: 1.336
[2, 8000] убыток: 1.327
[2, 10000] потеря: 1.294
[2, 12000] убыток: 1.280
Завершенное обучение
 

Давайте быстро сохраним нашу обученную модель:

 ПУТЬ = './cifar_net.pth'
torch.save (net.state_dict (), ПУТЬ)
 

Смотрите здесь для получения дополнительных сведений о сохранении моделей PyTorch.

5. Протестируйте сеть на тестовых данных

Мы обучили сеть для 2 проходов по обучающему набору данных.Но нам нужно проверить, узнала ли сеть что-нибудь вообще.

Мы проверим это, предсказав метку класса, которую нейронная сеть выводов, и проверяя это на соответствие истине. Если прогноз правильно, мы добавляем образец в список правильных прогнозов.

Хорошо, первый шаг. Для ознакомления выведем изображение из тестового набора.

 dataiter = iter (тестовый загрузчик)
изображения, метки = dataiter.next ()

# изображения для печати
imshow (torchvision.utils.make_grid (изображения))
print ('GroundTruth:', ''.join ('% 5s'% classes [метки [j]] для j в диапазоне (4)))
 

Ушел:

 GroundTruth: кот корабль корабль самолет
 

Затем давайте снова загрузим нашу сохраненную модель (примечание: сохранение и повторная загрузка модели здесь не было необходимости, мы сделали это только для того, чтобы проиллюстрировать, как это сделать):

 net = Нетто ()
net.load_state_dict (torch.load (ПУТЬ))
 

Хорошо, теперь давайте посмотрим, что нейронная сеть думает о приведенных выше примерах:

Выходы — энергии для 10 классов.Чем выше энергия для класса, тем больше сеть думает, что изображение принадлежит к определенному классу. Итак, получим индекс высшей энергии:

 _, прогнозируемый = torch.max (выходы, 1)

print ('Прогноз:', '' .join ('% 5s'% классов [предсказано [j]]
                              для j в диапазоне (4)))
 

Ушел:

 Предсказано: корабль-лягушка корабль корабль
 

Результаты кажутся довольно хорошими.

Давайте посмотрим, как сеть работает со всем набором данных.

 правильно = 0
всего = 0
# поскольку мы не тренируемся, нам не нужно вычислять градиенты для наших выходов
с torch.no_grad ():
    для данных в тестовом загрузчике:
        изображения, метки = данные
        # вычисляем выходы, прогоняя изображения по сети
        output = net (изображения)
        # класс с наибольшей энергией - это то, что мы выбираем в качестве предсказания
        _, прогнозируемый = torch.max (output.data, 1)
        всего + = размер этикеток (0)
        правильно + = (предсказано == метки) .sum ().элемент()

print ('Точность сети на 10000 тестовых изображениях:% d %%'% (
    100 * правильно / всего))
 

Ушел:

 Точность сети на 10000 тестовых изображениях: 54%
 

Это выглядит намного лучше, чем шанс, который составляет 10% точности (случайный выбор класс из 10 классов). Похоже, сеть кое-чему научилась.

Хммм, какие классы показали хорошие результаты, а какие — не работает:

 # подготовьтесь к подсчету прогнозов для каждого класса
правильно_pred = {classname: 0 для classname в классах}
total_pred = {classname: 0 для classname в классах}

# снова не нужны градиенты
с факелом.no_grad ():
    для данных в тестовом загрузчике:
        изображения, метки = данные
        output = net (изображения)
        _, прогнозы = torch.max (выходы, 1)
        # собираем правильные прогнозы для каждого класса
        для ярлыка, прогноз в zip (ярлыки, прогнозы):
            если label == предсказание:
                правильно_pred [классы [ярлык]] + = 1
            total_pred [классы [ярлык]] + = 1


# точность печати для каждого класса
для имени класса правильное_число в правильном_pred.items ():
    точность = 100 * число с плавающей запятой (правильное_число) / total_pred [имя класса]
    print ("Точность для класса {: 5s}: {:.1f}% ". Format (имя класса,
                                                   точность))
 

Ушел:

 Точность для классного самолета: 59,4%
Точность для автомобиля класса: 66,7%
Точность для класса птица: 22,7%
Точность для класса cat: 52,7%
Точность для оленей класса: 59,1%.
Точность для класса собак: 28,9%
Точность для класса лягушка: 70,8%
Точность для классной лошади: 57,6%.
Точность для корабля класса: 67,4%.
Точность для грузовика класса: 62,2%
 

Хорошо, и что дальше?

Как запустить эти нейронные сети на графическом процессоре?

Обучение на GPU

Точно так же, как вы переносите тензор на графический процессор, вы переносите нейронную net на GPU.

Давайте сначала определим наше устройство как первое видимое устройство cuda, если у нас есть Доступно CUDA:

 device = torch.device ("cuda: 0", если torch.cuda.is_available (), иначе "cpu")

# Предполагая, что мы находимся на машине CUDA, это должно напечатать устройство CUDA:

печать (устройство)
 

Ушел:

Остальная часть этого раздела предполагает, что устройство является устройством CUDA.

Затем эти методы рекурсивно пройдут по всем модулям и преобразуют их параметры и буферы в тензоры CUDA:

Помните, что вам нужно будет отправлять входные данные и цели на каждом этапе к GPU тоже:

 входов, метки = данные [0].to (устройство), data [1] .to (устройство)
 

Почему я не замечаю МАССОВОГО ускорения по сравнению с процессором? Потому что ваша сеть действительно маленький.

Упражнение: Попробуйте увеличить ширину вашей сети (аргумент 2 из первый nn.Conv2d и аргумент 1 второго nn.Conv2d — они должны быть одинаковыми), посмотрите, какое ускорение вы получите.

Достигнуто целей :

  • Понимание библиотеки PyTorch Tensor и нейронных сетей на высоком уровне.
  • Обучить небольшую нейронную сеть для классификации изображений

Обучение на нескольких графических процессорах

Если вы хотите увидеть еще более МАССИВНОЕ ускорение при использовании всех ваших графических процессоров, пожалуйста, ознакомьтесь с Необязательно: Параллелизм данных.

Обучение — документация detectron2 0.5

Из предыдущих руководств теперь у вас может быть пользовательская модель и загрузчик данных. Для проведения обучения пользователи обычно выбирают один из следующих двух стилей:

Индивидуальный цикл обучения

Когда модель и загрузчик данных готовы, все остальное, что нужно для написания цикла обучения, может можно найти в PyTorch, и вы можете сами написать цикл обучения.Этот стиль позволяет исследователям более четко управлять всей логикой обучения и иметь полный контроль. Один из таких примеров представлен в tools / plain_train_net.py.

Пользователь может легко управлять любой настройкой логики обучения.

Тренажер Abstraction

Мы также предоставляем стандартизированную абстракцию «тренера» с система крючков, которая помогает упростить стандартное тренировочное поведение. Он включает следующие два экземпляра:

  • SimpleTrainer обеспечивает минимальный цикл обучения для недорогого обучения с одним оптимизатором и одним источником данных, ни с чем другим.Другие задачи (контрольные точки, ведение журнала и т. Д.) Могут быть реализованы с помощью система крючков.

  • DefaultTrainer — это SimpleTrainer , инициализированный из yacs config, используемый tools / train_net.py и множество скриптов. Он включает в себя более стандартное поведение по умолчанию, которое можно было бы выбрать, включая конфигурации по умолчанию для оптимизатора, расписание скорости обучения, регистрация, оценка, контрольные точки и т. д.

Чтобы настроить DefaultTrainer :

  1. Для простой настройки (например,грамм. оптимизатор изменений, анализатор, планировщик LR, загрузчик данных и т. д.), перезаписывают его методы в подклассе, как и tools / train_net.py.

  2. Для дополнительных задач во время обучения проверьте подключите систему, чтобы узнать, поддерживается ли она.

    В качестве примера для вывода приветствия во время обучения:

     класс HelloHook (HookBase):
      def after_step (сам):
        если self.trainer.iter% 100 == 0:
          print (f "Здравствуйте, итерация {self.trainer.iter}!")
     
  3. Использование системы тренер + крючок означает, что всегда будут некоторые нестандартные формы поведения, которые нельзя поддерживать, особенно в исследованиях.По этой причине мы намеренно оставляем систему тренажера и крючка минимальной, а не мощной. Если что-либо не может быть достигнуто с помощью такой системы, проще начать с tools / plain_train_net.py и реализовать собственную логику обучения вручную.

Регистрация показателей

Во время обучения модели detectron2 и инструктор помещают метрики в централизованное хранилище событий. Вы можете использовать следующий код для доступа к нему и регистрации в нем показателей:

 из detectron2.utils.импорт событий get_event_storage

# внутри модели:
при самостоятельном обучении:
  value = # вычислить значение из входных данных
  хранилище = get_event_storage ()
  storage.put_scalar ("некоторая_точность", значение)
 

Для получения более подробной информации обратитесь к его документации.

