Приоры машины: стоит ли покупать — Российская газета

≡ Лада Приора – женский автомобиль? • DRIVERU.RU / Пост

Знакомьтесь, Лада Приора


Несколько месяцев назад моя хорошая знакомая купила автомобиль. Поскольку на права она сдала уже после покупки машины, ездить одна она боялась. Поэтому она постоянно берет кого-то с собой в дорогу, чтобы было не так страшно ездить. Очень часто, едва ли не каждый день, ее попутчицей становлюсь я. Машину эту я просто обожаю, поэтому с радостью поделюсь впечатлениями.

Внешний вид

Для меня самое важное в любой технике – ее внешний вид и цвет. Тут я не страдаю оригинальностью. Так вот, внешний вид Приоры мне очень нравится! К сожалению, мы почему-то стремимся и очень радуемся, когда наши машины похожи на иномарку. С моей точки зрения, Приора очень похожа на импортную. И осознавать, что она еще и нашего производства, вообще вдвойне приятно. Она одновременно и большая, и аккуратная.

Элегантности ей добавляет цвет. Он вроде бы и обычный «металлик», но с каким-то очень интересным оттенком, а название вообще просто шикарное – «Снежная королева». И действительно, машинка блестит на солнце, как снег.

Мне нравится, что в ней нет острых углов, но вместе с тем она не похожа на божью коровку (ну, не нравятся мне всякие «Мини-куперы» и иже с ними!). Машина имеет весьма солидный вид. По крайней мере, моя 55-летняя приятельница в этой машине выглядит просто сногсшибательно!

Ходовая часть

Конечно, даже при всем своем желании я не смогу рассказать о ходовой части автомобиля и не сумею высокохудожественным слогом описать всю неземную красоту двигателя, цилиндров и прочей «начинки» Приоры. Я это оставлю за мужчинами. Расскажу лишь то, что слышали мои уши.

Что меня удивило больше всего, так это то, что даже когда приятельница только делала первые свои метры на автомобиле и глохла почти на каждом светофоре, а потом неумело трогалась, машина не ревела и дергалась даже как-то плавно. Сейчас же, когда моя автоледи уже совсем освоилась с машиной, это сплошное удовольствие: едет тихо, плавно, ничего не слышно, кроме приятной музыки из колонок.

Те же ощущения были и у меня тогда, когда приятельница дала мне порулить немного. Своей машины у меня нет, поэтому езжу от случая к случаю. Но есть машина у папы, у друзей, так что сравнить все-таки немного, но есть с чем. Та же картина: машина трогается, как по маслу. Едет тихо и плавно. Так что даже не знаю, от чего это зависит: вроде бы и приятельница – не опытный автолюбитель, и я уже не помню толком, когда в последний раз водила автомобиль, а Приора послушная и покладистая.

Вывод

Было бы, пожалуй, некорректно сравнивать Ладу Приору с Мерседесом, БМВ и иже с ними. Да и зачем, если это – машины совершенно разных классов? Но если сравнивать ее с автомобилями, равными Ладе Приоре по классу, а тем более еще и отечественного производства, то становится очевидным: Ладе имя Приора дали не зря.

Объявления лада приора – выбор лучших сайтов

Как выбрать сайт для размещения объявления о продаже машины Лада Приора

На сегодняшний день объявления о продаже Приоры, как и любой другой машины в интернете, уже никого не удивляют. С активным развитием всемирной паутины поиск подходящего автомобиля стал очень легким. Сегодня продавцам совсем не обязательно посещать авторынок — продать транспортное средство своими силами стало намного проще. Для успешной продажи своего транспортного средства нынче надо лишь правильно подобрать портал для размещения своего предложения. Но все же, следует иметь ввиду, что продажа машины в интернете имеет и свои особенности. Покупатели не могут увидеть своими глазами машину, именно поэтому они не могут  дать верную оценку экстерьеру, интерьеру, также не могут и провести тест-драйв, это обязательно надо учесть.

На автомобильных интернет-ресурсах наиболее популярной рубрикой считаются объявления о покупке и продаже машин, поэтому их публикуют все доски объявлений. Надо подчеркнуть, что в таких рубриках можно найти не только предложения легковых авто, к примеру, объявления Лада Приора, но и объявления почти всех видов транспортных средств. Такие специализированные ресурсы позволяют посетителям выбирать регион, и даже город, к тому же на них почти все объявления дополняются фотографиями.

