Как научиться трансформироваться


4 уровня трансформации и симптомы ее прохождения

Это вторая статья из серии о личной трансформации, ее последствиях и способах облегчить ее протекание.

Многие люди хотят изменить свою жизнь.

Но мало кто при этом понимает, какой мощный процесс трансформации запускается в результате такого намерения.

В этой статье мы рассмотрим 4 уровня трансформации, на которых она проходит, какими симптомами сопровождается и как помочь себе ее пережить.

Невозможно, к примеру, утром проснуться и сказать: “Я начинаю жизнь с чистого белого листа. Я просто закрываю глаза на все, что было в моей жизни и начинаю новую жизнь”.

Если такое намерение даже и высказать, оно не сработает по одной простой причине – любая травма, любое болезненное переживание или событие, которое зацепило когда-то в детстве либо в более взрослом возрасте нас эмоционально, оставляет свой след.

Если такое событие вызывает сильные эмоции, это записывается в подсознании и является точкой отсчета. И параллельно прописывается в клетках, ДНК, как сильное эмоциональное событие.

И если в жизни возникает похожая ситуация, организм автоматически переходит в режим защиты.

Путь, который мы прошли осознанно, в тот момент не имеет никакого значения, потому что вступают в действие подсознательные рефлексы.

Узнайте, как перестать жить прошлым из материала “Как не зацикливаться на прошлом”.

Что такое трансформация

Трансформация – это глубинное погружение в себя и вычищение травмированных, болезненных аспектов вас.

Если вы проходите через процесс трансформации, прорабатываете болезненные реакции на травмирующие события, когда вы их убираете, эти события не исчезают из вашей жизни, а уходят в далекое прошлое.

Эмоционально они больше вас не цепляют, они становятся просто далеким воспоминанием, которое не оказывает влияния на текущую жизнь.

Вы уже действуете не исходя из этих автоматических подсознательных реакций.

Вы помните, что это было, но это вас уже эмоционально не задевает и не вызывает никаких болезненных переживаний, ощущений.

Перепишите старые разрушительные сценарии своей жизни на новые – успешные и благополучные: Мастер-Класс “Исцеляем Травмы Прошлого”.

Что происходит, когда вы исцеляете травму

Представьте, что мы одновременно проживаем множество реальностей и линий времени.

Если брать точку отсчета – момент нанесения травмы, то все, что было до того, что привело к ней и все, что было потом – это одна линия времени.

От этой точки отсчета, вы движетесь вперед по одной прямой, на которой – прошлое, настоящее и будущее.

Если травма была в прошлом, то, что вы проживаете в данный момент – последствия этой непроработанной травмы.

Чтобы исцелить травму, вы принимаете решение, либо чувствуете настоятельную потребность пройти через трансформацию, переписать свою эмоциональную реакцию.

Понятно, что переписать события, которые произошли в прошлом невозможно.

Но поменять отношение, взгляд на эту ситуацию, пересмотреть ее с точки зрения нынешнего мировоззрения вам вполне под силу.

За это время, особенно, если травма была нанесена много лет назад, и мировоззрение, и ваше отношение к жизни изменилось.

И если с этой точки зрения пересмотреть все, что было, сама ситуация не изменится, но ваше восприятие, взгляд на то, что происходило, будет совершенно другим.

Как только это сделано, появляется вторая точка отсчета.

И тогда уже эта линия времени, на которой вы находитесь, не совпадает с той прямой линией времени, на которой была нанесена травма.

Там у нас было определенное прошлое, приведшее к этой травме, сама травма, и все, что было потом.

Как только вы этот сценарий переписываете, меняется ваше отношение, вы выпускаете запертые в теле эмоции.

У вас начинается новая линия времени, у которой совершенно другое будущее.

И поскольку линия времени прямая, прошлое тоже будет другим.

Одновременное проживание в нескольких реальностях – это проявление многомерности. Читайте об этом в статье “Возвращение в Многомерное Сознание”.

Тогда мы получаем ситуацию, когда вроде события в вашей жизни были, но вы их вспоминаете с трудом, даже если они были травмирующими.

Но уже не потому, что вам их не хочется вспоминать, а потому что вам сложно сосредоточиться, припомнить эти моменты.

Само событие становится НЕВАЖНЫМ для вас.