Затем метрики

записываются в различные места назначения с помощью EventWriter. DefaultTrainer включает несколько EventWriter с конфигурациями по умолчанию. См. Выше, как их настроить.

Тренировка мозга с обратной связью: наука о нейробиоуправлении

  • 1

    Kamiya, J.Первые сообщения об оперантном кондиционировании ЭЭГ. J. Neurother. 15 , 65–73 (2011).

    Артикул Google ученый

  • 2

    Wolpaw, J. et al. Интерфейсы мозг – компьютер: принципы и практика (Oxford Univ. Press, 2012).

    Книга Google ученый

  • 3

    Shibata, K. et al. Восприятие обучения, полученное с помощью декодированной фМРТ нейробиоуправления без предъявления стимула. Наука 334 , 1413–1415 (2011). Это было первое исследование с использованием нейробиоуправления на основе фМРТ в реальном времени, демонстрирующее, что ранняя зрительная кора взрослых приматов достаточно пластична для обучения зрительному восприятию.

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 4

    Sitaram, R. et al. Классификация векторов поддержки в реальном времени и обратная связь по различным эмоциональным состояниям мозга. Нейроизображение 56 , 753–765 (2011).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 5

    Niazi, A. M. et al. Онлайн-декодирование объектно-ориентированного внимания с помощью фМРТ в реальном времени. Eur. J. Neurosci. 39 , 319–329 (2014).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 6

    deBettencourt, M.T. et al. Тренировка внимания по замкнутому циклу с визуализацией мозга в реальном времени. Nat. Neurosci. 18 , 470–475 (2015). Это было первое исследование, в котором использовалась нейробиоуправление фМРТ в реальном времени для повышения когнитивного потенциала участников, о чем свидетельствовало меньшее количество упущений из-за внимания.

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 7

    Mayer, K. et al. Нейробиоуправление как нефармакологическое лечение взрослых с синдромом дефицита внимания / гиперактивности (СДВГ): протокол рандомизированного контролируемого исследования. Испытания 16 , 174 (2015).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 8

    Kim, D. Y. et al. Включение информации о функциональных связях в нейробиоуправление на основе фМРТ повышает ее эффективность в снижении тяги к сигаретам. J. Cogn. Neurosci. 27 , 1552–1572 (2015). Это исследование показало важность того, как включение информации о функциональных связях в сигнал обратной связи улучшает саморегуляцию обучения и поведенческий результат.

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 9

    Lansbergen, M. M. et al. Увеличение соотношения тета / бета на ЭЭГ в состоянии покоя у мальчиков с синдромом дефицита внимания / гиперактивности опосредовано частотой медленных альфа-пиков. Прог. Neuropsychopharmacol. Биол. Психиатрия 35 , 47–52 (2011).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 10

    Зульцер, Дж.и другие. Нейробиоуправление фМРТ в реальном времени: успехи и проблемы. Neuroimage 76 , 386–399 (2013).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 11

    Schafer, R.J. et al. Избирательное внимание от произвольного контроля нейронов префронтальной коры. Наука 332 , 1568–1571 (2011).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 12

    Клэнси, К.B. et al. Произвольная модуляция оптически записанных сигналов кальция во время обучения нейропротезам. Nat. Neurosci. 17 , 807–809 (2014). Это исследование дало новое понимание того, как динамика нейронного ансамбля изменяется во время обучения.

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 13

    Collinger, J. L. et al. Высокопроизводительный нейропротезный контроль у человека с тетраплегией. Ланцет 381 , 557–564 (2013).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 14

    Hochberg, L.R. et al. Контроль нейронного ансамбля протезных устройств у человека с тетраплегией. Природа 442 , 164–171 (2006).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 15

    Бутон, К.E. et al. Восстановление коркового контроля функционального движения у человека с квадриплегией. Природа 533 , 247–250 (2016).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 16

    Musall, S. et al. Влияние нейросинхронности на поверхностную ЭЭГ. Cereb. Cortex 24 , 1045–1053 (2014).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 17

    Битти, Дж.и другие. Оперантный контроль затылочного тета-титма влияет на производительность в задаче радиолокационного мониторинга. Наука 183 , 871–873 (1973).

    Артикул Google ученый

  • 18

    Ros, T. et al. Разум важнее болтовни: пластическая активация сети значимости фМРТ непосредственно после нейробиоуправления ЭЭГ. Нейроизображение 65 , 324–335 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 19

    Hanslmayr, S.и другие. Повышение индивидуальной верхней альфа-мощности с помощью нейробиоуправления улучшает когнитивные способности у людей. Заявл. Психофизиол. Биологическая обратная связь 30 , 1–10 (2005).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 20

    Egner, T. et al. Экологическая ценность нейробиоуправления: модуляция медленной ЭЭГ улучшает музыкальное исполнение. Нейроотчет 14 , 1221–1224 (2003).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 21

    Bray, S. et al. Прямое инструментальное кондиционирование нейронной активности с использованием обратной связи вознаграждения, полученной с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии. J. Neurosci. 27 , 7498–7507 (2007).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 22

    Блефари, М.L. et al. Улучшение точного контроля силы захвата за счет самомодуляции первичной моторной коры во время воображения движения. Фронт. Behav. Neurosci. 9 , 18 (2015).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 23

    Sherwood, M. S. et al. Улучшенный контроль нейрофизиологии дорсолатеральной префронтальной коры с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (rt-fMRI) в режиме реального времени, нейробиоуправления и практики рабочей памяти. Нейроизображение 124 , 214–223 (2016).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 24

    Caria, A. et al. Регулирование активности передней части коры островка с помощью фМРТ в реальном времени. Neuroimage 35 , 1238–1246 (2007).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 25

    Li, X. et al.Произвольное снижение активности передней поясной коры головного мозга вызывает снижение тяги к подсказкам при отказе от курения: предварительное исследование с помощью фМРТ в реальном времени. Наркоман. Биол. 18 , 739–748 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 26

    Keynan, J. N. et al. Модуляция лимбической активности под управлением ЭЭГ на основе фМРТ улучшает неявную регуляцию эмоций. Biol. Психиатрия 80 , 490–496 (2016).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 27

    Зотев В.В. и др. Саморегуляция активности головного мозга человека с помощью одновременной фМРТ и ЭЭГ нейробиоуправления в реальном времени. Neuroimage 85 (Pt.3), 985–995 (2014). Это было первое исследование, в котором реализована система нейробиоуправления в реальном времени, которая позволяет участникам одновременно саморегулировать гемодинамическую (фМРТ) и электрофизиологическую (ЭЭГ) активность мозга.

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 28

    Fazli, S. et al. Повышенная производительность за счет гибридного компьютерного интерфейса NIRS – EEG. Нейроизображение 59 , 519–529 (2012).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 29

    Хейнс, Дж. Д. А. Учебник по основанным на шаблонах подходам к фМРТ: принципы, подводные камни и перспективы. Нейрон 87 , 257–270 (2015).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 30

    Haynes, J. D. et al. Расшифровка психических состояний по активности мозга у людей. Nat. Rev. Neurosci. 7 , 523–534 (2006).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 31

    Норман, К.A. et al. Помимо чтения мыслей: анализ множественных вокселей данных фМРТ. Trends Cogn. Sci. 10 , 424–430 (2006).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 32

    LaConte, S.M. et al. ФМРТ в реальном времени с использованием классификации состояний мозга. Гум. Brain Mapp. 28 , 1033–1044 (2007).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 33

    Мэгуми, Ф.и другие. Функциональная тренировка нейробиоуправления МРТ на связи между двумя регионами вызывает долгосрочные изменения во внутренней функциональной сети. Фронт. Гм. Neurosci. 9 , 160 (2015).

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

  • 34

    Ruiz, S. et al. Приобретенный самоконтроль коры островка модулирует распознавание эмоций и сетевое взаимодействие мозга при шизофрении. Гум.Brain Mapp. 34 , 200–212 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 35

    Rota, G. et al. Реорганизация функциональной и эффективной связи во время модуляции фМРТ – ИМК обработки просодии в реальном времени. Brain Lang. 117 , 123–132 (2011).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 36

    Каджал, Д.S. et al. P113. Обучение волевому контролю функциональной связи: влияние на поведение. Clin. Neurophysiol. 126 , e104 (2015).

    Артикул Google ученый

  • 37

    Sacchet, M. D. et al. Волевой контроль нейромагнитной когерентности. Фронт. Neurosci. 6 , 189 (2012). Это было первое исследование, продемонстрировавшее возможность выполнения тренинга с нейробиоуправлением на основе когерентности между двумя ограниченными областями мозга с помощью магнитоэнцефалографии.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 38

    Koush, Y. et al. Изучение контроля над эмоциональными сетями с помощью нейробиоуправления на основе подключений. Cereb. Cortex http://dx.doi.org/10.1093/cercor/bhv311 (2015). Это исследование представило новый подход к модуляции эмоций сверху вниз с использованием эффективной обратной связи с помощью фМРТ в реальном времени.

