Разное

Алгоритм форель: Алгоритмы Форель и Форель 2

18.11.2018

Содержание

Алгоритмы Форель и Форель 2

Алгоритм Форель является примером эвристического дивизимного алгоритма классификации. В основе работы алгоритма Форель лежит использование гипотезы компактности: близким в содержательном смысле объектам в геометрическом пространстве признаков соответствуют обособленные множества точек, так называемые «сгустки». Если расстояние между центром -го таксона и точкой этого таксона обозначить , то сумма расстояний между центром и всеми точками этого таксона будет равна:


где:

Сумма таких внутренних расстояний для всех таксонов равна:


Целью работы алгоритма Форель является найти такое разбиение множества объектов на таксонов, чтобы величина была минимальной.

Работа алгоритма заключается в перемещении гиперсферы определенного радиуса в геометрическом пространстве до получения устойчивого центра тяжести наблюдений, попавших в эту гиперсферу. До начала работы алгоритма признаки объектов нормируются так, чтобы их значения находились между нулем и единицей

Пример работы алгоритма

Допустим, было дано некоторое множество классифицируемых объектов. Пусть каждый объект обладает только двумя свойствами; это позволит отобразить исходные данные на геометрической плоскости:

Шаг 1. Построить гиперсферу радиуса охватывающую все множество точек:

Шаг 2. Установить радиус гиперсферы и перенести центр сферы в любую из внутренних точек (расстояние до которых меньше радиуса):

Шаг 3. Вычислить новый центр тяжести и перенести в него центр сферы:

Шаг 4. Если новый центр тяжести отличается от предыдущего необходимо вернуться к шагу 2 и повторить цикл. Цикл будет повторяться до тех пор пока центр тяжести не перестанет смещаться. Таким образом, центр сферы перемещается в область локального сгущения точек. В предложенном примере центр сферы ~X_{1}"/>, поэтому: необходимо установить новый радиус сферы и перенести центр сферы в произвольную внутреннюю точку:

Шаг 5. Вычислить новый центр тяжести и перенести в него центр сферы. Новый центр тяжести , поэтому внутренние точки текущей сферы объединяются в таксон:

Шаг 6. Точки принадлежащие новому таксону исключаются из анализа и работа алгоритма повторяется с шага №1. И так до тех пор пока все точки не будут исключены из анализа:

Процедура алгоритма Форель является сходящейся за конечное число шагов в евклидовом пространстве любой размерности при произвольном расположении точек и любом выборе гиперсферы.
Если начальную точку, в которую переносится центр сферы, на шаге №2 менять случайным образом, может получиться несколько вариантов таксономии, из которых выбирается тот, на котором достигается .

Алгоритм Форель 2 является модификацией исходного алгоритма и применяется в тех случаях, когда необходимо получить изначально заданное количество кластеров (таксонов). Радиус сферы по мере надобности может изменяться на заданную величину, которая от итерации к итерации будет уменьшаться.

Наилучшему варианту таксономии отвечает при числе таксонов равном заданному.

Алгоритмы семейства FOREL - это... Что такое Алгоритмы семейства FOREL?

FOREL (Формальный Элемент) — алгоритм кластеризации, основанный на идее объединения в один кластер объектов в областях их наибольшего сгущения.

Цель кластеризации

Разбить выборку на такое (заранее неизвестное число) таксонов, чтобы сумма расстояний от объектов кластеров до центров кластеров была минимальной по всем кластерам. То есть наша задача — выделить группы максимально близких друг к другу объектов, которые в силу гипотезы схожести и будут образовывать наши кластеры.

Минимизируемый алгоритмом функционал качества

,

где первое суммирование ведется по всем кластерам выборки, второе суммирование — по всем объектам , принадлежащим текущему кластеру , а  — центр текущего кластера,  — расстояние между объектами.

Необходимые условия работы

  • Выполнение гипотезы компактности, предполагающей, что близкие друг к другу объекты с большой вероятностью принадлежат к одному кластеру (таксону).
  • Наличие линейного или метрического пространства кластеризуемых объектов

Входные данные

  • Кластеризуемая выборка

Может быть задана признаковыми описаниями объектов — линейное пространство либо матрицей попарных расстояний между объектами.
Замечание: в реальных задачах зачастую хранение всех данных невозможно или бессмысленно, поэтому необходимые данные собираются в процессе кластеризации

  • Параметр R — радиус поиска локальных сгущений

Его можно задавать как из априорных соображений (знание о диаметре кластеров), так и настраивать скользящим контролем.

  • В модификациях возможно введение параметра k — количества кластеров

Выходные данные

Кластеризация на заранее неизвестное число таксонов

Принцип работы

На каждом шаге мы случайным образом выбираем объект из выборки, раздуваем вокруг него сферу радиуса R, внутри этой сферы выбираем центр тяжести и делаем его центром новой сферы. Т.о. мы на каждом шаге двигаем сферу в сторону локального сгущения объектов выборки, то есть стараемся захватить как можно больше объектов выборки сферой фиксированного радиуса. После того как центр сферы стабилизируется, все объекты внутри сферы с этим центром мы помечаем как кластеризованные и выкидываем их из выборки. Этот процесс мы повторяем до тех пор, пока вся выборка не будет кластеризована.

Алгоритм

  1. Случайно выбираем текущий объект из выборки
  2. Помечаем объекты выборки, находящиеся на расстоянии менее, чем R от текущего
  3. Вычисляем их центр тяжести, помечаем этот центр как новый текущий объект
  4. Повторяем шаги 2-3, пока новый текущий объект не совпадет с прежним
  5. Помечаем объекты внутри сферы радиуса R вокруг текущего объекта как кластеризованные, выкидываем их из выборки
  6. Повторяем шаги 1-5, пока не будет кластеризована вся выборка
 
#define R 30 //ширина поиска локальных сгущений - входной параметр алгоритма 
Clustering_not_finish(); //все ли объекты кластеризованы 
Rand_object(); //возвращает произвольный некластеризованный объект 
Generate_same_object(type *object); //возвращает массив объектов, расположенных на расстоянии <= R от текущего 
Center_of_objects(type *mas_of_objects); //возвращает центр тяжести указанных объектов 
Delete_objects(type *mas_of_objects); //удаляет указанные объекты из выборки (мы их уже кластеризовали) 
 
while(Clustering_not_finish()) 
{ 
   currently_object = Rand_object(); 
   mas_of_same_objects = Generate_same_object(currently_object);  
   center_object = Center_of_objects(mas_of_same_objects); 
 
   while (center_object != currently_object)  //пока центр тяжести не стабилизируется 
   { 
      currently_object = center_object; 
      mas_of_same_objects = Generate_same_object(currently_object); 
      center_object = Center_of_objects(mas_of_same_objects); 
   }  
   Delete_objects(mas_of_same_objects); 
}

Эвристики выбора центра тяжести

  • В линейном пространстве — центр масс
  • В метрическом пространстве — объект, сумма расстояний до которого минимальна, среди всех внутри сферы
  • Объект, который внутри сферы радиуса R содержит максимальное количество других объектов из всей выборки (медленно)
  • Объект, который внутри сферы маленького радиуса содержит максимальное количество объектов (из сферы радиуса R)

Наблюдения

  • Доказана сходимость алгоритма за конечное число шагов
  • В линейном пространстве центром тяжести может выступать произвольная точка пространства, в метрическом — только объект выборки
  • Чем меньше R, тем больше таксонов (кластеров)
  • В линейном пространстве поиск центра происходит за время О(n), в метрическом O(n²)
  • Наилучших результатов алгоритм достигает на выборках с хорошим выполнением условий компактности
  • При повторении итераций возможно уменьшение параметра R, для скорейшей сходимости
  • Кластеризация сильно зависит от начального приближения (выбора объекта на первом шаге)
  • Рекомендуется повторная прогонка алгоритма для исключения ситуации «плохой» кластеризации, по причине неудачного выбора начальных объектов

