Габариты приоры: Лада Приора Хэтчбек 1.6 MT 98 лс: цена, технические характеристики Лада Приора Хэтчбек 1.6 MT 98 лс

Содержание

Какие лампочки стоят на Приоре: лампы, применяемые в автомобиле Лада Приора седан ВАЗ-2170 и их замена

Фары – главная система безопасности водителя, позволяющая не врезаться в другую машину или дерево. Если вы не хотите случайной аварии на дороге, желательно иметь запасной комплект для быстрой замены. Из этой статьи вы узнаете, какие лампы стоят в «Приоре».

Если Вам необходимо продать строительную, дорожную, коммунальную технику по всей России за короткий срок и по хорошей цене, то стоит посмотреть тут, где выкупят любую спецтехнику быстро и без лишних хлопот.

Типы ламп применяемых в Приоре

  •       Н7 — дальние;
  •       Н15 – дальние + дневные ходовые;
  •       PY 21W – поворотные;
  •       Р21 W – задний ход;
  •       Р21 и 5W – стоп-сигналы и габаритные огни;
  •       Н11 – туманки;
  •       С10 W и С5 W – салонные и багажные лампы;
  •       W5W – передние габариты;
  •       Н1 – дальние без дневных ходовых огней (устанавливались на автомобили до 2013 года).

Лампы передних фар

На приоре комплектация передних огней отличается, в зависимости от года выпуска. С 2013 года выходила новая версия, где они были заменены.

Лампы передней фары Приоры до 2013 г.в.

Тип Номер Мощность
Ближний свет Н 7 55
Дальний Н 1 55
Стоп PY21 W 21
Габариты W5W 5

Лампа передней фары Приоры после 2013 г.в.

Единственное отличие в лампах дальнего света. Вместо Н1 была использована модель Н15 с дополнительными дневными ходовые.

Чтобы заменить передние лампочки в «Приоре», воспользуйтесь этой инструкцией:

  1. Чтобы демонтировать ближние и дальние, необходимо снять пластиковую крышку с защиты фар. Затем легонько потяните на себя и снимите ее. Нажмите на фиксатор лампочки крепления и вытащите ее.
  2. Чтобы вытащить поворотные, достаточно открутить их против ч.с.
  3. Для демонтажа габаритов в «Приоре», потяните на себя крепление.

Лампы задних фонарей

В задних фарах стоят следующие лампы:

Тип Номер Мощность
Задний ход P21 W 21
Стоп/габариты Р21/5W 21/5
Поворотные PY21 W 21
Противотуманки Р21 W 21

Сигнальные и габаритные огни отличаются в зависимости от года выпуска. В первых версиях выпускались Р21. После 2013 года их заменили на 5-ватные.

Замена задних фонарей проще. Достаточно открутить 3 «барашка», которые держат крышку и задвинуть ее в кузов. Все лампочки откручиваются против часовой стрелки и демонтируются.

Противотуманные фары

Противотуманки в «Приоре» были треугольной и круглой формы, что не повлияло на тип лампы. Также это не влияет на то, какой цоколь выбирать. Во всех версиях стоят 55-ватные Н11.

Для замены необходимо снять бампер и повернуть лампочку на против ч.с. Останется только вставить новую.

Повторители сигнала поворота

Почти во всех комплектациях повтор.сигнальные огни стоят на передних крыльях. Только в версии «Luxe» они вмонтированы в боковые зеркала.

Используется один и тот же тип ламп — W5W с мощностью 5 ватт. Чтобы их извлечь, достаточно потянуть на себя, а затем повернуть против ч.с.

Лампы освещения салона

В качестве подсветки номера, багажника и бардачка используется лампа типа W5W с мощностью в 5 ватт. В качестве салонного освещения используется C10 W на 10 ватт.

Задние габариты на приору

Посмотрел я на несколько БЖ про перестановку местами габаритов и стоп-сигналов и мне понравилось. А потом, в тот же день, заметил эту задумку на приорке в потоке. Это и послужило решающим моментом)

В стоке (заводском исполнении) габариты сверху, а стоп сигналы снизу, что на мой взгляд смотрится не очень ( ночью машина похожа на каблук ), да и ниже кажется когда габариты снизу)))

Это отсносится к старым приорам, не обновленным, где уже идут диоды на габаритах.

1. Идем в багажник, открываем обивку фонаря, она на липучках. Находим коннектор и отсоединяем его…

2. Далее выкручиваем по три барашка на каждом фонаре.

3. Снимаем, достаем фонарь и находим патроны габарита и стопа:

И наблюдаем картину… не лезет))) Чтоб народ не смог перепутать местами габарит, задний ход, повороты и габариты, на заводе придумали решение у каждого плафона есть своя форма, показано на рисунке, по месту увидите различия, наша задача отрезать лишнее простым канцелярским ножом.

Как видим, на патронах по бокам разные выпуклости! У патрона габаритов, есть полость в одной выпуклости и в самом фонаре под эту полость есть нарост своего рода:

4. Берём и обычным канцелярским ножом срезаем этот нарост.

Теперь патрон стопа влазит в патрон габарита.

А для того чтобы патрон габарита влез в то место в фонаре где раньше был стоп, берём и расширяем тем же ножом узкое место в патроне бывшего стопа:

5. Расширяем тем же ножом узкое место в патроне бывшего стопа.

Теперь все везде влазит!

6. Собираем всё в обратной последовательности.

Для тех кто боится переделки, и сомневается что потом уже назад не вернёшь, скажу — всё легко становится назад! Места в плафоне хватит.
Патрону даже после этих вырезаний есть место где схватится. Всё закрутится и будет держатся. Можно хоть и задний ход с поворотами местами поменять :DD и вообще каждый с каждым в любой последовательности выставить))

Фото проделанной работы:
День:

Рассмотрим схему включения габариты Приоры. В основном она мало отличается от схем других моделей ваз, но на Приоре комплектации люкс, реализована функция автоматического включения габаритов после пуска двигателя.

Для начала рассмотрим основную схему как подключаются габариты Приоры. Включение осуществляется поворотом ручки включения фар и габаритных огней модуля управления светом на панели приборов. При этом замыкается контакт включения габаритов и питание с вывода 30 модуля, поступает на вывод 58, предохранители F14 и F15 номиналом 5А, через соединительные разъёмы на лампы габаритных огней в фарах и задних фонарях. Кроме этого с предохранителя F14 поступает питание на контрольную лампу включения габаритов на панели приборов и на вывод 12 штекера Х2 контроллера управления электропакетом. Появление питания на этом проводе является сигналом для контроллера на включение подсветки приборов и т. д. Питание на подсветку приборов подаётся не с провода габаритных огней как на предшествующих моделях ВАЗ, а с контроллера управления электропакетом с вывода 2 колодки Х2. Для регулировки яркости используется регулятор на модуле управления освещением. Этот регулятор не находится в цепи ламп подсветки, а лишь даёт сигнал на контроллер электропакета. Выглядит это следующим образом. С контроллера на регулятор подаётся стабилизированный ток, который проходит через сопротивления на массу автомобиля. При повороте регулятора происходит изменение величины тока проходящего по цепи. В контроллере производится замер значения тока и на лампы подсветки подаётся соответствующее напряжение.

Габариты Приоры комплектации люкс, могут включаться автоматически в зависимости от степени освещённости. Это обеспечено применением соответствующего датчика и блока автоматического управления освещением и стеклоочистителем Приора. При включении кнопки автоматического управления светом и стеклоочистителем, на блок подаётся напряжение, а с датчика света, расположенного на лобовом стекле, поступает сигнал о степени освещённости. При пуске двигателя, когда напряжение в бортовой сети станет примерно равной 13,5В и определённом значении сигнала датчика, с блок управления соединяет электромагнитную катушку реле К1 с минусом, что приводит к притягиванию якоря и замыканию его контактов. Происходит включение габаритных огней и ближнего света фар. Согласно настоящих правил дорожного движения, это абсолютно ненужная функция.Есть разработки блока автоматического включения габаритов Приоры, которая включает и выключает огни при пуске двигателя, а ближний свет фар только при движении. Но завод изготовитель пока их не устанавливает на серийные авто.

При возникновении неисправности в схеме включения габариты Приоры, поиск следует производить согласно схемы. Если не горят габариты одного из бортов, то следует проверить целостность предохранителей и питание на нём. В зависимости от результата проверить цепь до или после предохранителей. В случае если не горят габаритные огни обоих бортов, и на предохранителях нет питания, а предохранители около аккумуляторной батареи под капотом исправны, следует проверить питание на выводе 30 блока управления светотехникой. Схема включения габаритных огней и подсветки приборов

Выходит из строя уже второй комплект оригинальных фонарей за 3 года эксплуатации. Первые служили полгода, вторые 2.5. В общем перестают гореть некоторые диоды в режиме «габарит», режим «стоп» — все диоды горят в штатном режиме, ярко. Проблема эта постигала оба раза левый фонарь и оба раза переставал гореть именно центральный ряд диодов.

Когда в первый раз в далёком 2к15 эта проблемка настигла я очень подрасстроился, ибо негорящие диоды в фонарях меня жутко бесят. Тогда сразу же были заказаны новые фонари, именно заказаны, потому-что в местных магазинах о таких и слыхом не слышали. В те времена было интересно ковырять всё что ковыряется и я пошёл на отчаянный шаг — разобрать нерабочий фонарь и перепаять диоды, это же так просто на первый взгляд. Начитавшись в интернетах о том что стекло фонаря припаяно к корпусу было решено засунуть к духовку нерабочее изделие) затея не увенчалась успехом, потому-что фонарь немного повело от температуры…попытка поддеть уголок стекла отвёрткой закончилась отколотым уголком.

С тех славных времён я закинул старый комплект фонарей и самоделкины идеи в дальний тёмный угол и забыл…до тех пор пока на днях не заметил как на левом фонаре снова не горит один светодиод… СНОВА НЕ ГОРИТ, КАРЛ! Это уже не расстроило, а взбесило, какого хера они снова не работают, а через пару дней и вовсе отказал центральный ряд вдобавок к тому что один диодик из верхнего стал очень тусклым.

Были мысли купить фонари старого образца, но к этим так привык…да и цена за комплект предыдущих в местных магазинах примерно 3600 за пару, вариант разборки отпал, неизвестно какое там состояние, мутные стёкла, царапины. Новые рестайлинговые покупать вставало в 3800 за комплект + доставка, «тюн-авто» и прочие не заводские аналоги не хотелось, только оригинал.

Ну что ж, купить мы всегда успеем…сначала пробуем отремонтировать. Имеем два неисправных левых фонаря и два рабочих правых, делаем из двух недокомплектов один полноценный)

Вооружаемся дремелем и пилим купол секции «габаритстоп»… того заветного места где могли бы придумать крышку и сменные блоки светодиодов господа разработчики ООО «Автосвет».

технические характеристики и особенности модели

Размеры рестайлинговой Лады Приоры существенно не изменились. Хотя за счет новых передних и задних бамперов длина Lada Priora изменилась на несколько миллиметров.

По прежнему седан Lada Priora рестайлинг имеет самую большую длину, которая в новой версии составляет 4 350 мм. Длина универсала на 1 сантиметр короче, а вот хэтчбек Приора еще меньше, длина этой версии кузова составляет 4210 мм. Ширина всего семейства составляет 1 680 мм и колесная база одинакова для всех 2 492 мм. А вот высота у всех разная, седан Лада Приора 1 420 мм, хэтчбек 1 435 мм, а вот универсал вообще 1 508 мм в высоту. Большая высота универсала Priora объясняется наличием рейлингов на крыше. У хэтчбека же конструкция задней части кузова такова, что автомобиль получился выше седана.

Что касается дорожного просвета или клиренса Лада Приора , то производитель указывает на цифру 165 мм у седана и хэтчбека, а у универсала Lada Priora клиренс составляет 170 мм . Однако по факту дорожный просвет больше, достаточно взять в руки рулетку и убедится в этом. Но производитель не ошибается, просто указывает дорожный просвет автомобиля при полной загрузке. В то же самое время производители иномарок хитрят и указывают дорожный просвет своих автомобилей в не нагруженном состоянии. поэтому реальный дорожный просвет иномарок и их официальные данные часто не совпадают.

Объемы багажного отделения у новой версии Лада Приора во всех трех кузовах мало изменились. Объем багажника седана составляет 430 литров. Объем багажного отделения хэтчбека Priora меньше, всего 306 литров, но если сложить задние сидения (чего нельзя сделать в седане), то объем возрастает до 705 литров. В Приора универсал объем багажного отделения составляет 444 литров, а при сложенных сидениях достигает 777 литров. К сожалению задние сидения не складываются в ровень с полом, да и большие колесные арки съедают довольно много багажного пространства.

Размеры Lada Priora седан хэтчбек универсал
Длина, мм 4350 4210 4340
Ширина 1680 1680 1680
Высота 1420 1435 1508
Колея передних колес 1410 1410 1414
Колея задних колес 1380 1380 1380
Колесная база 2492 2492 2492
Объем багажника, л 430 360 444
Объем при сложеных сидениях 705 777
Объем топливного бака 43 43 43
Дорожный просвет, мм 165 165 170

Что касается размера шин Лада Приора , то производитель рекомендует устанавливать диски 14 дюймов. Размер покрышек может быть такой 175/65 R14 или 185/60 R14 или такой 185/65 R14. Самое интересное, что сегодня даже на Лада Гранта или Калина в хорошо упакованных комплектациях “Автоваз” предлагает 15-дюймовые колеса в качестве штатных. Почему такого нет на Приоре не понятно, хотя это не останавливает владельцев этих машин, которые ставят на свои Lada Priora колеса гораздо большего размера.

Лада приора хэтчбек (ВАЗ 2172) — это отечественный автомобиль лада приора в кузове хэтчбек. Этот тип кузова пользуется не меньшим спросом, чем седаны. Характеристики лада приора хэтчбек практически не отличаются по своим показателям от характеристик своего собрата — седана. Ниже представлена таблица с техническими характеристиками ВАЗ 2172.

Технические характеристики лада приора хэтчбек отличаются только по типу кузова и внутренней отделке салона. В Приоре хэтчбек больше багажник, особенно если разложить заднее сиденье. По типу и характеристикам двигателей машины не отличаются. Приора хэтчбек комплектуется только одним двигателем — 16-клапанным 1.6 литра, который выдает 98 л.с. мощности. Это весьма неплохой показатель для автомобиля весом чуть больше 1,5 тонн.

Характеристики приора хэтчбек

Двигатель 1.6 л, 16-кл (Евро-3)
Длина, мм 4210
Ширина, мм 1680
Высота, мм 1420
База, мм 2492
Колея передних колес, мм 1410
Колея задних колес, мм 1380
Объем багажного отделения, дм 3 400
Масса в снаряженном состоянии, кг 1088
Полная масса автомобиля, кг 1578
Допустимая полная масса буксируемого прицепа с тормозами, кг 800
Допустимая полная масса буквируемого прицепа без тормозов, кг 500
Колесная формула/ведущие колеса 4х2/передние
Компоновочная схема автомобиля переднеприводная, расположение двигателя переднее, поперечное
Тип кузова/количество дверей хэтчбек/5
Тип двигателя бензиновый, четырехтактный
Система питания Распределенный впрыск с электронным управлением
Количество и расположение цилиндров 4, рядное
Рабочий объём двигателя, см 3 1596
Максимальная мощность, кВт/об.мин 72/5600
Максимальный крутящий момент, Нм при об/мин 145/4000
Топливо неэтилированный бензин АИ-95 (min)
Расход топлива по ездовому циклу, л/100 км 7,2
Максимальная скорость, км/ч 183
Коробка передач С ручным управлением
Число передач 5 вперед, 1 назад
Передаточное число главной пары 3,7
Рулевое управление типа «шестерня-рейка», рулевой привод с электроусилителем
Шины 185/65 R14 86(H)
175/65 R14 82(H)
185/60 R14 82(H)
Емкость топливного бака 43

Фото Лада Приора хэтчбек

Заводские размеры по ГОСТ — 2.104-68. Книга содержит 38 страниц, в том числе Нива, Гранта, Нива-Шевроле, Ока, Калина, Надежда. Необходимые технические параметры для восстановления и ремонта.


Геометрические размеры кузова: Лада приора 2170, 1272. Полные размеры кузова,
поперечные размеры, днища, дверей, моторного отсека, задней двери. СКАЧАТЬ

Новая Приора, или Приора 2

Из данной статьи, вы узнаете об основных изменениях и рестайленге автомобиля Лада Приора (2014 года выпуска), комплектации «Норма+».
Визуально автомобиль несильно изменился, то есть те люди, которые не особо разбираются в отечественных авто, разницы не заметят.

Самым ярко выраженным изменением внешнего вида Приоры, является передний и задний бампера. Их внешний вид приобрел спортивный характер, и выглядит очень даже неплохо, чем редко может похвастаться отечественный автопром.

Что можно сказать про двигатель? Здесь нас ничем не порадовали, все тот же 16-ти клапанный движок, мощностью 98 «лошадок», который, в принципе, неплохо себя зарекомендовал.

Но, производитель обещает, что в комплектации «люкс», будет новый движок, с большей мощностью, улучшенной динамикой, изменяемой длинной впускного коллектора и другими фишками.

Обратим внимание на салон, сразу можно сказать, что основные изменения произошли именно тут. Обивка салона выполнена в черных тонах из того же материала, то же можно сказать и про пластик.

В данной комплектации имеется сенсорный дисплей, как на Калине, не будем уделять ему особого внимания. Панель приборов тоже не очень сильно изменилась: слева — тахометр, под ним расположен указатель датчика температуры, а справа – спидометр. Между ними бортовой компьютер, такой, как на 2-й Калине. Все понятно, просто и эргономично.

Также, в комплектацию входит кондиционер, электропривод зеркал (с подогревом), противотуманные фары, два стеклоподъемника. Видоизменен руль, выглядит он, практически, так же, как у «Гранты», а на панели имеется удобно расположенная кнопка «громкой связи», которая работает через Bluetooth.
Одним из значительных плюсов является обогрев лобового стекла — отличная опция для российского климата. КПП без изменений.
В общем, рестайлинг не вызвал отрицательных эмоций, хотя автолюбители рассчитывали на большее.

Размеры рестайлинговой Лады Приоры существенно не изменились. Хотя за счет новых передних и задних бамперов длина Lada Priora изменилась на несколько миллиметров.

По прежнему седан Lada Priora рестайлинг имеет самую большую длину, которая в новой версии составляет 4 350 мм. Длина универсала на 1 сантиметр короче, а вот хэтчбек Приора еще меньше, длина этой версии кузова составляет 4210 мм. Ширина всего семейства составляет 1 680 мм и колесная база одинакова для всех 2 492 мм. А вот высота у всех разная, седан Лада Приора 1 420 мм, хэтчбек 1 435 мм, а вот универсал вообще 1 508 мм в высоту. Большая высота универсала Priora объясняется наличием рейлингов на крыше. У хэтчбека же конструкция задней части кузова такова, что автомобиль получился выше седана.

Что касается дорожного просвета или клиренса Лада Приора, то производитель указывает на цифру 165 мм у седана и хэтчбека, а у универсала Lada Priora клиренс составляет 170 мм. Однако по факту дорожный просвет больше, достаточно взять в руки рулетку и убедится в этом. Но производитель не ошибается, просто указывает дорожный просвет автомобиля при полной загрузке. В то же самое время производители иномарок хитрят и указывают дорожный просвет своих автомобилей в не нагруженном состоянии. поэтому реальный дорожный просвет иномарок и их официальные данные часто не совпадают.

Объемы багажного отделения у новой версии Лада Приора во всех трех кузовах мало изменились. Объем багажника седана составляет 430 литров. Объем багажного отделения хэтчбека Priora меньше, всего 306 литров, но если сложить задние сидения (чего нельзя сделать в седане), то объем возрастает до 705 литров. В Приора универсал объем багажного отделения составляет 444 литров, а при сложенных сидениях достигает 777 литров. К сожалению задние сидения не складываются в ровень с полом, да и большие колесные арки съедают довольно много багажного пространства.

Размеры Lada Priora седан хэтчбек универсал
Длина, мм 4350 4210 4340
Ширина 1680 1680 1680
Высота 1420 1435 1508
Колея передних колес 1410 1410 1414
Колея задних колес 1380 1380 1380
Колесная база 2492 2492 2492
Объем багажника, л 430 360 444
Объем при сложеных сидениях 705 777
Объем топливного бака 43 43 43
Дорожный просвет, мм 165 165 170

Что касается размера шин Лада Приора, то производитель рекомендует устанавливать диски 14 дюймов. Размер покрышек может быть такой 175/65 R14 или 185/60 R14 или такой 185/65 R14. Самое интересное, что сегодня даже на Лада Гранта или Калина в хорошо упакованных комплектациях “Автоваз” предлагает 15-дюймовые колеса в качестве штатных. Почему такого нет на Приоре не понятно, хотя это не останавливает владельцев этих машин, которые ставят на свои Lada Priora колеса гораздо большего размера.

myautoblog.net

Габаритные размеры Приоры | PrioraPRO

Автомобили Лада Приора разработаны специально для динамичных и стремительных городских дорог. Внешний вид их отличается своей собранностью, универсальностью и резвостью. Габаритные размеры Приоры подчеркивают её индивидуальность – для каждой модели, будь то хетчбек, седан или универсал, разработаны свои собственные габариты:

Хетчбек по своей натуре, автомобиль более молодежный, за счет этого и более легкий и спортивный – его размеры: длина 4210 мм, ширина 1680 мм, высота 1435 мм;

Более увесистый седан имеет размеры: длина 4400 мм, ширина 1680 мм, высота 1420 мм;

Приземистый и солидный универсал соответствует следующим параметрам: длина 4340 мм, ширина 1680 мм, высота 1508 мм;

Красавец Сoupe, быстрый и динамичный, имеет габариты: длина 4243 мм, ширина 1680 мм, высота 1435 мм.

Габаритные размеры Лада Приоры мягко сочетаются со стилем её кузова. Это подчеркивается геометричными линиями, изящно выполненной решеткой радиатора, элегантными фарами как задними, так и передними. Добавляют уникальности открытые передние и задние арки колес, которые подтянуты к колесной арке задним бампером. Такое сочетание делает автомобиль приподнятым, обращающим на себя внимание.

Кроме этого, габаритные размеры на Приоре может уверенно сопоставить прекрасной аэродинамике. При движении на высоких скоростях, в автомобиле обеспечен баланс подъемных и прижимных сил на передней и задней осях, а коэффициент сопротивления воздуха в кузове седан равен 0,34, что соответствует уровню лучших мировых аналогов.

Во время краш-тестов, автомобиль Лада Приора, габаритные размеры которой достаточно невелики, в сравнении с авто её ценового сегмента, показала себя в лучшем виде: он соответствует последним европейским требованиям при боковом и фронтовом ударе. Абсолютная безопасность обеспечивается с помощью ремней безопасности для каждого пассажира, подушкой безопасности водителя, а в комплектации «люкс» еще и переднего пассажира.

Также в Приоре были улучшены боковые стойки, пороги пола, установлены стальные брусья безопасности дверей. В обивку дверей встроены специальные демпфирующие вставки, которые позволяют обеспечить повышенную безопасность при боковом ударе.

При возможном столкновении на невысоких скоростях, безопасность переднего пассажира увеличивается, благодаря мягкой накладке на панели приборов.

priorapro.ru

Лада Приора хэтчбек: технические характеристики и особенности модели

Перед покупкой любого авто будущий владелец внимательно изучает основные характеристики. Подбор транспортного средства в первую очередь выполняется по его мощности, экономичности, безопасности.

Весьма важны данные по новым модификациям привычных моделей. Например, для Лады Приора хэтчбек технические характеристики укажут на полученные обновления, доработку автомобиля и преимущества перед аналогами в другом кузове.