  • 39

    Льюис-Пикок, Дж.A. et al. Конкуренция между элементами рабочей памяти приводит к забыванию. Nat. Commun. 5 , 5768 (2014).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 40

    Kamitani, Y. et al. Расшифровка визуального и субъективного содержимого человеческого мозга. Nat. Neurosci. 8 , 679–685 (2005).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 41

    Вистлер, Т.и другие. Обучение навыкам усиливает корковые представления моторных последовательностей. eLife 2 , e00801 (2013).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 42

    Ray, A. M. et al. Не зависящий от предмета интерфейс мозг-компьютер на основе шаблонов. Фронт. Behav. Neurosci. 9 , 269 (2015). В этой статье представлен новый метод для выполнения классификации паттернов ЭЭГ в реальном времени из модели векторов групповой поддержки для нейробиоуправления индивидуумов, устраняющий необходимость калибровки классификатора на предметных данных, как это было в традиционных подходах к паттерну. классификация.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 43

    Lee, S. et al. Обнаружение церебральной реорганизации, вызванной обучением с обратной связью с фМРТ в реальном времени для активации островка, многомерное исследование. Neurorehabil. Ремонт нейронов 25 , 259–267 (2011). Это исследование показало изменение модели связности мозга из-за усвоенного волевого контроля над ограниченной областью мозга.

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 44

    Фец, Э. Э. Оперантное кондиционирование активности корковых единиц. Наука 163 , 955–958 (1969). Это было первое исследование, продемонстрировавшее возможность реализации волевого управления отдельным нейроном путем оперантного обучения.

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 45

    Коралек, А.C. et al. Кортикостриатальная пластичность необходима для обучения целенаправленным нейропротезным навыкам. Природа 483 , 331–335 (2012).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 46

    Koralek, A.C. et al. Во время обучения в кортикостриатных сетях развивается точная по времени клеточно-специфическая когерентность. Нейрон 79 , 865–872 (2013).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 47

    Джексон, А.и другие. Neurochip BCI: нейронный протез для функции верхней конечности. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Англ. 14 , 187–190 (2006).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 48

    Jackson, A. et al. Длительная пластичность моторной коры, индуцированная электронным нейронным имплантатом. Nature 444 , 56–60 (2006).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 49

    Грузелье, Дж.H. ЭЭГ-нейробиоуправление для оптимизации производительности. III: обзор методологических и теоретических соображений. Neurosci. Biobehav. Ред. 44 , 159–182 (2014).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 50

    Chein, J. M. et al. Нейровизуализационные исследования изменений, связанных с практикой: фМРТ и метааналитические данные о сети общего контроля над обучением. Brain Res. Cognitive Brain Res. 25 , 607–623 (2005).

    Артикул Google ученый

  • 51

    Scharnowski, F. et al. Управление двигательной активностью и памятью с помощью нейробиоуправления фМРТ в реальном времени. Biol. Psychol. 108 , 85–97 (2015).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 52

    Sulzer, J. et al. Опосредованная нейробиоуправлением саморегуляция дофаминергического среднего мозга. Neuroimage 75C, 176–184 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 53

    Caria, A. et al. Произвольный контроль активности передней части островка модулирует реакцию на отталкивающие раздражители. Исследование функциональной магнитно-резонансной томографии в реальном времени. Biol. Психиатрия 68 , 425–432 (2010).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 54

    Лоуренс, Э.J. et al. Саморегуляция передней островковой доли: обучение с подкреплением с использованием нейробиоуправления фМРТ в реальном времени. Neuroimage 88 , 113–124 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 55

    Ros, T. et al. Эндогенный контроль ритмов мозга в бодрствовании вызывает у людей нейропластичность. Eur. J. Neurosci. 31 , 770–778 (2010).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 56

    Ситарам, Р.и другие. Приобретенный контроль над активностью вентральной премоторной коры с помощью тренировки с обратной связью: поисковое исследование FMRI и TMS в реальном времени. Neurorehabil. Ремонт нейронов 26 , 256–265 (2012).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 57

    Scholz, J. et al. Обучение вызывает изменения в архитектуре белого вещества. Nat. Neurosci. 12 , 1370–1371 (2009).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 58

    Газири, Дж.и другие. Тренировка нейробиоуправления вызывает изменения белого и серого вещества. Clin. EEG Neurosci. 44 , 265–272 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 59

    Marder, E. et al. Изменчивость, компенсация и гомеостаз нейронных и сетевых функций. Nat. Rev. Neurosci. 7 , 563–574 (2006).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 60

    Маффеи, А.и другие. Сетевой гомеостаз: вопрос координации. Curr. Opin. Neurobiol. 19 , 168–173 (2009).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 61

    Ros, T. et al. Настройка патологических колебаний мозга с помощью нейробиоуправления: основы системной нейробиологии. Фронт. Гм. Neurosci. 8 , 1008 (2014).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 62

    Рос, Т.и другие. Нейробиоуправление настраивает безмасштабную динамику спонтанной активности мозга. Cereb. Cortex. http://dx.doi.org/10.1093/cercor/bhw285 (2016).

  • 63

    Harmelech, T. et al. Эффект «послезавтра»: долговременная хеббовская реструктуризация паттернов фМРТ в состоянии покоя, вызванная единственной эпохой корковой активации. J. Neurosci. 33 , 9488–9497 (2013).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 64

    Гевенслебен, Х.и другие. Тренинг по нейробиоуправлению у детей с СДВГ: 6-месячное наблюдение в рандомизированном контролируемом исследовании. Eur. Ребенок-подростокc. Психиатрия 19 , 715–724 (2010). В этом исследовании изучался долгосрочный эффект тренировки нейробиоуправления у детей с СДВГ, показывая, что поведенческий эффект тренировки нейробиоуправления сохраняется даже через 6 месяцев.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 65

    Энгельбрегт, Х.J. et al. Краткосрочные и долгосрочные эффекты имитационно контролируемой префронтальной ЭЭГ-нейробиоуправления у здоровых субъектов. Clin. Neurophysiol. 127 , 1931–1937 (2016).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 66

    Chapin, J. K. et al. Управление манипулятором робота в реальном времени с использованием одновременно зарегистрированных нейронов моторной коры. Nat. Neurosci. 2 , 664–670 (1999).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 67

    Фец, Э. Э. Волевой контроль нейронной активности: последствия для интерфейсов мозг-компьютер. J. Physiol. 579 , 571–579 (2007).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 68

    Allison, B.Z. et al. в серии «Взаимодействие человека с компьютером», серия (ред. Тан, Д.& Vanderdonckt, J.) 35–54 (Springer, 2010).

    Google ученый

  • 69

    Хаммер, Э. М. и др. Психологические предикторы выполнения SMR – BCI. Biol. Psychol. 89 , 80–86 (2012).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 70

    Sepúlveda, P. et al. Как обратная связь, образ движения и вознаграждение влияют на саморегуляцию мозга с помощью фМРТ в реальном времени. Гум. Brain Mapp. 37 , 3153–3171 (2016). В этом исследовании изучались несколько факторов (например, вознаграждение, инструкция и обратная связь), которые влияют на процесс обучения во время тренировки нейробиоуправления, и было показано, что участники, которые обучаются с помощью визуальной обратной связи без явных инструкций по использованию ментальных образов, демонстрируют увеличение BOLD-саморегуляции по сравнению с с другими участниками, которые не получают четких инструкций.

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 71

    Кобер, С.E. et al. Научиться управлять собственной мозговой активностью: эффект спонтанных психических стратегий. Фронт. Гм. Neurosci. 7 , 695 (2013).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 72

    Ramot, M. et al. Скрытая нейробиоуправление без осознания формирует спонтанную связь корковой сети. Proc. Natl Acad. Sci. США 113 , E2413 – E2420 (2016). Это исследование продемонстрировало, что волевому контролю активации мозга можно научиться, когда участники не знали, что они проходят тренинг нейробиоуправления, и не имели явного представления о сигнале обратной связи.

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 73

    Rockstroh, B. et al. Медленные корковые потенциалы и поведение 2-е изд. (Урбан и Шварценберг, 1989).