Преимущества

  1. Точность минимизации функционала качества (при удачном подборе параметра R)
  2. Наглядность визуализации кластеризации
  3. Сходимость алгоритма
  4. Возможность операций над центрами кластеров — они известны в процессе работы алгоритма
  5. Возможность подсчета промежуточных функционалов качества, например, длины цепочки локальных сгущений
  6. Возможность проверки гипотез схожести и компактности в процессе работы алгоритма

Недостатки

  1. Относительно низкая производительность (решается введение функции пересчета поиска центра при добавлении 1 объекта внутрь сферы)
  2. Плохая применимость алгоритма при плохой разделимости выборки на кластеры
  3. Неустойчивость алгоритма (зависимость от выбора начального объекта)
  4. Произвольное по количеству разбиение на кластеры
  5. Необходимость априорных знаний о ширине (диаметре) кластеров

Надстройки

После работы алгоритма над готовой кластеризацией можно производить некоторые действия

  1. Выбор наиболее репрезентативных (представительных) объектов из каждого кластера. Можно выбирать центры кластеров, можно несколько объектов из каждого кластера, учитывая априорные знания о необходимой репрезентативности выборки. Т. О. по готовой кластеризации мы имеем возможность строить наиболее репрезентативную выборку
  2. Пересчет кластеризации (многоуровненвость) с использованием метода КНП

Область применения

  1. Решение задач кластеризации
  2. Решение задач ранжирования выборки

См. также

Литература

  • Лекции по алгоритмам кластеризации и многомерного шкалирования К. В. Воронцов
  • Прикладные методы анализа данных и знаний Новосибирск Н. Г. Загоруйко: Изд-во Ин-та математики, 1999, 270 с. ISBN 5-86134-060-9

Ссылки

2.2.2. Эвристический алгоритм «Форель»

44

Рассмотрим два простейших алгоритма АК, известных как эвристические алгоритмы. Отличительной чертой этих алгоритмов является то, что они выделяют таксоны простой гиперсферической формы. Базовым алгоритмом является алгоритм ФОРЕЛЬ (от первых букв ФОРмальный АЛгоритм).

Алгоритм ФОРЕЛЬ работает с ТОС, элементами которой являются только количественные данные. Объекты, включенные в один класс, попадают в гиперсферу с центром С и радиусом R . Изменяя радиус, можно получить разное количество классов К. При фиксированном заданном радиусе R алгоритм ФОРЕЛЬ работает следующим образом.

1.Центр C(1) некоторой гиперсферы с радиусом R помещается в любую из точек исходного множества объектов.

2.Определяются точки, оказавшиеся внутри этой гиперсфе-

ры. Для этого вычисляется расстояние ρ от точки C(1) до всех М точек и те из них, для которых ρ ≤ R , считаются «внутренними».

3.Для внутренних точек вычисляется центр тяжести (точка

скоординатами, равными усредненным значениям по каждому признаку).

4.Центр сферы перемещается в вычисленный центр тяже-

сти C(2) .

5.Для нового центра сферы вновь находятся внутренние точки и их центр тяжести.

6.Процедура перемещения гиперсферы повторяется до тех пор, пока не перестанут изменяться координаты центра тяжести

C(i) . При этом центр гиперсферы перемещается в область сгущения точек и останавливается в области одного из таких сгустков точек исходного множества А.

7. Точки, попавшие внутрь этой гиперсферы, объявляются классом и из дальнейшего рассмотрения исключаются.

45

8. Центр гиперсферы совмещается с любой из оставшихся точек. Процедура повторяется до тех пор, пока все исходное множество точек не будет разделено между классами.

Очевидно, что количество классов K тем больше, чем меньше радиус R . Желательное количество классов может быть подобрано соответствующим подбором R . Для этого рекомендуется последовательно уменьшать радиус от R = Rmax , при котором

все точки объединяются в один класс, до тех пор, пока K не будет равен заданному (или наиболее близкому к заданному) числу классов.

Основной недостаток данного алгоритма заключается в том, что в зависимости от того, в какой последовательности эвристически выбирать начальные точки-центры гиперсфер, можно получить разные разбиения исходного множества элементов по классам, отличающиеся как количеством элементов в классах (мощностью класса), так и радиусом гиперсфер R . Выбор одного решения из многих делается по критерию качества F .

K mi ρ ( ( ))

F = ∑∑ 2a xa ;C t , t=1 a=1

где

ρ2

(

;

C

(t ))

− квадрат евклидова расстояния от точки a с

a

x a

 

 

координатами

x

a

до центра своего класса C(t ) , а

n – число

 

 

 

 

 

 

 

 

объектов в классе (мощность класса) Sl . Лучшему варианту

классификации соответствует минимальное значение критерия F . Выбор такого критерия обосновывается интуитивными правилами «ручной» группировки. Обычно объединяют в одну группу объекты, мало отличающиеся друг от друга или от «типичного» объекта.

2.2.3 Вариационный алгоритм «Краб»

Семейство алгоритмов КРАБ (КРАтчайший Путь) основано на формировании незамкнутого связного графа и проведении разбиения множества исходных объектов с его помощью. Эти алгоритмы позволяют строить классы произвольной формы и

46

размеров, для чего стремятся реализовать действия, выполняемые человеком при классификации вручную. Чем руководствуется при разбиении человек?

Естественно, человек стремится использовать некоторую форму близости (ρ) точек и считает, что классификация тем

лучше, чем меньше расстояния между точками одного и того же класса. Кроме того, человек увереннее выделяет классы, если сгустки точек дальше удалены друг от друга, так что вводится мера удаленности (d ). При прочих равных условиях человека

больше устраивает, когда распределение точек по классам приблизительно равномерно (h). Чем больше отличие в мощности

классов, тем хуже классификация. Психологические эксперименты показали, что человек не всегда объединяет точки в один класс по принципу «ближний к ближнему». Так, для рисунка 2.2 пятая по счету точка ближе к четвертой, но человек проведет границу классов между четвертой и пятой точками. Он обращает внимание на изменения плотности точек (λ). Если подобрать

подходящие меры для (ρ), (d ), (h) и (λ), то можно добиться совпадения результатов автоматической и ручной группировки.

Класс 1

Класс 2

Рисунок 2.2 – Пример выделения человеком двух классов

Для подбора (ρ), (d ), (h) и (λ) используют свойства крат-

чайшего незамкнутого пути (КНП) – связный граф без петель, соединяющий все точки и имеющий минимальную длину ребер

(рис. 2.3) .

47

Рисунок 2.3 − Кратчайший незамкнутый путь, соединяющий шесть точек

Если разрезать одно ребро (рис. 2.4), то получится два класса, если разрезать (К–1) ребро КНП, мы получим К классов точек.

1. Мерой близости объектов внутри классов считают среднюю длину ребер КНП, соединяющего все точки одного класса:

 

 

 

 

 

 

1

 

mi −1

 

 

 

 

 

ρi =

 

∑a j ,

 

 

 

 

 

m −1

 

 

 

 

 

 

i

 

 

j=1

где a j

– длина j-того ребра КНП,

mi – число объектов в классе

Sl .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Общей мерой

близости

 

 

 

внутренних точек классификации

 

 

 

считают величину:

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

K

 

 

 

 

 

 

ρ =

 

∑ρl

,

 

 

 

d

 

 

 

 

 

 

 

K l =1

 

 

 

 

т.е. среднюю длину всех внут-

 

 

 

ренних ребер.

(d ) между

 

 

 

2.