Габариты и динамические данные Приоры хэтчбек

Солидный хэтчбек имеет небольшие, но достаточные габариты: длина — 4,21 м, ширина — 1,68 м, высота — 1,43 м. Внутреннее пространство за счет незначительных внешних размеров было уменьшено, но минимально повлияло на комфорт поездок пассажиров второго ряда.

Незначительно отразились технические характеристики Приора хэтчбек и на объеме багажника. В седане объем багажного отделения равен 430 л, а в хэтчбеке составляет 360 л.

Оснащается модель бензиновыми моторами на 1,6 л. Комбинируется силовая установка с коробками механика или автомат на 5 ступеней. Мощность двигателей составляет 87, 98 и 106 л.с., максимально возможная скорость равняется 176 (183) км/ч. Указанные для Лада Приора технические характеристики хэтчбек приводят к следующему расходу топлива в смешанном режиме: от 6,6 до 7,3 л. Максимальный показатель относится к модели с автоматической коробкой.

Особенности эксплуатации Приоры хэтчбек

Важно перед покупкой авто дополнительно изучить внутренние особенности модели. Например, Лада Приора хэтчбек технические характеристики, которой являются довольно неплохими, имеет качественный иммобилайзер, маршрутный компьютер.

Оснащается модель электроусилителем руля, электроподъемниками стекол, обогревом наружных зеркал. К не менее важным установкам автомобиля можно считать:

1. Точную регулировку рулевого колеса по высоте.

2. Наличие передней подушки безопасности, системы экстренного торможения.

3. Современная климатическая установка и аудиосистема.

4. Корректор фар и дневные ходовые огни.

5. Сигнализация и центральный замок.

6. Качественная обтяжка сидений автомобильной тканью.

Приведенные технические характеристики Лада Приора хэтчбек и дополнения относятся к комплектации «норма». В базовой сборке многие из указанных особенностей комфорта и безопасности отсутствуют.

Стоимость обеих модификаций практически одинакова, поэтому при незначительной доплате можно получить качественный и надежный автомобиль. Последующая доработка базового авто может занять чересчур много времени, хотя по конечной цене и не будет отличаться.

Особо важными для отечественного авто являются небольшой расход и дешевое обслуживание. У современной модели ВАЗ Приора хэтчбек технические характеристики обеспечивают минимальные затраты на проведение диагностики и ремонта транспорта: поддерживать в полностью рабочем состоянии автомобиль не составит труда.

При необходимости можно провести доработку интерьера и экстерьера в зависимости от целей эксплуатации. В обычном виде может применяться и для проведения семейных поездок, и для ежедневных поездок на работу, и для безопасных путешествий.

priorapro.ru

габариты, размеры кузова, доступные двигатели и комплектации

Кузов
Дорожный просвет 165 мм
Объем багажника минимальный 430 л
Грузоподъёмность 393 кг
Полная масса 1578 кг
Снаряженная масса 1185 кг
Объем багажника максимальный 430 л
Колея задняя 1380 мм
Разрешённая масса автопоезда 2378 кг
Колея передняя 1410 мм
Ширина 1680 мм
Количество мест 5
Длина 4350 мм
Колёсная база 2492 мм
Высота 1420 мм
Двигатель
Мощность двигателя 106 л.с.
Обороты максимальной мощности до 5 800 об/мин
Максимальный крутящий момент 148 Н*м
Объем двигателя 1596 см3
Расположение цилиндров Рядный
Количество цилиндров 4
Количество клапанов на цилиндр 4
Тип двигателя Бензиновый
Обороты максимального крутящего момента 4200 об/мин
Тип впуска Распределенный впрыск
Трансмиссия и управление
Количество передач 5
Привод Передний
Тип КПП Робот
Эксплуатационные показатели
Максимальная скорость 183 км/ч
Разгон до 100 км/ч 11.4 сек
Расход топлива в городе на 100 км 8.5 л
Расход топлива на шоссе на 100 км 5.5 л
Расход топлива в смешанном цикле на 100 км 6.6 л
Объём топливного бака 43 л
Запас хода от 510 до 780 км
Экологический стандарт EURO IV
Марка топлива АИ-95
Подвеска и тормоза
Задние тормоза Барабанные
Передние тормоза Дисковые вентилируемые
Задняя подвеска Полузависимая, Гидравлический элемент, Рычажная, Амортизаторы, Пружинная
Передняя подвеска Независимая, Стойки МакФерсон, Пружинная, Стабилизатор поперечной устойчивости

wikidrive.ru

Лада Приора седан Фото. Характеристики. Размеры. Вес. Шины

В последнее десятилетие главным конкурентом ВАЗа стали корейские автомобили. И когда был представлена автомобиль Lada Priora, стиль его дизайна свидетельствовал: тольяттинские специалисты избрали азиатских производителей своими учителями. Priora очень напоминает корейскую продукцию. По сравнению с ВАЗ-2110 облик менее противоречив… и менее выразителен — большие фары неопределенной формы, скругленные грани, исчезли и оригинальные арки задних колес.

Лада Приора ВАЗ-2170 — видео тест драйв

Такая машина вполне соответствовала бы стилю Hyundai, KIA или Daewoo 10-летней давности. Главное преимущество корейских автомобилей — сочетание скромной цены и высокого качества. ВАЗ смог подтянуть качество. Швы между панелями кузова Priora в два раза меньше, чем у предыдущей модели, что говорит о более высокой культуре сборки и точности изготовления.Улучшилась пассивная безопасность. Появились подушки безопасности, ABS, EBD, жесткость кузова усилили, так что первые экземпляры Priora уже набирали две звезды в краш-тестах по методике Euro NCAP — больше, чем любая другая модель ВАЗа. Однако для продаж в Европе этого мало, и кузов усилили дополнительно, после чего автомобиль немного не дотянул до четырех звезд Euro NCAP (данные внутренних испытаний лаборатории ВАЗ).

В целом Priora получила около 950 изменений по сравнению с семейством ВАЗ-2110, было изменено около 2 тыс. деталей. Появился электроусилитель руля; двигатель прошел модернизацию, получив облегченную шатун-но-поршневую группу американской компании Federal-Mogul. Мощность повысилась на 10 %, а благодаря ряду импортных ключевых узлов (таких как ремень ГРМ) ресурс увеличился на 50 тыс. км. Усилили тормоза, для лучшей управляемости немного модифицировали подвеску. Следующим преимуществом корейских автомобилей была комплектация. Lada Priora — первый автомобиль ВАЗ, который практически не отстает от них. В списке опций базового оборудования — мультимедийная система с Bluetooth, парктроник, встроенный футляр для очков и другие элементы.В свое время корейские компании стали широко нанимать европейских конструкторов и дизайнеров, чтобы догнать японских и европейских производителей по эстетичности, управляемости и комфортабельности своих автомобилей. Пошел по этому пути и ВАЗ. Так, интерьер салона Priora разработан итальянским ателье Carcerano.

Выводя Priora на конвейер, ВАЗ отошел также от традиции постепенного вытеснения более старой модели. С началом выпуска Priora семейство ВАЗ-2110 было сразу снято с производства и передано для сборки по лицензии на другие заводы в России и Украине — как поступает большинство ведущих производителей. Priora находит определенный спрос в Европе. Журналисты хотя и не хвалят ее, критикуя вялые тормозные и разгонные характеристики и слабую (по европейским меркам) комплектацию и качество, но отдают машине должное: один из самых дешевых автомобилей на континенте является честным товаром.Усилия дали свой результат: сейчас продажи продукции Волжского автозавода вновь начали расти. Благодаря Priora завод вышел из кризиса, получил прибыль и нашел средства на самую глубокую модернизацию за последние десятилетия.

Технические характеристики Лада Приора

Тип кузова / количество дверей: седан / 4- Количество мест: 5

Двигатель Лада Приора

1.6 л 8-кл. (87 л.с.), 5МТ- Рабочий объем: 1596 см3- Максимальная мощность, кВт (л.с.) / об. мин: 64 (87) / 5100- Максимальный крутящий момент, Нм / об. мин: 140 / 3800- Время разгона 0-100 км/ч, с: 12,5

1.6 л 16-кл. (106 л.с.), 5МТ- Рабочий объем: 1596 см3- Максимальная мощность, кВт (л.с.) / об. мин: 78 (106) / 5800- Максимальный крутящий момент, Нм / об. мин: 148 / 4200- Время разгона 0-100 км/ч, с: 11,5

Расход топлива Лада Приора

Городской цикл, л/100 км: 8,9- Загородный цикл, л/100 км: 5,6- Смешанный цикл, л/100 км: 6,8

Максимальная скорость Лада Приора

176 км/ч с двигателем 1.6 л 8-кл. (87 л.с.), 5МТ- 183 км/ч с двигателем 1.6 л 16-кл. (106 л.с.), 5МТ

Габаритные размеры Лада Приора

Длина: 4350 мм- Ширина: 1680 мм- Высота: 1420 мм- База: 2492 мм- Колея передних / задних колес: 1410 / 1380 мм- Дорожный просвет: 165 мм

Объем багажника Лада Приора

430 литров

Объем бака Лада Приора

43 литров

Вес Лада Приора

Снаряженная масса, кг: 1163- Максимальная масса, кг: 1578

Грузоподъемность Лада Приора

Экологический класс Лада Приора

Размер шин Лада Приора

175/65/R14; 185/60/R14; 185/65/R14; 185/55/R15

Лада Приора ВАЗ-2170 фото тюнинга своими руками

Салон Лада Приора

Интерьер Лада Приора


ВАЗ Марш-1 (LADA-БРОНТО 1922-00) Фото Комплектации


Ока ВАЗ (СеАЗ, КамАЗ)-1111 Тюнинг Фото Двигатель Видео


ВАЗ-21099 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2121 / 2131 Нива Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


Лада Гранта Лифтбек Характеристики Двигатель Габаритные размеры Расход топлива Объем бака, багажника Грузоподъемность


Лада Веста Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2120 Надежда Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


Лада Калина 2 хэтчбек Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2109 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2107 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2103 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2108 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


Шевроле Нива нового образца Двигатель Габаритные размеры Расход топлива


ВАЗ-2115 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


Лада Гранта седан Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2110 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2101 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2105 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-212180 Фора Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2104 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2112 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2111 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2102 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2106 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива

Описание

Как только он поступил в продажу, многие захотели понять — новый это или просто переделанный автомобиль? Конечно, можно долго ломать голову, но нам интересны другие характеристики этой модели. Говоря простым языком, Лада Приора седан — это сейчас тот автомобиль, который тянет весь великий и могучий АВТОВАЗ. Это лидер по продажам на российском авторынке. На сегодняшний день ни одна из бюджетных иномарок и близко не может подобраться к цифрам продаж Лада Приора седан в России.

Главные козыри — это вполне современная и спортивная внешность, хорошие тяговитые двигатели объемом 1.6 литра (8- и 16-клапанные) и, конечно, относительно невысокая стоимость по сравнению с иномарками подобного класса. Если бы не ужасное качество сборки, то этот автомобиль вполне смог бы стать лидером в своем классе, в том числе среди бюджетных недорогих иномарок. Но по сравнению со своим предшественником на конвеере — десяткой, Лада Приора седан — это глобальный шаг в развитии отечественного автопрома.

Lada Priora седан (он же ВАЗ 2170) — это оптимальное соотношение цена/качество. Это легкость в эксплуатации и обслуживании, надежность и практическая безопасность. В Самарской области — Лада приора седан по праву возглавляет топ самых популярных машин. И так будет до тех пор, пока на авторынке не появится автомобиль с набором тех же характеристик, но лучший по качеству. Качество сборки остается главным минусом этого автомобиля и всех автомобилей, собираемых в Тольятти.

Технические характеристики ВАЗ 2170 (приора седан)

Двигатель 1.6 л, 8-кл 1.6 л, 16-кл
Длина, мм 4350 4350
Ширина, мм 1680 1680
Высота, мм 1420 1420
База, мм 2492 2492
Колея передних колес, мм 1410 1410
Колея задних колес, мм 1380 1380
Объем багажного отделения, дм 3 430 430
Масса в снаряженном состоянии, кг 1088 1088
Полная масса автомобиля, кг 1578 1578
Допустимая полная масса буксируемого прицепа с тормозами, кг 800 800
Допустимая полная масса буквируемого прицепа без тормозов, кг 500 500
Колесная формула/ведущие колеса 4х2/передние 4х2/передние
Компоновочная схема автомобиля переднеприводный переднеприводный
Тип кузова/количество дверей седан/4 седан/4
Тип двигателя бензиновый, четырехтактный
Система питания Распределенный впрыск с электронным управлением
Количество и расположение цилиндров 4, рядное 4, рядное
Рабочий объём двигателя, см 3 1596 1596
Максимальная мощность, кВт/об.мин 59.5 / 5200 72 / 5600
Максимальный крутящий момент, Нм при об/мин 120 / 2700 145 / 4000
Топливо неэтилированный бензин АИ-95 (min)
Расход топлива по ездовому циклу, л/100 км 7,2 7,2
Максимальная скорость, км/ч 172 183
Коробка передач С ручным управлением С ручным управлением
Число передач 5 вперед, 1 назад 5 вперед, 1 назад
Передаточное число главной пары 3,7 3,7
Рулевое управление типа «шестерня-рейка», рулевой привод с электроусилителем
Шины 185/65 R14 86(H)
Емкость топливного бака 43 43

Фотогалерея Lada Priora

Лампы задних фонарей приора, замена. Снятие заднего фонаря Приора.

Вступление

В каждом автомобиле лампы фонарей меняются по-разному, поэтому создать однотипную инструкцию по практически не реально. В данной статье речь пойдет о замене ламп заднего фонаря в Приоре.

Конструкторы АвтоВАЗ не предусмотрели возможность смены ламп без демонтажа самого фонаря и перед заменой его необходимо снять. Поэтому сначала будет правильнее рассказать о его снятие, а затем об извлечении ламп.

Снятие и установка фонаря

Доступ к заднему фонарю открывается из багажного отсека Приоры. Чтобы непосредственно добраться до фонаря необходимо отодвинуть обивку багажника.

Процесс снятия заднего фонаря

  • Открываем багажник и в нем отгибаем обивку в задней части крыла.
  • Затем можно будет увидеть 3 гайки «барашка» именно на них держится фонарь. Откручиваем их придерживая его с другой стороны.
  • Далее тянем фонарь на себя и вынимаем его из заднего крыла.
  • Снятие патрона лампы производится путем поворота его против часовой и натяжением на себя.
  • Установка производится в обратной последовательности.

Замена ламп

После того как фонарь будет снят можно приступать к замене ламп.

  • Для этого выкручиваем патрон лампы путем прокручивания против часовой стрелки.
  • Вынимаем патрон. Лампу из патрона следует вынимать путем небольшого надавливания на нее и поворота против часовой стрелки на 90 градусов. После этого лампа должна выйти с посадочного места.
  • Устанавливаем новые лампы в обратной последовательности.

Обозначение патронов фонаря

  1. Лампа сигнала поворота;
  2. Лампа задних ПТФ;
  3. Лампа заднего хода;
  4. Лампа стоп сигнала и габаритов;

Какие лампы установлены в фонаре Приоры

В заднем фонаре Приоры установлено 4 лампы, которые отвечаю за включение сигнала поворота, габариты, задний ход, стоп сигнал и ПТФ. Они практически одинаковы, но имеют некоторые отличия.

  • Лампа поворота имеет маркировку PY21W и оранжевый цвет, при установки обычной белой лампы сигнал поворота будет моргать белым цветом.
  • Лампа габаритов и тормоза имеет две спирали, которые отвечают отдельно за торможение и подсветку.
  • Лампы заднего хода и ПТФ одинаковые.

Таблица маркировки ламп задних фонарей

Назначение лампМаркировка Особенности
Задний ходP21W Белая
Сигнал поворотаPY21W Оранжевого цвета
Стоп-сигнал и габаритыP21/5W Две спирали под габариты и сигнал торможения
Задние ПТФP21W Белая

Смена ламп стоп-сигналов и габаритов местами

С выходом рестайлинга Приоры 2, в ней изменилось большое количество деталей. Особенно заметы задние фонари они стали светодиодными. Теперь габариты стали снизу, что внешне придает более широкий вид автомобилю в темноте. Чтобы добиться такого эффекта, совсем не обязательно покупать и устанавливать светодиодные фонари.

Для этого достаточно лишь поменять местами подсветку с верхней позиции и нижней. Задний ход и повороты не трогаем!

После такой замены стопы при нажатии на педаль тормоза будут загораться там, где раньше была подсветка габаритов и противотуманных фар. А габариты и задние ПТФ будут светиться снизу фонаря.

Видео по замене ламп

← Замена глушителя Приора Ремонт рулевой рейки Приора →

технические характеристики и особенности модели

Тем, кто интересуется вопросом покупки автомобиля «Лада Приора» универсал, технические характеристики кузова, двигателя и подвески одинаково важны. «Лада Приора» — прямой наследник и продолжатель флагманского семейства моделей ВАЗ 2110 Волжского автозавода. В конструкцию машины было внесено несколько сотен изменений, поэтому модели ВАЗ-2170, ВАЗ-2171 и ВАЗ-2172 (седан, универсал и хэтчбек соответственно) принято считать отдельным семейством. Первые седаны поступили в продажу в 2007 году, а универсалы — в 2009. Lada Priora универсал — это самый практичный и вместительный автомобиль в семействе. В конце 2015 года АвтоВАЗ прекратил выпуск и приём заказов на эту модель.

Варианты исполнения «Приоры» универсал

Для «Лады Приоры» универсал возможны три варианта комплектации:

  1. «Стандарт» — самая дешёвая (не выпускается с 2014 года).
  2. «Норма», в которой предусмотрены подушка безопасности для водителя, система тормозов с вакуумным усилителем, дисковые передние тормоза, усилитель рулевого управления, инерционные ремни безопасности, противоугонная сигнализация, ходовые огни для светлого времени суток, тканевый салон, электропривод обогреваемых наружных зеркал.
  3. «Лада Приора» универсал «Люкс» отличается тем, что в ней есть подушки безопасности для пассажирских сидений первого ряда, датчик дождя, электростеклоподъёмники в задних дверях, литые диски. Отделочный материал салона — алкантара (искусственная замша). Положение передних сидений можно регулировать. В некоторых случаях «Лада Приора» универсал «Люкс» оснащена парктрониками и навигатором.

В 2013 году прошёл рестайлинг автомобиля. Внешне универсал 2013 года и универсал 2014 года мало отличаются. На новом варианте появились обновлённая решётка радиатора, подворотники на боковых зеркалах, изменились передний и задний бамперы, а в фонарях были установлены светодиоды.

Салон «Приоры» универсал 2013 года претерпел серьёзные изменения. Он был модернизирован при участии итальянской дизайн-студии Carcerano. Автомобиль теперь оснащается трехспицевым рулём, в центральной консоли устанавливается цветной монитор для управления стереосистемой и отражения информации навигатора. В старших комплектациях сиденья переднего ряда оснащаются дополнительными подушками безопасности и регулируемым подогревом.

Кузов и компоновка автомобиля

Тип кузова ВАЗ 2171 — пятиместный пятидверный универсал. Пятая дверь цельная, открывается вверх. Габаритные характеристики «Лада-Приора» универсал (длина кузова, ширина и высота) составляют 4210, 1680 и 1420 мм соответственно. Высота указана с учётом рейлингов, которые не снимаются. Для автомобиля «Лада-Приора» универсал предлагаются 10 вариантов цвета кузова: от чёрного и тёмно-красного до белого и серебристого. «Лада-Приора» универсал цвета «снежная королева» больше всего подходит для южных районов, поскольку меньше нагревается от солнца. Летом в автомобили такого цвета будет не так жарко.

База автомобиля (расстояние между передней и задней осями) составляет 2492 мм. Передняя колея — 1410 мм, задняя несколько больше, ее размер равен 1380 мм. Клиренс (или дорожный просвет) составляет 170 мм. Багажник универсала Priora имеет объем 444 кубических дм, а при сложенных сидениях заднего ряда объем возрастёт до 777 кубических дм, но в ровный пол сидения не складываются. «Лада Приора 2171» имеет переднеприводную компоновочную схему с передним поперечным расположением двигателя. Колёсная формула — 4×2 (автомобиль имеет 4 колеса, из которых 2 являются ведущими).

В линейке моделей АвтоВАЗа «Лада Приора» универсал ближе всего к универсалу «Калина». Что лучше: «Калина» универсал или «Приора» универсал, точно определить нельзя. «Калина» на 30 см короче, и багажник у неё на 30 л меньше. Но «Приору» уже не выпускают, поэтому купить абсолютно новый автомобиль невозможно, как и провести тест-драйв «Лада-Приора» универсал в автосалоне.

Силовой агрегат автомобиля

Возможны три варианта двигателя:

  • 8-клапанный движок ВАЗ-2116, имеющий мощность 90 лошадиных сил;
  • 16-клапанный мотор ВАЗ-21126 мощностью 98 лошадиных сил. Модификация универсала с двигателем 21126 (заводское обозначение ВАЗ 217130) — самая доступная на вторичном рынке;
  • 16-клапанный двигатель ВАЗ-21127, выдающий мощность в 106 лошадиных сил, выигрывает по параметрам экономичности и надёжности.

Базовым двигателем модели «Лада Приора 2171» является бензиновый, четырёхтактный, четырёхцилиндровый (цилиндры расположены в ряд) 16-клапанный двигатель ВАЗ-21127 с распределённым впрыском. Этот двигатель появился после доработки мотора ВАЗ-21126 в части улучшения системы впуска. На ВАЗ 21127 вместо одного датчика массового расхода воздуха установлены два: абсолютного давления и температуры воздуха. Это позволило избавиться от известной проблемы предыдущей модели — колебаний частоты вращения коленвала на малых оборотах.

Объем этого мотора — 1596 кубических см, диаметр каждого из четырёх цилиндров — 82 мм, ход поршня — 75,6 мм, степень сжатия — 11. Октановое число используемого бензина — 95. Этот мотор развивает мощность до 106 лошадиных сил при скорости вращения коленчатого вала 5800 об./мин, а его максимальный крутящий момент составляет 148 Нм при 4200 об./мин. Очевидно, что характеристики ВАЗ «Приора» с двигателем 21127 на 8 лошадиных сил и на 3 Нм выше, чем у автомобиля той же марки с движком 21126.

Предельная скорость «Приоры» универсал с двигателем 21127 составляет 183 км/час, разгон до сотни возможен за 11,5 с при полной массе 1578 кг. Расход топлива в смешанном цикле — 6,8 л на 100 км, а на трассе расход топлива составляет 5,4 л на 100 км. Топливный бак вмещает 43 л горючего. Производитель заявляет ресурс двигателя в 200 тыс. км.

Лада приора хэтчбек (ВАЗ 2172) — это отечественный автомобиль лада приора в кузове хэтчбек. Этот тип кузова пользуется не меньшим спросом, чем седаны. Характеристики лада приора хэтчбек практически не отличаются по своим показателям от характеристик своего собрата — седана. Ниже представлена таблица с техническими характеристиками ВАЗ 2172.

Технические характеристики лада приора хэтчбек отличаются только по типу кузова и внутренней отделке салона. В Приоре хэтчбек больше багажник, особенно если разложить заднее сиденье. По типу и характеристикам двигателей машины не отличаются. Приора хэтчбек комплектуется только одним двигателем — 16-клапанным 1.6 литра, который выдает 98 л.с. мощности. Это весьма неплохой показатель для автомобиля весом чуть больше 1,5 тонн.