    Google ученый

  • 74

    Лакруа, Дж. М. и др. Сравнение механизмов и некоторых свойств инструктируемого судомоторного и сердечного контроля. Саморегулирование биологической обратной связи. 3 , 105–132 (1978).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 75

    Утц, С. В. Влияние инструкций на когнитивные стратегии и производительность в биологической обратной связи. J. Behav. Med. 17 , 291–308 (1994).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 76

    Данн, Т.G. et al. Процесс обучения биологической обратной связи: прямая связь или обратная связь? Саморегулирование биологической обратной связи. 11 , 143–156 (1986).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 77

    Синячкин М. и др. Нейробиоуправление — значение подкрепления и поиск подходящей стратегии для успеха саморегуляции. Заявл. Психофизиол. Биологическая обратная связь 25 , 167–175 (2000).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 78

    Greer, S. M. et al. Контроль активности прилежащего ядра с помощью нейробиоуправления. Нейроизображение 96 , 237–244 (2014).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 79

    MacInnes, J. J. et al. Когнитивная нейростимуляция: обучение волевому поддержанию активации вентральной тегментальной области. Нейрон 89 , 1331–1342 (2016).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 80

    Auer, T. et al. Эффективность обучения и успешность передачи в расширенном функциональном МРТ-тренинге с нейробиоуправлением в реальном времени соматомоторной коры здоровых субъектов. Фронт. Гм. Neurosci. 9 , 547 (2015).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 81

    Джонсон, К.A. et al. Прерывистая обратная связь фМРТ «в реальном времени» превосходит непрерывную презентацию в задаче по воображению движения: пилотном исследовании. J. Neuroimaging 22 , 58–66 (2012).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 82

    Beier, G. Kontrollüberzeugungen im Umgang mit Technik: ein Persönlichkeitsmerkmal mit Relevanz für die Gestaltung technischer Systeme (на немецком языке) (Humboldt Univ.Берлин, 2004 г.).

    Google ученый

  • 83

    Witte, M. et al. Контрольные убеждения могут предсказать способность активировать сенсомоторный ритм во время тренировки нейробиоуправления. Фронт. Гм. Neurosci. 7 , 478 (2013).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 84

    Evans, N. et al. Визуальная обратная связь доминирует над чувством свободы воли в отношении действий мозга и машины. PLoS ONE 10 , e0130019 (2015).

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

  • 85

    Hinterberger, T. et al. Нейронные механизмы, лежащие в основе управления интерфейсом мозг-компьютер. Eur. J. Neurosci. 21 , 3169–3181 (2005).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 86

    Нинаус, М.и другие. Нейронные субстраты когнитивного контроля, предполагающие получение нейробиоуправления. Фронт. Гм. Neurosci. 7 , 914 (2013). Это исследование изучало когнитивный механизм, лежащий в основе восприятия контроля во время тренировки нейробиоуправления, и показало, что участники, которые пытались контролировать сигнал обратной связи, задействовали широкую лобно-теменную и цингулооперкулярную сеть, хотя участникам была предоставлена ​​только фиктивная обратная связь.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 87

    Эммерт, К.и другие. Мета-анализ исследований нейробиоуправления с помощью фМРТ в реальном времени с использованием данных отдельных участников: как опосредуется регуляция мозга? Нейроизображение 124 , 806–812 (2015). Этот метаанализ нескольких прошлых исследований нейробиоуправления изучал нейронные корреляты саморегуляции, показывая, что передний островок и базальные ганглии являются ключевыми компонентами сети регуляции.

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 88

    Крейг, А.D. Как вы себя чувствуете сейчас? Передний островок и человеческое сознание. Nat. Rev. Neurosci. 10 , 59–70 (2009).

    CAS Статья Google ученый

  • 89

    Harmelech, T. et al. Дифференциальная модуляция нейробиоуправления магнитным резонансом через внешние (визуальные) и внутренние (режим по умолчанию) узлы коры головного мозга человека. J. Neurosci. 35 , 2588–2595 (2015).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 90

    Хету, С.и другие. Нейронная сеть образов движения: метаанализ ALE. Neurosci. Biobehav. Ред. 37 , 930–949 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 91

    Amiez, C. et al. Модуляция активности, связанной с обратной связью, в коре головного мозга передней поясной извилины во время исследования методом проб и ошибок. Нейроизображение 63 , 1078–1090 (2012).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 92

    Гевенслебен, Х.и другие. Neurofeedback медленных корковых потенциалов: нейронные механизмы и возможность плацебо-контролируемого дизайна у здоровых взрослых. Фронт. Гм. Neurosci. 8 , 990 (2014).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 93

    Lubar, J. O. et al. Электроэнцефалографическая биологическая обратная связь SMR и бета для лечения нарушений дефицита внимания в клинических условиях. Саморегулирование биологической обратной связи. 9 , 1–23 (1984).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 94

    Chabot, R.J. et al. Клиническая роль компьютеризированной ЭЭГ в оценке и лечении нарушений обучения и внимания у детей и подростков. J. Neuropsychiatry Clin. Neurosci. 13 , 171–186 (2001).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 95

    Дастман, Р.E. et al. Изменения в течение жизни спектральной амплитуды, вариабельности амплитуды и средней частоты ЭЭГ. Clin. Neurophysiol. 110 , 1399–1409 (1999).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 96

    Poil, S. S. et al. Возраст-зависимые электроэнцефалографические изменения при синдроме дефицита внимания / гиперактивности (СДВГ). Clin. Neurophysiol. 125 , 1626–1638 (2014).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 97

    Огрим, Г. и др. Прогнозирование клинического результата приема стимуляторов при синдроме дефицита внимания / гиперактивности у детей: данные количественной электроэнцефалографии, потенциалов, связанных с событием, и теста «годен / не годен». Neuropsychiatr. Дис. Относиться. 10 , 231–242 (2014).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 98

    Янссен, Т.W. et al. Рандомизированное контролируемое исследование влияния нейробиоуправления, метилфенидата и физической активности на спектры мощности ЭЭГ у детей с СДВГ. J. Child Psychol. Психиатрия 57 , 633–644 (2016).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 99

    Lubar, J. F. et al. Оценка эффективности нейробиоуправления ЭЭГ для лечения СДВГ в клинических условиях по изменениям T.О.В.А. оценки, поведенческие рейтинги и производительность WISC-R. Саморегулирование биологической обратной связи. 20 , 83–99 (1995).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 100

    Gevensleben, H. et al. Отчетливые эффекты ЭЭГ, связанные с нейробиоуправлением у детей с СДВГ: рандомизированное контролируемое исследование. Внутр. J. Psychophysiol. 74 , 149–157 (2009).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 101

    Штайнер, Н.J. et al. Нейробиоуправление и тренировка когнитивного внимания для детей с синдромом дефицита внимания и гиперактивности в школах. J. Dev. Behav. Педиатр. 35 , 18–27 (2014).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 102

    Gevensleben, H. et al. Является ли нейробиоуправление эффективным лечением СДВГ? Рандомизированное контролируемое клиническое исследование. J. Child Psychol. Психиатрия 50 , 780–789 (2009).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 103

    Duric, N. S. et al. Нейробиоуправление для лечения детей и подростков с СДВГ: рандомизированное и контролируемое клиническое исследование с использованием отчетов родителей. BMC Psychiatry 12 , 107 (2012).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 104

    Мейзель, В.и другие. Нейробиоуправление и стандартное фармакологическое вмешательство при СДВГ: рандомизированное контролируемое исследование с шестимесячным периодом наблюдения. Biol. Psychol. 94 , 12–21 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 105

    Arns, M. et al. Эффективность лечения нейробиоуправления при СДВГ: влияние на невнимательность, импульсивность и гиперактивность: метаанализ. Clin. EEG Neurosci. 40 , 180–189 (2009).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 106

    Sonuga-Barke, E. et al. Компьютерная когнитивная тренировка при СДВГ: обзор текущих данных. Child Adolesc. Психиатр. Clin. N. Am. 23 , 807–824 (2014).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 107

    Micoulaud-Franchi, J. A. et al.Лечение нейробиоуправления ЭЭГ у детей с СДВГ: обновленный метаанализ рандомизированных контролируемых исследований. Фронт. Гм. Neurosci. 8 , 906 (2014).

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

  • 108

    van Dongen-Boomsma, M. et al. Рандомизированное плацебо-контролируемое исследование электроэнцефалографической (ЭЭГ) нейробиоуправления у детей с синдромом дефицита внимания / гиперактивности. Дж.Clin. Психиатрия 74 , 821–827 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 109

    Арнольд, Л. Э. и др. ЭЭГ-нейробиоуправление при СДВГ: двойное слепое контролируемое рандомизированное пилотное исследование осуществимости. Дж. Аттен. Disord. 17 , 410–419 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 110

    Арнс, М.и другие. Оценка нейробиоуправления при СДВГ: долгий и извилистый путь. Biol. Psychol. 95 , 108–115 (2014).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 111

    Zuberer, A. et al. Связаны ли лечебные эффекты нейробиоуправления у детей с СДВГ с успешной регуляцией активности мозга? Обзор изучения регуляции активности мозга и вклад в обсуждение специфики. Фронт. Гм. Neurosci. 9 , 135 (2015). В этом всестороннем обзоре описана эффективность и специфичность тренировки нейробиоуправления у детей с СДВГ.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 112

    Liechti, M. D. et al. Первое клиническое испытание томографической нейробиоуправления при синдроме дефицита внимания / гиперактивности: оценка произвольного коркового контроля. Clin.Neurophysiol. 123 , 1989–2005 (2012).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 113

    Lansbergen, M. M. et al. СДВГ и ЭЭГ-нейробиоуправление: двойное слепое рандомизированное плацебо-контролируемое исследование осуществимости. J. Neural Transm. (Вена) 118 , 275–284 (2011).