Взять, к примеру, портал «Из рук в руки авто» — он является сервером по продаже б/у машин в разных регионах. На его страницах можно найти много объявлений Лада Приорас пробегом в любых городах. Еще один ресурс — авто ру, полезным будет для людей, которые желают найти подержанные авто разных марок. На этом сайте можно найти информацию о большинстве б/у машин, также ресурс предлагает и специальный информационный справочник.

Если же вы планируете успешно продать Приору на сайте, тогда обязательно возьмите во внимание, то, что текст следует составлять как можно более информативным. Крайне важно составлять объявление о продаже Приоры, четко указав все слабые и сильные моменты эксплуатации. В описании автомобиля можно рассказать потенциальным покупателям о приблизительной сумме, которую им придется вложить в авто, упомянув и о собственном опыте страхования. Нельзя забывать и о фотографиях автомобиля.

Искать сайты для подачи объявлений о продаже автомобиля в интернете очень удобно, предпочтение следует отдавать тем ресурсам, которые находятся в первых списках поисковой выдачи, ведь если ежедневно доску объявлений посещает много людей, то это повышает шансы на быструю и выгодную продажу.

23.01.2015

Две педали — теперь и на «Приоре» в России — CARobka.ru

Коробка передач «автомат» — жизненно важная система для мегаполиса, где ситуация с дорожным движением осложняется год от года. Это отлично понимают автодилеры Санкт-Петербурга, которые не раз заявляли руководству АВТОВАЗа о том, что «Ладе» нужна автоматическая трансмиссия. Сначала АВТОВАЗ внедрил на «Грантах» и «Калинах» японский «автомат», а сегодня пошел дальше: «Приора» получила «робот», созданный на пару с немецкими инженерами. И, памятуя об инициативе питерских дилеров, АВТОВАЗ именно в северной столице дал старт продаж новой модификации LADA Priora. 

«Робот», а говоря технически — автоматизированная механическая трансмиссия, устанавливается на LADA Priora с октября 2014 года. Надобность в третьей педали отпала: выжимает сцепление специально обученный механизм. Еще два мини-двигателя переключают скорости: это избавляет от необходимости постоянно дергать рычаг. Вся система управляется компьютером, который настроен вместе с немецкой фирмой ZF. АМТ позволяет двигаться как в полностью автоматическом, так и в ручном режимах: повышается комфорт автомобиля и экономится топливо.

Продажи новой версии «Приоры» уже идут по всей России, но одними из первых покупателей стали клиенты «Питер-Лады». Троих автолюбителей «переселили» на новенькие «Приоры» со своих машин российского и иностранного производства. Четвертая LADA Priora с АМТ имеет особую историю: муниципалитет при поддержке бизнес-сектора передал этот автомобиль для перевозки пассажира с ограниченными возможностями. 19-летний Дмитрий страдает от церебрального паралича; он посещает специальное учебное заведение, которое находится в 33 километрах от дома, а без автомобиля это невозможно. Несколько лет назад семье Дмитрия по социальной программе была выделена «Ока», но сегодня возникла необходимость в замене машины. Передавая автомобиль, сотрудники «Питер-Лады» отметили, что автоматизированная трансмиссия заметно упрощает процесс вождения, сам автомобиль комфортабелен и имеет вместительный багажник, в который при необходимости поместится инвалидная коляска.

Какова роботизированная «Приора» на ходу? Совмещает ли она комфорт автомата и динамику механики? Проверить несложно — машина уже доступна для тест-драйвов у дилеров.

С момента своего рождения роботизированные коробки передач успели попортить свой имидж. То дергаются они, то мрут как мухи… Однако время шло, и были разработаны совершенно новые системы, более умные и более надежные. А что русскому автолюбителю нужно? Конечно, надёжность и простота. В случае с «Ладой» поступили проще некуда. Обычная вазовская механическая коробка передач комплектуется электроприводом выжима сцепления и переключения скоростей. Если уж человек справляется с педалью и рычагом, то компьютер сделает не только не хуже, но даже лучше! АМТ переключает скорости точнее, чем самый опытный водитель, она не допускает лишних перегазовок и экономит топливо. Наконец, она снабжена «защитой от дурака» — к примеру, не позволит включить первую передачу на 120 км/час. Но это не значит, что перед нами скучный агрегат с тугодумными реакциями. Если хочется погонять, АМТ позволит стартануть «с дымком»… А если нужно плавно катиться, не суетясь с рычагом и педалями, то АМТ будет сама переключать передачи. Таковы две ипостаси новой коробки передач — она и автомат и механика в одном лице.