Характеристики приора хэтчбек

Двигатель 1.6 л, 16-кл (Евро-3)
Длина, мм 4210
Ширина, мм 1680
Высота, мм 1420
База, мм 2492
Колея передних колес, мм 1410
Колея задних колес, мм 1380
Объем багажного отделения, дм 3 400
Масса в снаряженном состоянии, кг 1088
Полная масса автомобиля, кг 1578
Допустимая полная масса буксируемого прицепа с тормозами, кг 800
Допустимая полная масса буквируемого прицепа без тормозов, кг 500
Колесная формула/ведущие колеса 4х2/передние
Компоновочная схема автомобиля переднеприводная, расположение двигателя переднее, поперечное
Тип кузова/количество дверей хэтчбек/5
Тип двигателя бензиновый, четырехтактный
Система питания Распределенный впрыск с электронным управлением
Количество и расположение цилиндров 4, рядное
Рабочий объём двигателя, см 3 1596
Максимальная мощность, кВт/об.мин 72/5600
Максимальный крутящий момент, Нм при об/мин 145/4000
Топливо неэтилированный бензин АИ-95 (min)
Расход топлива по ездовому циклу, л/100 км 7,2
Максимальная скорость, км/ч 183
Коробка передач С ручным управлением
Число передач 5 вперед, 1 назад
Передаточное число главной пары 3,7
Рулевое управление типа «шестерня-рейка», рулевой привод с электроусилителем
Шины 185/65 R14 86(H)
175/65 R14 82(H)
185/60 R14 82(H)
Емкость топливного бака 43

Фото Лада Приора хэтчбек

Размеры рестайлинговой Лады Приоры существенно не изменились. Хотя за счет новых передних и задних бамперов длина Lada Priora изменилась на несколько миллиметров.

По прежнему седан Lada Priora рестайлинг имеет самую большую длину, которая в новой версии составляет 4 350 мм. Длина универсала на 1 сантиметр короче, а вот хэтчбек Приора еще меньше, длина этой версии кузова составляет 4210 мм. Ширина всего семейства составляет 1 680 мм и колесная база одинакова для всех 2 492 мм. А вот высота у всех разная, седан Лада Приора 1 420 мм, хэтчбек 1 435 мм, а вот универсал вообще 1 508 мм в высоту. Большая высота универсала Priora объясняется наличием рейлингов на крыше. У хэтчбека же конструкция задней части кузова такова, что автомобиль получился выше седана.

Что касается дорожного просвета или клиренса Лада Приора, то производитель указывает на цифру 165 мм у седана и хэтчбека, а у универсала Lada Priora клиренс составляет 170 мм. Однако по факту дорожный просвет больше, достаточно взять в руки рулетку и убедится в этом. Но производитель не ошибается, просто указывает дорожный просвет автомобиля при полной загрузке. В то же самое время производители иномарок хитрят и указывают дорожный просвет своих автомобилей в не нагруженном состоянии. поэтому реальный дорожный просвет иномарок и их официальные данные часто не совпадают.

Объемы багажного отделения у новой версии Лада Приора во всех трех кузовах мало изменились. Объем багажника седана составляет 430 литров. Объем багажного отделения хэтчбека Priora меньше, всего 306 литров, но если сложить задние сидения (чего нельзя сделать в седане), то объем возрастает до 705 литров. В Приора универсал объем багажного отделения составляет 444 литров, а при сложенных сидениях достигает 777 литров. К сожалению задние сидения не складываются в ровень с полом, да и большие колесные арки съедают довольно много багажного пространства.

Размеры Lada Priora седан хэтчбек универсал
Длина, мм 4350 4210 4340
Ширина 1680 1680 1680
Высота 1420 1435 1508
Колея передних колес 1410 1410 1414
Колея задних колес 1380 1380 1380
Колесная база 2492 2492 2492
Объем багажника, л 430 360 444
Объем при сложеных сидениях 705 777
Объем топливного бака 43 43 43
Дорожный просвет, мм 165 165 170

Что касается размера шин Лада Приора, то производитель рекомендует устанавливать диски 14 дюймов. Размер покрышек может быть такой 175/65 R14 или 185/60 R14 или такой 185/65 R14. Самое интересное, что сегодня даже на Лада Гранта или Калина в хорошо упакованных комплектациях “Автоваз” предлагает 15-дюймовые колеса в качестве штатных. Почему такого нет на Приоре не понятно, хотя это не останавливает владельцев этих машин, которые ставят на свои Lada Priora колеса гораздо большего размера.

myautoblog.net

Габаритные размеры Приоры | PrioraPRO

Автомобили Лада Приора разработаны специально для динамичных и стремительных городских дорог. Внешний вид их отличается своей собранностью, универсальностью и резвостью. Габаритные размеры Приоры подчеркивают её индивидуальность – для каждой модели, будь то хетчбек, седан или универсал, разработаны свои собственные габариты:

Хетчбек по своей натуре, автомобиль более молодежный, за счет этого и более легкий и спортивный – его размеры: длина 4210 мм, ширина 1680 мм, высота 1435 мм;

Более увесистый седан имеет размеры: длина 4400 мм, ширина 1680 мм, высота 1420 мм;

Приземистый и солидный универсал соответствует следующим параметрам: длина 4340 мм, ширина 1680 мм, высота 1508 мм;

Красавец Сoupe, быстрый и динамичный, имеет габариты: длина 4243 мм, ширина 1680 мм, высота 1435 мм.

Габаритные размеры Лада Приоры мягко сочетаются со стилем её кузова. Это подчеркивается геометричными линиями, изящно выполненной решеткой радиатора, элегантными фарами как задними, так и передними. Добавляют уникальности открытые передние и задние арки колес, которые подтянуты к колесной арке задним бампером. Такое сочетание делает автомобиль приподнятым, обращающим на себя внимание.

Кроме этого, габаритные размеры на Приоре может уверенно сопоставить прекрасной аэродинамике. При движении на высоких скоростях, в автомобиле обеспечен баланс подъемных и прижимных сил на передней и задней осях, а коэффициент сопротивления воздуха в кузове седан равен 0,34, что соответствует уровню лучших мировых аналогов.

Во время краш-тестов, автомобиль Лада Приора, габаритные размеры которой достаточно невелики, в сравнении с авто её ценового сегмента, показала себя в лучшем виде: он соответствует последним европейским требованиям при боковом и фронтовом ударе. Абсолютная безопасность обеспечивается с помощью ремней безопасности для каждого пассажира, подушкой безопасности водителя, а в комплектации «люкс» еще и переднего пассажира.

Также в Приоре были улучшены боковые стойки, пороги пола, установлены стальные брусья безопасности дверей. В обивку дверей встроены специальные демпфирующие вставки, которые позволяют обеспечить повышенную безопасность при боковом ударе.

При возможном столкновении на невысоких скоростях, безопасность переднего пассажира увеличивается, благодаря мягкой накладке на панели приборов.

priorapro.ru

Лада Приора хэтчбек: технические характеристики и особенности модели

Перед покупкой любого авто будущий владелец внимательно изучает основные характеристики. Подбор транспортного средства в первую очередь выполняется по его мощности, экономичности, безопасности.

Весьма важны данные по новым модификациям привычных моделей. Например, для Лады Приора хэтчбек технические характеристики укажут на полученные обновления, доработку автомобиля и преимущества перед аналогами в другом кузове.

Габариты и динамические данные Приоры хэтчбек

Солидный хэтчбек имеет небольшие, но достаточные габариты: длина — 4,21 м, ширина — 1,68 м, высота — 1,43 м. Внутреннее пространство за счет незначительных внешних размеров было уменьшено, но минимально повлияло на комфорт поездок пассажиров второго ряда.

Незначительно отразились технические характеристики Приора хэтчбек и на объеме багажника. В седане объем багажного отделения равен 430 л, а в хэтчбеке составляет 360 л.

Оснащается модель бензиновыми моторами на 1,6 л. Комбинируется силовая установка с коробками механика или автомат на 5 ступеней. Мощность двигателей составляет 87, 98 и 106 л.с., максимально возможная скорость равняется 176 (183) км/ч. Указанные для Лада Приора технические характеристики хэтчбек приводят к следующему расходу топлива в смешанном режиме: от 6,6 до 7,3 л. Максимальный показатель относится к модели с автоматической коробкой.

Особенности эксплуатации Приоры хэтчбек

Важно перед покупкой авто дополнительно изучить внутренние особенности модели. Например, Лада Приора хэтчбек технические характеристики, которой являются довольно неплохими, имеет качественный иммобилайзер, маршрутный компьютер.

Оснащается модель электроусилителем руля, электроподъемниками стекол, обогревом наружных зеркал. К не менее важным установкам автомобиля можно считать:

1. Точную регулировку рулевого колеса по высоте.

2. Наличие передней подушки безопасности, системы экстренного торможения.

3. Современная климатическая установка и аудиосистема.

4. Корректор фар и дневные ходовые огни.

5. Сигнализация и центральный замок.

6. Качественная обтяжка сидений автомобильной тканью.

Приведенные технические характеристики Лада Приора хэтчбек и дополнения относятся к комплектации «норма». В базовой сборке многие из указанных особенностей комфорта и безопасности отсутствуют.

Стоимость обеих модификаций практически одинакова, поэтому при незначительной доплате можно получить качественный и надежный автомобиль. Последующая доработка базового авто может занять чересчур много времени, хотя по конечной цене и не будет отличаться.

Особо важными для отечественного авто являются небольшой расход и дешевое обслуживание. У современной модели ВАЗ Приора хэтчбек технические характеристики обеспечивают минимальные затраты на проведение диагностики и ремонта транспорта: поддерживать в полностью рабочем состоянии автомобиль не составит труда.

При необходимости можно провести доработку интерьера и экстерьера в зависимости от целей эксплуатации. В обычном виде может применяться и для проведения семейных поездок, и для ежедневных поездок на работу, и для безопасных путешествий.

priorapro.ru

габариты, размеры кузова, доступные двигатели и комплектации

Кузов
Дорожный просвет 165 мм
Объем багажника минимальный 430 л
Грузоподъёмность 393 кг
Полная масса 1578 кг
Снаряженная масса 1185 кг
Объем багажника максимальный 430 л
Колея задняя 1380 мм
Разрешённая масса автопоезда 2378 кг
Колея передняя 1410 мм
Ширина 1680 мм
Количество мест 5
Длина 4350 мм
Колёсная база 2492 мм
Высота 1420 мм
Двигатель
Мощность двигателя 106 л.с.
Обороты максимальной мощности до 5 800 об/мин
Максимальный крутящий момент 148 Н*м
Объем двигателя 1596 см3
Расположение цилиндров Рядный
Количество цилиндров 4
Количество клапанов на цилиндр 4
Тип двигателя Бензиновый
Обороты максимального крутящего момента 4200 об/мин
Тип впуска Распределенный впрыск
Трансмиссия и управление
Количество передач 5
Привод Передний
Тип КПП Робот
Эксплуатационные показатели
Максимальная скорость 183 км/ч
Разгон до 100 км/ч 11.4 сек
Расход топлива в городе на 100 км 8.5 л
Расход топлива на шоссе на 100 км 5.5 л
Расход топлива в смешанном цикле на 100 км 6.6 л
Объём топливного бака 43 л
Запас хода от 510 до 780 км
Экологический стандарт EURO IV
Марка топлива АИ-95
Подвеска и тормоза
Задние тормоза Барабанные
Передние тормоза Дисковые вентилируемые
Задняя подвеска Полузависимая, Гидравлический элемент, Рычажная, Амортизаторы, Пружинная
Передняя подвеска Независимая, Стойки МакФерсон, Пружинная, Стабилизатор поперечной устойчивости

wikidrive.ru

Лада Приора седан Фото. Характеристики. Размеры. Вес. Шины

В последнее десятилетие главным конкурентом ВАЗа стали корейские автомобили. И когда был представлена автомобиль Lada Priora, стиль его дизайна свидетельствовал: тольяттинские специалисты избрали азиатских производителей своими учителями. Priora очень напоминает корейскую продукцию. По сравнению с ВАЗ-2110 облик менее противоречив… и менее выразителен — большие фары неопределенной формы, скругленные грани, исчезли и оригинальные арки задних колес.

Лада Приора ВАЗ-2170 — видео тест драйв

Такая машина вполне соответствовала бы стилю Hyundai, KIA или Daewoo 10-летней давности. Главное преимущество корейских автомобилей — сочетание скромной цены и высокого качества. ВАЗ смог подтянуть качество. Швы между панелями кузова Priora в два раза меньше, чем у предыдущей модели, что говорит о более высокой культуре сборки и точности изготовления.Улучшилась пассивная безопасность. Появились подушки безопасности, ABS, EBD, жесткость кузова усилили, так что первые экземпляры Priora уже набирали две звезды в краш-тестах по методике Euro NCAP — больше, чем любая другая модель ВАЗа. Однако для продаж в Европе этого мало, и кузов усилили дополнительно, после чего автомобиль немного не дотянул до четырех звезд Euro NCAP (данные внутренних испытаний лаборатории ВАЗ).

В целом Priora получила около 950 изменений по сравнению с семейством ВАЗ-2110, было изменено около 2 тыс. деталей. Появился электроусилитель руля; двигатель прошел модернизацию, получив облегченную шатун-но-поршневую группу американской компании Federal-Mogul. Мощность повысилась на 10 %, а благодаря ряду импортных ключевых узлов (таких как ремень ГРМ) ресурс увеличился на 50 тыс. км. Усилили тормоза, для лучшей управляемости немного модифицировали подвеску. Следующим преимуществом корейских автомобилей была комплектация. Lada Priora — первый автомобиль ВАЗ, который практически не отстает от них. В списке опций базового оборудования — мультимедийная система с Bluetooth, парктроник, встроенный футляр для очков и другие элементы.В свое время корейские компании стали широко нанимать европейских конструкторов и дизайнеров, чтобы догнать японских и европейских производителей по эстетичности, управляемости и комфортабельности своих автомобилей. Пошел по этому пути и ВАЗ. Так, интерьер салона Priora разработан итальянским ателье Carcerano.

Выводя Priora на конвейер, ВАЗ отошел также от традиции постепенного вытеснения более старой модели. С началом выпуска Priora семейство ВАЗ-2110 было сразу снято с производства и передано для сборки по лицензии на другие заводы в России и Украине — как поступает большинство ведущих производителей. Priora находит определенный спрос в Европе. Журналисты хотя и не хвалят ее, критикуя вялые тормозные и разгонные характеристики и слабую (по европейским меркам) комплектацию и качество, но отдают машине должное: один из самых дешевых автомобилей на континенте является честным товаром.Усилия дали свой результат: сейчас продажи продукции Волжского автозавода вновь начали расти. Благодаря Priora завод вышел из кризиса, получил прибыль и нашел средства на самую глубокую модернизацию за последние десятилетия.

Технические характеристики Лада Приора

Тип кузова / количество дверей: седан / 4- Количество мест: 5

Двигатель Лада Приора

1.6 л 8-кл. (87 л.с.), 5МТ- Рабочий объем: 1596 см3- Максимальная мощность, кВт (л.с.) / об. мин: 64 (87) / 5100- Максимальный крутящий момент, Нм / об. мин: 140 / 3800- Время разгона 0-100 км/ч, с: 12,5

1.6 л 16-кл. (106 л.с.), 5МТ- Рабочий объем: 1596 см3- Максимальная мощность, кВт (л.с.) / об. мин: 78 (106) / 5800- Максимальный крутящий момент, Нм / об. мин: 148 / 4200- Время разгона 0-100 км/ч, с: 11,5

Расход топлива Лада Приора

Городской цикл, л/100 км: 8,9- Загородный цикл, л/100 км: 5,6- Смешанный цикл, л/100 км: 6,8

Максимальная скорость Лада Приора

176 км/ч с двигателем 1.6 л 8-кл. (87 л.с.), 5МТ- 183 км/ч с двигателем 1.6 л 16-кл. (106 л.с.), 5МТ

Габаритные размеры Лада Приора

Длина: 4350 мм- Ширина: 1680 мм- Высота: 1420 мм- База: 2492 мм- Колея передних / задних колес: 1410 / 1380 мм- Дорожный просвет: 165 мм

Объем багажника Лада Приора

430 литров

Объем бака Лада Приора

43 литров

Вес Лада Приора

Снаряженная масса, кг: 1163- Максимальная масса, кг: 1578

Грузоподъемность Лада Приора

Экологический класс Лада Приора

Размер шин Лада Приора

175/65/R14; 185/60/R14; 185/65/R14; 185/55/R15

Лада Приора ВАЗ-2170 фото тюнинга своими руками

Салон Лада Приора

Интерьер Лада Приора


ВАЗ Марш-1 (LADA-БРОНТО 1922-00) Фото Комплектации


Ока ВАЗ (СеАЗ, КамАЗ)-1111 Тюнинг Фото Двигатель Видео


ВАЗ-21099 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2121 / 2131 Нива Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


Лада Гранта Лифтбек Характеристики Двигатель Габаритные размеры Расход топлива Объем бака, багажника Грузоподъемность


Лада Веста Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2120 Надежда Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


Лада Калина 2 хэтчбек Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2109 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2107 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2103 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2108 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


Шевроле Нива нового образца Двигатель Габаритные размеры Расход топлива


ВАЗ-2115 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


Лада Гранта седан Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2110 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2101 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2105 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-212180 Фора Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2104 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2112 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2111 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2102 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива


ВАЗ-2106 Объем бака, багажника Грузоподъемность Расход топлива

Заводские размеры по ГОСТ — 2.104-68. Книга содержит 38 страниц, в том числе Нива, Гранта, Нива-Шевроле, Ока, Калина, Надежда. Необходимые технические параметры для восстановления и ремонта.


Геометрические размеры кузова: Лада приора 2170, 1272. Полные размеры кузова,
поперечные размеры, днища, дверей, моторного отсека, задней двери. СКАЧАТЬ

Новая Приора, или Приора 2

Из данной статьи, вы узнаете об основных изменениях и рестайленге автомобиля Лада Приора (2014 года выпуска), комплектации «Норма+».
Визуально автомобиль несильно изменился, то есть те люди, которые не особо разбираются в отечественных авто, разницы не заметят.

Самым ярко выраженным изменением внешнего вида Приоры, является передний и задний бампера. Их внешний вид приобрел спортивный характер, и выглядит очень даже неплохо, чем редко может похвастаться отечественный автопром.

Что можно сказать про двигатель? Здесь нас ничем не порадовали, все тот же 16-ти клапанный движок, мощностью 98 «лошадок», который, в принципе, неплохо себя зарекомендовал.

Но, производитель обещает, что в комплектации «люкс», будет новый движок, с большей мощностью, улучшенной динамикой, изменяемой длинной впускного коллектора и другими фишками.

Обратим внимание на салон, сразу можно сказать, что основные изменения произошли именно тут. Обивка салона выполнена в черных тонах из того же материала, то же можно сказать и про пластик.

В данной комплектации имеется сенсорный дисплей, как на Калине, не будем уделять ему особого внимания. Панель приборов тоже не очень сильно изменилась: слева — тахометр, под ним расположен указатель датчика температуры, а справа – спидометр. Между ними бортовой компьютер, такой, как на 2-й Калине. Все понятно, просто и эргономично.

Также, в комплектацию входит кондиционер, электропривод зеркал (с подогревом), противотуманные фары, два стеклоподъемника. Видоизменен руль, выглядит он, практически, так же, как у «Гранты», а на панели имеется удобно расположенная кнопка «громкой связи», которая работает через Bluetooth.
Одним из значительных плюсов является обогрев лобового стекла — отличная опция для российского климата. КПП без изменений.
В общем, рестайлинг не вызвал отрицательных эмоций, хотя автолюбители рассчитывали на большее.

Описание

Как только он поступил в продажу, многие захотели понять — новый это или просто переделанный автомобиль? Конечно, можно долго ломать голову, но нам интересны другие характеристики этой модели. Говоря простым языком, Лада Приора седан — это сейчас тот автомобиль, который тянет весь великий и могучий АВТОВАЗ. Это лидер по продажам на российском авторынке. На сегодняшний день ни одна из бюджетных иномарок и близко не может подобраться к цифрам продаж Лада Приора седан в России.

Главные козыри — это вполне современная и спортивная внешность, хорошие тяговитые двигатели объемом 1.6 литра (8- и 16-клапанные) и, конечно, относительно невысокая стоимость по сравнению с иномарками подобного класса. Если бы не ужасное качество сборки, то этот автомобиль вполне смог бы стать лидером в своем классе, в том числе среди бюджетных недорогих иномарок. Но по сравнению со своим предшественником на конвеере — десяткой, Лада Приора седан — это глобальный шаг в развитии отечественного автопрома.

Lada Priora седан (он же ВАЗ 2170) — это оптимальное соотношение цена/качество. Это легкость в эксплуатации и обслуживании, надежность и практическая безопасность. В Самарской области — Лада приора седан по праву возглавляет топ самых популярных машин. И так будет до тех пор, пока на авторынке не появится автомобиль с набором тех же характеристик, но лучший по качеству. Качество сборки остается главным минусом этого автомобиля и всех автомобилей, собираемых в Тольятти.

Технические характеристики ВАЗ 2170 (приора седан)

Двигатель 1.6 л, 8-кл 1.6 л, 16-кл
Длина, мм 4350 4350
Ширина, мм 1680 1680
Высота, мм 1420 1420
База, мм 2492 2492
Колея передних колес, мм 1410 1410
Колея задних колес, мм 1380 1380
Объем багажного отделения, дм 3 430 430
Масса в снаряженном состоянии, кг 1088 1088
Полная масса автомобиля, кг 1578 1578
Допустимая полная масса буксируемого прицепа с тормозами, кг 800 800
Допустимая полная масса буквируемого прицепа без тормозов, кг 500 500
Колесная формула/ведущие колеса 4х2/передние 4х2/передние
Компоновочная схема автомобиля переднеприводный переднеприводный
Тип кузова/количество дверей седан/4 седан/4
Тип двигателя бензиновый, четырехтактный
Система питания Распределенный впрыск с электронным управлением
Количество и расположение цилиндров 4, рядное 4, рядное
Рабочий объём двигателя, см 3 1596 1596
Максимальная мощность, кВт/об.мин 59.5 / 5200 72 / 5600
Максимальный крутящий момент, Нм при об/мин 120 / 2700 145 / 4000
Топливо неэтилированный бензин АИ-95 (min)
Расход топлива по ездовому циклу, л/100 км 7,2 7,2
Максимальная скорость, км/ч 172 183
Коробка передач С ручным управлением С ручным управлением
Число передач 5 вперед, 1 назад 5 вперед, 1 назад
Передаточное число главной пары 3,7 3,7
Рулевое управление типа «шестерня-рейка», рулевой привод с электроусилителем
Шины 185/65 R14 86(H)
Емкость топливного бака 43 43

Фотогалерея Lada Priora

чурбан: габариты приоры седан

Допустимая полная масса буксируемого прицепа с тормозами, кг

Полная масса автомобиля, кг

Масса в снаряженном состоянии, кг

Объем багажного отделения, куб. дм.

Колея задних колес, мм

Колея передних колес, мм

ВАЗ-2170 (LADA PRIORA) седан

Технические характеристики ВАЗ-2170

ВАЗ-2170 ( LADA PRIORA седан) — габаритные размеры

Купе мелкосерийное производство трёхдверной модели на базе хэтчбека планирует организовать фирма «Супер Авто».

ВАЗ-21708 Priora Premier Ее кузов длиннее стандартной Priora на 175 мм в проеме задних дверей, что должно обеспечить больший комфорт для задних пассажиров и более удобную посадку Мелкосерийное производство ведется партнером АвтоВАЗа — тольяттинской компанией Супер-Авто. Оснащается 1,8л двигателем ВАЗ-21128 мощностью 100 л.с. В 2008 году собрано 15 машин, в 2009 планируется собрать 200 «премьеров».

ВАЗ-2171 Универсал, серийное производство запланировано на конец 2008 года.

ВАЗ-2172 Хэтчбек, серийное производство с февраля 2008 года.

ВАЗ-2170 Седан, серийное производство с марта 2007 года.