    CAS Статья Google ученый

  • 114

    Геладе, К.и другие. РКИ, посвященное влиянию нейробиоуправления на нейрокогнитивное функционирование в сравнении со стимуляторами и физической активностью у детей с СДВГ. Eur. Ребенок-подростокc. Психиатрия http://dx.doi.org/10.1007/s00787-016-0902-x (2016). В этом отчете рандомизированного контролируемого исследования сравнивается эффект нейробиоуправления, фармакологического лечения и физиотерапии у детей с СДВГ.

    Артикул Google ученый

  • 115

    Мазахери, А.и другие. Дифференциальная осцилляторная электроэнцефалограмма между подтипами синдрома дефицита внимания / гиперактивности и типично развивающихся подростков. Biol. Психиатрия 76 , 422–429 (2014).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 116

    Arns, M. et al. Фенотипы ЭЭГ предсказывают исход лечения стимуляторами у детей с СДВГ. J. Integr. Neurosci. 7 , 421–438 (2008).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 117

    Канадзава, О. Переоценка аномальных результатов ЭЭГ у детей с СДВГ: о взаимосвязи между СДВГ и эпилептиформными разрядами. Epilepsy Behav. 41 , 251–256 (2014).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 118

    Buyck, I. et al. Электроэнцефалографические отклонения, связанные с заданием, у взрослых с синдромом дефицита внимания и гиперактивности. Нейропсихология 29 , 433–444 (2015).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 119

    Missonnier, P. et al. Аномалии ЭЭГ у взрослых субъектов с СДВГ, выполняющих задание на рабочую память. Неврология 241 , 135–146 (2013).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 120

    Генрих, Х.и другие. Тренировка медленных корковых потенциалов при синдроме дефицита внимания / гиперактивности: данные о положительных поведенческих и нейрофизиологических эффектах. Biol. Психиатрия 55 , 772–775 (2004).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 121

    Mayer, K. et al. Один размер подходит всем? Медленные корковые потенциалы нейробиоуправления: обзор. Дж. Аттен. Disord. 17 , 393–409 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 122

    Doehnert, M. et al. Медленная корковая потенциальная нейробиоуправление при синдроме дефицита внимания и гиперактивности: есть ли нейрофизиологические доказательства специфических эффектов? J. Neural Transm. (Вена) 115 , 1445–1456 (2008).

    Артикул Google ученый

  • 123

    Гани, К.и другие. Долгосрочные эффекты после обратной связи медленных кортикальных потенциалов и амплитуд тета-бета у детей с синдромом дефицита внимания / гиперактивности (СДВГ). Внутр. J. Bioelectromagn. 10 , 209–232 (2008).

    Google ученый

  • 124

    Thibault, R.T. et al. Саморегулирующийся мозг и нейробиоуправление: экспериментальная наука и клинические перспективы. Cortex 74 , 247–261 (2016).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 125

    Борковец, Т.D. et al. Проблемы с использованием условий плацебо в исследованиях психотерапии, предлагаемые альтернативы и некоторые стратегии достижения феномена плацебо. J. Clin. Psychol. 61 , 805–818 (2005).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 126

    Kessler, R.C. et al. Влияние временно вторичных коморбидных психических расстройств на ассоциации DSM-IV ADHD с неблагоприятными исходами в Национальном исследовании коморбидности США для репликации подростков (NCS-A). Psychol. Med. 44 , 1779–1792 (2014).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 127

    Querne, L. et al. Влияние метилфенидата на сетевую синхронизацию в режиме по умолчанию / положительную сетевую синхронизацию у детей с СДВГ. Дж. Аттен. Disord. http://dx.doi.org/10.1177/1087054713517542 (2014).

  • 128

    Chabernaud, C. et al. Размерные отношения между мозгом и поведением у детей с синдромом дефицита внимания / гиперактивности. Biol. Психиатрия 71 , 434–442 (2012).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 129

    Wen, X. et al. Нисходящее регулирование активности режима по умолчанию в пространственном визуальном внимании. J. Neurosci. 33 , 6444–6453 (2013).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 130

    Келли, А.M. et al. Конкуренция между функциональными мозговыми сетями опосредует поведенческую изменчивость. Нейроизображение 39 , 527–537 (2008).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 131

    Hlinka, J. et al. Медленный паттерн ЭЭГ предсказывает снижение внутренней функциональной связи в сети режима по умолчанию: межсубъектный анализ. Neuroimage 53 , 239–246 (2010).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 132

    Янн, К.и другие. Жирным шрифтом корреляты альфа-фазовой синхронизации ЭЭГ и сети режима ФМРТ по умолчанию. Нейроизображение 45 , 903–916 (2009).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 133

    Mantini, D. et al. Электрофизиологические сигнатуры сетей состояния покоя в человеческом мозге. Proc. Natl Acad. Sci. США 104 , 13170–13175 (2007).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 134

    Генрих, Х.и другие. Спектральный анализ внимания ЭЭГ при СДВГ: значение для тренировки нейробиоуправления? Фронт. Гм. Neurosci. 8 , 611 (2014).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 135

    Calautti, C. et al. Функциональные нейровизуализационные исследования восстановления моторики после инсульта у взрослых: обзор. Инсульт 34 , 1553–1566 (2003).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 136

    Сун, W.H. et al. Эффективность сочетания ингибирующей и облегчающей повторяющейся транскраниальной магнитной стимуляции для улучшения восстановления моторики у пациентов с гемиплегическим инсультом. Инсульт 44 , 1375–1382 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 137

    Тауб, Э. Поведенчески-аналитическое происхождение двигательной терапии, вызванной ограничениями: пример поведенческой нейрореабилитации. Behav. Анальный. 35 , 155–178 (2012).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 138

    Wolbrecht, E. T. et al. Оптимизация совместимой роботизированной помощи на основе моделей для нейрореабилитации. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Англ. 16 , 286–297 (2008).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 139

    Бух, Э.и другие. Подумайте, чтобы двигаться: система нейромагнитного интерфейса мозг-компьютер (BCI) для хронического инсульта. Инсульт 39 , 910–917 (2008).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 140

    Ang, K. K. et al. Облегчение эффектов транскраниальной стимуляции постоянным током на интерфейс мозг-компьютер воображения с роботизированной обратной связью для реабилитации после инсульта. Arch. Phys. Med. Rehabil. 96 , S79 – S87 (2015).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 141

    Ramos-Murguialday, A. et al. Интерфейс мозг-машина в реабилитации после хронического инсульта: контролируемое исследование. Ann. Neurol. 74 , 100–108 (2013). Это исследование предоставило тактильную обратную связь в парадигме обучения BCI, продемонстрировав улучшение двигательной функции у пациентов с хроническим инсультом.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 142

    Малый, С.L. et al. Восстановление мозга после инсульта — новая неврологическая модель. Nat. Rev. Neurol. 9 , 698–707 (2013). Это исследование представило новую модель восстановления нейронов после инсульта, основанную на представлении о том, что определенные сети мозга реорганизуются в ответ на физическое и поведенческое вмешательство.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 143

    Pichiorri, F. et al. Интерфейс мозг-компьютер улучшает навыки воображения во время восстановления после инсульта. Ann. Neurol. 77 , 851–865 (2015).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 144

    Варкути Б. и др. Изменения в состоянии покоя функциональной связности коррелируют с восстановлением движений для ИМК и роботизированной тренировкой верхних конечностей после инсульта. Neurorehabil. Ремонт нейронов 27 , 53–62 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 145

    Лев, С.L. et al. Улучшение моторной кортикоталамической связи после инсульта с помощью нейробиоуправления на основе фМРТ в реальном времени. Neurorehabil. Ремонт нейронов. 30 , 671–675 (2015).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 146

    Chiew, M. et al. Исследование нейробиоуправления фМРТ дифференциальной активности первичной моторной коры с использованием кинестетических двигательных образов. Нейроизображение 61 , 21–31 (2012).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 147

    Stoeckel, L.E. et al. Оптимизация нейробиоуправления фМРТ в реальном времени для терапевтических открытий и разработок. Neuromage Clin. 5 , 245–255 (2014). В этом всестороннем обзоре исследовано текущее состояние методов нейробиоуправления как терапевтического инструмента и описаны будущие шаги, необходимые для оптимизации их разработки и применения.

    CAS Статья Google ученый

  • 148

    Американская психиатрическая ассоциация. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам 5-е изд. (American Psychiatric Publishing, 2013).

  • 149

    Blankertz, B. et al. Нейрофизиологический предиктор показателей ИМК на основе SMR. Нейроизображение 51 , 1303–1309 (2010).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 150

    Гальдер, С.и другие. Прогнозирование способности интерфейса мозг-компьютер от индивидуальной структуры мозга. Фронт. Гм. Neurosci. 7 , 105 (2013).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 151

    Ninaus, M. et al. Объем мозга и саморегуляция мозговой активности, актуальная для нейробиоуправления. Biol. Psychol. 110 , 126–133 (2015).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 152

    Эммерт, К.и другие. Активное купирование боли связано с ответом на нейробиоуправление фМРТ в реальном времени во время боли. Brain Imaging Behav. http://dx.doi.org/10.1007/s11682-016-9547-0 (2016).

  • 153

    Рао, Р. П. и др. Прямой интерфейс мозг-мозг у людей. PLoS ONE 9 , e111332 (2014).

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

  • 154

    Жданов, А.и другие. Интернет-канал для аудиовизуальных записей в реальном времени для двойных MEG-записей. PLoS ONE 10 , e0128485 (2015).

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

  • 155

    Файнберг, Д. А. и др. Мультиплексная эхо-планарная визуализация для субсекундной FMRI всего мозга и быстрой диффузионной визуализации. PLoS ONE 5 , e15710 (2010). Это исследование представило инновационную методологическую разработку, которая позволяет получать изображения фМРТ с очень высоким временным разрешением, потенциально подходящим для более эффективной обратной связи фМРТ в реальном времени.

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 156

    Chen, S. et al. Управление роботом-крысой на основе оптогенетики: оптическая стимуляция кодирует команды «стоп» и «побег». Ann. Биомед. Англ. 43 , 1851–1864 (2015). Это новаторское исследование представило уникальную идею управления биороботами с помощью оптики, а не традиционной электрической стимуляции мозга.

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 157

    Kasashima-Shindo, Y.и другие. Тренировка интерфейса мозг-компьютер в сочетании с транскраниальной стимуляцией постоянным током у пациентов с тяжелым хроническим гемипарезом: доказательство концепции исследования. J. Rehabil. Med. 47 , 318–324 (2015).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 158

    Logothetis, N. K. et al. Нейрофизиологическое исследование основы сигнала фМРТ. Nature 412 , 150–157 (2001). Это исследование стало первым в понимании физиологической основы BOLD-сигнала и предположило, что BOLD отражает вход интракортикальных обрабатывающих нейронов, а не их импульсный выход.

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 159

    Buzsaki, G. et al. Происхождение внеклеточных полей и токов — ЭЭГ, ЭКоГ, LFP и спайков. Nat. Rev. Neurosci. 13 , 407–420 (2012).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 160

    Hari, R. et al. Пространственное разрешение нейромагнитных записей: теоретические расчеты в сферической модели. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 71 , 64–72 (1988).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 161

    Нуньес, П.L. et al. Теоретическое и экспериментальное исследование ЭЭГ высокого разрешения на основе поверхностных лапласианов и изображений коры головного мозга. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 90 , 40–57 (1994).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 162

    Cunningham, J. P. et al. Методы оценки частоты нейронных импульсов и их применение к интерфейсам мозг-машина. Нейронная сеть. 22 , 1235–1246 (2009).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 163

    Hwang, E.J. et al. Полезность многоканальных потенциалов локального поля для интерфейсов мозг-машина. J. Neural Eng. 10 , 046005 (2013).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 164

    Осваль, А. и др. Оптимизация анализа областей интереса формирователя луча. Neuroimage 102 (Pt. 2), 945–954 (2014). В этой статье представлен новый двухэтапный подход к выполнению реконструкции источника с использованием метода формирования луча, в первую очередь с учетом предварительной спецификации каналов, относящихся к интересующей области мозга.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 165

    Конгедо, М. и др. Электромагнитная томография низкого разрешения нейробиоуправления. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Англ. 12 , 387–397 (2004). В этом исследовании был разработан новаторский метод решения обратной задачи в ЭЭГ для нейробиоуправления.

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 166

    Viswanathan, A. et al. Нейрометаболическая связь в коре головного мозга отражает синаптическую активность больше, чем пиковую активность. Nat. Neurosci. 10 , 1308–1312 (2007).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 167

    Шмуэль А. и др. Функция пространственно-временного точечного рассеяния сигнала фМРТ в сером веществе человека при 7 теслах. Neuroimage 35 , 539–552 (2007).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 168

    Villringer, A. et al. в Картирование мозга: методы (ред. Тога, А.W. & Mazziotta, J. C.) (Academic Press, 2002).

    Google ученый

  • 169

    de Pasquale, F. et al. Временная динамика спонтанной активности МЭГ в сетях мозга. Proc. Natl Acad. Sci. США 107 , 6040–6045 (2010).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 170

    Brookes, M. J. et al. Измерение функциональной связности с использованием MEG: методология и сравнение с fcMRI. Нейроизображение 56 , 1082–1104 (2011).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 171

    Scheeringa, R. et al. Динамика нейронов, лежащая в основе высокочастотных и низкочастотных колебаний ЭЭГ, независимо влияет на BOLD-сигнал человека. Нейрон 69 , 572–583 (2011).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 172

    Коннер, К.R. et al. Вариабельность взаимосвязи между электрофизиологией и BOLD – фМРТ по кортикальным областям у людей. J. Neurosci. 31 , 12855–12865 (2011). В этой статье исследуются вариации в BOLD-ответах в разных областях мозга, которые влияют на то, как мы моделируем BOLD-функцию ответа.

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 173

    Бридвелл, Д.A. et al. Пространственно-спектральная характеристика сетей мозга: объединение параллельных спектров ЭЭГ и карт фМРТ. Нейроизображение 69 , 101–111 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 174

    Whittingstall, K. et al. Связь частотных диапазонов в поверхностной ЭЭГ отражает пиковую активность зрительной коры головного мозга обезьян. Нейрон 64 , 281–289 (2009).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 175

    Монто, С.и другие. Очень медленные колебания ЭЭГ предсказывают динамику обнаружения стимула и амплитуды колебаний у человека. J. Neurosci. 28 , 8268–8272 (2008).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 176

    He, B.J. et al. Электрофизиологические корреляты внутренней крупномасштабной функциональной архитектуры мозга. Proc. Natl Acad. Sci. США 105 , 16039–16044 (2008).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 177

    Кейси, Б. Дж. И др. Перспектива развития нервной системы на основе критериев исследовательской области (RDoC). Biol. Психиатрия 76 , 350–353 (2014).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 178

    Менон, В. Крупномасштабные сети мозга и психопатология: объединяющая тройная сетевая модель. Trends Cogn. Sci. 15 , 483–506 (2011).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 179

    Калхун, В. Д. и др. Хроннектом: изменяющиеся во времени сети связи как следующий рубеж в обнаружении данных фМРТ. Нейрон 84 , 262–274 (2014). В этой статье представлен новый метод вычисления изменяющихся во времени свойств функциональной связи, чтобы лучше понять нейронный механизм различных функций мозга.

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 180

    Танец, А. Неврология: коннектомы составляют карту. Природа 526 , 147–149 (2015).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 181

    Boes, A. D. et al. Сетевая локализация неврологических симптомов очаговых поражений головного мозга. Мозг 138 , 3061–3075 (2015).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 182

    Sheline, Y. I. et al. Функциональная связность в состоянии покоя при доклинической болезни Альцгеймера. Biol. Психиатрия 74 , 340–347 (2013).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 183

    Федота, Дж.R. et al. Функциональная связность в состоянии покоя и никотиновая зависимость: перспективы развития биомаркеров. Ann. NY Acad. Sci. 1349 , 64–82 (2015).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 184

    Lerman, C. et al. Крупномасштабная связь с сетью мозга предсказывает острые эффекты никотиновой абстиненции на тягу и когнитивные функции. JAMA Psychiatry 71 , 523–530 (2014).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 185

    Хебб Д. О. Организация поведения (Wiley & Sons, 1949). В этой пионерской работе было предложено правило Хебба для объяснения нейронных изменений во время обучения.

    Google ученый

  • 186

    Cooke, S. F. et al. Пластичность стимула-селективного ответа в зрительной коре: анализ для оценки патофизиологии и лечения когнитивных нарушений, связанных с психическими расстройствами. Biol. Психиатрия 71 , 487–495 (2012).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 187

    Caporale, N. et al. Пластичность, зависящая от времени спайка: правило обучения Хебба. Annu. Rev. Neurosci. 31 , 25–46 (2008).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 188

    Галлистель, К.R. et al. Нейробиология обучения: за пределами синапса Хебба. Annu. Rev. Psychol. 64 , 169–200 (2013).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 189

    Gruart, A. et al. Функциональная основа ассоциативного обучения и их отношения с долговременной потенциацией, вызванной задействованными нейронными цепями: уроки из исследований поведения млекопитающих. Neurobiol. Учиться.Mem. 124 , 3–18 (2015).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 190

    Daniel, R. et al. Активация полосатого тела сигнализирует об ошибках предсказания при уверенности в отсутствии внешней обратной связи. Нейроизображение 59 , 3457–3467 (2012).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 191

    Шульц В.и другие. Явные нейронные сигналы, отражающие неопределенность вознаграждения. Philos. Пер. R. Soc. Лондон. B Biol. Sci. 363 , 3801–3811 (2008).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 192

    Schultz, W. et al. Нейронный субстрат предсказания и вознаграждения. Наука 275 , 1593–1599 (1997).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 193

    Монтегю, П.R. et al. Фреймворк для мезэнцефальных дофаминовых систем, основанный на прогнозирующем обучении Хебба. J. Neurosci. 16 , 1936–1947 (1996). В этой статье обсуждалась теоретическая основа для прогнозирования будущих вознаграждений и ошибок на основе активности мозга.

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 194

    Эшби, Ф. Г. и др. Роль базальных ганглиев в категориальном обучении. Psychol. Учиться. Мотив. 47 , 1–36 (2006).

    Артикул Google ученый

  • 195

    Шульц, В. Формальное обращение с дофамином и вознаграждением. Нейрон 36 , 241–263 (2002).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 196

    Скиннер Б.Ф. Оперативный анализ психологических терминов. Psychol. Ред. 52 , 270–277 (1945). В этой новаторской работе была предложена теория оперантного обусловливания, которая считается формой обучения во время нейробиоуправления.

    Артикул Google ученый

  • 197

    Малхолланд, Т. Б. в Биологическая обратная связь и поведение (ред. Битти, Дж. И Легви, Х.) 95–106 (Plenum Press, 1977).

    Книга Google ученый

  • 198

    Кристофферсен, Г.R. et al. Электрофизиологические процессы в ЦНС, связанные с ассоциативным обучением у человека. Behav. Brain Res. 296 , 211–232 (2016).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 199

    Lang, P.J. et al. Научиться контролировать частоту сердечных сокращений: влияние различных стимулов и критериев успеха на выполнение задачи. Психофизиология 13 , 378–385 (1976).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 200

    Кано-де-ла-Куэрда, Р.и другие. Теории и модели управления и моторное обучение: клиническое применение в нейрореабилитации. Neurologia 30 , 32–41 (2015).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 201

    Лакруа, Дж. М. в Сознание и саморегуляция (ред. Дэвидсон, Р. Дж., Шварц, Г. Э. и Шапиро, Д.) 137–162 (Plenum Press, 1986).

    Книга Google ученый

  • 202

    Лакруа, Ж.M. et al. Приобретение вегетативного контроля через биологическую обратную связь: некоторые тесты теории дискриминации. Психофизиология 18 , 559–572 (1981).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 203

    Блэк, А. и др. в Биологическая обратная связь: теория и исследования (редакторы Шварц, Г. Э. и Битти, Дж.) 89–127 (Academic Press, 1977).

    Google ученый

  • 204

    Пессильоне, М.и другие. Подсознательное инструментальное кондиционирование, продемонстрированное в человеческом мозге. Нейрон 59 , 561–567 (2008).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 205

    Bijleveld, E. et al. Бессознательные сигналы вознаграждения увеличивают вложенные усилия, но не меняют компромиссов между скоростью и точностью. Познание 115 , 330–335 (2010).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 206

    Ши, Н.и другие. Теории двойного процесса и сознание: случай познания «нулевого типа». Neurosci. Сознательный. http://dx.doi.org/10.1093/nc/niw005 (2016). В этой статье обсуждаются различные подходы к сознательной и бессознательной обработке информации.

  • 207

    Birbaumer, N. et al. Узнал регуляцию метаболизма мозга. Trends Cogn. Sci. 17 , 295–302 (2013).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 208

    ВанЛен, К.Приобретение когнитивных навыков. Annu. Rev. Psychol. 47 , 513–539 (1996).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 209

    Инь, Х. Х. и др. Динамическая реорганизация полосатого тела в процессе приобретения и закрепления навыка. Nat. Neurosci. 12 , 333–341 (2009).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 210

    Янг, Б.M. et al. Взаимосвязь «доза-реакция» с использованием технологии интерфейса мозг-компьютер влияет на реабилитацию после инсульта. Фронт. Гм. Neurosci. 9 , 361 (2015). В этой статье исследуется доза-реакция в терапии ИМК, показывая влияние дозы и интенсивности на изменение поведения.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 211

    Мюррей, С. О. и др. Внимание увеличивает нервную селективность латерального затылочного комплекса человека. Nat. Neurosci. 7 , 70–74 (2004).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 212

    Альварес, Дж. А. и др. Исполнительная функция и лобные доли: метааналитический обзор. Neuropsychol. Ред. 16 , 17–42 (2006).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 213

    Болл, Г.и другие. Исполнительные функции и префронтальная кора: вопрос настойчивости? Фронт. Syst. Neurosci. 5 , 3 (2011).

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 214

    Сили, W. W. et al. Разделяемые внутренние сети связи для обработки значимости и исполнительного контроля. J. Neurosci. 27 , 2349–2356 (2007).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 215

    Ллинас, Р.R. et al. Взрыв таламических нейронов и состояние бдительности. J. Neurophysiol. 95 , 3297–3308 (2006).

    PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • Эффективные обучающие циклы | Карен Прайор Тренировка кликера

    Меня зовут Миркка, я дрессировщик кликеров и сертифицированный партнер по обучению Академии Карен Прайор, владеющий школой дрессировки собак Mindful Behaviors в Торонто. В этом блоге я делюсь своим выводом с выставки Clicker Expo в Чикаго в 2011 году.

    Ряд докладчиков на выставке Expo подошли к концепции беглого обучения с несколько разных точек зрения. Независимо от того, что мы делаем, если вы немного подумаете об этом, все всегда сводится к тем же принципам, которые мы слышали на нашем самом первом курсе обучения кликеру: критерии-сроки-скорость подкрепления и подумайте-спланируйте-делайте. Основные принципы возникают снова и снова, и каждый раз мы узнаем (или, по крайней мере, я!) Из них что-то новое из-за новых вкусов, предлагаемых разными тренерами, и ситуации, когда вы сами проходите обучение.

    Сесили Кёсте — опытный норвежский тренер из Canis, скандинавской организации, предоставляющей публикации, курсы и семинары по дрессировке собак (примечание: Mindful Behaviors пишет статьи для Canis в Финляндии). Я посетил семинар Сесили по эффективному обучению и лабораторную сессию, где я действительно убедился в том, насколько важно правило «Щелкни, чтобы действовать, позаботиться о позиции» в обучении. Доставьте награду там, где вы хотите, чтобы собака была, потому что собака продолжает учиться даже после щелчка, а направление награды имеет огромное значение.

    Efficient Training также делает упор на тренировке: во время тренировки не должно быть мертвого времени. Это очень хорошо согласуется с принципами Loopy Training, о которых говорила Александра Курланд. Мы часто думаем о тренировке с помощью кликера как о линейной последовательности повторяющихся снова и снова «поведение-клик-подкрепление». Вместо того чтобы мыслить линейно, хороший тренер должен рассматривать тренировку как повторяющиеся циклы: поведение-щелчок-подкрепление-поведение-щелчок-подкрепление и т. Д.

    Для плавного обучения кликеру петли должны быть чистыми. Интересно, что в тренировочном цикле самым слабым звеном чаще всего оказывается доставка еды! Теперь, когда я думаю об этом, сколько раз я бросал лакомство куда-нибудь, где собака не может сразу его найти, или я использую лакомство, которое рассыпается, оставляя беспорядок, который собака тратит около десяти секунд на уборку пылесосом. Когда это происходит, цикл обучения прерывается, и сеанс больше не ведется.

    Кей Лоуренс из Великобритании на выставке Expo провела сеанс по микроформованию, на который у меня не было возможности присутствовать, но у нее есть очень хорошая техника обучения нацеливанию на коврик.Представляется, что коврик находится посередине часов, дрессировщик находится в 6 часах, и после щелчка по собаке за то, что она находится на коврике, дрессировщик подбрасывает угощение на 9, 12 или 3 часа от коврик. Цель этого упражнения — проверить или обобщить поведение, сохраняя при этом чистый цикл. Поскольку я тренировал поведение на коврике дома и снимал его на видео, после выставки я попытался больше внимания уделять эффективности своих тренировок:

    Миркка Койвусало, KPA CTP

    www.mindfulbehaviors.ca

    Машинное обучение

    — настраиваемый цикл обучения для вариационного автоэнкодера Tensorflow: `tape.gradient (loss, decoder_model.trainable_weights)` Всегда возвращает список, полный всех

    Я пытаюсь написать собственный цикл обучения для вариационного автокодировщика (VAE), который состоит из двух отдельных объектов tf.keras.Model . Целью данного VAE является мультиклассовая классификация. Как обычно, выходы модели кодировщика подаются как входы в модель декодера.Декодер — это рекуррентный декодер. Также, как обычно, в VAE участвуют две функции потерь: потеря реконструкции (категориальная перекрестная энтропия) и скрытая потеря. Вдохновение для моей текущей архитектуры основано на реализации pytorch на этом github.

    Проблема : всякий раз, когда я вычисляю градиенты с использованием tape.gradient (loss, decoder.trainable_weights) для модели декодера, возвращаемый список содержит только объекты NoneType для каждого элемента. Я предполагаю, что совершаю некоторую ошибку при использовании Recovery_tensor , который находится в нижней части кода, который я написал ниже.Поскольку мне нужен процесс итеративного декодирования, как я могу использовать что-то вроде reconcion_tensor , не возвращая список элементов NoneType для градиентов? При желании вы можете запустить код, используя эту записную книжку colab.

    Чтобы дополнительно прояснить, как выглядят тензоры в этой задаче, я проиллюстрирую исходный ввод, тензор нулей, которому будут назначены предсказанные «токены», и одно обновление тензора нулей на основе предсказанных «токенов» из декодер:

      Пример исходного входного тензора формы (batch_size, max_seq_length, num_classes):
     _ _ _ _ _ _ _ _
    | | 1 0 0 0 | | 0 1 0 0 | | 0 0 0 1 | |
    | | 0 1 0 0 | | 1 0 0 0 | | 1 0 0 0 | |
    | _ | _ 0 0 1 0 _ | , | _ 0 0 0 1 _ |, | _ 0 1 0 0 _ | _ |
    
    Тензор начальных нулей:
     _ _ _ _ _ _ _ _
    | | 0 0 0 0 | | 0 0 0 0 | | 0 0 0 0 | |
    | | 0 0 0 0 | | 0 0 0 0 | | 0 0 0 0 | |
    | _ | _ 0 0 0 0 _ | , | _ 0 0 0 0 _ |, | _ 0 0 0 0 _ | _ |
    
    Пример тензора нулей после одной итерации цикла декодирования:
     _ _ _ _ _ _ _ _
    | | 0.2 0,4 0,1 0,3 | | 0,1 0,2 0,6 0,1 | | 0,7 0,05 0,05 0,2 | |
    | | 0 0 0 0 | | 0 0 0 0 | | 0 0 0 0 | |
    | _ | _ 0 0 0 0 _ | , | _ 0 0 0 0 _ |, | _ 0 0 0 0 _ | _ |
      

    Вот код для воспроизведения проблемы:

      # Произвольные данные
    batch_size = 3
    max_seq_length = 3
    num_classes = 4
    original_inputs = tf.one_hot (tf.argmax ((np.random.randn (batch_size, max_seq_length, num_classes)), axis = 2), depth = num_classes)
    latent_dims = 5 # Должно быть меньше (max_seq_length * num_classes)
    
    def sampling (входы):
        "" "Функция репараметризации.Используется для слоя лямбда "" "
    
        mus, log_vars = входы
        epsilon = tf.keras.backend.random_normal (shape = tf.keras.backend.shape (mus))
        z = mus + tf.keras.backend.exp (log_vars / 2) * эпсилон
    
        вернуть z
    
    def latent_loss_fxn (mus, log_vars):
        "" "Возврат скрытых потерь для средних и логарифмических отклонений." ""
    
        return -0.5 * tf.keras.backend.mean (1. + log_vars - tf.keras.backend.exp (log_vars) - tf.keras.backend.pow (mus, 2))
    
    класс DummyEncoder (tf.keras.Model):
        def __init __ (self, latent_dimension):
            "" "Определите скрытый слой (узкое место) и слои выборки" ""
    
            супер().__в этом__()
            self.hidden = tf.keras.layers.Dense (единицы = 32)
            self.dense_mus = tf.keras.layers.Dense (units = latent_dimension)
            self.dense_log_vars = tf.keras.layers.Dense (units = latent_dimension)
            self.sampling = tf.keras.layers.Lambda (функция = выборка)
    
        вызов def (self, вводы):
            "" "Определите прямое вычисление, которое выводит z, mu, log_var ввода." ""
    
            плотная_проекция = self.hidden (входы)
    
            mus = self.dense_mus (плотная_проекция)
            log_vars = сам.плотные_логарифы (плотная_проекция)
            z = self.sampling ([mus, log_vars])
    
            вернуть z, mus, log_vars
            
    
    класс DummyDecoder (tf.keras.Model):
        def __init __ (self, num_classes):
            "" "Определите слой GRU и слой плотного вывода" ""
    
            супер () .__ init __ ()
            self.gru = tf.keras.layers.GRU (единицы = 1, return_sequences = True, return_state = True)
            self.dense = tf.keras.layers.Dense (единицы = количество_классов, активация = 'softmax')
    
        def call (self, x, hidden_states = None):
            "" "Определить прямое вычисление" ""
    
            выходы, h_t = self.ГРУ (х, скрытые_состояния)
    
            # Цель этого вычисления - использовать ненормализованный журнал
            # вероятностей от ГРУ для получения нормализованных вероятностей через
            # функция активации softmax в слое Dense
            reconstructions = self.dense (выходы)
    
            возвратные реконструкции, ч_т
    
    # Создайте экземпляры моделей
    encoder_model = DummyEncoder (latent_dimension = 5)
    decoder_model = DummyDecoder (num_classes = num_classes)
    
    # Создание экземпляра функции потери реконструкции
    cce_loss_fxn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy ()
    
    # Начать ленту
    с tf.GradientTape (persistent = True) в качестве ленты:
        # Сглаживаем входы для энкодера
        reshaped_inputs = tf.reshape (original_inputs, shape = (tf.shape (original_inputs) [0], -1))
    
        # Кодировать ввод
        z, mus, log_vars = encoder_model (reshaped_inputs, обучение = True)
    
        # Увеличить размеры z, чтобы он отвечал требованиям повторяющегося декодера
        # (партия, временные интервалы, особенности)
        z = tf.expand_dims (z, ось = 1)
    
        ###############################
        # ПОДОЗРЕВАЕМЫЕ ПРИЧИНЫ ПРОБЛЕМЫ
        ###############################
    
        # Тензор, который будет изменен на основе выходных данных модели
        Reconstruction_tensor = tf.Переменная (tf.zeros_like (original_inputs))
    
        ###############################
        # КОНЕЦ ПРЕДПОЛАГАЕМАЯ ПРИЧИНА ПРОБЛЕМЫ
        ###############################
    
        # Цикл декодирования для итеративного генерирования следующего токена (т. Е. Выходных данных) ...
        # в последовательности
        hidden_states = Нет
        для ith_token в диапазоне (max_seq_length):
    
            # Восстановить ith_token для данного образца в пакете
            реконструкции, hidden_states = decoder_model (z, hidden_states, training = True)
    
            # Измените форму реконструкций, чтобы можно было назначить реконструкцию_tensor
            реконструкции = tf.сжатие (реконструкции)
    
            # После итерации цикла этот тензор является предсказанием модели
            # исходных данных. Следовательно, после одной итерации цикла
            # прогнозирование одного токена для каждой выборки в пакете назначается
            # этот тензор.
            Реконструкция_тензор = реконструкция_тензор [:, ith_token,:]. assign (реконструкции)
    
        # Рассчитывает убытки
        recon_loss = cce_loss_fxn (исходные_входы, реконструкция_тензор)
        latent_loss = latent_loss_fxn (mus, log_vars)
        потеря = recon_loss + latent_loss
    
    # Рассчитываем градиенты
    encoder_gradients = лента.градиент (потеря, encoder_model.trainable_weights)
    decoder_gradients = tape.gradient (потеря, decoder_model.trainable_weights)
    
    # Отпустить ленту
    дель лента
    
    # Проверить градиенты
    print ('Valid Encoder Gradients:', not (None in encoder_gradients))
    print ('Допустимые градиенты декодера:', not (Нет в decoder_gradients), '-', decoder_gradients)
    
    >>> Допустимые градиенты кодировщика: True
    >>> Допустимые градиенты декодера: False - [None, None, None, None, None]
      
    .