Расстояние

 

 

 

классами также считают по КНП

как среднюю длину ребер, со- Рисунок 2.4 – К определению d единяющих классы:

 

1

K −1

d =

∑dl .

 

 

K −1 l =1

3. Через КНП можно определить и меру локальной неоднородности расстояний между точками (λ). Для этого обозначим

48

длину некоторого ребра ai , а длину наименьшего примыкающе-

го к нему ребра через βmin . Тогда λi = βmin / ai . Чем меньше

величина λi = βmin / ai , тем больше отличие в длинах соседних ребер, тем с большим основанием можно считать, что по ребру

ai пройдет граница.

βmin α

Рисунок 2.5 − Определение меры локальной неоднородности

Общая мера неоднородности определяется по формуле:

1K −1

λ= K −1 ∑i=1 λi .

4.Равномерность распределения точек по классам может

быть определена монотонной функцией, меняющейся в диапазоне от 0 до 1. Такой функцией может служить выражение:

h = K K ∏K mi .

i=1 M

Общий критерий качества в алгоритме КРАБ сформулирован так:

F = ln λd ××ρh .

Проверка на двумерных массивах показала, что чем лучше классификация, тем больше значение F .

Выделяемые классы могут иметь любую форму. Алгоритм КРАБ:

1. Проводится кратчайший незамкнутый путь между всеми точками исходного множества.

49

2.Если задано число классов (K), на которое необходимо провести разбиение, то путем перебора выбираются (K–1) ребро, проведение границ по которым даст максимальное значение функционала F .

3.Если исследователю не важна равномерность классов по числу объектов, то используется модификация F .

 

d

 

 

 

 

F = ln

 

.

 

ρ ×λ

Возникает закономерный вопрос: существует ли объективная автоматическая классификация или всякая классификация субъективна. Все реальные объекты имеют огромное число свойств. Выделение конкретного числа свойств – уже акт субъективный. Меры близости и критерий качества субъективны. Цель, для которой проводится обработка данных, в данном случае классификация, – ставится человеком. Таким образом мож-

но считать, что объективной классификации не существует.

Иногда можно встретиться с ситуацией: программа классификации на реальных данных выдает «плохой» результат, т.е. выделился один большой класс, а остальные данные «рассыпались» по маленьким классам (даже с мощностью равной единице). Но не всегда в этом виноват алгоритм или программа, реализующая его. Например, исходная совокупность может быть описана нормальным законом распределения. Никакая программа не разобьет его на 10 однородных классов.

Результаты классификации зависят и от того, какую значимость мы придаем свойствам объектов. Если свойство xi в три

раза более важно, чем свойство xj , то в вычислениях это значе-

ние нужно использовать в явном виде. Например, при вычислении расстояния между объектами a и b можно пользоваться следующей мерой:

ρab = ∑N

a j (xaj − xbj )2 ,

j=1

 

где a j – относительный вес признака, а l принимает разные

значения в разной метрике (в евклидовой l = 2 ).

Форель как разделать

Если рыба свежевыловленная, то тело ее покрыто слизью. Тушку надо натереть солью, чтобы она не выскальзывала из рук, и тщательно промыть проточной водой. После очищения от слизи тушку надо обсушить (можно промокнуть бумажными полотенцами).

После этого приготовить для чистки острые ножи, разделочные ножницы и доску, емкости для икры (ее солят), молок (их можно обжарить) и отходов.

Форель как разделать

Ножом с короткой ручкой

Чтобы чешуя не разлеталась во все стороны при чистке кухонным ножом с короткой ручкой, рыбину можно держать в воде, положив в мойку или таз. Держать тушку во время чистки следует за хвост. Процесс нужно проводить без спешки, делая мелкие движения по направлению от хвоста к голове. Чешуя у форели легко отделяется от кожи, но на брюхе она «сидит» крепче. Можно время от времени смывать счищенную чешую, чтобы видеть места, где она еще осталась (определить по блеску). Возможно, для продолжения процесса понадобится другой инструмент.

Рыбочисткой

Многим хозяйкам привычнее и проще использовать специальные инструменты — самодельные или купленные в магазине рыбочистки. Алгоритм действий тот же: как и ножом, чешую полностью счищаем, надо чистить форель от чешуи с хвоста до головы. Рыбочистку можно использовать и для очистки тех мест, где чешуя не поддалась ножу (например, на брюшке). Это поможет сохранить целостность кожи.

Как разделать на филе

Очищенную и промытую еще раз рыбину надо подготовить к дальнейшей кулинарной обработке. Если предстоит запекать рыбу целиком, то можно ее не потрошить и не обрезать плавники, но жабры необходимо извлечь, т.к. они испортят блюдо.

Как разделать на филе

Для всех иных кулинарных изысков форель следует потрошить и разделывать. На доске для разделки рыбы надо расположить тушку так, чтобы удобно было срезать все плавники и вскрыть брюхо ножницами или острым ножом от анального плавника до жаберных крыльев. Вынуть все внутренности.

Для разделки на филе голову срезать не надо, вокруг нее и по всей спинке делается надрез до позвоночной кости. Затем, поддев ножом мясо у головы, надо острым лезвием ножа плавно вести вдоль хребта до самого хвоста. Реберные кости, которые могут отделиться вместе с мясом, аккуратно срезаем ножом или удаляем при помощи пинцета.

Дальнейшая обработка филейной части зависит от рецепта, по которому будет готовиться форель.

Важное условие — нож должен быть острым, и двигать им надо только вперед, прижимая лезвие к коже при срезании, без пилящих движений, чтобы не превратить нежное филе в рыхлую кашу.

Разделка целой рыбы для ухи и стейков

Лососевые виды вкусны в любом виде. Для ухи можно использовать только головы и хвосты, отделив их от цельной тушки после очистки от чешуи. Из головы следует вырезать жабры, т.к. в них скапливается грязь, а вкус и запах органов может испортить блюдо. Все остальные части головы съедобные и после приготовления легко жуются.

С основной туши можно срезать и полоски брюшины для ухи, но чаще их оставляют. Из выпотрошенной туши (с брюшками или без них) делают классические стейки. Для этого тушку форели с кожей и без головы нарезают поперек длинным острым ножом.

Куски не должны быть слишком тонкими. Чтобы стейки получились поджаристыми и сочными, толщина куска должна быть около 3 см.

Стейки можно нарезать и из цельного филе поперек широкими полосами. Так куски мяса будут без костей. Если на филе остались реберные косточки, то их легко удалить, поддев вместе с пленкой, которая есть в брюшной части, тонким гибким ножом. Дальше по желанию можно отделить кусок мяса от кожи.

Некоторые советы по очистке

  • Если придерживаться некоторых правил, то процесс не окажется отягощающим. Например:
  • Рыбу лучше чистить в мойке. Это убережет кухню от лишних загрязнений и сэкономит время на очистку и уборку.
  • Для очистки рыбы больше подходит не большой нож с короткой рукояткой, но достаточно острый.

Некоторые советы по очистке

  • Если отсутствует вариант с мойкой, то рыбу лучше разделывать на разделочной доске. При этом, очень важно, чтобы доска для разделки рыбы не использовалась для приготовления других продуктов питания, разве что для приготовления мяса. Особенно, это актуально, когда на разделочной доске режут хлеб, сыр, колбасы и т.д.
  • Если требуется отправить рыбу в морозилку, то следует проконтролировать, чтобы на ней было как можно меньше влаги.
  • Рыбу желательно почистить и разделать сразу же после покупки.
  • Когда она полностью разморозится, этот технологический процесс займет намного больше времени.

Не большой совет

Чтобы удалить хребет с костями, необходимо сделать глубокий надрез, чтобы разделить тушу рыбы на две части. Только так можно без проблем избавиться от костей.