В комплектации «Норма» автомобиль оснащается подушкой безопасности водителя, электроусилитель руля, подлокотник между передними сиденьями, центральный замок с дистанционным приводом, регулируемую по высоте рулевую колонку, электропривод передних стеклоподъемников, электропривод замка крышки багажника с управлением из салона, иммобилайзер, зеркала заднего вида с электроприводом и электрообогревом, бортовой компьютер, часы, радиоподготовку, два подголовника для задних пассажиров, спинку заднего сиденья с люком для доступа в багажник, корректор фар, литые дис. Кузов автомобиля усилен с целью повышения пассивной безопасности. Также возросла жесткость кузова на кручение. С мая 2008 года автомобиль «Лада-Приора» выпускается в комплектации «Люкс», которая включает подушку безопасности переднего пассажира, АБС и систему безопасной парковки автомобиля. В результате краш-теста, проведенного «Авторевю» по стандарту EuroNCAP, Лада Приора получила 12 баллов (из 36 возможных).

LADA Priora получила доработанный 1,6-литровый 16-клапанный двигатель увеличенной мощности, соответствующий нормам Евро-3, который обеспечивает надежный запуск двигателя в зимний период. В трансмиссии произведенно усиленное сцепление, рассчитанное на передачу крутящего момента в 145 Нм при 4000 об/мин. В коробке передач монтируются закрытые подшипники с увеличенным сроком службы. Использование вакуумного усилителя тормозов повышенной размерности улучшают эффективность тормозной системы. Новые стойки передней и задней подвесок в сочетании с тщательно подобранными характеристиками амортизаторов и стабилизаторов достигают высоких показателей управляемости и устойчивости.

LADA Priora отличается от своего предшественника по дизайну, по потребительским свойствам, по техническому устройству. Современную форму получили капот, передние и задние крылья, бамперы, крышка багажника, обтекатели порогов, фары и задние фонари. Линии кузова Приоры отличаются геометрической четкостью, из-за этого автомобиль выглядит привлекательным и солидным.

Лада Приора (Lada Priora) семейство российских легковых автомобилей класса «C» по европейской классификации, выпускаемых ОАО «АвтоВАЗ». В марте 2007 года с конвейера сошло чуть более тысячи новых седанов. А 21 апреля 2007 года начались продажи автомобиля с кузовом седан. Выпуск модели с кузовом хэтчбек начался в феврале 2008 года. Модификацию с кузовом универсал показали на автосалоне в Краснодаре в октябре 2008 года. А производство модели с этим кузовом должно начаться в 2009 году. Кроме этого, ОАО «АвтоВАЗ» планирует выпуск малыми сериями модификацию купе и даже ведет разработку кабриолета на его базе.

ВАЗ-2170 Лада Приора (Lada Priora)

Семейство ВАЗ-2170 Лада Приора (Lada Priora)

% PDF-1.3 % 56 0 obj> эндобдж xref 56 82 0000000016 00000 н. 0000002642 00000 н. 0000002779 00000 н. 0000002977 00000 н. 0000003198 00000 п. 0000003511 00000 н. 0000003898 00000 н. 0000004290 00000 н. 0000004801 00000 п. 0000005331 00000 п. 0000005473 00000 п. 0000009844 00000 н. 0000010259 00000 п. 0000010824 00000 п. 0000011387 00000 п. 0000011719 00000 п. 0000015984 00000 п. 0000016246 00000 п. 0000021195 00000 п. 0000021571 00000 п. 0000021623 00000 п. 0000021819 00000 п. 0000022218 00000 п. 0000022524 00000 п. 0000022733 00000 п. 0000023612 00000 п. 0000025037 00000 п. 0000025370 00000 п. 0000026221 00000 п. 0000027096 00000 п. 0000032566 00000 п. 0000032766 00000 п. 0000033124 00000 п. 0000033672 00000 п. 0000041228 00000 п. 0000041775 00000 п. 0000042201 00000 п. 0000042633 00000 п. 0000042972 00000 п. 0000043410 00000 п. 0000043641 00000 п. 0000044472 00000 п. 0000045077 00000 п. 0000047843 00000 п. 0000048108 00000 п. 0000048462 00000 н. 0000048584 00000 п. 0000049331 00000 п. 0000049771 00000 п. 0000050167 00000 п. 0000050325 00000 п. 0000051133 00000 п. 0000051220 00000 н. 0000051477 00000 п. 0000051779 00000 п. 0000052822 00000 н. 0000053054 00000 п. 0000053691 00000 п. 0000053803 00000 п. 0000053903 00000 п. 0000054223 00000 п. 0000054478 00000 п. 0000055109 00000 п. 0000055563 00000 п. 0000056296 00000 п. 0000057019 00000 п. 0000057731 00000 п. 0000060764 00000 п. 0000061061 00000 п. 0000061461 00000 п. 0000061640 00000 п. 0000062001 00000 п. 0000062213 00000 п. 0000062276 00000 п. 0000063695 00000 п. 0000063962 00000 п. 0000064301 00000 п. 0000064427 00000 н. 0000066531 00000 п. 0000066797 00000 п. 0000067142 00000 п. 0000001936 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 137 0 obj> поток xb«f`d`g`f` @

(PDF) Априорная информация, выборочные распределения и проклятие размерности

Проклятие размерности 373

Snieder, 1995; Мосегаард и Тарантола, 1995; Vinther и

Mosegaard, 1996; Sambridge, 1998).Как бы то ни было, методы выборки

требуют больших вычислительных ресурсов из-за проблем с множеством параметров модели

и слабой априорной информацией, поскольку необходимо исследовать большой объем пространства модели

. В таких ситуациях,

начальное распределение выборки иногда также увеличивается —

суммируется с учетом соответствия данных, так что выборки постепенно

становятся распределенными в соответствии с апостериорным распределением

(так называемая выборка по важности, см. E.г., Лепаж, 1978; Мосегаард

и Тарантола, 1995; Sambridge, 1998). Хотя эта схема выборки

более эффективна в принципе, та же самая часть пространства модели

должна быть исследована изначально (хотя бы для того, чтобы проверить, что части

не соответствуют данным).

На практике мы должны указать распределение выборки, которое повторно проверяет априорную информацию, но также делает обратную задачу

управляемой. Часто распределение, которое точно представляет предыдущее образование

, трудно непосредственно отобрать; Иногда выбирается более подходящее начальное распределение выборки (например,

).г.,

форменная, гауссовская и др.). Это распределение выборки может затем

быть взвешено с приращением по согласованию данных. Чтобы получить формальное апостериорное распределение вероятностей

, затем корректируют любые

различий между исходной выборкой и априорным распределением

(Lepage, 1978; Sen and Stoffa, 1995).

В этом руководстве рассматриваются геометрические концепции, которые могут быть использованы для построения практических выборочных распределений, когда число параметров модели

M (или размерность пространства модели —

единиц) является низким (M = 1≤3).Применительно к пространствам модели

большой размерности эти концепции не всегда дают результаты, которых можно было бы ожидать

, и могут сделать поправку на различия

между выборочным и априорным распределениями очень неэффективными.

Математика, включенная в этот документ, не нова; Наша основная цель —

обеспечить, чтобы значение представленных концепций

получило более широкое признание в сообществе инверсий.

ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Во многих практических обратных задачах априорная информация

расплывчата.Обычно это имеет форму: «Я очень приблизительно знаю, какое значение будут принимать мои параметры, и я не ожидаю, что они выйдут за пределы

единиц определенных известных границ». Рассмотрим случай, когда мы хотим, чтобы

ограничивал скоростную модель Земли байесовской инверсией

сейсмических данных. Скажем, модель Pvelocity m = [m1, …, mM]

Tis

, параметризованная постоянными скоростями miin M Индивидуальные диапазоны глубин

, которые охватывают весь интересующий диапазон глубин.Предварительная информация может быть такова, что мы ожидаем, что каждая скорость будет примерно

, т.е. около 5 км / с по данным ранее проведенных исследований. Кроме того,

, мы знаем, что предыдущие надежные исследования в этом регионе никогда не оценивали скорость за пределами диапазона [4, 6] км / с в пределах соответствующего диапазона глубин

, и поэтому мы считаем, что 4 и 6 км / с — это

истинных границ скорости.

Такая информация о границах обеспечивает так называемые

независимых линейных ограничений для каждого параметра [i.е., con-

деформаций вида Lj (m)

каждая независимо друг от друга, где bj — константы]. Его следует отличать от

от геофизических задач, включающих квадратичные

(или более высокого порядка) ограничения (например, энергетические ограничения в потенциальных

полевых задачах). Последние неявно вводят корреляции параметра

и непреодолимые проблемы в более высоких измерениях —

(см. Backus, 1988, и Scales, 1996, для обсуждения

«проклятия» размерности).Здесь мы концентрируемся на независимых линейных ограничениях

, поскольку они часто встречаются в обратных сейсмологических задачах

.

Чтобы решить обратную задачу стохастически, мы должны встроить

эту априорную информацию в выборочное распределение. Обратите внимание, что

в этом случае нет явного априорного распределения вероятностей;

, если не выбран очень тщательно, любой конкретный выбор распределения

выборки, вероятно, наложит другие ограничения на набор выборки

, чем подразумевается в предшествующей информации, приведенной выше.

Мы сосредотачиваемся на выборочных распределениях, которые могут применяться к

каждому параметру независимо, поскольку их обычно легче реализовать (и, следовательно, они чаще используются), чем те, которые имеют межпараметрическую зависимость

. Мы рассмотрим две цели выборки

, которых трудно достичь в задачах большой размерности

:

1) Выборка должна происходить во всех диапазонах параметров

, но должна быть относительно плотной, ближе к центру.

трал (5 км / с).

2) Выборка не должна быть чрезмерной вблизи или за пределами

границ параметра (4 и 6 км / с).

ЕДИНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОБРАЗЦОВ

Если у нас нет конкретной информации, которая определяет форму

, априорная вероятность скоростей в диапазоне [4, 6] км / с,

часто бывает, что мы выбираем равномерное распределение выборки. —

в этом диапазоне скоростей. Это особенно характерно для

, когда байесовская инверсия будет выполняться с использованием методов стохастической выборки

, потому что псевдослучайную равномерную выборку

легко выполнить.Если размерность M = 2, это представление определяет равномерную вероятность по квадрату в пространстве модели

, определяемую как 4 ≤m1≤6 и 4≤m2≤6; если размерность M = 3, то

определяет равномерную вероятность по соответствующему кубу

(рисунок 1). Если число измерений M> 3, то вероятность формы определяется над гиперкубом. Если отдельные параметры модели

имеют разные диапазоны скоростей, тогда перкуб hy-

будет растягиваться, образуя гиперкубоид.В

таких случаях мы предполагаем, что параметры можно масштабировать соответствующим образом —

, чтобы иметь общий диапазон, после чего непосредственно применимы обсуждение и

цифр, представленных здесь. В этом представлении

мы не делаем акцента на центральной точке

(5 км / с) на каждой оси параметров модели.

Последующее обсуждение касается природы этого распределения форм uni-

по мере увеличения числа измерений пространства модели

.Пусть длина каждого ребра квадрата (куб,

, далее гиперкуб) равна a. Назовите это a-гиперкубом с объемом

, Va

M = aMin Mdimensions. Рассмотрим встраивание меньшего гиперкуба

со стороной fa, где f <1 (fa-гиперкуб,

, рис. 1). Отношение объема fa-гиперкуба к объему

a-гиперкуба составляет

Vfa

M

Va

M

= (fa)

M

aM = fM.(1)

Поскольку f <1, отношение в уравнении 1 стремится к нулю при M → ∞.

Этот результат важен в многомерных обратных задачах

, где распределение выборки задано как равномерное

внутри гиперкуба, как указано выше. Он утверждает, что в задаче скорости

, например, по мере увеличения числа измерений перобъем hy-

нашего распределения становится почти полностью заключенным в тонкую полосу, близкую к гиперкубическим граням (с

результат верен даже для f = 0.99). Это явно противоречит цели 2

.

Этот результат прямо контрастирует с нашим восприятием из

одно-, двух- и трехмерных модельных пространств, которые мы могли бы «визуализировать» в своем сознании. В одном измерении, например, если мы

Регистрация высокоразмерных изображений с использованием симметричных приоритетов

https://doi.org/10.1006/nimg.1999.0437Получить права и контент

Аннотация

Эта статья посвящена искажению изображения мозга из один субъект (изображение объекта) так, чтобы он соответствовал другому (шаблонному изображению).Используется модель высокой размерности, в которой метод конечных элементов используется для оценки переводов в местоположении каждого воксела в шаблоне изображения. Байесовская статистика используется для получения максимальной апостериорной (MAP) оценки поля деформации. Действительность любого метода регистрации в значительной степени зависит от ограничений или, в этом случае, априорных значений, включенных в модель, описывающую преобразования. В этом подходе мы предполагаем, что априорные элементы должны иметь некоторую форму симметрии, в том смысле, что априорные значения, описывающие распределение вероятностей деформаций, должны быть идентичны априорным значениям для инверсий (т.е. деформация мозга A в мозг B не должна вероятностно отличаться от деформации B в A). Фундаментальное предположение состоит в том, что вероятность растяжения воксела в n считается такой же, как вероятность сокращения n вокселей в n -1 . В принятой здесь байесовской структуре априорные значения предполагаются имеющими форму Гиббса, где потенциал Гиббса является штрафной функцией, воплощающей эту симметрию. Выбранная функция штрафа основана на сингулярных значениях якобиана, имеющих логнормальное распределение.Это обеспечивает непрерывное взаимно-однозначное сопоставление. Представлен алгоритм градиентного спуска, который включает вышеупомянутые априорные задачи, чтобы получить оценку деформаций MAP. Мы демонстрируем этот подход для двумерного случая, но принципы могут быть расширены до трех измерений. Приводится ряд примеров, демонстрирующих, как работает метод.

Ключевые слова

регистрация

анатомия

визуализация

стереотаксия

пространственная нормализация

ПЭТ

МРТ

функциональное картирование.

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Полный текст

Copyright © 1999 Academic Press. Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Цитирование статей

Изучение того, что мы знаем, и знание того, что мы узнаем: априорные значения гауссовского процесса для анализа нейронных данных

Изучение того, что мы знаем, и знание того, что мы изучаем: априорные значения гауссовского процесса для анализа нейронных данных

Дата Отправки: 12 июля 2021 г.

Дата записи: 8 июля 2021 г.

Динамики): Guillaume Hennequin, Kris Jensen
  • Все видео с субтитрами
  • Учебные пособия по вычислениям
Описание:

Гийом Хеннекен, Крис Дженсен — Кембриджский университет

Ноутбуки Colab:

Дополнительные документы и ресурсы

ВЕДУЩИЙ: Сегодня у нас есть лекция под названием «Изучение того, что мы знаем, и знание того, что мы изучаем», априорные значения гауссовского процесса для анализа нейронных данных.У нас есть два спикера. Первым из них является доктор Гийом Хеннекен, доцент Лаборатории вычислительных и биологических исследований Кембриджского университета, где он использует вероятностное машинное обучение и теорию управления для анализа и моделирования нейронной активности у грызунов и нечеловеческих приматов. Крис Дженсен, аспирант и научный сотрудник Гейтса Кембриджа в лаборатории Хеннекена, разрабатывает вероятностные модели скрытых переменных, чтобы лучше понять, как поведение возникает в результате коллективной активности больших популяций нейронов.И поэтому я очень рад слышать, как они сегодня говорят о априорных значениях гауссовского процесса. Так что я передам это Крису. КРИС ДЖЕНСЕН: Всем привет. Да, большое спасибо за любезное представление. Как уже упоминалось, меня зовут Крис, я аспирант Гийома. И сегодня мы поговорим немного о вероятностных моделях со скрытыми переменными, и, в частности, о тех моделях, которые используют гауссовские процессы в качестве априорных [НЕВНЯТНО] для своих скрытых переменных. Итак, у нас есть это, может быть, немного загадочное название: изучение того, что мы знаем, и знание того, что мы узнаем, которое, надеюсь, будет иметь больше смысла к концу выступления.Но просто чтобы немного распечатать это, изучение того, что мы знаем немного, на самом деле является той идеей, что путем включения предварительных знаний, которые у нас есть о природных системах и поведении, в качестве априорных значений в эти модели скрытых переменных, это может помочь нам лучше изучить представления. это, в свою очередь, может дать информацию для нашего анализа нейронной активности и поведения. И зная, что мы изучаем — мы подразумеваем под этим то, что мы действительно думаем, что понимание этих предположений и этих предварительных знаний, которые входят в модели скрытых переменных, может помочь нам также понять и интерпретировать скрытые траектории и эти представления, которые выйди с другого конца.И поэтому заранее, я также просто хочу — или мы просто хотим сказать спасибо кучке других людей, которые участвовали в большей части этой работы — так что это разные члены лаборатории, прошлые и настоящие — и в В частности, Джинни Руттен, которая разработала метод, известный как GPFADS, о котором мы поговорим чуть ближе к концу, и Кэлвину Као, недавнему аспиранту лаборатории, который участвовал во многих этих работах. также. И просто в качестве краткого обзора я начну с введения в ряд вероятностных моделей скрытых переменных в нейробиологии.И это действительно будет очень краткий обзор, просто как тизер. А затем Гийом более конкретно расскажет о гауссовских процессах, прежде чем мы соберем эти идеи вместе и углубимся в использование гауссовских процессов в качестве априорных значений в этих моделях со скрытыми переменными. И это также будет включать два примера записных книжек Colab, где в чате будут ссылки на них. И вы можете либо следить за ними, либо иначе, я как бы прохожу все на экране.Если вы просто хотите проследить за этим и позже просмотреть записные книжки, это тоже прекрасно. Хорошо, так что давайте начнем. И первый вопрос, который может нас заинтересовать, — зачем нам беспокоиться об этих моделях со скрытыми переменными? И вот очень простой пример того, где мы их использовали. И это для задачи, связанной с нечеловеческим приматом, где у вас есть обезьяна, и обезьяна, возможно, тянется к точке на экране. Итак, это задача непрерывного достижения, когда обезьяна достигает цели, а затем загорается новая цель, и обезьяна достигает этой цели, и так далее, и так далее.И вы можете представить себе, что вы записываете с группы нейронов, как обезьяна выполняет эту задачу. И мы можем записывать с нескольких сотен нейронов или с помощью нейропикселей даже с 1000 нейронов. И, возможно, не сразу очевидно, что на самом деле означает эта нейронная активность или как она связана с поведением. В частности, активность каждого отдельного нейрона имеет тенденцию быть очень шумной, и может быть довольно трудно связать с чем-либо, будь то во внешнем мире или скрытыми процессами типа принятия решений, происходящими в мозгу.И поэтому наш первый шаг к анализу таких данных часто заключается в некотором уменьшении размерности или подборе какой-либо переменной модели для извлечения более низкоразмерного и, надеюсь, более значимого и более простого для интерпретации сигнала. Итак, очевидно, что это тема, которая много изучалась в нейробиологии. Так что же люди обычно используют? Что ж, вот, пожалуй, наиболее часто используемая модель, которая представляет собой просто анализ основных компонентов. А вот только пример из Sohn et al., где они в основном используют его для анализа этой задачи, когда обезьяна должна отмерить определенное количество времени, а затем выждать это количество времени, прежде чем ответить. И они могут смотреть — эти разные цвета указывают на разные временные задержки, которые объект должен измерить. И они вроде как видят, что когда обезьяне нужно измерить короткий промежуток времени, вы получаете эти быстрые нейронные траектории красным цветом. И когда это должно быть … на короткое время, вы получаете красные нейронные траектории.Когда ему нужно отследить длительный промежуток времени, вы получите эти довольно медленные нейронные траектории синим цветом. И все это выглядит очень красиво, гладко и все такое, но это также зависит от наличия большого набора испытаний, что позволяет нам действительно испытать среднее значение этой нейронной активности, потому что анализ главных компонентов, в противном случае, может быть весьма чувствителен к испытаниям и испытаниям. пробный шум. Итак, чтобы попытаться решить эту проблему, Байрон Ю и др. разработал гауссовский факторный анализ процесса в 2009 году, который обычно используется для анализа данных отдельных испытаний.И это действительно позволяет обмениваться информацией во времени, что может помочь избавиться от шума этих единственных пробных скрытых траекторий, которые здесь показаны серым цветом. И предположение как анализа главных компонентов, так и анализа гауссовского фактора процесса состоит в том, что существует линейная связь между латентными переменными и наблюдениями за нейронной активностью, что в некоторых случаях может не подходить, например, в случае ячеек места, которые были проанализированы Анки Ву в лаборатории Джонатана Пиллоу пару лет назад.И поэтому вместо этого они приспособили модель скрытых переменных гауссовского процесса, которая вместо использования гауссовского процесса в качестве априорного над скрытыми траекториями фактически использует его как модель нелинейного наблюдения. И это позволяет им подгонять такие нелинейные, поведенчески релевантные кривые настройки, которые в данном случае примерно соответствуют полям места. Другой подход к этим моделям с латентными переменными основан на использовании глубокого обучения. И это, например, такие вещи, как PfLDS, которая сочетает в себе линейную динамическую систему, как, например, используемую в классическом фильтре Калмана, с считыванием, которое в основном представляет собой глубокую сеть, которую вы можете изучить, настроив ее на большую количество нейронных данных.И в этом случае он используется для восстановления скрытой траектории, соответствующей фазе [? дрейфовать?] оценки. И это действительно очень хорошо. Еще один распространенный — ну, не распространенный, но еще один хорошо известный метод, который недавно стал популярным, — это LFADS, о котором многие, возможно, тоже слышали. Как и в случае с PfLDS, здесь заложена идея о том, что вы можете моделировать мозг как нечто напоминающее динамическую систему, в данном случае нелинейную динамическую систему с линейным считыванием. Это своего рода противоположность PfLDS, которая представляет собой линейную динамическую систему с нелинейным считыванием.И это, например, часто использовалось в современной нейробиологической литературе, где было действительно очень мощно и очень хорошо для извлечения нейронной активности или скрытых траекторий, которые могут очень хорошо воспроизводить моторную мощность. Таким образом, это действительно основано на знании, которое мы получили из предыдущих исследований, что моторную кору и другие моторные области можно довольно хорошо описать как динамические системы. И поэтому в основном встроили эти знания в свою модель скрытых переменных, чтобы обеспечить очень мощный метод извлечения информации из записанной нейронной активности.Итак, вы можете видеть эти первые три метода, которые я упомянул как непараметрические методы, которые не делают явных предположений о взаимосвязи между различными скрытыми состояниями во времени, за исключением того факта, что в случае этого гауссовского факторный анализ процесса и LVM процесса по Гауссу, есть какое-то ограничение плавности. Принимая во внимание, что эти два последующих метода, PfLDS и LFADS, являются методами динамических систем или параметрическими методами, которые действительно изучают параметрическую динамическую систему, которая предсказывает, как эта скрытая траектория будет развиваться — не детерминированным образом, но, по крайней мере, предсказуемым образом.И поэтому недавняя работа Джинни Руттен в лаборатории Гийома была направлена ​​на попытку восполнить этот пробел, разработав метод, известный как GPFADS, или гауссовский факторный анализ процесса с помощью динамических систем. И то, что он пытается сделать, — это действительно использовать непараметрическую природу гауссовского процесса как априорную, но объединить это с идеей, что эти скрытые траектории могут иметь общие черты с динамическими системами, такие как необратимость. Итак, вот пример, в котором они в основном извлекли две скрытые плоскости при применении этого метода к моторной коре головного мозга обезьяны и обнаружили, что, в частности, один аспект этих нейронных данных действительно показал признаки такой необратимости.И это то, о чем Гийом еще поговорит позже. Итак, очевидно, что существует множество различных методов, которые делают множество различных предположений и содержат множество различных компонентов модели. Итак, можно задать вопрос: хорошо, значит, мы хотим соответствовать одной из этих моделей скрытых переменных. Ясно, что есть действительно большой набор вещей, которые мы можем вместить. И мы могли даже придумать свои собственные. Так с чего же нам начать? Как нам вообще начать думать об этих моделях в достаточно унифицированной структуре? И ответ, по крайней мере для нас, состоит в том, чтобы использовать байесовский вывод и думать об этом в вероятностной обстановке.И это действительно то, как оформляются многие из этих моделей. И это помогает нам понять существующие модели, а также, потенциально, разработать новые модели, которые могут лучше — лучше соответствовать нашему пониманию конкретной задачи или области мозга и укреплять знания в этой области. Итак, краткий обзор того, как мы подбираем или мотивируем эти вероятностные модели скрытых переменных, первое, что мы действительно можем сделать, это записать некоторые данные. Итак, у нас есть данные, которые мы назовем Y, и это действительно то, что мы хотим как-то объяснить.И мы хотим объяснить данные путем вывода скрытых переменных. Это то, что мы называем X. Это бесшумное, низкоразмерное представление, которое, как мы надеемся, может рассказать нам что-то о мозге или поведении. И чтобы извлечь эту информацию, нам сначала нужно определить априор. И это то, о чем мы сегодня поговорим. И что, по сути, говорит это предшествующее, что, по нашему мнению, будет правдой в отношении этих скрытых переменных еще до того, как мы увидим какие-либо данные? И вот здесь … вот здесь мы можем включить, например, гауссовские процессы, что позволяет нам встроить эту интуицию в то, что должен происходить какой-то обмен информацией во времени, а не только между нейронами.Нам также необходимо определить модель наблюдения, которая во многих случаях, например, GPFA или факторный анализ, является просто моделью линейного считывания. Но это также может быть более сложным, например, полная глубокая нейронная сеть, как в PfLDS. И как предыдущая, так и эта модель наблюдения могут иметь дополнительные параметры, которые нам необходимо изучить. Мы узнаем эти параметры путем обучения модели. И наиболее распространенный способ обучения — это, в основном, придумывать какую-то оценку максимального правдоподобия параметров как для нашей априорной модели, так и для модели наблюдения.И это означает, что, по сути, мы говорим, что лучшие параметры, которые мы можем найти, — это те, которые максимизируют вероятность наших данных с учетом этих параметров. И эта величина, здесь p of Y, в основном является интегралом p от Y при X, p от X. И она известна как предел вероятности, и об этом Гийом будет говорить гораздо больше позже. И как только мы обучили модель, мы, наконец, можем делать выводы. И на самом деле вывод — это была конечная цель. Это извлекало эту скрытую переменную X, поэтому эта скрытая траектория X.И способ, которым мы это делаем, в основном заключается в применении теоремы Байеса, которая гласит, что распределение вероятностей по X, учитывая Y и наши параметры здесь, является базовым, пропорциональным p из Y, если X умножить на наш предыдущий X. И именно здесь мы позвольте нашему предшествующему ограничить то, что мы как бы получаем на другом конце. Итак, это действительно довольно мощный фреймворк, и он очень гибкий. И это позволяет нам как укрепить эти предшествующие знания в предметной области, так и справиться с неопределенностью. Таким образом, мы получаем полное распределение наших скрытых траекторий.Но у него также есть недостатки, в частности, то, что с этим трудно справиться. В частности, этап обучения и этап вывода могут быть трудноразрешимыми для сложных моделей, и мы могли бы прибегнуть к некоторому приближенному выводу, о котором мы также поговорим позже. И поэтому на самом деле это был очень краткий обзор того, как мы думаем об этих вещах, как другие люди думают об этих вещах, каковы существующие модели и с чего мы начинаем. А теперь мы собираемся сделать небольшой шаг назад и более точно подумать об этом предыдущем распределении здесь и о том, как мы можем использовать гауссовские процессы для моделирования данных временных рядов или других данных, которые могут плавно развиваться в некоторой области.АУДИТОРИЯ: У меня быстрый вопрос. КРИС ДЖЕНСЕН: Хорошо. АУДИТОРИЯ: Итак, из всего … это из некоторых ваших вводных слайдов. Из всех указанных вами методов, используемых для анализа данных, только PCA требует большого количества испытаний? КРИС ДЖЕНСЕН: Нет. Я имею в виду, так что вы можете возразить, что все они требуют большого количества испытаний. Но, опираясь на предварительные знания, вы можете в некотором смысле сделать этот метод менее требовательным к данным. Потому что, если вы, например, строите это предварительное предположение, что вещи непрерывны во времени, то для данного временного шага как данные с временного шага до, так и данные с временного шага после будут помогать информировать о том, что скрытый состояние находится на вашем временном шаге, т.к.И в этом смысле вы можете получить больше уверенности в своих скрытых состояниях и менее зашумленные скрытые состояния с небольшим объемом данных. В то время как PCA, поскольку он не делает никаких из этих предположений, он … чтобы получить тот же уровень снижения шума, в некотором смысле вам нужно больше данных или какое-то пробное усреднение. Но у вас также есть некоторые из этих других методов, например, PfLDS или LFADS, которые по-прежнему имеют много параметров. Итак, чтобы узнать все эти параметры, вам все равно понадобится большой объем данных.И одна из причин, по которой нам нравятся методы, основанные на гауссовских процессах, заключается в том, что они позволяют нам очень эффективно использовать данные и, следовательно, хорошо подходят для анализа отдельных проб или даже анализа данных без какой-либо структуры испытаний. АУДИТОРИЯ: ОК. В этом есть смысл. Спасибо. ГИЙОМ ХЕННЕКЕН: Хорошо. Итак, я собираюсь дать вам краткое руководство по гауссовским процессам. И я действительно стремлюсь к очень концептуальному введению, на самом деле почти без уравнений. Так что это действительно нацелено на людей, которые никогда не слышали о гауссовских процессах или, возможно, слышали, может быть, один или два раза о гауссовских процессах и нуждаются в повторении.Для тех из вас, кто уже хорошо знаком с терапевтами, можете пойти и выпить кофе. Думаю, это займет около 20 минут. Итак, гауссовские процессы — поэтому, хотя мое введение будет концептуальным, я просто хочу указать, что есть эта книга, сделать небольшую рекламу Карлу Расмуссену в CBL, здесь, в Кембридже. Он написал эту прекрасную книгу под названием «Гауссовские процессы для машинного обучения», и именно сюда вам следует обратиться, если вы хотите узнать больше о деталях.Хорошо, есть разные способы введения гауссовских процессов, и я собираюсь выбрать простой способ, а именно начать с простой задачи регрессии. Допустим, вы измерили что-то интересное здесь по оси Y за некоторый промежуток времени, и в частности, в дискретные моменты времени. Я показываю вам некоторые из этих измерений. И то, что я прошу нас сделать коллективно, — это своего рода упражнение по подбору ментальной кривой, в котором вы должны подумать, хорошо, что, по вашему мнению, является функцией времени, лежащей в основе этих наблюдений.Итак, не могли бы вы начать думать в своей голове, как бы вы могли соединить эти точки, используя какую-нибудь линию. И я почти уверен, что здесь никто в здравом уме не подумал бы о том, чтобы кривая начиналась в этой точке здесь слева и поднималась на миллион по оси Y, прежде чем вернуться вниз, чтобы отточить вторую. точка. Итак, у всех вас есть предварительное предположение о том, как может выглядеть кривая, что-то, что выглядит разумным. И поэтому ответ явно зависит от прежних убеждений. Одно конкретное предварительное убеждение в том, что — например, что-то, что я должен выделить заранее, — возможно, вы даже можете поверить в то, что ваши данные, ваши измерения очень зашумлены.Если ваши измерения зашумлены, я думаю, что каждый разумный на самом деле просто проведет ровную линию и подумает, что это то, что лежит в основе этих наблюдений. Потому что, если вы немного прищурились или отодвинулись от экрана, все, что вы увидите, — это просто набор точек на примерно горизонтальной оси. Так что это зависит от прежних убеждений. И одно общее предварительное мнение, которое у нас есть о латентных процессах, которые могут разворачиваться в мозге — потому что все, что затем проходит через определенную динамическую систему, которая сама заставляет тело вести себя, — мы считаем, что они каким-то образом плавны во времени.Итак, это предварительный ответ на вопрос о соединении этих точек, если вы считаете, что функция гладкая. Но очевидно, что это не так — существует более одного способа плавной интерполяции между этими точками. Итак, вы могли это сделать. Вы могли бы это сделать. Вы могли бы это сделать. Вы могли бы это сделать. Вы могли бы это сделать. И если есть что-то, что вы можете извлечь из этого урока в конце, так это то, как на самом деле сделать эти иллюстрации. Как нарисовать гладкие линии, проходящие мимо этих точек? В двух словах, это своего рода терапевты.Хорошо, поэтому, поскольку существует более одного способа плавной интерполяции между этими точками, было бы очень хорошо иметь одну вещь, которая каким-то образом смоделировала бы неопределенность, которая у нас есть в отношении того, что на Земле выполняет функция между точками, в которых у нас нет наблюдений. . Итак, к тем двум вещам, которые я здесь выделил жирным шрифтом, предварительные убеждения и моделирование неопределенности, они очень естественно подходят в рамках вероятностного подхода, используя язык теории вероятностей. И это то, что делают за вас гауссовские процессы.Таким образом, они вводят особый тип распределения вероятностей по функциям. И как только у вас есть … как только вы сможете манипулировать распределением вероятностей по функциям, тогда вы сможете использовать теорему Байеса, как упоминал ранее Крис, чтобы фактически прекратить моделировать то, что вы не знаете об этой функции. учитывая то, что вы наблюдаете. Так что есть кое-что, что вы знаете. Вы наблюдаете за функцией на этом этапе. Но есть много вещей, которых вы на самом деле не знаете, и это то, что находится между ними.И это особенно важно в машинном обучении и в других областях, где используются гауссовские процессы, чтобы … когда дело доходит, например, до принятия решений, основанных на том, что, по вашему мнению, верно между точками, на самом деле очень важно смоделировать вашу неопределенность, чтобы знаете то, чего не знаете. Это своего рода конечная цель того, что мы называем регрессией гауссовского процесса. По сути, это трассировка кривой, которая представляет собой наиболее вероятную базовую функцию, лежащую в основе этих наблюдений, а также нанесение столбцов ошибок вокруг этой наиболее вероятной функции.И вопрос в том, как нам составить эти планки ошибок и найти эту функцию среднего. Вот что я собираюсь объяснить дальше. Итак, Крис уже упоминал о том, что называется стандартным байесовским рецептом или байесовским выводом. И концептуально это действительно очень просто. Он как раз вписывается в эти две строчки. Вы вводите априор функции, p of f — и я здесь очень расплывчатый в терминах обозначений, я действительно говорю очень концептуально — и модель наблюдения, которая даст вам плотность наблюдения при данном истинная основная функция.Итак, здесь, например, я выбрал модель наблюдения, которая почти бесшумна. На этом графике я как бы предполагаю, что всякий раз, когда я наблюдаю за измерением, например, что-то слегка отрицательное при 0,65, я точно знаю, что функция была именно этим значением. Потому что я предполагаю, что есть очень и очень низкий уровень шума при измерениях. Но вы также можете включить туда произвольные модели шума. И Крис также продемонстрирует одно приложение этого, где вы даже можете использовать функции правдоподобия, модели наблюдения, которые подходят для данных нейробиологии, такие как [? пятнышко?] данные.Итак, как только у вас есть эти два ингредиента, вы должны сделать выбор в пользу моделирования. И я вернусь к этому. И в этих моделях могут быть некоторые параметры, которые вам нужно настроить. Затем подгонка, это мысленное упражнение по подгонке кривой, которое мы только что сделали, просто превращается в проблему вывода, когда вы просто формируете апостериорное распределение по функциям с учетом ваших наблюдений. Итак, я показываю здесь апостериорное среднее и апостериорную дисперсию вокруг него. И это в основном просто результат этих двух.Есть только один способ математически правильно объединить априорную модель и модель наблюдения — просто умножить эти две плотности вместе, эти две функции вместе. Хорошо, теперь я собираюсь рассказать вам, что на самом деле представляют собой эти априорные значения гауссовского процесса. Итак, как нам построить априорные функции, которые включают интуитивные предположения о скрытой функции, например, о гладкости. Хорошо, поэтому я думаю, что лучший способ объяснить, что мы подразумеваем под функцией априорного надзора, — это на самом деле показать вам образцы из конкретной априорной функции.Так, скажем, например, мы считаем, что, прежде чем даже наблюдать какие-либо данные — так что до — мы считаем, что функция — базовая — функция, которая будет лежать в основе данных, которые мы собираемся увидеть в момент плавный. И скажем, вдобавок ко всему, что мы ожидаем, что в среднем это примерно 0 и что он не отклоняется слишком далеко по оси Y, оставаясь в диапазоне от минус 3 до 3 или что-то в этом роде. У вас есть некоторое представление о масштабе этой функции и о плавности. И здесь под плавностью я подразумеваю, что не ожидается, что значение функции резко изменится в каком-то конкретном временном масштабе.Так, например, здесь, между 0,4 и 0,5, это не сильно меняется. Итак, вот наши конкретные чертежи, которые совместимы с этими предположениями, которые я только что изложил простым английским языком. Итак, это рисунки из гауссовского процесса, и я объясню, как я их рисовал. Таким образом, мы моделировали гладкость, рассматривая ковариацию. Итак, как нам выразить тот факт, что функция не сильно меняется в определенном временном масштабе. Скажем, вы берете здесь две соседние точки времени, t и t простое число.И здесь вы можете видеть, что на всех рисунках, в разных испытаниях вы можете видеть, что значение функции на оранжевом — в эти два момента времени очень сильно зависит. Таким образом, две оранжевые точки являются высокими, а две зеленые точки — низкими, и так далее. Таким образом, они будут сильно зависеть от суда к делу. А затем, по мере того, как вы уходите, если вы рассматриваете простое число, которое намного позже, на несколько характерных временных шкал, тогда вы можете видеть, что эта корреляция намного слабее. Нет никакой систематической связи между точками одного цвета, когда t простое число далеко от t.Таким образом, вы можете создать особую ковариационную функцию, которая выражает именно это. Вы можете просто вручную сказать: «Хорошо, я хочу ковариацию, я хочу, чтобы этим было дано сходство между значениями функции в любой паре простых t и t. Итак, это ковариационная функция. И это тот, из которого я на самом деле черпал — чтобы рисовать эти образцы. Это так называемая экспоненциальная ковариационная функция в квадрате. Это наиболее часто используемая ковариация в гауссовских процессах. И это простая ленточная матрица.Мы видим, что корреляции исчезают по мере того, как t и t разделяются. Хорошо, я не планирую на самом деле показывать вам уравнения того, как манипулировать этими матрицами и как рисовать образцы. Но все, что я собираюсь вам сказать, это то, что, во-первых, это есть в книге. Во-вторых, это действительно не так уж и сложно. Так что не стесняйтесь попробовать. В конце концов, это просто … Я использовал только две операции — матричное умножение и SVD. Вы также можете использовать разложение Холецкого, но SVD тоже.И это две очень простые операции, которые вы можете выполнять в MATLAB, Python или чем-то еще. Итак, мы видим … Итак, суть этого слайда в том, что мы можем выразить наши предположения, например, о гладкости скрытой функции как … в терминах ковариации. И гауссовские процессы на этом в основном заканчиваются. Поэтому вместо того, чтобы указывать моменты высокого порядка, они просто говорят: «Хорошо, я просто собираюсь указать среднее значение — и в данном случае это было 0 — и конкретную ковариацию, а затем я собираюсь выбрать вероятность. распределение, которое полностью определяется этими двумя вещами.И если вы посмотрите статистическую литературу для одного такого распределения, то вы увидите распределение Гаусса. Таким образом, гауссовский процесс — это, по сути, процесс, в котором значение функции в любых двух точках — так что у вас есть два значения функции, вычисленные в t и t prime — вместе гауссово. И поэтому он просто полностью определяется средним значением в этих двух точках и ковариацией в этих двух точках. Итак, это все. Хорошо, я собираюсь провести вас через — просто чтобы дать вам немного интуиции относительно того, какие предположения вы можете закодировать в этих ковариациях, чтобы показать вам, что они довольно гибкие, я собираюсь провести вас через пара примеров общих ядер.Я просто нахожу это — когда я узнал о врачах общей практики, я нашел весьма полезным подумать об этих различных ковариационных функциях. Это экспоненциальное ядро ​​в квадрате, которое я вам уже показал. Здесь вверху находится уравнение, которое описывает — это стационарные ковариационные функции. Итак, если вы возьмете срез здесь, на пунктирной линии в середине матрицы, это просто срез, который показывает, как ковариация изменяется для фиксированного t простого числа как функция t. Так что это просто функция разницы между ними.И это просто экспоненциальное ядро ​​с квадратом затухания, на самом деле немного похожее на гауссовское ядро, за исключением того, что это … мы не имеем в виду гауссовские процессы в этом смысле. Хорошо, и я снова показываю вам пару рисунков. Итак, здесь есть характерный масштаб длины l, который делит tao, разницу между t и t в этом выражении. И я полагаю, что я только что установил его на 1 здесь, относительно этой оси времени, от 0 до 10. Итак, вы можете видеть, что функция работает очень плавно, примерно на шкале времени в 1 единицу времени.Хорошо, вот еще один пример. Так что вы можете использовать это выражение вместо этого. Это действительная ковариационная функция. И вы можете видеть здесь, что у него немного больше хвоста, что означает, что будут корреляции, так что он также немного более пиковый. Так что у нас будет немного более быстрое покачивание, но также немного больше мощности в спектре мощности на очень низких частотах. Я просто показываю вам несколько рисунков. Таким образом, этот не особенно отличается одной конкретной шкалой длины, но в ней немного больше, чем одна шкала длины.Хорошо, для моделирования вещей, которые являются колебательными, хорошо подходит так называемое ядро ​​спектрального смесителя. И это просто произведение квадратного экспоненциального члена на косинус. И это связанная ковариация. И это пара розыгрышей. Таким образом, вы можете видеть, что, грубо говоря, функция звонит с определенной частотой, заданной здесь омегой. Но помимо этого существует конечный поток, который изменяется в зависимости от квадрата экспоненциального ядра, которое является случайным. Итак, вы можете увидеть, как … мы уже видим, что здесь довольно много гибкости.И затем, конечно, вы можете перейти к немного более сумасшедшим ядрам, например, это так называемое [НЕВНЯТНО] ядро ​​процесса или ядро ​​Лапласа, и оно просто затухает по экспоненте. И тот факт, что здесь есть небольшой перегиб в … при 0 временной задержке, приводит к этим недифференцируемым процессам. Так что это все еще продолжается, но не дифференцируемо. Так что это не то, что мы обычно используем в нейробиологии. Потому что мы пытаемся сгладить ситуацию, и поэтому, если вы используете это, вы получите, в частности, скрытые траектории, которые являются непрерывными, но не обязательно гладкими.Хорошо, пара ничьих. Хорошо, это все, что я хотел сказать о самой приоре. А затем я расскажу вам, как мы на самом деле используем эти вещи, и, в частности, как мы … так как же нам использовать гауссовский предшествующий процесс в этом конкретном контексте простой регрессии? И это позволит мне поговорить о том, что на самом деле означает тренировать модель GP. До сих пор я только что сказал вам, хорошо, мы можем выбрать некоторые параметры и использовать предыдущие. И у нас есть приблизительное представление о том, как параметры влияют на выборки или влияют на предварительное распределение.Теперь я расскажу вам, как им пользоваться и как при необходимости настраивать параметры. Скажем, мы подходим к конкретной задаче регрессии с этими точками данных следующими способами. Таким образом, мы помещаем гауссовский процесс выше, чем базовая функция, f, с, скажем, RBF или экспоненциальным ядром в квадрате — это просто другое название экспоненциального ядра в квадрате — с некоторой шкалой времени l. Затем я собираюсь представить модель наблюдения, как я и обещал ранее. И как Крис упоминал ранее, я собираюсь сказать, что считаю, что мои наблюдения — это результат добавления некоторого шума к фактической функции наземной достоверности.