Как подготовиться к трансформации

Трансформацию можно пройти самому либо пройти с помощью тренингов.

Если вы запускаете этот процесс, будьте 100% готовыми к тому, что пойдет глубокое погружение в себя и пересмотр всех травмирующих событий.

Подготовьтесь к тому, что ваше восприятие поменяется. Вы целиком и полностью меняете ваши мироощущение и мировоззрение.

Если вы выразили намерение участвовать в таком тренинге, либо при желании самому пройти через трансформацию, четко осознавайте, что ее легко запустить, но если вы не готовы довести этот процесс до результата, то лучше его не начинать.

Иначе все непроработанные ситуации, которые вы затронули этим процессом, будут давать о себе знать.

См. также Техники безопасности перед началом трансформации

Вы тянете за одну ниточку, а за ней следом, раскрывается целый букет проблем, испытаний, травм, трудностей, через которые вам пришлось пройти.

Приведем такую метафору.

Представьте аквариум с рыбками, которые там пробыли уже достаточное количество времени. Вода уже мутная, на дне лежит корм, отходы жизнедеятельности.

Когда вы запускаете процесс трансформации, это похоже на то, как если воду в аквариуме переболтать, и муть, которая осела на стенках, лежала на дне, поднимается вверх.

К этому нужно быть готовыми. Ничего не будет прежним!

См. также Вытряхивание старого как признак перехода в новую реальность

Прежде чем вы окажетесь в новой реальности, нужно отпустить все, что не поддерживает вас, обрубить хвосты, которые тянутся из прошлого.

4 уровня трансформации и симптомы ее прохождения

Прежде чем приступать к процессу трансформации, знайте, что он затрагивает не одну проблему.

Он проходит сразу на многих уровнях:

  1. Уровень физики – физическое тело.
  2. Уровень эмоций – эмоциональное тело.
  3. Ментальный уровень – мысли, убеждения, привычные модели поведения.
  4. Духовный уровень – связь с духом.

Иногда включается только один уровень. Но чаще всего процесс трансформации задействует сразу два-три уровня.

Редко задействованы все четыре. Но переворот в сознании, этот квантовый скачок, происходит сразу на нескольких уровнях.

Трансформация на физическом уровне

На физическом плане, чаще всего, обостряются хронические заболевания, появляются головные боли, повышение температуры, резкие перепады давления.

Возможно, возникновение симптомов простудных заболеваний, гриппа. Хотя на самом деле, заболевания никакого нет.

В тех местах, которые напрямую связаны с травмами, которые вы прорабатываете, будут болевые ощущения.

Если данный процесс затрагивает подавленные эмоции, невыговоренные слова, горло попадает под прямой удар. Отсюда проблемы с бронхами, ангины.

Трансформация на эмоциональном уровне

Если не проработан эмоциональный уровень, то это выплывает в виде:

  • Резких перепадов настроения, повышенной слезливости у женщин.
    Повышенной раздражимости.
  • Погружения в состояния, когда вы чувствуете себя брошенными, преданными, обманутыми.

Запертые в теле эмоции, которые хранились там долгие годы, выходят наружу с одной целью – получить высвобождение. Поэтому эмоции не запирайте.

Это показатель того, что идет очищение на эмоциональном уровне.

Лучше один раз проплакаться, чем проглотить обиду, невысказанные слова. Потому что в этот момент они попадают напрямую в клетки.

Эти запертые эмоции впоследствии приводят к внутреннему взрыву и к неадекватному поведению.

Чтобы этого не было, почаще используйте свой горловой центр.

Если человек, с которым произошел конфликт, не настроен на мирный разговор и на обсуждение в голос возникших проблем, то выпишите их на бумагу. Выплесните все это, не держите в себе.

См. также Эмоциональная незрелость. Как перейти от эмоций к чувствам

Пройдите 3 этапа эмоционального взросления, чтобы перейти от эмоций к чувствам.

Трансформация на ментальном уровне

Если процесс трансформации затрагивает ментальный уровень – уровень мыслей, убеждений, в голове будет появляться безумное количество мыслей, которые уже и не ваши, но вы не понимаете, откуда они.

Это показатель того, что процесс трансформации затронул ментальный уровень.

Ваши убеждения могут подвергнуться сомнению. Вы начнете сомневаться, а правильно ли я поступила, а есть ли в этом вообще смысл. Будут появляться навязчивые мысли.