Нож должен проходить в непосредственной близости от позвонков рыбы и проходить по скользящей траектории. При этом, нужно контролировать положение ножа. Нож должен идти под углом, по направлению к брюшку. Этот процесс требует удержания тушки рыбы в неподвижном состоянии.

После этого удаляют оставшиеся кости. Их легко обнаружить, если провести пальцем по мясу. Их удаляют с помощью пинцета или маникюрных ножниц. Для удаления кожи с мяса для начала делают надрез, после чего, придерживая рыбу, срезается мясо с кожи. При этом, так же следует контролировать положение ножа. Он должен находиться под углом к столу, а точнее, под углом к коже.

Не большой совет

Только так удастся качественно отделить мясо от кожи. Подобные действия нужны в том случае, когда требуется приготовить салат и роллы, а также тех блюд, где требуются не большие кусочки мяса. Разделывая форель, следует помнить, что из таких частей рыбы, как хребет, голова, хвост и плавники реально сварить вкуснейшую и полезнейшую уху.

Разделка на филе для засолки и жарки

Чтобы разделать форель для засолки или жарки, необходимо из тушки получить филе. Для этого нужно знать, как отделить хребет и все остальные кости, а также учитывать важные нюансы процесса. Сделать все это не так просто, поэтому лучше потренироваться на более дешевой рыбе.

Работы выполняют следующим образом:

  1. Первым делом следует выпотрошить форель. Для этого делают продольный разрез на брюшке и аккуратно вынимают все внутренности.
  2. Тушку кладут на разделочную доску спинкой вверх.
  3. С помощью специального ножа выполняют разрез от основания головы до хвоста.
  4. Затем делают поперечный надрез, стараясь максимально приблизиться к хребту рыбы.
  5. После этого переворачивают тушку и выполняют аналогичные действия.
  6. С 2 больших филейных кусков срезают реберные кости.
  7. На следующем этапе работы удаляют спинные и брюшные плавники.
  8. С помощью пинцета вынимают все мелкие кости.
  9. В самом конце рыбу кладут на разделочную доску и отделяют кожицу. Делают это тонким и максимально острым ножом.

Снимаем кожу с рыбы и удаляем кости

Если рыба небольшого размера, то снять кожу с нее можно по принципу чулка. Возьмите рыбу одной рукой за тушку, другой за голову и потяните голову назад, чтобы переломить хребет. Затем снимайте кожу чулком. Вымойте рыбу в проточной прохладной воде и удалите остатки кожи.

Как почистить форель: от чешуи, костей и кожи, советы по очистке

Если рыба большая (больше 200 грамм), то сначала отделяем голову и хвост. Затем режем рыбу вдоль по хребту до хвоста. Таким образом мы получили две половинки рыбы, каждую из которых нужно положить кожей на разделочную доску и, слегка приподнимая, срезать кожу. Затем срезать хребет и удалить все кости руками или пинцетом.

Как почистить форель: от чешуи, костей и кожи, советы по очистке

На этом все! Мы получили совершенно чистое филе форели без костей и кожи.

Если вы будете замораживать рыбу, то перед тем как отправить ее в морозильную камеру надо вытереть рыбу насухо.

Анализ на аллерген ige форель (f204) (колич.)

* Стоимость лабораторных исследований без учёта стоимости забора биоматериала.
** Срочное исполнение действительно только для московского региона.

Краткое описание

Стоимость забора биоматериала

Настоящим уведомляем Вас о том, что с 01 марта 2016 года Лаборатория «Литех» изменяет порядок и стоимость забора биоматериала.

Прейскурант

Наименование услуги Стоимость в рублях*
1 Забор крови из вены, вне зависимости от количества пробирок 170
2 Взятие мазков, вне зависимости от количества стёкол 300

*Цены у Партнеров могут отличаться.


Анализ мочи и кала принимается в специальных контейнерах, бесплатно получить которые можно в медицинских офисах «Литех» или приобрести в аптеке.


Внимание! Скидки и специальные предложения не распространяются на забор биологического материала и генетические исследования

Аллергия на форель может сопровождаться следующими симптомами:

  • тошнота и рвота,
  • головные боли,
  • проблемы желудочно-кишечного тракта,
  • удушье,
  • отек лица,
  • обширные покраснения кожи.

Аллергия на форель: алгоритм действий

Для того чтобы точно знать, страдаете Вы от аллергии на форель или чего-то другого, необходимо сделать анализ крови.

1. Сначала следует записаться на прием в один из медицинских офисов Литех. Не обязательно звонить по телефону, можно воспользоваться нашим сайтом. В специальной форме «Запись на прием» укажите:

  • фамилию, имя, отчество,
  • электронный адрес,
  • контактный телефон,
  • вид анализов,
  • адрес удобного для Вас офиса,
  • дату и время.

2. За 2 недели до того, как Вы будете сдавать анализы, постарайтесь закончить курс приема лекарств (исключение — препараты, без которых не можете обойтись). За день до процедуры воздержитесь от алкогольных напитков, жареной, острой и жирной пищи, за час — от сигарет.

3. Через 3 дня после сдачи биологического материала будут готовы результаты. Для того чтобы их узнать, необязательно приезжать в медицинский офис. Можно воспользоваться разделом «Узнать результаты исследований» на нашем сайте и заполнить:

  • дату исследования,
  • номер заказа,
  • код заказа.

При выявлении реакции на специфический иммуноглобулин f204 можно сделать вывод о существовании аллергии на форель. Однако лучше проконсультироваться с Вашим лечащим врачом.

Must-have алгоритмы машинного обучения / Хабр

Хабр, привет.

Этот пост — краткий обзор общих алгоритмов машинного обучения. К каждому прилагается краткое описание, гайды и полезные ссылки.

Метод главных компонент (PCA)/SVD


Это один из основных алгоритмов машинного обучения. Позволяет уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Применяется во многих областях, таких как распознавание объектов, компьютерное зрение, сжатие данных и т. п. Вычисление главных компонент сводится к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных или к сингулярному разложению матрицы данных.

SVD — это способ вычисления упорядоченных компонентов.

Полезные ссылки:


Вводный гайд:

Метод наименьших квадратов


Метод наименьших квадратов — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных. Он может использоваться для «решения» переопределенных систем уравнений (когда количество уравнений превышает количество неизвестных), для поиска решения в случае обычных (не переопределенных) нелинейных систем уравнений, а также для аппроксимации точечных значений некоторой функции.

Используйте этот алгоритм, чтобы соответствовать простым кривым/регрессии.

Полезные ссылки:


Вводный гайд:

Ограниченная линейная регрессия


Метод наименьших квадратов может смутить выбросами, ложными полями и т. д. Нужны ограничения, чтобы уменьшить дисперсию линии, которую мы помещаем в набор данных. Правильное решение состоит в том, чтобы соответствовать модели линейной регрессии, которая гарантирует, что веса не будут вести себя “плохо”. Модели могут иметь норму L1 (LASSO) или L2 (Ridge Regression) или обе (elastic regression).

Используйте этот алгоритм для соответствия линиям регрессии с ограничениями, избегая переопределения.

Полезная ссылка:


Вводные гайды:

Метод k-средних


Всеми любимый неконтролируемый алгоритм кластеризации. Учитывая набор данных в виде векторов, мы можем создавать кластеры точек на основе расстояний между ними. Это один из алгоритмов машинного обучения, который последовательно перемещает центры кластеров, а затем группирует точки с каждым центром кластера. Входные данные – количество кластеров, которые должны быть созданы, и количество итераций.

Полезная ссылка:


Вводные гайды:

Логистическая регрессия


Логистическая регрессия ограничена линейной регрессией с нелинейностью (в основном используется сигмоидальная функция или tanh) после применения весов, следовательно, ограничение выходов приближено к + / — классам (что равно 1 и 0 в случае сигмоида). Функции кросс-энтропийной потери оптимизированы с использованием метода градиентного спуска.

Примечание для начинающих: логистическая регрессия используется для классификации, а не регрессии. В целом, она схожа с однослойной нейронной сетью. Обучается с использованием методов оптимизации, таких как градиентный спуск или L-BFGS. NLP-разработчики часто используют её, называя “классификацией методом максимальной энтропии”.

Используйте LR для обучения простых, но очень “крепких” классификаторов.

Полезная ссылка:


Вводный гайд:

SVM (Метод опорных векторов)


SVM – линейная модель, такая как линейная/логистическая регрессия. Разница в том, что она имеет margin-based функцию потерь. Вы можете оптимизировать функцию потерь, используя методы оптимизации, например, L-BFGS или SGD.

Одна уникальная вещь, которую могут выполнять SVM – это изучение классификаторов классов.

SVM может использоваться для обучения классификаторов (даже регрессоров).

Полезная ссылка:


Вводные гайды:

Нейронные сети прямого распространения


В основном, это многоуровневые классификаторы логистической регрессии. Многие слои весов разделены нелинейностями (sigmoid, tanh, relu + softmax и cool new selu). Также они называются многослойными перцептронами. FFNN могут быть использованы для классификации и “обучения без учителя” в качестве автоэнкодеров.

FFNN можно использовать для обучения классификатора или извлечения функций в качестве автоэнкодеров.

Полезные ссылки:


Вводные гайды:

Свёрточные нейронные сети


Практически все современные достижения в области машинного обучения были достигнуты с помощью свёрточных нейронных сетей. Они используются для классификации изображений, обнаружения объектов или даже сегментации изображений. Изобретенные Яном Лекуном в начале 90-х годов, сети имеют сверточные слои, которые действуют как иерархические экстракторы объектов. Вы можете использовать их для работы с текстом (и даже для работы с графикой).

Полезные ссылки:


Вводные гайды:

Рекуррентные нейронные сети (RNNs)


RNNs моделируют последовательности, применяя один и тот же набор весов рекурсивно к состоянию агрегатора в момент времени t и вход в момент времени t. Чистые RNN редко используются сейчас, но его аналоги, например, LSTM и GRU являются самыми современными в большинстве задач моделирования последовательности. LSTM, который используется вместо простого плотного слоя в чистой RNN.

Используйте RNN для любой задачи классификации текста, машинного перевода, моделирования языка.

Полезные ссылки:


Вводные гайды:

Условные случайные поля (CRFs)


Они используются для моделирования последовательности, как RNN, и могут использоваться в сочетании с RNN. Они также могут быть использованы в других задачах структурированных прогнозирования, например, в сегментации изображения. CRF моделирует каждый элемент последовательности (допустим, предложение), таким образом, что соседи влияют на метку компонента в последовательности, а не на все метки, независимые друг от друга.

Используйте CRF для связки последовательностей (в тексте, изображении, временном ряду, ДНК и т. д.).

Полезная ссылка:


Вводные гайды:

Деревья принятия решений и случайные леса


Один из самых распространённых алгоритмов машинного обучения. Используется в статистике и анализе данных для прогнозных моделей. Структура представляет собой “листья” и “ветки”. На “ветках” дерева решения записаны атрибуты, от которых зависит целевая функция, в “листьях” записаны значения целевой функции, а в остальных узлах – атрибуты, по которым различаются случаи.

Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает значение целевой переменной на основе нескольких входных переменных.

Полезные ссылки:


Вводные гайды:
Больше информации о машинном обучении и Data Science вы узнаете подписавшись на мой аккаунт на Хабре и Telegram-канал Нейрон. Не пропускайте будущих статей.

Всем знаний!

Алгоритм Хафа для обнаружения произвольных кривых на изображениях / Хабр
Преобразование Хафа — это метод обнаружения прямых и кривых линий на полутоновых или цветных изображениях. Метод позволяет указать параметры семейства кривых и обеспечивает поиск на изображении множества кривых заданного семейства. Мы рассмотрим его применение для поиска на изображении прямолинейных отрезков и дуг окружностей.

В алгоритме преобразования Хафа используется аккумуляторный массив, размерность которого соответствует количеству неизвестных параметров в уравнении семейства искомых кривых. Например, при обнаружении прямых, описываемых уравнением y=m*x+b, для каждой прямой необходимо вычислить значения двух параметров m и b. При этом в массиве в элементах A[M,B] накапливаются значения, указывающие на вероятность наличия на изображении прямой y=m*x+b, где M и B соответствуют дискретным значениям m и b.

Массив A используется в алгоритме Хаффа для проверки каждого пиксела изображения и его окрестности. Определяется присутствует ли в данном пикселе выраженный край. Если присутствует, то вычисляются параметры искомой кривой, проходящей через данный пиксел. После оценки параметров прямой в данном пикселе они дискретизируются для получения соответствующих значений M и B, и значение массива A[M,B] увеличивается. В некоторых реализациях увеличение выполняется на единицу, в других на величину мощности края в обработанном пикселе. После обработки всех пикселов выполняется поиск локальных максимумов в аккумуляторном массиве. Точки локальных максимумов соответствуют параметрам наиболее вероятных прямых на изображении.

Аккумуляторный массив позволяет определить параметры бесконечно протяжённых прямых или кривых, но с его помощью невозможно определить, где именно начинаются и заканчиваются отрезки этих линий. Для получения этой информации можно завести ещё одну структуру данных PTLIST. Элемент PTLIST[M,B] содержит список координат всех пикселов, которые внесли вклад в значение аккумуляторного массива A[M,B]. По содержанию этих списков можно найти присутствующие на изображении отрезки или сегменты кривых.

Сейчас мы рассмотрели общие принципы метода Хафа, но мы не рассмотрели некоторые важные детали, которые необходимо знать при программной реализации.

Уравнение прямой y=m*x+b не подходит для представления вертикальных прямых. Удобнее представлять прямые в виде d=x*cos(f)+y*sin(f), где d — это длина перпендикуляра к прямой, а f — угол между перпендикуляром и горизонтальной осью. В системе координат изображения оси направлены вдоль строк и столбцов изображения. Так координата c соответствует x, а координата r — координате (-y), то уравнение прямой принимает вид: d=c*cos(f)-r*sin(f).

Индексы аккумуляторного массива A соответствуют дискретным значениям d и f. В серии экспериментов 1976 О'Горман и Кловс дискретизировали значения d с шагом 3 и значения f с шагом 10. Ниже в виде процедуры accumulate_lines приведён алгоритм О'Гормана и Кловса для заполнения аккумуляторного массива A и массива списков PTLIST.

Алгоритм работает в двумерном координатном пространстве. Функция row_gradient и column_gradiet обрабатывают окрестности пикселов для оценки компонент градиента в направлении строк и столбцов. Функция gradient комбинирует комбинирует две эти компоненты для получения величины градиента. Функция atan2 возвращает по заданным компонентам градиента угол в соответствующем квадранте. Процедура accumulate_lines представляет собой версию преобразования Хафа. Оригинальный метод Хафа не предусматривает стандартного метода выделения отрезков прямых. Поэтому была разработана процедура find_lines. Функция pick_greatest_bin возвращает максимальное значение из аккумуляторного массива, присваивая параметрам DQ и THETAQ соответствующие дискретные значения d и f. Функция reader упорядочивает список точек в элементе массива по координате столбца при f<45 или f>135 и по координате строки при 45<=f<=135. Предполагается, что в массивах D и THETA для пикселов содержатся дискретные значения. Аналогично в массиве GRADIENT должны находиться вычисленные значения величины градиента. Процедура merge объединяет список точек соседнего пиксела со списком точек для данного пиксела. При этом сохраняется пространственное упорядочение точек. Процедура set_to_zero обнуляет элемент аккумуляторного массива, чтобы он не был найден повторно. Наконец, процедура create_segments просматривает окончательный упорядоченный список точек и ищет в нём промежутки длиннее одного пиксела. Важно понимать, что преобразование Хафа может обнаружить посторонние разрывные или фиктивные линии, например образованные тенью.