И этот шум будет характеризоваться некоторой дисперсией в квадрате сигмы. Это будет просто гауссовский шум с некоторой дисперсией в квадрате сигмы. Здесь, на этом конкретном графике, я выбрал квадрат сигмы, равный 0, и масштаб длины 0,1. Итак, все, что происходит на этом графике, — это то, что мы указали параметры как функции правдоподобия, так и априорной. Мы поворачиваем байесовский кривошип, и получаем это апостериорное распределение. И я просто показываю вам среднее значение и … плюс-минус 2 стандартных отклонения, то есть 95% доверительный интервал для этой функции.Хорошо, теперь вы можете начать задумываться, ну, я имею в виду, вы выбрали l равным 0,1, а сигма равняется 0, но что заставило вас поверить, что это был разумный выбор? Как я сказал ранее, если вы считаете, что измерения зашумлены, например, как результат, предположительно, ответ будет совсем другим. Если вы считаете, что функция изменяется на гораздо более быстрых масштабах длины или гораздо более коротких масштабах длины, тогда ответ также может выглядеть иначе. Итак, вопрос, ну, я имею в виду, прежде всего, как это [? feed?] варьируются в зависимости от этих параметров.И во-вторых, как нам наиболее разумно настроить эти параметры? Вот, например, что произойдет, если я сохраню ту же шкалу длины, но допущу некоторую слабину. Я признаю тот факт, что может быть шум измерения, и поэтому я не обязательно верю, что функция проходит именно через эти точки. Итак, вы можете видеть, что внезапно вокруг этих точек появляется немного больше шкалы ошибок. И вы видите, что это начинает влиять на форму вашей задней части.Например, среднее здесь немного компрометирует. Красная кривая раньше проходила точно через вторую — через третью точку, но теперь она проходит — здесь немного выходит за пределы. Итак, все начинается с компромисса между — чтобы учесть масштаб длины и шум. Итак, вот тот, в котором я также признаю тот факт, что может быть шум, но я считаю, что априори масштаб длины может быть намного больше, масштаб времени может быть 1, что, по сути, означает, что эта функция примерно плоская в диапазоне от 0 до 1. интервал времени.И снова я получаю совершенно другой ответ. Как я уже сказал, вопрос в том, как выбрать эти гиперпараметры. И опять же, именно здесь наличие полностью вероятностной формулировки проблемы действительно помогает вам подумать о том, как настроить параметры. По сути, все, что вам нужно сделать, это понять, что эти параметры влияют на общую вероятность того, что ваша генеративная модель [? мигали?] вверху могли сгенерировать наблюдаемые вами данные. Поэтому наиболее разумно просто максимизировать эту вероятность того, что сама модель, независимо от точных деталей базовой функции, — что модель сама могла сгенерировать данные.И под тем, как модель генерирует данные, я буквально имею в виду, что модель сначала будет рисовать из предыдущего, определенного f, а затем рисовать определенный шум вокруг этих значений. И тогда вопрос в том, выглядят ли мои данные так, будто они могли быть получены в результате этого процесса выборки. И способ приблизиться к этому состоит в том, чтобы в основном исключить f, то есть интегрировать, насколько хорошо данная функция f расширяет данные по сравнению с тем, что вы априори считаете этой функцией. Это называется маржинальной вероятностью, и это то, что в байесовской литературе вы увидите, что люди часто максимизируют, чтобы тренировать вашу — тренировать свою модель.И это именно то, что люди делают в литературе по гауссовским процессам. И это то, о чем Крис расскажет вам в сфере GPFA. Итак, чтобы дать вам немного интуиции, я только что сделал простую тепловую карту, на которой я показываю вам значение этой конкретной функции, называемой предельным правдоподобием — в данном случае логарифмическим предельным правдоподобием — как функция уровня шума и шкалы времени. И вы можете видеть, что есть чистый регион, который явно более вероятен, чем другие регионы.И вот здесь эта область с довольно низким уровнем шума и масштабом длины около 0,1. И на самом деле, если вы спросите меня, как я сгенерировал эти точки данных, ну, на самом деле, я выбрал сигму, равную 0, а l равняется 0,1. Итак, вы можете видеть, мы не так уж далеко. Мы немного дальше, потому что … мы не совсем точны, потому что, конечно, я нарисовал только пять точек данных. Так что этого недостаточно, чтобы точно ограничить параметр модели и довести их до истины, но это довольно хорошо. И, конечно, все это согласовано в том смысле, что если бы вы наблюдали больше данных, то в конечном итоге вы бы [? восстановить?] правильную модель.Хорошо, думаю, это все, что я хотел сказать о априорных значениях гауссовского процесса. Итак, одна вещь, которую следует отметить, с точки зрения перехода ко второй части Криса, заключается в том, что вы, возможно, осознали, что то, что делают для вас априоры гауссовского процесса, они позволяют вам обмениваться информацией во времени. Они позволяют вам — например, здесь вы видите, что значение функции между третьей и четвертой точками теперь фактически ограничено тем, что вы наблюдали в другие моменты времени. И это то, что мы называем обменом информацией во времени.Таким образом, гауссовские процессы — очень естественный способ выразить ограничения такого рода. А теперь Крис расскажет вам о том, как модели скрытых переменных, которые ортогональны этой идее гауссовских процессов, но как сами модели скрытых переменных позволяют вам извлечь выгоду из того факта, что скрытые переменные, которые мы стремимся извлечь, ограничены не одним нейрон, но они ограничены более чем одним нейроном. Итак, вопрос в том, как мы можем обмениваться информацией между нейронами, чтобы лучше оценивать эти скрытые переменные? Хорошо, я сейчас передам это Крису.АУДИТОРИЯ: Итак, Гийом, у меня есть один вопрос: вы упомянули, что у нас может быть несколько форм корреляционного ядра — вы показываете колебательную, гауссовскую форму — как нам подойти к выбору формы этого ядра? Это основано на нашей интуиции данных? ГИЙОМ ХЕННЕКЕН: Итак, ваша интуиция в отношении данных — или ваша интуиция в отношении данных — отличное место для начала. Но на самом деле рецепт, о котором я вам рассказывал, для оптимизации гиперпараметров также можно использовать для выбора модели.Таким образом, вы можете попробовать разные ядра и выбрать то, которое лучше всего объясняет данные. Это еще один разумный способ сделать это. Ага. КРИС ДЖЕНСЕН: Да, как сказал Гийом, теперь он ввел гауссовские процессы. И в центре внимания здесь гауссовский процесс и модели со скрытыми переменными. Итак, теперь мы немного поговорим о моделях со скрытыми переменными, прежде чем собирать их вместе. И мы продолжим говорить в рамках этой байесовской вероятностной модели моделирования скрытых переменных. И поэтому первое, на что я хотел здесь указать или о чем поговорить, на самом деле, это метод, известный как факторный анализ, который представляет собой немного другую версию PCA.Идея в том, что у вас есть некие скрытые переменные x. Итак, здесь x — вектор. Таким образом, длина x — это количество имеющихся у вас скрытых переменных. Мне может быть два или три, если вы хотите построить свои дела. И у вас есть некая скрытая переменная в разные моменты времени. Факторный анализ предполагает, что в каждый момент времени ваши наблюдения даются вашими скрытыми переменными моделями — извините, вашими скрытыми переменными через линейную модель наблюдения. Итак, эта стрелка на самом деле представляет собой ваши скрытые переменные, умноженные на матрицу весов плюс гауссовский шум, что дает вам ваше наблюдение.И то, что вы пытаетесь сделать в факторном анализе, на самом деле состоит в том, чтобы извлечь выгоду из того факта, что вдоль ваших нейронов существует некоторая корреляционная структура, которая позволяет вам суммировать активность многих переменных, всех ваших нейронов, используя небольшое количество переменных, вы Это скрытые переменные, по сути, благодаря обмену информацией между нейронами. И вы сможете узнать это, потому что у вас есть много разных выборок, или, другими словами, много разных моментов времени, которые могут помочь вам ограничить эту связь между вашими наблюдениями и скрытыми переменными.Гауссовский факторный анализ процесса утверждает, что эти наблюдения не только ограничивают скрытые переменные, но и ограничивают их друг друга. И то, как они ограничиваются друг другом, происходит именно с помощью этой ковариационной функции гауссовского процесса, которая сообщает нам, как этот скрытый процесс в основном развивается с течением времени. И чтобы проиллюстрировать это, мы сделали блокнот Colab. И это должна быть первая ссылка на записную книжку Colab. И то, что мы собираемся сделать в этой записной книжке Colab, — это, по сути, попытаться, как сказал Гийом, извлечь данные из этой модели, чтобы увидеть, как выглядят полученные данные.И тогда это данные, с высокой вероятностью превышающие … в рамках нашей модели. И то, что мы узнаем при подборе нашей модели, будет чем-то похожим на этот порождающий процесс. И поэтому ноутбук называется что-то вроде MIT GPFA. Здесь стоит отметить одну вещь: позже у нас будет вторая записная книжка, которую мы собираемся использовать для размещения данных. Это называется MIT [? BGPFA. ?] Итак, здесь нам также необходимо загрузить некоторые данные и установить небольшой пакет программного обеспечения.И это может занять пару минут. Так что для тех, кто как бы следит за происходящим дома, стоит просто запустить первые три блока кода этого блокнота прямо сейчас, потому что тогда к тому времени, как мы доберемся до него, он будет выполнен. Но с учетом сказанного, я собираюсь вернуться к этой первой записной книжке. И это первое замечание … ГИЛЬЯМ ХЕННЕКИН: Извини, Крис. [НЕРАЗБОРЧИВО] говорил, что ты делаешь это, если хочешь испытать острые ощущения от самостоятельного прохождения шаг за шагом. Но Крис все равно проведет вас через весь процесс.Так что вам не нужно этого делать. КРИС ДЖЕНСЕН: Да, и эти записные книжки останутся общедоступными. Таким образом, вы также можете сделать это завтра, или послезавтра, или когда почувствуете желание больше подумать о моделях латентных переменных гауссовского процесса. Итак, то, что делает этот блокнот, на самом деле просто пытается детализировать разницу между факторным анализом и гауссовским факторным анализом процесса. Итак, первое, что мы собираемся сделать, это просто загрузить пару библиотек и установить несколько параметров, например, как долго мы записывали нашу нейронную популяцию пациентов, сколько нейронов мы записали и сколько скрытых переменных сделали. мы хотим соответствовать.Так что все это вроде … Я имею в виду, это экспериментально определенные параметры. Это что-то вроде гиперпараметра. И затем мы собираемся — поскольку это действительно касается генеративной модели, тогда мы собираемся указать фактическую модель наземного наблюдения, которая определяется здесь матрицей считывания. По сути, это всего лишь функция построения графика, поэтому я не буду об этом говорить. Итак, первое, о чем мы поговорим, — это факторный анализ. И, как мы уже сказали, мы записали некоторые данные, и у нас есть некоторые скрытые переменные и эта матрица считывания.И мы априори предполагаем, что между нашими скрытыми переменными нет корреляции. Они просто взяты из некоторого независимого гауссовского распределения. Итак, каждый раз, когда вы записываете новую временную точку в своем эксперименте, вы рисуете новую скрытую переменную. И это то, что мы предполагали, когда подбирали эту модель. И затем наши наблюдения y представлены некоторым зашумленным наблюдением линейной функции скрытых переменных. Итак, если вы на самом деле рисуете данные, то это выглядит так, что ваши скрытые переменные здесь окрашены в соответствии со временем.Таким образом, чем ближе цвет, тем ближе по времени к вам скрытые переменные. И мы сравниваем одно скрытое измерение со вторым. Итак, то, что мы видим, — это своего рода образец соли и перца. Итак, между этим красным парнем и этим красным парнем нет абсолютно никаких отношений, и они могут быть бесконечными — ну, они не могут быть бесконечно далекими друг от друга, потому что мы предполагаем некоторую ковариацию. Но их больше нет — в среднем они не ближе друг к другу, чем эта красная и синяя точки. Второе, что мы предположили, это то, что для данной скрытой переменной, если мы посмотрим на частоту срабатывания одного примерного нейрона — так что здесь, на графике в виде тепловой карты, это частота срабатывания нейрона — тогда эта скорость стрельбы будет линейной функцией от того, где вы находитесь в этом скрытом пространстве.И, наконец, как только вы нашли частоту срабатывания, тогда фактическое наблюдение, которое вы вспомните, то есть ваше фактическое количество всплесков, будет некоторой зашумленной версией этой скорости срабатывания, где шум является моделью гауссова шума. Таким образом, это принимает любое реальное значение с конечной вероятностью. Таким образом, мы можем противопоставить это гауссовскому факторному анализу. И то, что мы здесь предполагаем — это в основном — все уравнения одинаковы, поэтому я не буду говорить о них подробно. Вы можете посмотреть их позже, если захотите.Но ключевое отличие здесь в том, что теперь наши скрытые переменные извлекаются из гауссовского процесса, подобного тому, о котором говорил Гийом. Итак, если мы попытаемся изобразить это, мы увидим, что теперь скрытые состояния, которые находятся рядом друг с другом во времени, поэтому имеют здесь похожий цвет, также будут находиться рядом друг с другом в пространстве. Итак, они ограничены друг другом. Но, учитывая эту скрытую траекторию, мы по-прежнему предполагаем линейную модель наблюдения. Итак, это частота срабатывания примерного нейрона. Это все еще линейная функция в этом скрытом пространстве, и мы все еще предполагаем гауссовский шум.Итак, мы можем попытаться извлечь еще кое-что из этого процесса. И они будут принимать разные формы. По сути, они похожи на одномерные рисунки, которые Гийом показывал раньше, только в двух измерениях. Идея здесь в том, что поскольку мы встроили это предположение в нашу модель, то, когда мы скормим модели данные, мы получим что-то похожее на это. И мы покажем вам это для реальных данных через немного времени. И вы можете подумать о том, что происходит, когда у вас есть разные типы параметров.О, моя беспроводная клавиатура просто потеряла здесь связь. ГИЙОМ ХЕННЕКЕН: И здесь вы можете видеть, что я не лгал, что на самом деле это всего лишь две строки, включающие разложение Холецкого и умножение матриц. КРИС ДЖЕНСЕН: Да, это в основном [? код тоже?] для всего этого. И снова вы можете видеть, что все может измениться от более медленной шкалы времени к более быстрой шкале времени. Но интересно здесь то, что теперь мы не только рисуем скрытые переменные, но у нас есть эта модель наблюдения, которая базируется на модели факторного анализа.Итак, мы можем подумать, что это на самом деле означает в нейронном пространстве. Итак, здесь у нас довольно медленный процесс. Итак, вы видите, что частота срабатывания каждого гипотетического нейрона здесь будет медленно меняться со временем. Принимая во внимание, что если у нас есть быстрый процесс или здесь довольно быстрый процесс, то частота срабатывания нейронов будет меняться немного быстрее со временем. Идея здесь в основном состоит в том, что вы собираетесь учиться — подбирая модель, вы узнаете, как нейроны или ваши наблюдения связаны с этими скрытыми переменными, а также вы узнаете шкалу времени. по которому развивается скрытый процесс, который в основном будет отражать временную шкалу, в которой развиваются нейроны или нейронная активность.И если вы считаете, что это каким-то образом связано с поведением, это каким-то образом будет отражать временную шкалу поведенческого процесса, или процесса принятия решений, или любого другого сверхпроцесса, которым на самом деле являются эти нейроны — в зависимости от того, какой процесс отражает активность нейронов. . Хорошо, это был своего рода очень интуитивный, высокоуровневый обзор факторного анализа и гауссовского факторного анализа процесса. И это действительно очень хороший метод, разработанный Байроном Ю и этими парнями, потому что он позволяет нам обмениваться информацией как между нейронами, так и во времени.И учитывая наши шумные нейронные записи, это очень разумный способ получить некоторую свободную от шума переменную, которую мы можем использовать для последующего анализа. Однако эти модели не все выгода, без боли. С ними также есть некоторые предостережения. И некоторые из этих проблем связаны с тем, что мы вычисляем этот вид маргинальной ковариации или ковариации маргинального правдоподобия, которая является гауссовой, а это количество скрытых измерений по количеству точек времени. А это означает, что это может быть довольно затратно в вычислительном отношении подгонка, и, в частности, что время подгонки вашей модели будет масштабироваться кубическим образом со временем — будет масштабироваться кубическим образом с количеством временных точек, которые вы записали.Извините, здесь есть два разных понятия времени. Итак, в качестве примера, представьте, что вы записали 100 испытаний, каждое из которых состояло из 100 временных интервалов, и это заняло у вас 10 минут. Если вместо этого вы записали одно испытание со 100 умножением на 100 временных интервалов, то это заняло бы порядка 70 дней. Так что такое масштабирование с долгими испытаниями действительно не очень хорошо, если вы, например, хотите соответствовать непрерывному поведению. Во-вторых, мы как бы предполагаем, что все гауссово, и это может быть довольно плохим описанием нейронных записей.Итак, здесь черным цветом показана тепловая карта количества всплесков в каждой ячейке для данных, которые мы видели на слайде 2. И мы видим, что это своего рода дискретное распределение. Но мы предполагаем, что его можно описать как гауссовский, который также имеет математику конечной вероятности, например, для нецелочисленных и отрицательных значений. Так что это тоже может быть проблемой. И третья проблема заключается в том, что проблема многих моделей заключается в том, что у них много гиперпараметров. В частности, может быть довольно сложно определить, сколько измерений вы должны сохранить в этом скрытом пространстве.И вы, возможно, захотите сделать довольно дорогостоящее [НЕРАЗБОРЧИВО], чтобы понять это. Итак, кое-что, над чем мы работали в последнее время, чтобы немного поговорить о нашей собственной работе сейчас, — это то, что мы пытаемся решить некоторые из этих проблем, чтобы сделать немного более дружественную для нейробиологов версию GPFA. И чтобы решить первую и вторую проблему, это вычислительное масштабирование и гауссов шум, мы можем использовать другой метод машинного обучения, известный как вариационный вывод. И это не то, о чем мы будем говорить сколько-нибудь подробно, но это действительно становится очень, очень обычным делом как в машинном обучении, так и в литературе по нейробиологии.В литературе по вычислительной науке люди все чаще делают это, беря это из литературы по нейробиологии. Итак, это было разработано для гауссовских процессов Джеймсом Хенсманом и др. в 2015 году. И еще одна вещь, которую мы можем сделать, чтобы автоматически выбрать размерность или количество скрытых измерений, которые она сохраняет, — это поставить априор над нашей считывающей матрицей C. Итак, теперь наша модель наблюдения больше не является детерминированной с параметром C , которую мы узнаем как оценку максимального правдоподобия.Но вместо этого мы рассматриваем эту модель наблюдения как еще одну, по сути, скрытую переменную, по которой мы пытаемся вывести распределение. И это как бы связано с тем, что Гийом говорил о гауссовских процессах. Если бы у вас была очень извилистая линия, вряд ли вы нарисовали бы процесс, который проходит через все ваши точки данных. Принимая во внимание, что если у вас была линия соответствующей волнистости или соответствующей сложности, она могла бы пройти через все ваши точки данных. И мы здесь делаем то же самое.Мы ставим априор над C и интегрируем его. Таким образом, у вас слишком много скрытых измерений, и все они вносят свой вклад в ваши наблюдения, поэтому вы вряд ли увидите конкретный набор нейронных активностей, которые вы видите. А если у вас слишком простая модель, то у нее тоже недостаточно гибкости для их создания. Но если у вас есть модель правильной сложности, то у вас высока вероятность ваших данных. И это действительно то, чему мы можем научиться автоматически на ходу.Итак, собрав все это вместе, мы придумали метод, называемый байесовским GPFA. И на самом деле это просто немного более изящная версия GPFA, которую мы реализовали на Python. И стоит отметить, что для людей, которые хотят просто реализовать стандартный GPFA, для этого также доступны наборы инструментов. Например, DataHigh в MATLAB и Elephant в Python позволяет вам соответствовать стандартному GPFA. Мы просто собираемся сделать здесь байесовский GPFA, отчасти потому, что мы его разработали, отчасти потому, что он позволяет нам размещать отдельные длинные записи, что, на наш взгляд, довольно неплохо.Я просто пытаюсь найти здесь свою мышь на экране, что не очень хорошо. Хорошо, поехали. Прохладный. АУДИТОРИЯ: Можно задать быстрый вопрос? КРИС ДЖЕНСЕН: Конечно. АУДИТОРИЯ: Да, значит, вы говорили об ограничениях GPFA. Мне было интересно, могли бы вы также — есть ли какие-либо ограничения данных, с которыми вы сталкиваетесь, как с обычным GPFA, так и с байесовской версией? Так, например, сколько данных вам нужно, чтобы действительно соответствовать разумной модели? КРИС ДЖЕНСЕН: Итак, модель, которую мы собираемся здесь разместить … Я имею в виду, вы можете подогнать ее с помощью одного испытания, по сути.И я бы сказал, что вы можете получить разумные результаты за одно испытание. Гийом, вы можете не согласиться со мной, если хотите не согласиться со мной здесь. Я бы сказал, особенно стандартный GPFA, если у вас много нейронов, вам нужно выучить все параметры для этой матрицы считывания. Итак, есть множество параметров, которые вам нужно изучить на не так уж большом количестве данных. Эта байесовская версия имеет намного меньше параметров, поэтому вы можете немного лучше справиться с настройкой действительно небольших данных. Но я думаю, что вам подойдет любой метод, несколько испытаний с парой десятков нейронов.Я вложу свои деньги в разумную модель, подходящую для байесовского GPFA, для одного испытания, если у вас есть 50 нейронов. ГИЙОМ ХЕННЕКИН: Я хочу сказать, что дополню это, сказав, что байесовский GPFA, вероятно, — это самая безопасная ставка в [? нейронный?] режим данных, я думаю. Я не думаю, что есть какая-либо версия GPFA или даже модель латентных переменных в нейробиологии, о которой я знаю, которая на самом деле была бы лучше в режиме с низким объемом данных, именно потому, что мы устранили большинство параметров. В основном он непараметрический, так что я думаю, вы в безопасности.Но затем определите, насколько хорошо вы можете выполнить одно испытание, вы просто делаете столько, сколько можете, учитывая объем имеющихся у вас данных. И, возможно, одного испытания недостаточно информации, чтобы дать вам хорошую реконструкцию [? фаза?] портреты динамики и тому подобное. КРИС ДЖЕНСЕН: Хорошо. Вот так. ГИЙОМ ХЕННЕКЕН: Я думаю, вам следует задать вопрос: сколько… какой максимальный объем данных вы можете обработать. Я думаю, что здесь эти методы немного сложнее.Но я думаю, что именно здесь Крис и Кэлвин очень много работали, чтобы сделать метод масштабируемым. Я имею в виду, что Крис расскажет вам об этом больше. Я имею в виду, что вы уже можете видеть в этой записной книжке … КРИС ДЖЕНСЕН: Мы подбираем здесь лишь небольшую часть данных, потому что они должны появиться через минуту или две. Но теоретически мы можем приспособиться — поэтому то, что мы действительно хотели делать, было приспособлением к свободно движущемуся поведению, потому что я думаю — по крайней мере, я думаю, все больше и больше, что это частично то место, где движется нейробиология, а частично — то, что ей нужно. становится действительно, очень интересно, когда у нас больше нет этой парадигмы, ограниченной испытаниями, но мы действительно позволяем животным вести себя вместе или индивидуально или взаимодействовать с окружающей их средой.И мы не полагаемся на это усреднение по испытаниям, мы просто полагаемся на эти априорные предположения о том, как нейронная активность должна ограничивать ее, вместо этого, используя эти параметры байесовской модели. И мы можем уместить эти действительно длинные траектории животного, просто перемещающегося в течение получаса. Итак, это обезьяна, тянущаяся к экрану всего на полчаса. Так что это действительно единичное испытание. Но единственное испытание — это 70 000 ящиков времени. Но это тот режим, к которому мы стремимся двигаться. И это первый шаг в этом направлении.И это определенно не будет окончательным методом, но мы думаем, что это хороший способ начать смотреть на эти проблемы. Прохладный. Итак, теперь несколько уравнений. Они в основном такие же, как уравнения с GPFA. Я снова не буду их подробно останавливаться. Они здесь для полноты картины. Ключевым моментом здесь снова является то, что у нас есть это преимущество перед самой моделью наблюдения. Итак, теперь, когда мы вычисляем предельное правдоподобие, нам также необходимо интегрировать эту матрицу считывания. Итак, все эти клетки работают.Это просто установка нашей библиотеки. Итак, это библиотека моделирования скрытых переменных, над которой мы работали. И частью этой библиотеки является байесовский GPFA. Мы также пытаемся сделать еще несколько вещей, которые вы можете увидеть в коде позже. Затем нам просто нужно импортировать кучу библиотек. Это всего лишь некоторые вещи, которые мы будем использовать для анализа после подбора модели. Мы загружаем данные сюда. Итак, эти данные взяты из O’Doherty et al., 2018. Я только что разместил одну сессию на Google Диске, которую мы скачиваем здесь.Но на самом деле, посмотрите этот документ, если вам нужен полный набор данных. Это действительно хороший набор данных. И тогда мы собираемся [? sub?] образцы подходят только для минуты данных, 40 секунд данных. И мы рассматриваем только некоторые нейроны. Это просто для того, чтобы он мог работать вживую. Так что просто чтобы увидеть данные, которые мы собираемся подогнать, это то, что вы видели на слайде 2. Итак, мы подбираем примерно 70 нейронов, пару тысяч временных интервалов. По сути, это обезьяна, тянущаяся к экрану. Я построю график поведения немного позже.Мы собираемся установить некоторые параметры процесса оптимизации. Я не буду говорить об этом подробно, но это такие вещи, как максимальное количество размеров, которое позволит модели поместиться. Несмотря на то, что мы не выбираем количество скрытых измерений, нам нужно иметь максимум только для инициализации всех переменных и прочего. Теоретически это может быть количество имеющихся у вас нейронов, которое является верхним пределом. Просто это займет немного больше времени, поэтому мы начнем с чего-то более низкого. Затем мы строим настоящую модель.Именно здесь мы написали эту модель скрытых переменных, в которой вы можете указать модель наблюдения. Итак, здесь мы говорим, что не обязательно хотим использовать модель гауссовского шума для дискретного подсчета выбросов. Итак, здесь мы используем отрицательную биномиальную модель, которая является своего рода обобщенной версией модели Python. Мы указали, что наши скрытые переменные живут в евклидовом пространстве. Это связано с некоторыми из наших предыдущих работ, в которых мы пытались разработать эти модели скрытых переменных, в которых скрытые переменные могут, например, жить по кругу, что может быть неплохо, если вы настраиваете схемы направления головы или думаете обо всем этом. вращательной динамики.И затем мы указываем, что это приоритет перед скрытыми состояниями, в отличие, например, от этих линейных динамических систем, которые используют другие люди. А затем инициализируем модель. И указав модель, мы можем приступить к ее обучению. Итак, мы видим, что у нас есть 93 нейрона для 1500 временных интервалов. И поэтому это не должно занять много времени, чтобы соответствовать. И хотя он подходит, мы просто увидим здесь, что то, что он здесь изображает, в основном является предыдущей шкалой длины для каждого скрытого измерения.Итак, мы сказали, что ставим выше этой модели наблюдения. И у этого приора есть один параметр для каждого измерения. И вот насколько важно это измерение. И это гибкость, которая позволяет модели отбрасывать размеры, которые ей не нужны. По сути, по мере того, как процесс оптимизации предшествует, он пытается объяснить все данные, которые мы записали. В основном он попытается объяснить этот растровый график, используя скрытые переменные. А затем, когда он понимает, что на самом деле изучаемое представление немного менее размерно, тогда нам больше не нужна скрытая переменная.И поэтому мы можем узнать, что в этом нет необходимости, и тогда наша предельная вероятность становится выше, потому что мы больше не интегрируемся по шуму, создаваемому этим скрытым измерением. АУДИТОРИЯ: Быстрый вопрос — не могли бы вы сказать немного больше о многообразиях, евклидовой — этой линии? Вы пошли очень быстро. КРИС ДЖЕНСЕН: Да. АУДИТОРИЯ: Я хочу немного об этом услышать. КРИС ДЖЕНСЕН: Да, извините. Так что это в основном потому, что это своего рода остаток другой части этого репозитория. Итак, любая модель скрытых переменных, с которой вы будете знакомы, неявно предполагает, что скрытые переменные живут в евклидовом пространстве.Вы можете изобразить их в 2D-пространстве или в 3D-пространстве, но мы всегда наносим их на ось, которая в основном представляет собой реальные числа. Но если вы представите, что записываете что-то вроде схемы направления головы — это может быть тело эллипсоида у дрозофилы — и вы думаете, что они на самом деле представляют переменную, которая не находится на линии. Направление головы не живет на линии, оно действительно живет на кольце. Принимает значения от 0 до 2 пи. И значение 0 должно иметь то же представление, что и значение 2 пи.Вы также можете думать об этом как о создании априорной точки зрения, что эти вещи должны быть одинаковыми. Поэтому нетривиально построить модель, в которой ведущие глаголы живут в пространстве, например, потому что линейные функции в этом пространстве не совсем четко определены. Но вы можете определить гауссовский процесс, который отображает это скрытое пространство, круг, в пространство наблюдений, в основном, имея ковариационную функцию, в которой аргументы ковариационной функции — это не действительные числа, как это было в примере. Гийом показал, но на самом деле это углы круга.А функция ковариации говорит, что если углы близки на какое-то расстояние, например косинусное расстояние, то результат должен быть аналогичным. Таким образом, это своего рода обобщение модели латентных переменных гауссовского процесса Анки Ву, в которой не только априорность скрытых переменных является гауссовским процессом, но и фактическая модель наблюдения, которая отображает скрытые переменные в наблюдения, также является гауссовой. процесс, но где мы позволяем этому гауссовскому процессу жить не в евклидовом пространстве, а на сфере, или на окружности, или на торе, или что-то в этом роде.И мы думаем, что это может быть полезно для определенных целей. Итак, мы разработали модель для этого, и она включена в эту библиотеку. Но я бы не рекомендовал запускать его прямо сейчас, потому что мы обновили много кодов. Примеры сценариев выполняются, но, надеюсь, скоро они снова появятся. Но эта байесовская ветвь GPFA довольно стабильна, если вы, ребята, хотите ее запустить. В любом случае— АУДИТОРИЯ: Просто чтобы прояснить, так что сейчас вы используете евклидову или … КРИС ДЖЕНСЕН: Да. Да, здесь это просто евклидово.Ага. Итак, здесь мы просто говорим, что многообразие должно быть евклидовым. И в основном это распределение вариаций, которое представляет собой гауссовский процесс, не будет работать, если многообразие не евклидово, потому что вы не можете фактически указать гауссовские процессы с выходом на окружности, по крайней мере, не так легко. АУДИТОРИЯ: Понятно. КРИС ДЖЕНСЕН: Круто. Итак, за прошедшее время наша модель закончила примерку. Так что это заняло … это заняло немного больше времени. По сути, это зависит от того, насколько загружены серверы Google в данный момент, поскольку мы используем Colab.