Внедрение АМТ не было бы возможно без серьезной переделки силового агрегата, и АВТОВАЗ учел это при развитии своей техники. Сначала перешли с тросового привода педали газа на электронный — таким образом, компьютер автомобиля управляет тягой сам, а человек лишь задает ему свое желание. Второй шаг АВТОВАЗа — внедрение нового немецкого механизма переключения передач, что кардинально повысило четкость работы коробки. Наконец, пришло время и для АМТ — АВТОВАЗ взял проверенный блок актуаторов от немецкой фирмы ZF. Аналогичные схемы применяются и на некоторых иномарках, к примеру, на Citroen DS3. Но для «Лады» система получила совершенно новые настройки, соответствующие характеру российского автомобилиста. Что ж, проверим…

Заводим машину, предварительно выжав тормоз, — иначе мотор не запустится. Дальше переводим рычаг в положение «А», и всё — умная электроника сама поймет, как вы хотите ехать. Быстро, плавно или экономично — АМТ переключает передачи в зависимости от интенсивности воздействия на педаль газа. Если при разгоне долго удерживать педаль, машина будет позже переключаться на повышенную, если педаль приотпустить, АМТ повысит передачу.

Во время поездок на «Приоре» с АМТ возникает ощущение, будто машину ведет очень аккуратный и опытный водитель. Да, микроскопические рывочки при разрыве потока мощности ощутить можно… Сцепление-то одно. Но насколько все делается быстро, мягко и аккуратно! Возьмем классическое упражнение «старт в горку». На «механике» водитель должен плясать обеими ногами на педалях и ловко орудовать «ручником». А здесь — просто отпускаешь ногу с тормоза и газуешь. Или вообще можно удерживать машину педалью акселератора. Приотпустил — покатилась назад, чуть нажал — остановилась. Еще немного поддал газку — поехала. Удивительно точная и комфортная настройка всей системы. Очередной удачный опыт сотрудничества российских и немецких автостроителей.

Обычно после «автомата» пересаживаться на механику не очень комфортно… Но если соскучился по самостоятельному управлению машиной или нужда заставляет (к примеру, скользко и надо тормозить двигателем), то всегда можно выбрать ручной режим АМТ. Легкие движения рычагом, без сброса газа — и машина рвется вперед. Одно движение рукой назад — пониженная передача, и двигатель быстрее теряет обороты, замедляя автомобиль. Интересная особенность — если хочешь динамично разгоняться, ручной режим это позволяет. Но если впереди замаячил красный свет, вовсе не обязательно перебирать передачи вниз, достаточно отпустить педаль газа, и вместе с падением оборотов АМТ сама включит 4-ю, потом 3-ю, и так до полной остановки.

В общем, на серийной основе создан весьма жизнеспособный агрегат. Неудивительно, что в будущем АМТ получат и другие автомобили LADA, в том числе LADA Vesta.

Терминология

— что означает термин «предшествующий» в машинном обучении

Проще говоря, без каких-либо математических символов, до означает

первоначальных убеждений о событии с точки зрения распределения вероятностей . Затем вы настраиваете эксперимент и получаете некоторые данные, а затем «обновляете» свое убеждение (и, следовательно, распределение вероятностей) в соответствии с результатом эксперимента (апостериорное распределение вероятностей).

Пример: Предположим, нам даны две монеты.Но мы не знаем, какая монета фальшивая. Монета 1 несмещена (ГОЛОВЫ и ХВОСТ имеют вероятность 50%), а Монета 2 смещена, скажем, мы знаем, что она дает ГОЛОВЫ с вероятностью 60%. Математически:

Учитывая, что у нас есть ГОЛОВКИ, вероятность того, что это монета 1, составляет 0,4 $$ p (H | Coin_1) = 0,4 $$, а вероятность того, что это монета 2, равна 0,6 $$ p (H | Coin_2) = 0,6 $$

Итак, это все, что мы знаем, прежде чем ставить эксперимент.

Теперь мы собираемся подбросить монету и на основе имеющейся информации (H или T) угадать, какую монету мы выбрали (Coin 1 или Coin 2).

Первоначально мы предполагаем, что $ p (Coin_1) = p (Coin_2) = 0,5 $, обе монеты имеют равные шансы, потому что у нас пока нет информации. Это наш до . Это равномерное распределение .

Теперь мы случайным образом берем одну монету, подбрасываем ее и получаем ГОЛОВУ. В этот момент все происходит. Мы вычисляем апостериорных вероятностей / распределения, используя формулу Байеса: $$ p (Coin_1 | H) = \ frac {p (H | Coin_1) p (Coin_1)} {p (H | Coin_1) p (Coin_1) + p (H | Coin_2) p (Coin_2)} = \ frac { 0.4 \ times0.5} {0.4 \ times0.5 + 0.6 \ times0.5} = 0.4 $$

$$ p (Coin_2 | H) = \ frac {p (H | Coin_2) p (Coin_2)} {p (H | Coin_1) p (Coin_1) + p (H | Coin_2) p (Coin_2)} = \ frac {0,6 \ times0,5} {0,4 \ times0,5 + 0,6 \ times0,5} = 0,6 $$

Итак, изначально у нас была вероятность 0,5 доллара для каждой монеты, но теперь, после эксперимента, наши убеждения изменились, теперь мы считаем, что монета — это монета 1 с вероятностью 0,4 и это монета 2 с вероятностью 0,6. Это наше апостериорное распределение

, распределение Бернулли .

Это основной принцип байесовского вывода и статистики, используемый в машинном обучении.

Понимание сопряженных приоров. Байесовский подход к машинному обучению… | Сапташва Бхаттачарья

Зачем спрягать приора?

В байесовском подходе наша цель — получить апостериорное распределение. Подсчет доказательств может вызвать головную боль в реальных жизненных проблемах. Скажем, мы имеем дело с изображениями, и наша цель — создать новое изображение из заданного набора изображений.Было бы действительно сложно смоделировать распределение изображений, которое является нашим P (D) . Кроме того, мы можем рассматривать P (D) как нормировочную константу и записывать ее как — — ∫ P (D | θ) P (θ) dθ . Представьте себе этот интеграл в контексте нейронной сети, где θ с являются параметрами, то есть весами сети, и если это относительно глубокая сеть, будут миллионы θ с. Так что интеграл будет неразрешимым. Conjugate Prior здесь, чтобы спасти нас от этого несчастья.Мы можем получить точное апостериорное распределение, если наше априорное распределение (в случае вышеприведенного примера это будет распределение весов) сопряжено априорному для функции правдоподобия. Давайте посмотрим на озорном примере:

Поскольку у моей подруги Китти не очень дружелюбная кошка Нуо, похлопывание по ней приводит либо к сварливости с вероятностью p, либо к мурлыканью с вероятностью (1-p). Поскольку такое поведение мне не так хорошо известно, я предполагаю, что предыдущее распределение было на p с Beta-распределением , Beta (2, 2) .Если за один вечер Нуо проворчал 6 раз и промурлыкал только 2 раза, каковы параметры для апостериорного распределения свыше p ? Каждое похлопывание по Нуо можно рассматривать как отдельный эксперимент с любым из двух фиксированных результатов. Это на самом деле известно как испытание Бернулли, подобное подбрасыванию монеты. Поскольку бета-распределение сопряжено с вероятностью Бернулли, мы уже можем сказать, что апостериорное распределение будет следовать за бета-распределением (как показано в выводе ниже). Попробуем найти параметры…

Как мы видим, для вероятности Бернулли мы имеем результат 1 для N1 раз и 0 для N0 раз.Выбор бета-предора с параметрами a, b дает нам бета-распределение с параметрами (N1 + a, N0 + b) в качестве апостериорного. Таким образом, выбор сопряженного априорного распределения помогает нам вычислить апостериорное распределение, просто обновляя параметры априорного распределения , и нам вообще не нужно заботиться о доказательствах. Учитывая нашу проблему, у нас будет апостериорное распределение, которое будет бета-распределением с параметрами (6 + 2, 2 + 2). Как только мы узнаем параметры бета-распределения, мы также можем вычислить апостериорный максимум, который имеет место при x = 0.7, как вы можете видеть на рисунке ниже. Также обратите внимание, как первоначальное априорное (бета-распределение с параметрами 2, 2) изменилось на обновленное апостериорное после того, как мы использовали вероятность. Это ключевая идея в байесовской статистике, то есть после просмотра данных изменилось наше первоначальное мнение о модели! Подробный список сопряженных распределений можно найти здесь.

Смешение различных физических априоров с нейронными сетями

Переосмысление физики в эпоху глубокого обучения становится все более важной темой.Эта тема особенная, потому что, помимо данных, можно использовать обширную библиотеку физических предшествующих моделей (например, кинематику, поток жидкости и т. Д.) Для выполнения более надежных выводов. Возникающая подобласть обучения на основе физики (PBL) изучает эту проблему сочетания нейронных сетей с физическими априорными значениями. В то время как предыдущие алгоритмы PBL успешно применялись для решения конкретных задач, трудно обобщить существующие методы PBL на широкий круг проблем, основанных на физике. Такое обобщение потребует архитектуры, которая может адаптироваться к вариациям правильности физики или качества обучающих данных.Такой архитектуры не существует. В этой статье мы стремимся обобщить PBL, сделав первую попытку перенести поиск нейронной архитектуры (NAS) в сферу PBL. Мы представляем новый метод, известный как поиск нейронной архитектуры на основе физики (PhysicsNAS), который является лучшим в разнообразном диапазоне качества физической модели и набора данных.



Обобщение PBL в диапазоне разреженности обучающих данных и корректности физической модели.



Поисковое пространство нашей PhysicsNAS.В предлагаемой PhysicsNAS все узлы плотно соединены смешанными операторами из предопределенных наборов операций-кандидатов. Скрытые узлы могут получать информацию из исходных входных данных или из предыдущих скрытых узлов в рамках этой настройки поиска. Процесс обучения контролируется как наземными, так и физическими ограничениями.



Оцениваем наш метод на симуляторе классических задач. Первая задача (слева) — это прогнозирование траектории подбрасываемого мяча, а вторая задача (справа) — оценка скорости двух объектов после столкновения.



Использование физических операций в PhysicsNAS. Выбор операции, вдохновленной физикой, зависит от ее точности. PhysicsNAS стремится использовать физические операции, когда они более точны (например, модель упругого столкновения), и предпочитает остаточную связь, когда они неточны (например, уравнение параболы).



Случай отказа. В редких случаях предпочтительнее использовать однопотоковую сеть. PhysicsNAS не может перейти к однопотоковым архитектурам из-за механизма выбора края.

Высший избирательный суд Бразилии откроет исходный код машин для голосования перед выборами


Высший избирательный суд Бразилии (TSE) одобрил новое постановление о продлении периода исходных кодов машин для электронного голосования, и система электронного голосования должна быть доступна для проверки гражданским обществом.

Согласно постановлению, исходные коды должны быть доступны для проверки за 12 месяцев до проведения первого тура выборов — предыдущий крайний срок был за 6 месяцев до выборов.По словам министра TSE Луиса Роберто Баррозу, решение предвидеть доступ к избирательным системам является частью инициатив, направленных на улучшение передовой практики и необходимость повышения прозрачности избирательного процесса, особенно в отношении процесса разработки и аудита электронного голосования. система.»

В прошлом месяце TSE объявила о создании нового органа, призванного повысить прозрачность и безопасность избирательного процесса. Комиссия по прозрачности выборов (CTE) направлена ​​на расширение участия экспертов, представителей гражданского общества и общественных институтов в проверке и аудите избирательного процесса.

Члены CTE будут работать с Судом над анализом его плана действий по повышению прозрачности выборов. Группа специалистов также будет отслеживать и контролировать этапы разработки избирательных систем и аудит избирательного процесса. Также ожидается, что они дадут свое мнение и рекомендации по улучшениям, которые могут потребоваться.

Помимо представителей учреждений и государственных органов, в состав CTE войдут специалисты по информационным технологиям и представители гражданского общества.В группу технических экспертов входят ученые Андре Луис де Медейрос Сантос, профессор Федерального университета Пернамбуку; Бруно де Карвалью Альбертини, профессор Университета Сан-Паулу; Роберто Алвес Галло Филью, доктор философии Государственного университета Кампинаса; Ана Каролина да Хора, научный сотрудник Центра технологий и общества юридической школы Фонда Жетулио Варгаса в Рио-де-Жанейро, а также Ана Клаудиа Сантано, генеральный координатор некоммерческой организации Transparência Eleitoral Brasil, и Фернанда Кампануччи, исполнительный директор компании Open Knowledge Brasil.

Объявляя о создании нового органа, министр Баррозу отметил, что TSE начнет цикл избирательной прозрачности 4 октября, за год до президентских выборов 2022 года. На мероприятии все члены CTE, министры TSE и президентам всех политических партий Бразилии будет представлена ​​демонстрация системы, используемой в машинах для электронного голосования, и они смогут увидеть исходный код. Избирательные органы таких организаций, как Организация американских государств, Idea International и Межамериканский союз избирательных организаций (Uniore), которые действуют в качестве наблюдателей на различных выборах в Америке, также будут присутствовать на мероприятии.

В дополнение к объявлению CTE Избирательный суд создал Наблюдательный центр прозрачности выборов (OTE), который будет сотрудничать с CTE и TSE с целью повышения прозрачности голосования, а также информирования общественности об избирательной системе в Бразилии. .

Государственные и частные организации и учреждения с выдающейся работой в области технологий, прав человека, демократии и политологии могут быть приглашены присоединиться к Обсерватории.Согласно TSE, приглашения были разосланы различным политикам и организациям, которые ранее сотрудничали с Судом.

[PDF] Фазовые переходы в ограниченных машинах Больцмана с общими приоритетами

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 53 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ по релевантностиНаиболее популярные статьиНедавность

Природа вычислений

Авторы объясняют, почему проблема P vs. NP является настолько фундаментальной, и почему так сложно разрешить и провести читателя через лабиринты и игры; оптимизация в теории и на практике; рандомизированные алгоритмы, интерактивные доказательства и псевдослучайность; Цепи Маркова и фазовые переходы; и внешние границы квантовых вычислений.Развернуть
  • Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

В достижениях в системах обработки нейронной информации

Билл Бэрд {Ссылки на публикации 1] Б. Бэрд. Бифуркационный анализ осциллирующей нейросетевой модели распознавания образов в обонятельной луковице кролика. В Д. 3] Б. Бэрд. Бифуркационный анализ… Развернуть

  • Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

MATH

Аннотация: Около десяти лет назад биофизики наблюдали примерно линейную зависимость между комбинаторной сложностью узловой ДНК и расстоянием, пройденным при гель-электрофорезе… Развернуть

Информация, физика и вычисления

В этой статье представлены несколько наблюдений за связями между информацией, физикой и вычислениями.В частности, исследуется вычислительная мощность квантовых компьютеров. Квантовая теория — это… Expand

Nature

  • R. Rosenfeld
  • Medicine
  • Отоларингология — хирургия головы и шеи: официальный журнал Американской академии отоларингологии — хирургия головы и шеи
  • 2009
Я пишу простым призыв сбалансировать объемные статьи о лечении в вашем журнале с небольшим количеством информации о природе и лечебных эффектах, чтобы возродить восприятие врачей как целителей, а не только лечителей, которые наслаждаются дарами природы, и способствовать развитию гуманистического аспекта медицины, процветала тысячелетия.Expand

Information

Главное направление экономической деятельности и окружающей среды для предприятий Служба развития филиалов и предприятий Подразделения по развитию бизнеса, экономики и биоэкономики… Expand

Phys

      90. 118, 138301,
    • 2017

    [PDF] Приоритеты когнитивных моделей для прогнозирования решений человека

    ПОКАЗЫВАЕТ 1–10 ИЗ 29 ССЫЛКИ

    СОРТИРОВАТЬ ПО Релевантности Статьи, на которые больше всего повлияли Новость

    Гибридный подход на основе поведения человека для машинного обучения на основе Ared Принятие решений

    Реализована ванильная модель, в которой модели SVM обучаются с использованием поведенческих характеристик, которые зависят от психологических свойств, лежащих в основе базовой модели конкуренции, и показано, что эта базовая модель учитывает 14 предубеждений при выборе и превосходит все другие, основанные на обучении. модели в конкурсе.Развернуть
    • Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

    Предсказание человеческих решений с помощью поведенческих теорий и машинного обучения

    Представлен открытый турнир по предсказанию человеческого выбора в фундаментальных экономических задачах принятия решений, и предполагается, что интеграция определенных поведенческих теорий в качестве функций в системы машинного обучения обеспечивают наилучшие прогнозы. Развернуть
    • Просмотреть 8 отрывков, ссылки на методы и справочную информацию

    Глубокое обучение для прогнозирования стратегического поведения человека

    В этой работе представлена ​​новая архитектура, которая позволяет единой сети обобщать различные входные и выходные измерения с использованием матричных единиц, а не скалярных единиц. и показывает, что его производительность значительно превосходит предыдущий уровень техники, основанный на функциях, созданных экспертами.Развернуть
    • Просмотреть 3 выдержки, справочная информация

    Психологический лес: прогнозирование поведения человека

    Представлен алгоритм случайного леса, получивший название психологического леса, который использует психологические особенности в дополнение к более стандартным объективным и наивным характеристикам, приводит к предсказанию, которое значительно превосходит лучшие практики в соревновании по предсказанию выбора. Развернуть
    • Просмотреть 7 отрывков, ссылки на методы, предысторию и результаты

    Машинное обучение: прикладной эконометрический подход

    В этой работе представлен способ мышления о машинном обучении, который дает ему свое место в эконометрическом инструментарии и направлен на то, чтобы сделать их концептуально проще в использовании, поскольку дает более четкое представление о том, как работают эти алгоритмы, в чем они преуспевают и где могут споткнуться.Развернуть
    • Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

    Прогнозирование принятия решений человеком: от прогноза к действию

    Этот доклад покажет, как сочетание методов машинного обучения для моделирования человека, моделей поведения человека, формального принятия решений и подходов теории игр позволяет агентам хорошо взаимодействовать с людьми. Развернуть
    • Просмотреть 2 выдержки, справочная информация

    (PDF) Дополнение CRF с помощью прайоров формы машины Больцмана для маркировки изображений

    или закрытый подбородок и «большие волосы».Таким образом, изученные скрытые

    единиц могут быть полезны в качестве атрибутных представлений для лиц.

    6. Заключение

    Сегментация лица и маркировка являются сложной задачей из-за

    разнообразия стилей волос, поз головы, одежды, окклюзий,

    и других явлений, которые сложно смоделировать, особенно

    в такой базе данных, как LFW. Наша модель GLOC объединяет

    CRF и RBM для моделирования как локальной, так и глобальной структуры

    в сегментировании лиц.Наша модель на

    последовательно уменьшила ошибку в маркировке лица по сравнению с предыдущими моделями, в которых отсутствуют

    глобальных априорных значений формы. Кроме того, мы показали, что единицы hid-

    den в нашей модели можно интерпретировать как атрибуты лиц

    , которые были изучены без какого-либо контроля на уровне атрибутов.

    Благодарности

    Эта работа была поддержана NSF IIS-0916555 и

    Google Faculty Research Award. Мы благодарим Гэри Хуанга,

    Джерода Вайнмана, Ариэля Прабаву, Флавио Фисмана, Джонатана

    Тиао и Сэмми Хаджали за их помощь и рецензентов

    за их конструктивные отзывы.

    Ссылки

    [1] vis-www.cs.umass.edu/GLOC/.

    [2] vis-www.cs.umass.edu/lfw/part_labels/.

    [3] П. Арбель

    aez, Б. Харихаран, К. Гу, С. Гупта, Л. Бурдев и

    Дж. Малик. Семантическая сегментация по регионам и частям. In

    CVPR, 2012.

    [4] Э. Боренштейн, Э. Шарон и С. Ульман. Сочетание сегментации сверху-

    ,

    , снизу и снизу вверх. В семинаре CVPR по

    Перцептивная организация в компьютерном зрении, 2004.

    [5] С. М. А. Эслами, Н. Хесс и Дж. Винн. Форма Boltz-

    Mann machine: Сильная модель формы объекта. В CVPR,

    2012.

    [6] С. М. Эслами и К. К. Уильямс. Генеративная модель

    для сегментации объектов по частям. In NIPS, 2012.

    [7] X. He, R. Zemel и M. Carreira-Perpin´

    an. Multiscale con-

    дополнительных случайных поля для маркировки изображений. В CVPR, 2004.

    [8] X. He, R. Zemel и D.Рэй. Изучение и включение

    нисходящих сигналов в сегментацию изображений. В ECCV, 2006.

    [9] Дж. Э. Хинтон. Обучающие продукты экспертов за счет минимизации контрастного расхождения

    . Нейронные вычисления, 14 (8): 1771–

    1800, 2002.

    [10] Г. Б. Хуанг, В. Джайн и Э. Лирнед-Миллер. Неконтролируемое

    совместное совмещение сложных изображений. In ICCV, 2007.

    [11] Г. Б. Хуанг, Х. Ли и Э. Лирнед-Миллер. Изучение иерархических представлений

    для проверки лиц с помощью сверточных сетей глубоких убеждений.В CVPR, 2012.

    [12] Г. Б. Хуанг, М. Маттар, Х. Ли и Э. Лирнед-Миллер.

    Обучение юстировке с нуля. In NIPS, 2012.

    [13] Г. Б. Хуанг, М. Нараяна и Э. Лирнед-Миллер. Навстречу

    неограниченному распознаванию лиц. В семинаре CVPR по концепции Per-

    в области компьютерного зрения, 2008.

    [14] Г. Б. Хуанг, М. Рамеш, Т. Берг и Э. Лирнед-Миллер.

    Маркированные лица в дикой природе: база данных для изучения лиц

    распознавание лиц в неограниченных средах.Технический отчет

    порт 07-49, Массачусетский университет, Амхерст, 2007.

    [15] Н. Кумар, А. К. Берг, П. Н. Белхумёр и С. К. Наяр.

    Классификаторы атрибутов и сравнения для проверки лиц. In ICCV,

    2009.

    [16] Дж. Лафферти, А. МакКаллум и Ф. Перейра. Условное ранжирование

    внутренних полей: вероятностные модели для сегментации и маркировки данных последовательностей

    . В ICML, 2001.

    [17] К. В. Ле, М. А. Ранзато, Р. Монга, М.Девин, К. Чен,

    Г. С. Коррадо, Дж. Дин и А. Я. Нг. Создание высокоуровневых функций

    с использованием крупномасштабного обучения без учителя. В ICML,

    2012.

    [18] Ю. ЛеКун, С. Чопра, Р. Хадселл, М. Ранзато и Ф. Хуанг.

    Учебное пособие по обучению на основе энергии. В: Г. Бакир, Т. Хофман,

    B. Sch¨

    olkopf, А. Смола и Б. Таскар, редакторы, Predicting

    Structured Data. MIT Press, 2006.

    [19] Ли К., Ангелов Д., Б.Суменген, С. Гоктюрк. Марков

    модели случайных полей для сегментации волос и лица. In FG,

    2008.

    [20] Дж. Малик, С. Белонги, Дж. Ши и Т. Леунг. Textons, con-

    туры и регионы: интеграция сигналов в сегментации изображений. В

    ICCV, 1999.

    [21] Д. Мартин, К. Фаулкс и Дж. Малик. Обучение распознаванию границ изображения nat-

    ural по яркости и текстуре. В НИПС,

    2002.

    [22] В. Мних, Х.Ларошель и Дж. Хинтон. Условные пере-

    строгие машины Больцмана для структурированного прогнозирования результатов.

    В UAI, 2011.

    [23] К. П. Мерфи, Ю. Вайс и М. И. Джордан. Путёвка веры

    агитация за приблизительный вывод: эмпирическое исследование. In

    UAI, 1999.

    [24] М. Растегари, А. Фархади и Д. Форсайт. Обнаружение атрибутов

    через предсказуемые дискриминантные двоичные коды. В ECCV,

    2012.

    [25] R.Салахутдинов и Г. Хинтон. Глубокие машины Больцмана.

    В AISTATS, 2009.

    [26] Л. Саул, Т. Яаккола и М. Джордан. Теория среднего поля для

    сигмовидных сетей убеждений. Журнал искусственного интеллекта

    Research, 4: 61–76, 1996.

    [27] К. Шефер, Дж. Одобез и Р. Маркони. Совместное адаптивное моделирование цвета

    и сегментация кожи, волос и одежды

    с использованием когерентных карт вероятностных индексов. В BMVC, 2011.

    [28] P.Смоленский. Обработка информации в динамических системах:

    Основы теории гармонии.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.