Для обнаружения окружностей нам придётся добавить в массив A ещё одно измерение, т.к. стандартное описание окружности содержит три параметра:
r=r0+d*sin(f)
c=c0-d*cos(f)
где d — радиус окружности, а r и c — вертикальная и горизонтальная координаты центра окружности.

На самом деле метод Хафа может использоваться для обнаружения любых кривых, описываемых аналитически. пусть кривая представлена в виде f(x,a)=0, где x — точка изображения, а a — вектор параметров. Процедура поиска подобных кривых состоит из трёх шагов:
1. Инициализация массива A нулевыми значениями.
2. Для каждого краевого пиксела x определяется вектор a, что f(x,a)=0 и выполняется увеличение значения соответствующего элемента массива A[a]:=A[a]+1.
3. Локальные максимумы в аккумуляторном массиве A соответствуют вероятным кривым f на изображении.

Если вектор a содержит m параметров и каждый из этих параметров принимает M дискретных значений, то временная сложность алгоритма составляет O(M^(m-2)).

На самом деле, существует множество методов выделения различных линий на изображениях. Если тема интересна, то я могу рассказать о них. Спасибо за внимание.

Алгоритм

- алгоритм Торупа | Алгоритм Учебник

Пример

Алгоритм Торапа для кратчайшего пути с одним источником для неориентированного графа имеет временную сложность O (m), меньшую, чем у Дейкстры.

Основные идеи заключаются в следующем. (Извините, я еще не пытался реализовать его, поэтому я мог упустить некоторые мелкие детали. И оригинал статьи расплатился, поэтому я попытался восстановить его из других источников, ссылающихся на него. Пожалуйста, удалите этот комментарий, если вы можете проверить.к. Объедините компоненты, которые абсолютно одинаковы, но с разными k, и назовите минимум k уровнем компонента. Затем логически превратить компоненты в дерево. u является родителем v, если u является наименьшим компонентом, отличным от v, который полностью содержит v. Корень - это весь граф, а листья - это одиночные вершины в исходном графе (с уровнем отрицательной бесконечности). Дерево все еще имеет только O (n) узлов.

  • Поддерживать расстояние каждого компонента до источника (как в алгоритме Дейкстры).Расстояние компонента с несколькими вершинами - это минимальное расстояние его нерасширенных дочерних элементов. Установите расстояние от исходной вершины до 0 и обновите предков соответственно.
  • Рассмотрим расстояния в базе б. При первом посещении узла на уровне k поместите его дочерние элементы в сегменты, совместно используемые всеми узлами уровня k (как при сортировке сегментов, заменяя кучу в алгоритме Дейкстры) цифрой k и выше ее расстояния. Каждый раз, посещая узел, учитывайте только его первые b сегментов, посещайте и удаляйте каждый из них, обновляйте расстояние текущего узла и связывайте текущий узел со своим родителем, используя новое расстояние, и ждите следующего посещения для следующего ковши.
  • Когда лист посещается, текущее расстояние является конечным расстоянием вершины. Разверните все ребра из него в исходном графике и обновите расстояния соответственно.
  • Повторно посещайте корневой узел (весь график), пока не будет достигнут пункт назначения.
  • Он основан на том факте, что между двумя соединенными компонентами остовного леса с ограничением длины l нет ребра с длиной меньше l, поэтому, начиная с расстояния x, вы можете сосредоточиться только на одном подключенном компоненте, пока не достичь расстояния х + л.Вы посетите некоторые вершины до того, как все вершины с более коротким расстоянием будут посещены, но это не имеет значения, потому что известно, что из этих вершин не будет более короткого пути сюда. Другие части работают так же, как сортировка ведра / сортировка по осям MSD, и, конечно, для этого требуется связующее дерево O (m).




    ,

    видов алгоритмов RL - документация по расширению

    Теперь, когда мы ознакомились с основами терминологии и нотации RL, мы можем охватить немного более богатый материал: обзор алгоритмов в современном RL и описание виды компромиссов, которые входят в разработку алгоритма.

    Неисчерпывающая, но полезная таксономия алгоритмов в современной ЛР. Цитаты ниже.

    Мы начнем этот раздел с заявления об отказе: действительно трудно составить точную, всеобъемлющую таксономию алгоритмов в современном пространстве RL, потому что модульность алгоритмов не очень хорошо представлена ​​древовидной структурой.Кроме того, чтобы создать что-то, что уместится на странице и будет достаточно усваиваемым во вступительном эссе, мы должны опустить немного более продвинутого материала (исследование, трансферное обучение, мета-обучение и т. Д.). Тем не менее, наши цели здесь

    • , чтобы выделить наиболее основополагающие варианты проектирования в алгоритмах глубокого RL о том, что изучать и как изучать,
    • , чтобы разоблачить компромиссы в этом выборе,
    • и поместить несколько известных современных алгоритмов в контекст в отношении этих выборов.

    без модели против модели RL

    Одной из наиболее важных точек ветвления в алгоритме RL является вопрос , имеет ли агент доступ (или изучает) модель среды . Под моделью среды мы подразумеваем функцию, которая предсказывает переходы состояний и награды.

    Основным преимуществом модели является то, что позволяет агенту планировать , думая заранее, наблюдая за тем, что произойдет для целого ряда возможных вариантов, и явно выбирая между его вариантами.Затем агенты могут перевести результаты планирования в научную политику. Особенно известным примером такого подхода является AlphaZero. Когда это работает, это может привести к существенному улучшению эффективности выборки по сравнению с методами, которые не имеют модели.

    Основным недостатком является то, что основополагающая модель среды обычно недоступна для агента. Если агент хочет использовать модель в этом случае, он должен изучить модель исключительно из опыта, что создает несколько проблем.Самая большая проблема заключается в том, что смещение в модели может быть использовано агентом, в результате чего агент работает хорошо по отношению к изученной модели, но ведет себя неоптимально (или супер ужасно) в реальной среде. Изучение моделей является в основном трудным делом, поэтому даже интенсивные усилия - желание потратить много времени и вычислить его - могут не принести результатов.

    Алгоритмы, которые используют модель, называются основанными на модели методами , а те, которые не называются , не имеют модели .Несмотря на то, что методы без моделей исключают потенциальное повышение эффективности выборки при использовании модели, их легче внедрять и настраивать. На момент написания этого введения (сентябрь 2018 года) методы, не связанные с моделями, стали более популярными и были более тщательно разработаны и протестированы, чем методы на основе моделей.

    Чему научиться

    Другой критической точкой ветвления в алгоритме RL является вопрос , что изучать. Список обычных подозреваемых включает

    • политик, стохастических или детерминированных,
    • функционально-значимых функций (Q-функции),
    • значений функций,
    • и / или модели среды.
    Чему учиться в модели без RL

    Существует два основных подхода к представлению и обучению агентов без модели RL:

    Оптимизация политики. Методы в этой семье представляют политику явно как. Они оптимизируют параметры либо напрямую, с помощью градиентного подъема к цели производительности, либо косвенно, максимизируя локальные приближения. Эта оптимизация почти всегда выполняется для политики , что означает, что каждое обновление использует только данные, собранные при работе в соответствии с самой последней версией политики.Оптимизация политики также обычно включает в себя изучение аппроксиматора для функции значения на основе политики, которая используется для выяснения того, как обновить политику.

    Вот несколько примеров методов оптимизации политики:

    • A2C / A3C, который выполняет градиентное восхождение для непосредственного увеличения производительности,
    • и PPO, чьи обновления косвенно максимизируют производительность, вместо этого максимизируя функцию суррогатного объектива , которая дает консервативную оценку того, сколько изменится в результате обновления.

    Q-Learning. Методы в этом семействе изучают аппроксиматор для оптимальной функции-значения. Обычно они используют целевую функцию, основанную на уравнении Беллмана. Эта оптимизация почти всегда выполняется вне политики , что означает, что каждое обновление может использовать данные, собранные в любой момент во время обучения, независимо от того, как агент выбирал исследовать среду при получении данных. Соответствующая политика получается через соединение между и: действия, предпринимаемые агентом Q-обучения, задаются

    Примеры методов Q-обучения включают

    • DQN, классика, которая в значительной степени запустила область глубокого RL,
    • и C51, вариант, который изучает распределение по доходности, чье ожидание.

    Компромисс между оптимизацией политики и Q-Learning. Основная сила методов оптимизации политики заключается в том, что они принципиальны в том смысле, что вы непосредственно оптимизируете для того, что хотите. Это делает их стабильными и надежными. Напротив, методы Q-обучения только косвенно оптимизируют работу агента, обучаясь удовлетворять уравнению самосогласованности. Существует много режимов отказов для такого обучения, поэтому оно менее стабильно.Но методы Q-обучения получают преимущество, заключающееся в большей эффективности выборки, когда они работают, потому что они могут повторно использовать данные более эффективно, чем методы оптимизации политики.

    Интерполяция между оптимизацией политики и Q-Learning. По счастливой случайности, оптимизация политики и Q-обучение не являются несовместимыми (и при некоторых обстоятельствах, оказывается, эквивалентными), и существует ряд алгоритмов, которые живут между двумя крайностями. Алгоритмы, которые живут в этом спектре, способны тщательно компромисс между сильными и слабыми сторонами любой стороны.Примеры включают

    • DDPG, алгоритм, который одновременно изучает детерминистическую политику и Q-функцию, используя каждый для улучшения другого,
    • и SAC, вариант, который использует стохастические политики, энтропийную регуляризацию и несколько других приемов для стабилизации обучения и оценки выше, чем DDPG в стандартных тестах.

    Чему учиться на основе моделей RL

    В отличие от RL без модели, здесь нет небольшого числа легко определяемых кластеров методов для RL на основе модели: существует много ортогональных способов использования моделей.Мы приведем несколько примеров, но список далеко не исчерпывающий. В каждом случае модель может быть либо дана, либо изучена.

    Фон: Чистое планирование. Самый базовый подход никогда не явно представляет политику, и вместо этого использует чистые методы планирования, такие как моделирование с прогнозированием (MPC) для выбора действий. В MPC каждый раз, когда агент наблюдает за окружающей средой, он вычисляет план, который является оптимальным по отношению к модели, где план описывает все действия, выполняемые через некоторое фиксированное окно времени после настоящего.(Будущие вознаграждения за горизонтом могут учитываться алгоритмом планирования с помощью функции изученного значения.) Затем агент выполняет первое действие плана и сразу же отбрасывает остальное. Он рассчитывает новый план каждый раз, когда он готовится к взаимодействию со средой, чтобы избежать использования действий из плана с более коротким, чем хотелось бы, горизонтом планирования.

    • Работа MBMF исследует MPC с изученными моделями среды на некоторых стандартных задачах тестирования для глубокого RL.

    Экспертная итерация. Простое продолжение чистого планирования включает в себя использование и изучение четкого представления политики,. В модели агент использует алгоритм планирования (например, поиск по дереву Монте-Карло), генерируя действия-кандидаты для плана путем выборки из его текущей политики. Алгоритм планирования производит действие, которое лучше, чем то, что произвела бы одна политика, поэтому он является «экспертом» по отношению к политике. После этого политика обновляется, чтобы произвести действие, более похожее на вывод алгоритма планирования.

    • Алгоритм ExIt использует этот подход для обучения глубоких нейронных сетей для игры в Hex.
    • AlphaZero является еще одним примером этого подхода.

    Увеличение данных для методов без моделей. Используйте алгоритм RL без модели для обучения политики или Q-функции, но либо 1) расширяйте реальный опыт с вымышленными при обновлении агента, либо 2) используйте только фиктивный опыт для обновления агента.

    • См. MBVE для примера увеличения реального опыта с вымышленными.
    • См. «Мировые модели» для примера использования вымышленного опыта для обучения агента, которого они называют «тренировкой во сне».

    Встраивание циклов планирования в политики. Другой подход включает процедуру планирования непосредственно в политику в качестве подпрограммы, так что полные планы становятся дополнительной информацией для политики, в то же время обучая вывод политики с помощью любого стандартного алгоритма без моделирования. Ключевая концепция заключается в том, что в этих рамках политика может научиться выбирать, как и когда использовать планы.Это делает смещение модели меньшей проблемой, потому что, если модель плоха для планирования в некоторых штатах, политика может просто научиться ее игнорировать.

    • См. I2A для примера агентов, наделенных этим стилем воображения.
    ,
    Spinner Fishing для форели - попробуйте эти советы для получения дополнительной рыбы.

    Как ловить форель с помощью спиннеров

    Spinner Fishing для форели всегда был моим любимым. При правильном использовании блесны могут ловить все виды разных видов. Конечно, тактика для одной рыбы не такая, как для следующей. На этом уроке я сосредоточусь конкретно на тактике, которую я использую для форели. Однако, многие из этих советов полезно помнить, когда вы ловите рыбу с помощью блесны.

    Итак, читайте, делайте заметки и начинайте ловить больше форели на спиннерах!

    Fan Casting

    Хотя может показаться глупым идти к озеру или ручью и неоднократно приводить любимого прядильщика в одно и то же место, я уверен, что многие из вас виновны в этом хотя бы пару раз; Я знаю, что я есть.Часто это происходит, если я разговариваю или отвлекаюсь по какой-то другой причине. В общем, это плохой план. Конечно, вам может повезти и вы обнаружите, что рыба прямо перед вами, но часто это не так.

    «Отливка из веерного воздуха» означает, что ваша приманка покрывается большим количеством воды. Визуализируйте воду перед вами как часы. Не просто бросить до 12 часов; вместо этого разыгрывается с 9 до 3 часов. Покройте всю воду в пределах вашего радиуса каста.

    Иногда я задаюсь вопросом, не является ли потребность в кастинге фанатов одной из причин «удачи новичков».«Лично я не верю в удачу, поэтому вместо этого я пытаюсь выяснить, что вызывает ее. Неопытные рыболовы часто не имеют достаточного контроля над тем, куда попадает их приманка. В результате они ловят рыбу случайно во многих различных направлениях, так что даже если случайно, они фанаты. Кто знает, может быть, я сумасшедший.

    Обратный отсчет

    Еще одна ошибка, которую я замечаю, делает много рыболовов, что они начинают наматывать спиннер, как только он попадает в воду. Если форель кормится у поверхности, все будет в порядке; но это не всегда так.Если форель держится глубже в толще воды, скорее всего, это будет очень медленный день.

    Решение? Прикинь свою приманку. В зависимости от формы и размера прядильщика, хорошее правило заключается в том, что он будет погружаться на один фут в секунду. После того, как вы сделаете свой бросок, подождите и посчитайте Это даст вам представление о том, насколько глубока ваша приманка. Я обычно наматываю один бросок на поверхность, затем оставляю следующий на два счета, затем 4, 6, 8 и так далее. В конце концов, вы будете знать, где дно.Это поможет вам сосредоточиться на всей толще воды.

    Хорошо, а теперь несколько советов, которые на первый взгляд могут показаться глупыми. Я считаю вслух. Я не кричу об этом, но достаточно громко, чтобы слышать себя. Почему, спросите вы? Ну, если вы поймали рыбу на счет «8», не имеет ли смысла в следующий раз снова считать до восьми? Конечно! Хотя иногда, в пылу битвы с форелью, я забываю, под каким номером я был. Я считаю, что подсчет вслух помогает мне отслеживать, где я был.Может быть, это не будет проблемой для вас. Просто думал, что я выброшу это там.

    Итак, у вас есть это, между наложением вееров и обратным отсчетом, ваша приманка, вы будете покрывать намного больше воды перед вами и добывать больше форели. Вы уже на пути к тому, чтобы стать гораздо более эффективным рыболовом!

    Snap Into Action!

    Это называется спиннер по причине. Если лезвие не вращается, вы не ловите форель. Вы должны держать этот клинок в движении. Часто лезвие на определенных блеснах придерживается.Результат? Потерянный актерский состав. Как это решить? Как только вы начнете добывать приманку, дерните ее приманкой. Это не ловушка, просто приятный короткий толчок. Напряжение на линии и прилив воды над лезвием заставит лезвие вступить в действие. Я делаю это практически на каждом актерском составе. Это простой способ обеспечить эффективность приманки.

    Trigger the Strike

    Тебе не нравится это чувство, когда большая форель следует за твоей приманкой до самых ног? Единственное, что может быть лучше, - это нанести удар.Правда в том, что за вашей приманкой следуют гораздо больше форели, чем вы когда-либо представляете. Идея состоит в том, чтобы преобразовать как можно больше «подписок» в «попадания». Один из способов сделать это - пододвинуть кончик удилища к приманке. Провисание линии приводит к тому, что приманка отклоняется в сторону и меняет темп. Это часто может вызвать укус от задней форели. Слово предостережение - если вы поставите слишком много провисания в линии, лезвие может вообще перестать вращаться, убивая действие и любой шанс поймать эту форель.Так что держите это тонким.

    Cast Upstream

    Это тот, который, кажется, привлекает большое внимание. Когда вы ловите рыбу в ручьях или реках, сначала бросьте вверх по течению, и позвольте приманке качаться, когда вы ее добываете. Есть несколько причин для этого. Во-первых, форель должна быть направлена ​​вверх, чтобы бороться с течением. Кроме того, почти все продукты будут дрейфовать вниз по течению, что делает это естественным представлением. Так что положите его в лицо форели, бросьте вверх по течению и катите вниз по течению.

    Вторая причина бросить вверх по течению - углубить приманку.При последующих бросках сила тока приведет к тому, что ваша приманка поднимется и пропустит по поверхности. У тебя приманки никогда не было шанса спуститься к рыбе. Однако, если вы бросите вверх по течению, ваша приманка сможет погрузиться глубже туда, где может находиться рыба.

    Рыба в укрытие

    Рыба в укрытии: под бревнами, под банками, за скалами, в траншеях и на самом деле в любом другом сооружении на дне реки или озера. Так что, если рыба там, то должна быть ваша приманка (при условии, что вы пытаетесь поймать рыбу).Теперь, если вы бросите и бросите приманку прямо на крышку, рыба испугается, и вам не повезет. Вместо этого хорошо пройдите мимо крышки, затем используйте наконечник удилища, чтобы направить приманку за крышку.

    Кроме того, если вы доверяете своим кастинговым навыкам и не возражаете потерять приманку или две, ищите действительно жесткое прикрытие. Разрывы в зарослях сорняков, висящие в воде деревья: такой укрытия, которое большинство других рыбаков избегают любой ценой. Конечно, вы можете зацепиться; Вы также можете получить "один".

    Варьируйте скорость извлечения

    Быстро двигайтесь, катитесь медленно, измените скорость.В зависимости от того, насколько агрессивно себя чувствует форель, один может работать лучше другого. Как правило, восстанавливайте медленнее в холодной воде и быстрее в теплой, но это ни в коем случае не в камне. Просто продолжайте пытаться, пока не найдете то, что работает.

    Выбор цвета

    Некоторые люди клянутся, что это самая важная часть. Я, с другой стороны, больше концентрируюсь на презентации; Я считаю, что любая цветная приманка может быть эффективной при правильной ловле. Это, как говорится, есть пара вещей, которые я пытаюсь иметь в виду.

    • В загрязненной или мутной воде вам понадобится больше вспышки. Это означает или выбор размеров блесны или переход на более блестящее лезвие.
    • В чистой воде либо уменьшите размер приманки, либо переключитесь на менее отражающее лезвие.
    • В холодной воде рыба лучше реагирует на вспышку, поэтому она становится больше или сияет.
    • В теплой воде рыба лучше реагирует на меньшую вспышку, поэтому она становится меньше или менее блестящей.

    Что касается отражательной способности: серебро блестит больше золота, после чего идут медь, бронза, латунь, никель и некоторые другие (я думаю, что в этом порядке, но я не уверен).Единственная причина, по которой я говорю об этом, заключается в том, что никель и серебро трудно различить невооруженным глазом; это хлопотно, потому что никель гораздо менее отражающий с точки зрения рыбы. Многие более дешевые компании по приманке заменит углы серебром с никелем.

    Так что, если жарко и ясно, холодно и мутно, жарко и запятнано? Вот где это сбивает с толку. Просто попытайтесь сделать правильное предположение и попробуйте, и если это не сработает? Ну, это мой следующий момент.

    Если они не попадают, замените их

    Зачем ловить рыбу одной и той же приманкой весь день, если она не ударяется о нее? Попробуйте другой. Теперь я не хочу, чтобы вы целый день меняли приманки, а не ловили рыбу; дайте каждому равные шансы, прежде чем переключаться снова.

    Чтобы упростить эту задачу, прикрепите поворотный крюк к концу линии. Это предотвратит необходимость постоянно завязывать узлы и предотвратит перекос линии.

    Небольшое примечание: не поддавайтесь искушению пойти дешево при покупке вертлюгов.Иногда это может сойти с рук, но не здесь. Дешевые вертлюги имеют тенденцию связываться под натяжением линии, а не вращаться. Прежде чем вы это узнаете, у вас может появиться множество птичьих гнезд. Вместо этого выберите шарнирный подшипник. Шарниры на шарикоподшипниках все еще будут вращаться при любом напряжении.

    Я хотел бы спросить

    Я хотел бы услышать ваши отзывы. Если у вас есть какие-либо вопросы, оставьте их в разделе комментариев ниже, я был бы рад помочь! Если вы нашли эту статью полезной, сделайте мне одолжение и поделитесь, используя ссылки Facebook или Pinterest в верхней части страницы.Лучше всего, если это помогло вам недавно поймать рыбу, пришлите мне фотографию, используя ссылку «Связаться с автором» в верхней части страницы, и я расскажу вам и ваш улов в следующем посте! Спасибо!

    ,Алгоритм
    - Используйте Дейкстру, чтобы найти минимальное остовное дерево?
    Переполнение стека
    1. Товары
    2. Клиенты
    3. Случаи использования
    1. Переполнение стека Публичные вопросы и ответы
    2. Команды Частные вопросы и ответы для вашей команды
    3. предприятие Частные вопросы и ответы для вашего предприятия
    4. работы Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
    5. Талант Нанимать технический талант
    6. реклама Связаться с разработчиками по всему миру
    ,

    Отправить ответ

    avatar
      Подписаться  
    Уведомление о