Итак, мы можем подумать о том, сколько измерений на самом деле сохранила наша модель. Мы сказали, что собираемся этому научиться. Итак, здесь мы в основном изображаем, насколько важно каждое скрытое измерение. А по другой оси мы в основном строим график того, как … каково среднее значение соответствующей скрытой переменной. И поэтому они будут сильно коррелированы. Я просто построил их друг против друга, потому что мы получили двухмерный график, на который лучше смотреть. И мы видим, что есть пять скрытых измерений, которые, как было обнаружено, вносят значительный вклад в модель, которые в основном … имеют ненулевые значения для этих двух параметров.Остальные были отброшены и сочтены ненужными для объяснения данных. И вот эти сохраненные измерения также содержат переменное количество информации о наших фактических наблюдениях. Таким образом, мы можем ранжировать их аналогично тому, как вы можете ранжировать ПК по объясненной дисперсии. Это в основном дисперсия, объясняемая по оси абсцисс. Итак, мы можем взять наиболее информативные измерения, построить их и сказать, как они на самом деле выглядят? И мы видим, что они действительно образуют некую плавную траекторию.Итак, здесь мы сравниваем это с тем, если бы мы приспособили факторный анализ к тому же набору данных, этому типу набора данных одного испытания. А факторный анализ создает некоторую путаницу, поскольку не позволяет передавать эту информацию во времени. И у каждого бина есть только пара шипов на нейрон. И поэтому это просто не так ограничено, когда у вас нет множества испытаний для усреднения. И поэтому я также распечатал выученные шкалы времени. Так что это, по сути, гиперпараметр гауссовского процесса, о котором говорил Гийом.И здесь мы видим, что два планируемых нами измерения, которые являются двумя наиболее информативными измерениями, являются довольно быстрыми измерениями в том смысле, что их время автокорреляции составляет примерно 100 миллисекунд. Итак, это порядок моторной подготовки или моторной инициации. Мы также узнали о некоторых скрытых процессах в более длительном масштабе времени. Было бы весело нарисовать их, чтобы увидеть, как это будет выглядеть. И он не будет ничем отличаться от предыдущего ноутбука, где мы только что отметили, что вещи в более длительных временных масштабах развиваются в более длительных временных масштабах.Так что вы также можете подумать о том, что означают эти быстрые процессы, и что означают эти медленные процессы, и как они могут отражаться на быстрых или медленных поведенческих характеристиках, которые нас интересуют. Так что в этом случае нас может заинтересовать реальная кинематика руки, потому что мы смотрим на достижимую задачу. Итак, здесь я рисую траекторию руки за такое же количество времени. Итак, мы видим, что это в основном соответствует единовременному испытанию. Итак, мы действительно почти поместили здесь одно испытание.И мы также можем построить график скорости. Итак, очевидно, что происходит какое-то поведение, и у нас происходят какие-то скрытые процессы. И мы могли бы, по крайней мере в качестве проверки здравомыслия, попытаться спросить, а действительно ли наши скрытые процессы связаны с поведением? И самый простой способ сделать это — провести какой-то анализ декодирования. И мы действительно обнаруживаем, что действительно можем довольно надежно декодировать кинематику этих скрытых процессов. Опять же, подробности см. В записной книжке позже. Итак, здесь ось x — это в основном задержка между скрытым процессом и поведением.И мы обнаруживаем, что на самом деле нейронная активность этого скрытого процесса предшествует поведению, которое он предсказывает наиболее сильно. И это как бы связано с этим динамическим системным взглядом на моторный контроль или с этой подготовительной деятельностью моторного контроля. И поэтому в нашей недавней статье мы проводим гораздо больше такого рода анализов, но то, что мы хотели дать здесь, было лишь сутью того, как мы можем подогнать эти модели, чем они отличаются от факторного анализа и почему это может быть то, что мы хотим сделать, и как мы можем связать это с поведенческим или экспериментальным наблюдением за переменными, которые нам небезразличны как нейробиологам.Итак, это конец этого раздела. И следующее, о чем мы поговорим, — это модель GPFADS, которая является GPFA на стероидах. А до этого я просто хочу узнать, есть ли у кого-нибудь вопросы. АУДИТОРИЯ: Как вы справляетесь с моделированием множества нейронов для одной и той же задачи по разным предметам, а не только внутри — я думаю, только внутри одного предмета? Так, например, может быть какая-то вариация предмета, которую вы хотите сравнить с вариацией внутри предмета. КРИС ДЖЕНСЕН: Верно. Так что я думаю, насколько мне известно — Гийом может поправить меня, если я ошибаюсь — я не знаю многих людей, которые подходят для такого рода моделей скрытых переменных совместно по нескольким предметам.Вам нужно будет сделать некоторые априорные предположения о том, что является общим для разных субъектов и что является характерным для каждого субъекта. Что вы, конечно, можете сделать, так это просто подогнать их всех к каждому предмету, а затем провести анализ, подобный этой расшифровке или тому подобному, и попытаться увидеть, как динамика, или статистика, или временные рамки ваших процессов меняются по предметам. Что касается подбора единой модели по предметам — я не знаю, Гийом, у вас есть какие-нибудь — знаете ли вы, что люди делали это из головы? ГИЙОМ ХЕННЕКИН: Я не знаю, чтобы люди делали это в [? GPFA-земля.?] Но я мог бы представить, например, что было бы довольно легко связать, например, параметры ядра, такие как [? line?] весы и прочее, чтобы иметь только один набор, представляющий группу обезьян или группу мышей, или что-то еще, особенно с вашей формулировкой вывода вариаций, я думаю. КРИС ДЖЕНСЕН: Да, поэтому, если вы хотите уместить несколько вещей [НЕРАЗБОРЧИВО], вы в основном решаете, какие параметры будут использоваться среди населения. ГИЙОМ ХЕННЕКИН: Совершенно верно. КРИС ДЖЕНСЕН: А затем вы добавляете все [? log?] вероятности для всего вашего населения.И затем вы будете использовать градиенты в соответствии с этим во время процесса оптимизации. И вот как бы вы этому научились. Если бы вы делали что-то вроде LFADS, чего мы здесь совсем не делаем, но когда вы действительно представляете, что ваш латентный процесс представляет собой полностью определенную номинально динамическую систему, вы могли бы предположить, что вся эта динамическая система разделяется между субъектами. . И вы можете сравнить это с подгонкой моделей к предметам и попытаться сказать что-нибудь проницательное о том, является ли это на самом деле одинаковым или на самом деле другим.Но я думаю, что с этими гауссовскими моделями процессов это менее тривиально. АУДИТОРИЯ: Да, я думаю, я добавлю к этому вопрос, потому что я думаю, что это интересно, а именно, сможете ли вы как-то взглянуть и увидеть, есть ли у вас скрытые факторы, которые относятся к конкретным предметам, по сравнению с вещами, которые действительно различаются для всех? участников, как если бы вы просто все сложили? Или я ошибаюсь. КРИС ДЖЕНСЕН: То, что мы делаем, — это то, что вы можете делать разные предположения при моделировании. Опять же, все дело в предположениях, которые входят в вашу модель.Это действительно изучение того, что мы знаем. Итак, мы уточняем, что мы знаем, а затем смотрим, что получится, когда мы учимся. И поэтому мы не делаем предположения, что скрытый процесс — это даже если бы мы соответствовали нескольким испытаниям, мы не делали бы предположение, что скрытый процесс одинаков для всех испытаний. Однако, если вы это сделали, то в латентном состоянии можно было бы предположить, что оно также будет разделяться между субъектами. А поскольку скрытое состояние является общим, вы можете увидеть, нужно ли вам больше скрытых измерений для большего количества предметов или они каким-то образом разделяют скрытое пространство.Я думаю, что это имеет смысл. Но я думаю, что для этого потребуется связать скрытые траектории между испытаниями и испытуемыми. Похоже, Гийом может не согласиться со мной в том, что это вообще возможно. ГИЙОМ ХЕННЕКЕН: Я не знаю, я думаю … Я имею в виду, пространство для наблюдения, может быть, в этом направлении происходит то, что происходит в наши дни с моделированием нескольких областей. Потому что у этих людей проблемы одного и того же типа. Я знаю, что у Байрона Ю есть статья, в которой, например, описывается моделирование того, что совместно используется в двух областях, а что является личным.КРИС ДЖЕНСЕН: У нас также есть газета, в которой говорится об этом. ГИЙОМ ХЕННЕКИН: Так что вы тоже можете вообразить … да. Сказать еще раз? КРИС ДЖЕНСЕН: Я говорю, что у нас также есть газета, в которой говорится об этом, а именно эта статья. ГИЙОМ ХЕННЕКЕН: Но с точки зрения — вы можете представить, что вы также делаете — вам нужно будет явно — как и сказал Крис, вам нужно будет явно записать другую модифицированную модель GPFA, которая явно конкретизирует, какие аспекты скрытого вас полагать. Таким образом, у вас будет многоэтапное скрытое, что-то общее для животных и что-то личное.И я думаю, что здесь байесовская методология на самом деле позволяет довольно просто концептуализировать эти идеи, я думаю. Я не знаю, что это было сделано, но я не думаю, что это было бы большим — по крайней мере, концептуально, было бы большой проблемой записать. Ага. КРИС ДЖЕНСЕН: И я полагаю, что в наши дни автоматической дифференциации и наборов инструментов машинного обучения дистанция от этого концептуально имеющего смысл, чтобы на самом деле иметь возможность записать, действительно очень коротка. Потому что, если вы можете записать предельную вероятность и вычислить ее, вы сможете провести оптимизацию.ГИЙОМ ХЕННЕКЕН: А когда у вас есть отличные аспиранты, такие как Крис, расстояние до реальной реализации становится еще меньше. КРИС ДЖЕНСЕН: Круто. Есть ли еще вопросы об этой части, соответствующей его части? В противном случае мы перейдем к последней части, где Гийом говорит об этой модели GPFADS. ГИЙОМ ХЕННЕКЕН: Я планирую уделить всего 15 минут этой последней части, которая посвящена необратимым гауссовским процессам. По сути, это будет резюме этой статьи Вирджинии Руттен, Маниша Сахани, Альберто Бернаккиа и меня.И это касается следующего вопроса. Итак, Крис показал вам, что вы можете использовать GPFA для извлечения скрытых процессов или скрытых траекторий из данных о населении. Но в наши дни поле зрения склонно думать об этих скрытых процессах так, что они должны отражать какой-то динамический процесс. И было бы неплохо, если бы помимо извлечения этих скрытых процессов мы также попутно узнали о динамической системе, лежащей в их основе. И под динамической системой я имею в виду что-то, что … например, поле потока, например, точка x, равная f от x, или некоторая функция f.Возможно, это может быть не так автономно, как то, что я написал сейчас. Это может быть вызвано вводом. Но можем ли мы выделить не только эти скрытые процессы, но и динамику, поле потока, которое управляет их временной эволюцией. Так что это было бы здорово. И действительно, это то, что на самом деле решают многие методы, о которых уже упоминал Крис, например, даже линейные динамические системы, такие как фильтры Калмана, PfLDS, LFADS. А также в [? Gaussian-process-land,?] Есть также методы для [НЕВНЯТНО] модели пространства состояний GP, которые помещают априорные значения гауссовского процесса на саму функцию f.В этом методе нет ничего плохого. Я считаю, что эти методы хороши в своей области, особенно для решения этих проблем. Но я думаю, что мы … поступая так, мы теряем хороший байесовский непараметрический подход, который есть в GPFA. Здесь вы можете увидеть, что в записной книжке, которую Крис только что вам рассказала, обучение было на самом деле довольно гладким. Мы знаем, какую кривую обучения ожидать от GPFA. Вы получаете довольно плавное и корректное уменьшение функции потерь. И эти вещи довольно хорошо понятны.Оптимизация довольно надежная. И вам не нужно столько данных. Таким образом, они очень эффективны в отношении данных в отличие от этих вещей. Так что я думаю, что есть место для метода, который наследует некоторые из этих прекрасных свойств GPFA, но также приближает его к сфере динамической системы, которая на самом деле лежит в основе большей части нашего мышления в системной нейробиологии на уровне популяционных данных в наши дни. Так в чем проблема с GPFA? Почему GPFA действительно не дает вам это бесплатно? Что ж, главное, что бросается мне в глаза, по крайней мере, это если вы посмотрите на GPFA до этого и нарисуете несколько образцов, это будет выглядеть примерно так.Крис показал вам другие маневры, и вы можете сами нарисовать их в блокноте. Но в основном получается что-то вроде этого. И если вы задумаетесь об этом на секунду, эти траектории, то есть ваши предварительные предположения, действительно, о том, что это за скрытые процессы в GPFA, они нарушают абсолютно ключевое свойство автономных динамических систем, а именно временную необратимость. Итак, эти траектории здесь слева, которые были взяты, я думаю, из осциллятора Дуффинга, поля слабого потока, ну, в основном, они подчиняются полю потока, что означает, что если вы находитесь в данной позиции, скажем, в верхнем левом углу желтой кривой у вас есть производная, которая определена за вас.Таким образом, траектория может двигаться только вправо, в данном случае вправо. В то время как эти априорные значения гауссовского процесса, которые мы использовали в GPFA, они этого не делают. Так, например, этот серый возвращается к себе таким образом, что предполагает сильную обратимость, идеальную обратимость динамики. Таким образом, одинаково вероятно, что эти траектории будут генерироваться в одном направлении, в одном направлении, как и в обратном. И математически это очень легко показать. Между этими латентами нет временного порядка, который нарушил бы эту обратимость.Итак, мы намеревались создать новый гауссовский предшествующий процесс, действительно новое семейство априорных факторов, которые выражают именно это свойство. Итак, я собираюсь провести вас через нашу конструкцию, но на данный момент достаточно сказать, что пока что эти образцы, которые я рисую здесь, являются образцами из нашего нового необратимого априорного процесса, вероятность возникновения которых равна нулю. задом наперед. Итак, мы взяли их из конкретного априора, о котором я скоро расскажу. И вы можете поверить мне на слово в данный момент, что они никогда не были бы сгенерированы в обратном порядке.Они размещаются, так что это опять-таки распределение вероятностей по этим траекториям, а на обратных есть масса вероятности, равная нулю. Так как же нам это сделать? Что ж, во-первых, общая картина, есть надежда, что если мы сможем приготовить эти необратимые априорные элементы и включить их в качестве замены стандартных априорных значений в GPFA, у нас будет метод, который объединит эти методы динамических систем и эти непараметрические методы на основе GP, такие как GPFA. Хорошо, так как же нам … с чего начать? Итак, первое, что мне нужно сказать вам, это как мы можем количественно оценить обратимость в гауссовских процессах или в пространственно-временных временных рядах, если на то пошло.Итак, гауссовские процессы, как я сказал вам в учебнике по GP, полностью определяются своей основной функцией и своей функцией ковариации. Итак, нам придется искать меру обратимости, основанную на ковариациях. И так делаем следующим образом. Итак, представьте, что у вас есть … поэтому я просто проведу вас через эмпирический расчет этой меры необратимости на множестве образцов. Представьте, что у вас есть куча испытаний, в которых записываются N нейронов за T интервалов времени, и у вас есть куча испытаний.Вы можете, например, разбить длинную запись на испытания. А затем вы можете построить ковариационную матрицу пространства-времени, которая является этой частью, которая действительно сделана — так что у вас есть N нейронов и T временных интервалов. Таким образом, это будет матрица из N на N блоков, где каждый блок является матрицей T на T. Так, например, здесь этот блок в верхнем левом углу, C1 1, представляет собой временную ковариацию первой единицы с самим собой. Так, например, я показал вам один пример этого в моих полосатых желто-синих матрицах, которые я показал ранее.Таким образом, это просто временная ковариация, которая определяет автоковариацию единицы 1 нейрона 1. И этот, например, будет таким, как нейрон 1 коварирует — нейрон 1 во время T коварирует с нейроном 2 во время T Prime. Итак, это кросс-ковариация между двумя нейронами. Итак, построив все возможные ковариации между всеми возможными точками времени и всеми возможными парами временных точек и парами нейронов, вы получите эту большую пространственно-временную ковариационную матрицу C. И что мы делаем, так это рассматриваем эту пространственно-временную ковариационную матрицу за вычетом ее версии, в которой вы транспонировали все блоки T на T.Таким образом, C1 2 становится C1 2 транспонированным, C1 2 транспонированным становится C1 2. Здесь есть симметрия между этим блоком и этим блоком. И они должны быть перенесены друг на друга просто потому, что это ковариация. И поэтому мы транспонируем эти блоки T на T и берем разницу. И мы получаем то, что мы назвали C dif для разницы, которая имеет такую ​​структуру. Мы знаем, что они, C1 1, C2 2 и так далее, симметричны. Итак, если мы удалим их транспонированные, мы получим 0. Итак, эта матрица C dif будет иметь блоки нулей по диагонали.И затем у него есть эти узоры на недиагональных областях. Так почему это интересно? Потому что это на самом деле улавливает — улавливает странные компоненты взаимной корреляции между единицами. Таким образом, если есть систематическая задержка, например, в этих выборках, в этих испытаниях активности, если есть систематическая задержка между нейроном 1 и нейроном 2 в одном направлении, например, тогда она будет проявляться как слегка смещенный пик в кросс-коррелограмма между нейроном 1 и нейроном 2. И если вы удалите четный компонент, что в основном является той операцией, которую мы здесь выполнили, если вы удалите четный компонент этой функции кросс-коррелограммы, вы получите то, что идентифицирует это систематическое отставание.Короче говоря, мы определили этот так называемый индекс обратимости дзета, который представляет собой сумму — по сути, матричную норму, норму Фробениуса матрицы C dif, деленную на норму C plus. И C плюс определяется аналогичным образом, где вместо минуса у нас есть плюс. Так что это в основном все четные части кросс-коррелограмм. Итак, это очень простая конструкция, и она дает индекс обратимости, который мы можем доказать на самом деле — который, как доказал Альберто, на самом деле находится где-то между 0 и 1.Он ограничен 0 снизу и 1 сверху. Итак, если дзета равно 0, то у вас есть полностью обратимый процесс, в котором нет систематического упорядочения между нейронами. Все пары нейронов имеют кросс-коррелограмму с максимальным значением 0. А если она равна 1, то обычно происходит то, что у вас есть последовательности активности, которые повторяются в нейронах. Это мера последовательности или, по крайней мере, мера необратимости второго порядка. Хорошо, я не буду это комментировать. Возникает вопрос, как построить гауссовские процессы, обладающие этим свойством необратимости? Я просто очень кратко обрисую нашу конструкцию, а затем покажу вам примеры и одно приложение GPFAD.На самом деле у меня есть пять минут, так что, может быть, мне даже стоит пропустить это. Это самая техническая часть, поэтому достаточно сказать, позвольте мне очень быстро остановиться на ней. Это основной технический вклад, который мы внесли здесь, который является конструктивным способом построения этих необратимых ковариационных функций гауссовского процесса. Итак, загадка, которая у нас была здесь, заключалась в том, как добавить сюда эти требуемые недиагональные блоки таким образом, чтобы вы не нарушили тот факт, что вам нужна действительная ковариационная функция, которая … должна учитывать математические свойства и факт что вы хотите, чтобы в конце был чисто необратимый процесс.Итак, ответ — опять же, не смотрите слишком долго на это уравнение, потому что я не собираюсь его объяснять — но ответ основан на так называемом преобразовании Гильберта базового ядра, которое мы принимаем. Итак, мы выбираем базовое ядро, например, квадрат экспоненциального ядра, которое будет ковариацией … Итак, здесь мы говорим о двух скрытых процессах. И мы пытаемся построить совместное ядро ​​для этих двух скрытых процессов. И каждый из x1 и x2 будет иметь предельную ковариацию, которая будет задана этим базовым ядром.А затем мы нарушаем обратимость между этими двумя латентами, вводя здесь это преобразование Гильберта и симплектическую матрицу. Не волнуйтесь, если вы этого не понимаете. У меня, наверное, не будет времени объяснять это слишком подробно. Но суть в том, что эта конструкция приводит к действительной ковариации, которая нарушает обратимость. И у вас есть бесплатный параметр, альфа, который позволяет вам пройти весь путь от 0 индекса обратимости, что означает полностью обратимый процесс, до 1, что означает полностью необратимый.Хорошо, вот несколько примеров отрисовок для разных типов маргинальных ядер, фактически того типа, который я вам показал ранее. Квадрат экспоненты — чтобы вы могли видеть, что она имеет тенденцию немного скручиваться сама по себе. И, в частности, обратите внимание, что он никогда не вернется назад. Вы видите, что это действительно необратимо. Тогда это для косинусного ядра, которое, по сути, является отличным ядром, если вы хотите обобщить. Для тех из вас, кто знает JPCA, это то, что вы бы использовали, если бы вам нужна была вероятностная версия JPCA.Таким образом, они генерируют чистые вращения с разными радиусами, причем радиус варьируется в зависимости от образца. Затем есть спектральная смесь, которая представляет собой смесь того и другого, но имеет больше свободных параметров. Итак, вы можете видеть, что мы действительно можем адаптировать эту конструкцию к множеству ядер. И я разместил ссылку на Kernel Cookbook Дэвида Дювено в чате для тех из вас, кто хочет узнать больше о ядрах в целом. Хорошо, так что это нам дает? Так что очень быстро он покупает нам то, что фиксирует особый тип связи между этими двумя латентными формами, так что теперь наблюдение за первым скрытым будет рассказать нам о втором скрытом больше, чем они могли бы в противном случае — чем это было бы в противном случае. если бы мы полностью развязали их в приоре.Это очень простой пример, в котором я использовал необратимую модель. Это небольшое покачивание справа, показанное на плоскости x1, x2. И я показываю здесь слева x1 и x2 по отдельности. Допустим, мы наблюдаем x1 в четырех точках данных, а мы наблюдаем x2 только в этой последней точке данных здесь справа. Итак, мы можем приготовить апостериорное распределение в предположении нуля — в предположении чистой обратимости. Итак, дзета равна 0. Как видите, мы проделали достойную работу по установке синих точек. Поскольку у нас много таких точек, мы проделываем здесь разумную работу.Но мы делаем довольно плохую, ровную, жалкую работу, я бы сказал, подгоняя красную кривую, красные латенты. Красный скрытый — это в основном наземная функция истины, обозначенная пунктирной линией. Таким образом, мы даже не фиксируем такие колебания, которые мы видим в реальной жизни. Теперь, если мы включим понятие, что он должен быть необратимым, тогда мы увидим, что наблюдение синего процесса в этой точке на самом деле очень сильно ограничивает флуктуации — временные флуктуации красного процесса, и мы делаем намного лучшая работа.Так что это верно не только для данных, которые мы изначально сгенерировали из необратимой модели GP. Это немного жульничество. Я имею в виду, это … неудивительно, что это работает. Но эмпирически мы обнаруживаем, что необратимые гауссовские процессы являются гораздо лучшими моделями данных, которые генерируются сами из динамических систем, которые подчиняются любым вопросам формы, например, x точка равно f of x. И вы можете посмотреть на бумагу. Мы приводим несколько таких примеров, несколько различных типов осцилляторов. Итак, теперь я собираюсь показать вам одно — кульминационный момент необратимых ядер в контексте GPFA.Мы используем их как замену стандартным ядрам, и мы получаем то, что мы называем GPFADS или GPFA с динамической структурой. И я просто собираюсь очень быстро показать вам одно приложение к записи популяции M1, разделяемой Марком Черчлендом, Мэттом Кауфманом и Кришной Шеной. Он состоит из 218 нейронов. Фактически, набор данных находится в свободном доступе на их веб-сайтах, где они поставляют пакет JPCA. Итак, у вас есть 218 нейронов, 108 достигают состояний. Итак, это обезьяна, которая движется рукой к разным целям, разным преградам и тому подобному.Итак, у вас есть 108 различных типов движений, и каждое из них обезьяна повторяла в нескольких попытках. И то, что они сделали для нас, они предварительно усреднили данные по испытаниям. Итак, у вас есть 108 пробных усредненных средних значений, 108 траекторий в этом 218-мерном пространстве. Хорошо, и они также соответствуют началу движения. Итак, все траектории, которые я собираюсь показать вам дальше, начинаются примерно в начале движения — на самом деле, незадолго до начала движения, на самом деле, но все они согласованы во времени с началом движения в испытаниях.И здесь я собираюсь использовать GPFA с необратимым ядром, которое по сути представляет собой набор этих плоских ядер, которые я только что показал вам на слайде ранее. Итак, я просто собираюсь предположить, что у меня есть несколько пар скрытых переменных, скрытых процессов, которые входят в пары, и что каждая из них потенциально является необратимым GP. И мы собираемся изучить эти бесплатные параметры, которые управляют индексом необратимости. А все остальное очень похоже на GPFA. Просто мы также изучили матрицу смешивания, и мы изучаем дисперсию шума в выходных данных, все это для максимизации вероятности того, что наша модель могла бы сгенерировать этот набор данных.Вот что происходит, когда мы рассматриваем только одну скрытую плоскость. Если вы рассмотрите одну скрытую плоскость, вы получите эти колебания. Итак, время обозначено цветом, и у вас есть эти 108 состояний. И вы можете видеть, как они разворачиваются в довольно последовательной манере вращения в разных условиях. И здесь параметр необратимости альфа будет равен 0,72, что указывает на то, что даже если вы просто сохраните одну скрытую плоскость, вы обнаружите, что все уже довольно необратимо.Но на самом деле дело в том, что если вы просто подберете простую модель GPFA, вы не узнаете о том факте, что она необратима, но ваш латент на самом деле будет выглядеть почти идентично этому. Другими словами, это … в GPFADS, из-за структуры предельного правдоподобия, первое, что он пытается сделать, — это зафиксировать дисперсию в ваших данных. Нет ничего нового в том, чего пытается достичь GPFA. Он просто пытается учесть данные. И главный критерий вероятности — это то, сколько на самом деле вы улавливаете дисперсии.Таким образом, одна только GPFA могла бы дать здесь точно такой же ответ. Но что еще интереснее, это то, что вы получите, если дадите модели больше места. Итак, теперь у нас есть две скрытые плоскости, то есть четыре скрытых переменных, которые разделены на две плоскости. И теперь вы можете видеть, что он находит плоскость, которая еще более необратима, чем первая, а затем вторая плоскость, которая немного менее необратима, которая улавливает оставшуюся дисперсию. И вы можете видеть, что это на самом деле лучшая модель. Так что можно сравнивать. Мы можем провести сравнение моделей, посмотрев на разницу предельного правдоподобия между необратимой моделью и стандартной моделью соответствия GPA, о которой вам рассказывал Крис.И вы можете видеть, что здесь, с двумя плоскостями, мы уже последовательно, в зависимости от — так разные точки в разных разделах данных на настройку тренда и наборы проверки. И это различия предельного правдоподобия, оцениваемые на тестовой выборке. И вы можете видеть, что в целом мы уже добились большего успеха, допуская необратимость. И, наконец, если вы дадите модели еще больше места, теперь вы можете найти две очень сильно необратимые плоскости и одну, которая еще более необратима, чем вторая в условии M равно 4.Таким образом, GPFA будет здесь просто возвращать скрытое пространство, у которого нет причин фактически разбивать скрытые на эти очень аккуратно — эти скрытые объекты с очень четкой динамической структурой. Это просто смешало бы их так, что их было бы трудно распутать. Таким же образом, как GPFA выполняет одновременное уменьшение размерности и сглаживание ваших данных, GPFADS одновременно снижает размерность, сглаживает и четко выделяет динамическую структуру в скрытых процессах.Так что, по сути, это основная идея GPFADS. Таким образом, GPFADS стремится улавливать дисперсию, как и GPFA, но он собирается разделить скрытые процессы на плоскости, где необратимость максимальна, потому что это просто приводит к лучшей модели. На самом деле вы можете подумать об этом для тех из вас, кто знаком с JPCA — я имею в виду, я думаю об этом как об обобщении JPCA, где JPCA говорит, что я буду искать скрытые процессы, которые являются вращениями. Но вращения — лишь один пример того, что необратимо.Итак, наш метод говорит — мы немного более небрежны в отношении того, что значит иметь динамическую структуру. Вместо того, чтобы требовать чистых вращений, нам просто требуется необратимая статистическая структура. Есть куча открытых проблем, на которые у меня не будет времени подробно останавливаться. Но главная проблема этого метода, который предстоит решить, заключается в том, как действительно обобщить за пределы скрытых плоскостей. Итак, здесь мы знаем, как построить эти необратимые процессы для плоских процессов, но на самом деле мы не знаем, как построить априорные значения более высокой размерности в более чем двух измерениях, которые позволили бы нам максимально увеличить индекс необратимости.И конструкция с разделенной плоскостью, которую я здесь выделил, во многих отношениях неоптимальна. Так что есть куча открытых проблем. Хорошо, я собираюсь подытожить это. Я надеюсь, что мы почти вовремя. Таким образом, мы показали вам, что модели скрытых переменных позволяют использовать байесовский механизм для извлечения скрытых процессов из данных вашей нейронной популяции. На самом деле, это даже не обязательно данные о нейронном населении. Исторически сложилось так, что мы в основном имели дело с данными о населении, полученными из мозга, но вы можете представить себе применение этого ко многим различным типам многомерных временных рядов.Надеюсь, мы убедили вас, что гауссовские процессы концептуально просты. Мышление в терминах ковариаций — это очень простой в концептуальном плане способ выразить ваши предварительные предположения о том, как вы ожидаете, что эти скрытые процессы будут выглядеть априори. Крис показал вам версию GPFA, которая является полностью байесовской и гибкой в ​​том, что вы можете включать модели подсчета. Есть [? простые?] несопряженные, которые обычно приводят к очень серьезным вычислительным трудностям, но — которые Крис смог смягчить с помощью вариационного вывода.И у него есть быстрая версия этого метода, закодированная на графических процессорах, и, я думаю, она действительно готова для вас поэкспериментировать. И затем, наконец, я показал вам GPFADS, который мы разработали, чтобы связать эту перспективу динамических систем с этим семейством непараметрических методов, которые были в центре внимания этого руководства. И я думаю, что мы закончили.