Тран

python - в чем разница между 'transform' и 'fit_transform' в sklearn

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
  6. О компании

Загрузка…

  1. Авторизоваться зарегистрироваться
.

Как работают трансформаторы. Трансформаторы - это разновидность нейронной… | Джулиано Джакалья

Нейронная сеть, используемая Open AI и DeepMind

Трансформаторы - это тип архитектуры нейронных сетей, который набирает популярность. Трансформеры недавно использовались OpenAI в своих языковых моделях, а также недавно использовались DeepMind для AlphaStar - их программы, чтобы победить лучшего профессионального игрока в Starcraft. Преобразователи

были разработаны для решения задачи преобразования последовательности , или нейронного машинного перевода. Это означает любую задачу, которая преобразует входную последовательность в выходную последовательность. Это включает в себя распознавание речи, преобразование текста в речь и т. Д.

Преобразование последовательности. Входные данные представлены зеленым цветом, модель - синим, а выход - фиолетовым. GIF от 3

Для моделей, выполняющих преобразование последовательности , необходимо иметь какую-то память. Например, предположим, что мы переводим следующее предложение на другой язык (французский):

«Трансформеры» - японская [[хардкор-панк]] группа.Группа была образована в 1968 году, в разгар истории японской музыки »

В этом примере слово« группа »во втором предложении относится к группе« Трансформеры », представленной в первом предложении. Когда вы читаете о группе во втором предложении, вы знаете, что это относится к группе «Трансформеры». Это может быть важно для перевода. Есть много примеров, когда слова в некоторых предложениях относятся к словам в предыдущих предложениях.

Для перевода подобных предложений модель должна определять такого рода зависимости и связи.Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) были использованы для решения этой проблемы из-за их свойств. Давайте рассмотрим эти две архитектуры и их недостатки.

Рекуррентные нейронные сети имеют в себе петли, позволяющие информации сохраняться.

Вход представлен как x_t

На рисунке выше мы видим часть нейронной сети, A, , обрабатывающую некоторый вход x_t и выводящую h_t. Цикл позволяет передавать информацию от одного шага к другому.

Петли можно мыслить иначе. Рекуррентную нейронную сеть можно представить как несколько копий одной и той же сети, A , каждая из которых передает сообщение своему преемнику. Рассмотрим, что произойдет, если мы развернем цикл:

Развернутая рекуррентная нейронная сеть

Эта цепочечная природа показывает, что рекуррентные нейронные сети явно связаны с последовательностями и списками. Таким образом, если мы хотим перевести какой-то текст, мы можем установить каждый ввод как слово в этом тексте.Рекуррентная нейронная сеть передает информацию из предыдущих слов в следующую сеть, которая может использовать и обрабатывать эту информацию.

На следующем рисунке показано, как обычно работает модель от последовательности к последовательности с использованием рекуррентных нейронных сетей. Каждое слово обрабатывается отдельно, и результирующее предложение генерируется путем передачи скрытого состояния на этап декодирования, который затем генерирует выходные данные.

GIF от 3

Проблема долгосрочных зависимостей

Рассмотрим языковую модель, которая пытается предсказать следующее слово на основе предыдущих.Если мы пытаемся предсказать следующее слово предложения «облака в небе» , нам не нужен дальнейший контекст. Совершенно очевидно, что следующим словом будет небо.

В этом случае, когда разница между релевантной информацией и местом, которое необходимо, невелика, RNN могут научиться использовать прошлую информацию и выяснить, какое слово будет следующим в этом предложении.

Изображение из 6

Но есть случаи, когда нам нужно больше контекста. Например, предположим, что вы пытаетесь угадать последнее слово текста: «Я вырос во Франции… Я говорю свободно…». Недавняя информация предполагает, что следующим словом, вероятно, является язык, но если мы хотим сузить, какой язык, нам нужен контекст Франции, который находится дальше по тексту.

Изображение из 6

RNN становится очень неэффективным, когда разрыв между соответствующей информацией и точкой, где она необходима, становится очень большим. Это связано с тем, что информация передается на каждом этапе, и чем длиннее цепочка, тем более вероятно, что информация будет потеряна по цепочке.

Теоретически RNN могут изучить эту долговременную зависимость.На практике они, кажется, не изучают их. LSTM, особый тип RNN, пытается решить эту проблему.

При составлении календаря на день мы расставляем по приоритетам встречи. Если есть что-то важное, мы можем отменить некоторые встречи и согласовать то, что важно.

RNN этого не делают. Всякий раз, когда он добавляет новую информацию, он полностью преобразует существующую информацию, применяя функцию. Изменяется вся информация, и не учитывается, что важно, а что нет.

LSTM вносят небольшие изменения в информацию путем умножения и сложения. В LSTM информация проходит через механизм, известный как состояния ячейки. Таким образом, LSTM могут выборочно запоминать или забывать то, что важно и не так важно.

Внутри LSTM выглядит следующим образом:

Изображение из 6

Каждая ячейка принимает в качестве входных данных x_t (слово в случае перевода предложения в предложение), предыдущее состояние ячейки и выход предыдущей ячейки .Он манипулирует этими входами и на их основе генерирует новое состояние ячейки и выходные данные. Я не буду вдаваться в подробности механики каждой ячейки. Если вы хотите понять, как работает каждая ячейка, я рекомендую сообщение в блоге Кристофера:

С состоянием ячейки информация в предложении, которая важна для перевода слова, может передаваться от одного слова к другому при переводе.

Проблема с LSTM

Та же проблема, что обычно случается с RNN, случается с LSTM, т.е.е. когда предложения слишком длинные, LSTM по-прежнему не работают. Причина этого в том, что вероятность сохранения контекста для слова, которое находится далеко от текущего обрабатываемого слова, экспоненциально уменьшается с удалением от него.

Это означает, что когда предложения длинные, модель часто забывает содержание удаленных позиций в последовательности. Другая проблема с RNN и LSTM заключается в том, что трудно распараллелить работу по обработке предложений, поскольку вам нужно обрабатывать слово за словом.Не только это, но еще и не существует модели зависимостей дальнего и ближнего действия. Подводя итог, можно сказать, что LSTM и RNN представляют 3 проблемы:

  • Последовательные вычисления препятствуют распараллеливанию
  • Отсутствует явное моделирование зависимостей на большом и малом расстоянии
  • «Расстояние» между позициями линейно

Для решения некоторых из этих проблем исследователи создали техника обращения внимания на конкретные слова.

При переводе предложения я обращаю особое внимание на слово, которое сейчас перевожу.Когда я расшифровываю аудиозапись, я внимательно слушаю фрагмент, который активно записываю. И если вы попросите меня описать комнату, в которой я сижу, я буду оглядываться на объекты, которые описываю, в процессе.

Нейронные сети могут достичь того же поведения, используя внимание , сосредотачиваясь на части подмножества информации, которую они предоставляют. Например, RNN может следить за выходом другой RNN. На каждом временном шаге он фокусируется на разных позициях в другой RNN.

Для решения этих проблем Attention - это метод, который используется в нейронной сети. Для RNN вместо кодирования всего предложения в скрытом состоянии каждое слово имеет соответствующее скрытое состояние, которое передается на всем пути к стадии декодирования. Затем скрытые состояния используются на каждом этапе RNN для декодирования. На следующем гифке показано, как это происходит.

Шаг зеленого цвета называется этапом кодирования , а этап фиолетового цвета - этапом декодирования . GIF от 3

Идея заключается в том, что в каждом слове предложения может содержаться релевантная информация. Таким образом, чтобы декодирование было точным, оно должно учитывать каждое слово ввода, используя внимания.

Чтобы привлечь внимание к RNN при преобразовании последовательности, мы разделим кодирование и декодирование на 2 основных этапа. Одна ступенька обозначена зеленым цветом , а другая фиолетовым. Шаг , зеленый, , называется этапом кодирования , , а фиолетовый этап - этапом декодирования .

GIF от 3

Шаг, выделенный зеленым цветом, отвечает за создание скрытых состояний на входе. Вместо того, чтобы передавать декодерам только одно скрытое состояние, как мы делали до использования внимание , мы передаем все скрытые состояния, генерируемые каждым «словом» предложения, на этап декодирования. Каждое скрытое состояние используется на этапе декодирования , чтобы определить, на что сеть должна обратить внимание .

Например, при переводе предложения « Je suis étudiant» на английский язык требуется, чтобы на этапе декодирования при переводе учитывались разные слова.

На этой гифке показано, какой вес придается каждому скрытому состоянию при переводе предложения Je suis étudiant на английский язык. Чем темнее цвет, тем большее значение придается каждому слову. GIF из 3

Или, например, когда вы переводите предложение «L’accord sur la zone économique européenne a été signé en août 1992». с французского на английский и сколько внимания уделяется каждому входу.

Перевод предложения «L’accord sur la zone économique européenne a été signé en août 1992." на английский. Изображение из 3

Но некоторые из проблем, которые мы обсуждали, все еще не решаются с помощью RNN, использующих внимание . Например, параллельная обработка входных данных (слов) невозможна. Для большого объема текста это увеличивает время, затрачиваемое на перевод текста.

Сверточные нейронные сети помогают решить эти проблемы. С ними мы можем

  • Тривиально распараллелить (для каждого слоя)
  • Использовать локальные зависимости
  • Расстояние между позициями логарифмическое

Некоторые из самых популярных нейронных сетей для преобразования последовательностей, Wavenet и Bytenet, являются сверточными нейронными сетями.

Wavenet, модель представляет собой сверточную нейронную сеть (CNN). Изображение из 10

Причина, по которой сверточные нейронные сети могут работать параллельно, заключается в том, что каждое слово на входе может обрабатываться одновременно и не обязательно зависит от предыдущих слов, которые нужно перевести. Более того, «расстояние» между выходным словом и любым входом для CNN составляет порядка log (N) - это размер высоты дерева, сгенерированного от выхода к входу (вы можете увидеть это на гифке выше.Это намного лучше, чем расстояние между выходом RNN и входом, которое составляет порядка N .

Проблема в том, что сверточные нейронные сети не обязательно помогают с проблемой выяснения проблемы зависимостей при переводе предложений. Именно поэтому были созданы Transformers , они представляют собой сочетание обоих CNN с вниманием.

Чтобы решить проблему распараллеливания, Transformers пытаются решить эту проблему, используя сверточные нейронные сети вместе с моделями внимания . Внимание повышает скорость перевода модели из одной последовательности в другую.

Давайте посмотрим, как работает Transformer . Transformer - это модель, в которой внимание используется для увеличения скорости. В частности, он использует самовнушения.

Трансформатор. Изображение из 4

Внутри Transformer имеет такую ​​же архитектуру, что и предыдущие модели, представленные выше. Но Transformer состоит из шести кодеров и шести декодеров.

Изображение из 4

Все кодировщики очень похожи друг на друга. Все кодеры имеют одинаковую архитектуру. Декодеры имеют одно и то же свойство, то есть они очень похожи друг на друга. Каждый кодировщик состоит из двух уровней: Самовнимание, и нейронной сети прямого распространения.

Изображение из 4

Входы кодировщика сначала проходят через слой самовнимания . Это помогает кодировщику смотреть на другие слова во входном предложении при кодировании определенного слова. В декодере есть оба этих уровня, но между ними есть уровень внимания, который помогает декодеру сосредоточиться на соответствующих частях входного предложения.

Изображение из 4

Примечание: Этот раздел взят из записи блога Джея Алламара

Давайте начнем смотреть на различные векторы / тензоры и то, как они перемещаются между этими компонентами, чтобы превратить входные данные обученной модели в выходные. Как и в случае с приложениями НЛП в целом, мы начинаем с преобразования каждого входного слова в вектор, используя алгоритм встраивания.

Изображение взято из 4

Каждое слово вложено в вектор размером 512. Мы представим эти векторы этими простыми прямоугольниками.

Встраивание происходит только в самый нижний кодировщик. Абстракция, которая является общей для всех кодировщиков, состоит в том, что они получают список векторов, каждый размером 512.

В нижнем кодировщике это будет слово embeddings, но в других кодировщиках это будет выход кодировщика, который прямо внизу. После встраивания слов в нашу входную последовательность каждое из них проходит через каждый из двух уровней кодировщика.

Изображение из 4

Здесь мы начинаем видеть одно ключевое свойство преобразователя, а именно то, что слово в каждой позиции проходит по своему собственному пути в кодировщике.Между этими путями на уровне самовнимания есть зависимости. Однако уровень прямой связи не имеет этих зависимостей, и, таким образом, различные пути могут выполняться параллельно при прохождении через слой прямой связи.

Затем мы заменим пример более коротким предложением и посмотрим, что происходит на каждом подуровне кодировщика.

Самовнимание

Давайте сначала посмотрим, как вычислить самовнимание с помощью векторов, а затем перейдем к рассмотрению того, как это на самом деле реализовано - с использованием матриц.

Выявление связи слов в предложении и уделение ему внимания . Изображение из 8

Первый шаг в вычислении самовнимания состоит в том, чтобы создать три вектора из каждого из входных векторов кодировщика (в данном случае - вложение каждого слова). Итак, для каждого слова мы создаем вектор запроса, вектор ключа и вектор значения. Эти векторы создаются путем умножения вложения на три матрицы, которые мы обучили в процессе обучения.

Обратите внимание, что эти новые векторы меньше по размерности, чем вектор внедрения.Их размерность составляет 64, в то время как векторы ввода / вывода встраивания и кодировщика имеют размерность 512. Они НЕ ДОЛЖНЫ быть меньше, это выбор архитектуры, позволяющий сделать вычисление многогранного внимания (в основном) постоянным.

Изображение взято из 4

Умножение x1 на весовую матрицу WQ дает q1, вектор «запроса», связанный с этим словом. В итоге мы создаем проекцию «запроса», «ключа» и «значения» для каждого слова во входном предложении.

Что такое векторы «запроса», «ключа» и «значения»?

Это абстракции, которые полезны для вычисления внимания и размышлений о нем.Когда вы перейдете к чтению того, как рассчитывается внимание ниже, вы будете знать почти все, что вам нужно знать о роли каждого из этих векторов.

Второй шаг в вычислении самовнимания - это подсчет баллов. Допустим, мы рассчитываем самовнимание для первого слова в этом примере - «мышление». Нам нужно сопоставить каждое слово входного предложения с этим словом. Оценка определяет, сколько внимания следует уделять другим частям входного предложения, когда мы кодируем слово в определенной позиции.

Оценка рассчитывается как скалярное произведение вектора запроса на ключевой вектор соответствующего слова, которое мы оцениваем. Итак, если мы обрабатываем самовнимание для слова в позиции №1, первая оценка будет скалярным произведением q1 и k1. Вторая оценка будет скалярным произведением q1 и k2.

Изображение из 4

Третий и четвертый этапы заключаются в разделении оценок на 8 (квадратный корень из размерности ключевых векторов, используемых в статье - 64. Это приводит к получению более стабильных градиентов.Здесь могут быть другие возможные значения, но это значение по умолчанию), а затем передать результат через операцию softmax. Softmax нормализует оценки, так что все они положительные и в сумме составляют 1.

Изображение из 4

Эта оценка softmax определяет, насколько каждое слово будет выражено в этой позиции. Очевидно, что слово в этой позиции будет иметь наивысший балл softmax, но иногда полезно обратить внимание на другое слово, имеющее отношение к текущему слову.

Пятый шаг - это умножение каждого вектора значений на оценку softmax (при подготовке к их суммированию).Интуиция здесь заключается в том, чтобы сохранить неизменными значения слов, на которых мы хотим сосредоточиться, и заглушить не относящиеся к делу слова (например, умножив их на крошечные числа, такие как 0,001).

Шестой этап предназначен для суммирования векторов взвешенных значений. Это дает результат слоя самовнимания в этой позиции (для первого слова).

Изображение из 4

На этом расчет самовнимания завершен. Результирующий вектор - это тот, который мы можем отправить в нейронную сеть с прямой связью.Однако в реальной реализации этот расчет выполняется в матричной форме для более быстрой обработки. Итак, давайте посмотрим на это теперь, когда мы увидели интуитивное вычисление на уровне слов.

Multihead Внимание

Трансформаторы в принципе так и работают. Есть еще несколько деталей, которые улучшают их работу. Например, вместо того, чтобы обращать внимание друг на друга только в одном измерении, Трансформеры используют концепцию многоголового внимания.

Идея заключается в том, что всякий раз, когда вы переводите слово, вы можете уделять каждому слову разное внимание в зависимости от типа вопроса, который вы задаете.На изображениях ниже показано, что это значит. Например, когда вы переводите «ударом ногой» в предложении «Я ударил по мячу», вы можете спросить «Кто ударил ногой». В зависимости от ответа перевод слова на другой язык может измениться. Или задайте другие вопросы, например: «Что сделал?» И т. Д.

.

Визуализация моделей, данных и обучение с помощью TensorBoard - документация PyTorch Tutorials 1.6.0

В 60-минутном блице, мы покажем вам, как загружать данные, пропустите его через модель, которую мы определяем как подкласс nn.Module , обучить эту модель на обучающих данных и протестировать на тестовых данных. Чтобы увидеть, что происходит, мы распечатываем некоторые статистические данные в качестве модели. это тренировка, позволяющая понять, прогрессирует ли тренировка. Однако мы можем добиться большего: PyTorch интегрируется с TensorBoard, инструмент, предназначенный для визуализации результатов нейронной сетевые обучающие программы.В этом руководстве показаны некоторые из его функциональность, используя Набор данных Fashion-MNIST которые можно прочитать в PyTorch с помощью torchvision.datasets .

В этом руководстве мы узнаем, как:

  1. Считывание данных с соответствующими преобразованиями (почти идентично предыдущему руководству).
  2. Настройте TensorBoard.
  3. Напишите в TensorBoard.
  4. Проверьте архитектуру модели с помощью TensorBoard.
  5. Используйте TensorBoard для создания интерактивных версий визуализаций, которые мы создали в прошлом руководстве, с меньшим количеством кода.

В частности, по пункту 5 мы увидим:

  • Несколько способов проверить наши данные обучения
  • Как отслеживать производительность нашей модели во время обучения
  • Как оценить производительность нашей модели после ее обучения.

Начнем с того же шаблонного кода, что и в руководстве по CIFAR-10:

 # import импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать numpy как np импортный фонарик импорт torchvision импортировать torchvision.transforms as transforms импортировать torch.nn как nn импортировать torch.nn.functional как F импортировать torch.optim как optim # трансформируется transform = transforms.Compose ( [transforms.ToTensor (), transforms.Normalize ((0.5,), (0.5,))]) # набор данных trainset = torchvision.datase 
.

Как превратить ежедневные поездки в изучение языка

Сегодня классы больше не единственное или даже лучшее место для изучения нового языка, такого как испанский. Все больше и больше людей обнаруживают, что они могут легко выучить язык практически везде, где у них есть несколько минут свободного времени, включая ежедневные поездки на работу. По данным Бюро переписи населения США, средний американец тратит более 50 минут в день на дорогу на работу и с работы, или более 300 часов в год.

Переосмысление ежедневных поездок на работу

Но вместо того, чтобы просто сидеть в пробке и тратить время зря, вы можете вместо этого использовать свои ежедневные поездки на работу, чтобы буквально выучить испанский всего за несколько коротких месяцев! SpanishPod101 разработал специализированные средства обучения, которые вы можете использовать по дороге на работу (и снова домой), чтобы выучить язык в свободное время. Продолжайте читать, чтобы узнать, как получить бесплатную аудиокнигу для использования в следующей поездке, чтобы вы могли сами убедиться, насколько легко превратить «мертвое время» в реализацию своей мечты об изучении нового языка!

Но прежде чем мы рассмотрим, как превратить ваш дом в мини-класс, давайте внимательнее рассмотрим 4 причины, по которым традиционная классная обстановка не лучший вариант для большинства людей в современном быстро меняющемся мире.

  • Трудности с доступом к классу и обратно
  • Обучение по чужому расписанию
  • Очень дорого и может стоить 1000 долларов на завершение
  • Могут потребоваться годы, чтобы, наконец, закончить классы и выучить язык

Простая истина заключается в том, что традиционное обучение в классе просто неприемлемо для большинства людей в сегодняшнем очень быстро меняющемся мире, испытывающем нехватку времени. Теперь давайте посмотрим, как вы можете выучить язык быстрее, проще и с гораздо меньшими затратами, чем традиционные уроки - и все это во время поездки на работу и обратно домой!

3 причины, по которым ежедневные поездки могут помочь вам овладеть языком

1.Среднее время в пути составляет более 300 часов в год

Между поездкой на работу и возвращением домой более 6 часов в неделю тратятся впустую и не помогают вам в достижении каких-либо целей или задач. Но благодаря онлайн-платформам для изучения языков с аудиокнигами и другими ресурсами, к которым вы можете получить доступ во время поездок на работу, вы можете легко превратить потраченное впустую время в ощутимый прогресс в изучении нового языка. С более чем 300 часами работы в год, ежедневные поездки на работу могут дать вам достаточно времени, чтобы буквально каждый год осваивать новый язык!

2.Увеличьте свой потенциал заработка, добираясь до работы

Как бы вы хотели превратить все эти свободные часы в пути каждую неделю в дополнительные деньги на новую машину, дом или даже отпуск вашей мечты? Согласно исследованиям, человек, зарабатывающий 30 000 долларов в год, может увеличить свой годовой доход на 600 долларов и более, изучая второй язык. Накапливая за всю жизнь, вы можете увеличить свой общий заработок на 70 000 долларов или более, одновременно осуществив свою мечту выучить новый язык во время ежедневных поездок на работу!

Как? От работы по переводу на дому до работы за границей - есть много способов использовать ваш второй язык, чтобы получить больше денег на вашем банковском счете! Так что вместо того, чтобы тратить свое драгоценное время, вы можете сделать поездки на работу более продуктивными и прибыльными, а чем больше языков вы изучаете, тем выше ваш потенциальный доход.

3. Повторение - ключ к освоению нового языка

Не уверены, практично ли изучать другой язык каждый день в пути на работу и обратно? Что ж, это не только возможно - ежедневное обучение в машине по дороге на работу и с работы может помочь вам выучить и освоить испанский или любой другой язык намного быстрее! Простая правда в том, что повторение абсолютно необходимо для истинного усвоения и овладения любым языком. Итак, если вы слушаете аудиокниги или даже аудио-уроки по дороге на работу, а затем повторяете тот же урок по дороге домой, информация, скорее всего, будет «заблокирована» в вашей долговременной памяти!

5 способов, с помощью которых с помощью Pod101 можно легко выучить язык в дороге

SpanishPod101 помогает таким же людям, как вы, изучать и осваивать испанский язык, не выходя из дома, во время ежедневных поездок на работу или в любом месте, где у них есть несколько минут свободного времени.Вот пять функций, предоставляемых SpanishPod101, которые упрощают изучение нового языка во время поездок на работу и с работы:

1. Самая большая коллекция аудиоуроков на планете от преподавателей-носителей языка
Каждую неделю SpanishPod101 создает новые аудио-уроки от преподавателей-носителей языка. Все уроки короткие, по существу и гарантированно улучшат ваше владение испанским языком.

2. Слово дня
Простое знакомство с новой информацией и словарными терминами помогает повысить вашу беглость и владение испанским языком.Поэтому каждый день SpanishPod101 добавляет новое слово дня, которое вы можете выучить и запомнить во время поездок на работу.

3. Мини-уроки с суточной дозой
Вы в короткой поездке на работу, но все же хотите добиться прогресса в изучении и овладении испанским языком? Не проблема! Наши мини-уроки Daily Dose продолжаются не более 1 минуты и предназначены для улучшения вашей грамматики, словарного запаса и произношения.

4. Весь контент доступен в удобном мобильном приложении
Вам не нужен компьютер или планшет, чтобы изучать испанский язык во время ежедневных поездок на работу.В SpanishPod101 все наши уроки, инструменты и ресурсы доступны 24/7 через мобильное приложение. Это означает, что вы можете получить доступ ко всем нашим аудио-урокам и другим инструментам во время поездки на работу или в любое время, когда у вас есть несколько свободных минут!

5. Аудиокниги и другие дополнительные ресурсы
В дополнение к крупнейшей в мире онлайн-коллекции аудиоуроков в формате HD, SpanishPod101 также создал несколько аудиокниг, чтобы улучшить ваше понимание и сделать изучение языка в дороге более удобным, чем когда-либо!

Заключение

Среднее время в пути для большинства американцев составляет более 300 часов в год, и это прекрасная возможность выучить и освоить новый язык.Фактически, вы можете использовать «мертвое время» во время ежедневных поездок на работу, чтобы выучить новый язык и потенциально увеличить свой пожизненный заработок до 70 000 долларов и более! Какой бы ни была ваша мотивация, у SpanishPod101 есть инструменты и ресурсы, необходимые, чтобы помочь вам изучать новый язык каждый год во время поездок на работу и обратно. Действуйте прямо сейчас, и мы даже предоставим вам бесплатную аудиокнигу, которую вы можете попробовать в следующей поездке!

.

Смотрите также