Этап 3 — Наблюдения, предыстория и предварительные данные — Документация GMD CT-Lagrange Inversions 0

Решение Уравнение 1 требует предварительной оценки s (называемой s p или sprior).Пользователь должен создать файл sprior с размерами ntimesteps x nlandcells, так что есть значение для каждой наземной соты на каждом временном шаге.

Уравнение 1 также использует z , вектор измерений для использования в термине . Этот термин определяется как

= (наблюдение — bg — HS p — Hother)

Программа make_z.py выполняет эти вычисления и создает один файл, используемый в инверсии,

  • жсп.txt — содержит, размеры (nobs)

и несколько дополнительных файлов для информации:

  • obs-bg.txt — значения наблюдений за вычетом фоновых значений.
  • hsprior.txt — H свернуто с sprior.

Предварительные требования

  • список наблюдений — файл со значениями наблюдений, по одному значению в строке для каждого рецептора.
  • фоновый список — файл со значениями фона, по одному значению в строке для каждого рецептора.
  • sprior — содержит s p . Может быть либо файл сохранения numpy, размеры (ntimesteps x ncells), либо файл netcdf с переменной с именем «sprior» и размерами (ntimesteps x nlat x nlon)
  • H блоков, созданных hsplit.py .
  • (Необязательно) hother, одно значение в строке для каждого рецептора, с дополнительными значениями, которые нужно вычесть из z .

Использование

make_z.py запускается с:

 Использование: make_z.py [--other = otherdata] [-c configfile] obsfile spriorfile backgroundfile

куда

  Обязательные аргументы
        obsfile: файл со значением наблюдения, по одной строке на рецептор.
        spriorfile: файл с данными sprior. Это может быть формат .npy или netcdf.
        backgroundfile: файл со значением фона, по одной строке на рецептор. По умолчанию - bg.txt.

  Необязательные аргументы
        -c configfile: файл с данными конфигурации. По умолчанию - config.ini.
        --other = otherdata: файл с другими значениями для вычитания из наблюдений, по одной строке на рецептор.Выход:
        zhsp.txt - Наблюдения минус фон минус hsprior минус hother
        hsprior.txt - H, свернутый с sprior
        obs-bg.txt - Наблюдения за вычетом фона
 

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки вашего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Мультивселенный анализ с учетом различных априорных значений для позы случайной силы в HCI


Абхранил Сарма

Мичиганский университет

abhsarma @ umich.edu

Ивонн Янсен

CNRS и Университет Сорбонны

[email protected]

Мэтью Кей

Мичиганский университет

[email protected]

Аннотация

Концепция мощной позы восходит к психологическому исследованию 2010 года, в котором было высказано предположение, что принятие экспансивной позы может изменить уровень гормонов и повысить рискованное поведение. Последующие эксперименты показали, что экспансивные позы, случайно навязанные дизайном среды, приводят к более нечестному поведению.Янсен и Хорнбек применили эту концепцию в форме случайных силовых поз в рамках HCI и сообщили о в лучшем случае очень небольшом эффекте на основе байесовского анализа данных. В этой статье мы повторно анализируем данные их второго эксперимента, чтобы рассмотреть различные априорные значения, различающиеся по двум параметрам: степень информированности и сила веры. Мы обсуждаем надежность выводов Янсена и Хорнбека в свете нашего расширенного анализа.

Автор Ключевые слова

Позы случайной силы; мультивселенная анализ.

Ключевые слова классификации ACM

Пользовательские интерфейсы H5.2: оценка / методология

Общие условия

Человеческий фактор; Дизайн; Экспериментирование; Измерение.

Введение

позы власти присутствовали даже в основных средствах массовой информации с момента их создания Эми Кадди и ее соавторами в 2010 году. Основная предпосылка заключается в том, что, удерживая дорогую позу, считается сильной, в течение 1-2 минут, человек, занимающий поза будет казаться более мощной и напористой, и вы с большей вероятностью пойдете на риск, когда вам предложат азартную игру.В последующей работе концепция была расширена до позы случайной силы, которых заявленные эффекты могут быть достигнуты, просто помещая человека в среду, которая обеспечивает экспансивные позы без явного контроля над позой, как в предыдущем эксперименте. Концепция позы случайной силы довольно универсальна и может применяться ко многим различным типам сред, включая различные типы пользовательских интерфейсов.

Репликационный проект, опубликованный в специальном выпуске журнала Comprehensive Results in Social Psychology , не обнаружил никаких доказательств того, что показанные выше позы имеют какое-либо влияние на уровень бахвиора или гормонов, как утверждается в оригинальной статье 2010 года.Метаанализ субъективной оценки ощущаемой мощности подтверждает утверждение о небольшом эффекте (d ≈ 0,23). Однако ни в одном из этих исследований репликации не проверялись случайные силовые позы: для всех экспериментов участников явно просили принять определенные позы.

Иллюстрация двух типов силовых поз; слева: широкие позы, справа: ограничивающие позы. Работа Виктора Бикмана по заказу Эрика-Яна Вагенмакерса.

В статье 2018 года Янсен и Хорнбек сообщили о двух экспериментах по изучению наличия эффектов мощной позы в двух средах пользовательского интерфейса: (i) сенсорное взаимодействие на экране размером с стену и (ii) сенсорное взаимодействие на наклонном настольном дисплее.В первом эксперименте использовалась мера силы на ощупь, а во втором эксперименте использовалась более объективная мера, аналогичный тест на риск с воздушным шаром, предназначенный для измерения рискованного поведения.

В этой статье мы повторно анализируем данные их второго эксперимента с использованием аналогичной байесовской модели, поскольку байесовский анализ позволяет нам использовать доступную информацию или наши убеждения о влиянии условий с помощью априорных значений. Поскольку в разных исследованиях в этой области были получены разные результаты, для этого исследования может быть несколько жизнеспособных вариантов выбора.В результате произвольное соблюдение одного из предыдущих при игнорировании альтернатив может привести к смещенным оценкам. Чтобы проиллюстрировать это, давайте рассмотрим несколько возможных сценариев, в которых автор выполняет анализ репликации.

В первом сценарии, неизвестном автору, результаты оригинального исследования Карни и др. Случайно выбрали очень необычный образец. Осведомленные предварительные знания оказываются плохими. Выборка для второго исследования достаточно репрезентативна.Автор не знает, что делать, поэтому они отказываются от информативной априорной информации в своих исследованиях. Как оказалось, это к счастью, потому что теперь удалось избежать случайного рисования необычного образца.

Во втором примере, неизвестном автору, данные, собранные для первого исследования, очень репрезентативны для данных. Таким образом, использование полученных апостериорных данных в качестве информативных предварительных данных для исследования репликации было бы хорошим решением. К сожалению, когда они проводят второй эксперимент, они случайно получают очень необычный образец.Они сравнивают результаты с двумя априорными и опускают один с информативным априорным. К сожалению, теперь у них есть очень предвзятый набор оценок параметров, потому что они не подозревают, что составили странную выборку.

Поскольку мы никогда не сможем узнать, каков истинный эффект силового позирования, или данные, собранные Карни и др. является репрезентативным для реальной популяции, мы исследуем манипулирование предшествующим по двум измерениям: степень информированности и сила веры.Рассматривая априорные значения в этом пространстве, в нашем примере мы показываем влияние выбора априорных значений на результаты и можем оценить надежность исходного анализа.

Две позы, использованные в эксперименте. Слева: жесткие, справа: широкие.

Эксперимент: наклонная столешница

Янсен и Хорнбек изучали один главный фактор: случайную позу с двумя уровнями, расширяющей и сужающей (см. Выше), реализованной как два варианта одного и того же графического пользовательского интерфейса.Они набрали в общей сложности 80 участников (42 женщины, 38 мужчин, средний возраст 26 лет) двумя группами. Участникам сказали, что они участвовали в исследовании удобства использования и не знали о существовании двух макетов интерфейса. В соответствии с протоколом BART участники были проинформированы о том, что они могут увеличить свою компенсацию, набрав больше очков в игре. Результатом эксперимента является среднее количество насосов, сделанных на воздушных шарах, которые не взорвались. Причина этой меры заключается в том, что чем больше участники накачивают, тем больше они должны рисковать, что воздушный шар взорвется, что приведет к потере баллов для этого шара.Теоретически оптимальным поведением (неизвестным участникам) было бы прокачать каждый воздушный шар 64 раза. Однако такое поведение не наблюдалось в предыдущей работе с использованием меры BART.

Анализ

Мы анализируем данные Янсена и Хорнбэка, используя байесовскую оценку, используя надежную линейную модель, описанную Kruschke et al. который использует в качестве вероятности гетероскедастическое, масштабированное и сдвинутое t-распределение со степенями свободы ν. Нашу модель можно интерпретировать как байесовский t-тест, но без предпосылок нормальности и равных дисперсий, а также с возможностью принятия нулевой гипотезы, если апостериорная достоверность диапазонов параметров попадает в заранее заданную область практической эквивалентности (ROPE ).

Мы предполагаем, что наши данные взяты из двух групп с разными средними значениями: μ = α 0 + βx, где x = 0 для ограничивающего (базового) условия и x = 1 для расширяющего условия. Таким образом, разница между двумя условиями определяется β. Мы используем этот метод для надежного анализа метрических данных в номинальных группах.

Спецификация модели анализа данных

, где

  • y i указывает количество насосов для каждого участника, i
  • x i указывает группу (расширяющую или ограничивающую) для каждого участника, i
  • ν обозначает степени свободы
  • μ обозначает среднее значение t-распределения, соответствующего каждой группе
  • σ y указывает дисперсию t-распределения, соответствующего каждой группе
  • β обозначает среднюю разницу в количестве насосов между двумя группами

Здесь наш основной интересующий параметр — это β, и мы устанавливаем априор для этого (а также для других) параметров.Априорное распределение, которое в данном случае является нормальным распределением, определяется следующим: (1) степень оптимизма / скептицизма в отношении эффекта путем манипулирования местоположением среднего; установка среднего на ноль указывает на скептическое априорное значение, установка среднего на значение, полученное из предшествующей литературы, указывает на оптимистическое априорное значение. (2) сила веры, которой можно манипулировать с помощью дисперсии нормального распределения; установка узкого априорного значения указывает на сильное убеждение в наличии или отсутствии эффекта, широкое априорное значение указывает на слабое убеждение в наличии или отсутствии эффекта).

Наши априорные значения представляют собой комбинацию скептического (с центром в 0) и оптимистичного (с центром на значении, полученном из предшествующей литературы), узкого (низкая дисперсия, высокая регуляризация) и широкого (высокая дисперсия, слабо регуляризованная), основанная на степени информированность и сила веры. Мы проводим наш анализ, используя смесь, рассчитанную на основе 8 различных априорных оценок, что позволяет нам делать интерполяцию между полным скептицизмом и полным оптимизмом. Для оптимистичных априорных значений мы используем размер эффекта из метаанализа (d = ~ 0.6), чтобы вычислить среднее значение для нормального распределения. Мы показываем оценки апостериорного распределения вероятностей β, рассчитанные с использованием этого смешанного распределения априорных вероятностей. Мы позволяем читателю взаимодействовать с априорными весами, чтобы установить свои априорные для основного интересующего параметра β (средняя разница между двумя условиями).

Анализ по умолчанию использует априорную оценку с учетом размеров эффекта, полученного в результате метаанализа (d = ~ 0,23). Мы позволяем взаимодействию исследовать влияние выбора априори на результат.

Согласно Kruschke et al. , мы также определяем область практической эквивалентности (ROPE) вокруг нулевого значения (средняя разность от нуля), которая «включает те значения параметра, которые считаются незначительно отличными от нулевого значения для практических целей». Поскольку размер эффекта 0,2 считается малым, мы определяем интервал для β, который соответствовал бы размеру эффекта 0,2: [-3,03, 3,03].

Результаты

Четыре набора самых крайних априорных значений для β:

  • Скептический, узкий: N (0, 2)
  • Оптимистичный, узкий: N (9, 2)
  • Skeptical, широкий: N (0, 10)
  • Оптимистичный, широкий: N (9, 10)

Результатом нашего анализа являются апостериорные распределения для параметров в нашей модели.Эти распределения указывают на достоверные значения параметров. Ниже мы показываем плотность для апостериорного распределения β, медианы, и выделяем область, которая попадает под ВЕРЕВКУ. Вы можете взаимодействовать с весами для априорных значений, чтобы получить апостериор для смеси этих 4 наборов априорных элементов.

  • Скептик — Оптимистичный
  • узкий — Широкий
Апостериорная плотность вероятности средней разницы в количестве насосов.Взаимодействуйте с виджетом или ползунками текста, чтобы увидеть, как априорные значения влияют на апостериорные оценки.

Наши результаты показывают, что вероятность того, что наша оценка β находится в пределах ВЕРЕВКИ, при среднем значении.

Обсуждение и заключение

В первоначальной статье Карни и др. Авторы утверждали, что обнаружили сильное влияние силовых поз на принятие риска (d = 0,6). Однако многократные повторения исходного исследования не дали результата. Исследователь, который пытается воспроизвести результаты первоначального исследования с помощью байесовского анализа, сталкивается с вопросом, какие априорные значения использовать.Можно использовать неинформативный априор или информативный априор. Можно также смоделировать веру в силу этих априоров. Однако выполнение анализа только с одним из этих априорных значений может привести к смещенному результату.

Следовательно, в нашем анализе мы исследуем влияние выбора априорных значений на наши апостериорные оценки β. Мы видим, что для большинства априорных значений медианное значение находится в интервале [-1, 1], а вероятность того, что параметр находится в пределах ROPE, близка к 50%. Наши результаты показывают, что они подчеркивают, что большие размеры эффекта вероятны только в том случае, если у кого-то есть уверенный (узкий) априор, сосредоточенный на большом размере эффекта исходного исследования силовой позы и Yap et al.работа. Однако мы полагаем, что использование таких априорных значений приведет к очень необъективным оценкам. Таким образом, использование неосведомленных, скептических или очень слабо информативных априорных значений может быть более подходящим для этого анализа.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *