Этим же объясняется и принципиальное использование в качестве материала для видеозаписи только собственной деятельности обучаемых. Обучение на чужих ошибках , безусловно, полезно с точки зрения получения знаний, комфортно для слушателей, так как не затрагивает личностной сферы, но малоэффективно с точки зрения коррекции собственного поведения и навыков, так как не вызывает эмоционального отношения к происходящему, что является одним из главных условий оптимизации обучения. [c.111]
Основной формой активных методов обучения на практических занятиях являются расчеты денежных потоков от инвестиционной, операционной и финансовой деятельности показателей эффективности инвестиционных проектов, нахождения оптимальных вариантов инвестиционных проектов, оптимизации инвестиционного портфеля. [c.85]
Моделирование лидеров стратегических изменений. Современный конкурентный вызов (реинжиниринг процессов, организационная трансформация и трансформация бизнеса, конкуренция за долю существующего рынка и возможную для будущего рынка). Поиск будущего (стратегия как изучение и обучение, стратегия как позиционирование и стратегия как предугадывание стратегические планы и стратегическая архитектура). Мобилизация ради будущего (стратегия как соответствие и приспособление к будущему, стратегия как напряжение и мобилизация всех сил стратегия как распределение и оптимизация ресурсов, стратегия как аккумуляция и рычаг успеха ), Схватывать будущее первым (конкурирование в рамках существующих представлений, конкурирование за будущий успех, конкурирование за лидерство в ключевой компетенции и др.). [c.393]
Целью первого этапа является изучение основных закономерностей СПО, методов оптимизации отдельных подпроцессов, характерных ошибок управления, встречающихся на практике. Методической основой программы первого этапа могут послужить материалы, изложенные в главе II. Следует отметить, что обучение бурильщиков и инженерно-технических работников основным принципам оптимизации СПО должно проводиться независимо от того, какие-— сложные или простые —информационно-измерительные средства предполагается использовать в системе управления. Больше тоге, проведение такой учебы в полном объеме необходимо и в том случае, когда на буровом предприятии по тем или иным причинам не ставится задача комплексной оптимизации процесса СПО с использованием информационно-измерительных средств. Не исключена возможность, что именно в результате проведения технической учебы руководством УБР будет принято решение о комплексной постановке и реализации задач, связанных с совершенствованием СПО. Во всех случаях результаты учебы будут во многом зависеть от уровня методической и организационной подготовки занятий. В частности, очень полезно провести предварительную инструментальную регистрацию фактических режимов СПО на ряде буровых установок данного предприятия. Полученные таким образом материалы помогут на конкретных примерах проиллюстрировать те или иные теоретические положения, отметить характерные для местных условий нарушения режимов СПО и их влияние на эффективность проводки скважин. Все это повысит наглядность и действенность обучения. Наиболее целесообразной формой проведения первого этапа технической учебы для рабочих следует считать введение в программы учебно-курсовых комбинатов вопросов оптимизации режимов СПО. [c.247]
Преподавание иностранных языков в России переживает сейчас сложный период поиска путей оптимизации учебного процесса, повышения качества обучения в условиях, когда общественный интерес и взрыв мотивации к их изучению достигли пиковых параметров и определили, тем самым, необходимость качественного изменения уровня подготовки по иностранному языку и приведения его в соответствие с мировыми стандартами. [c.41]
Итак, определяющим звеном учебного процесса является преподаватель, его неповторимая личность, богатый творческий потенциал, способность к импровизации, педагогический артистизм. Нетрадиционный подход к процессу преподавания реализуется через варианты театральных приемов, позволяющих решать вопросы оптимизации процесса обучения иностранному языку, с одной стороны, а с другой — формировать профессионально значимые навыки и умения с первых дней обучения студента в вузе. Задача артистичного педагога — оказать на учеников эмоциональное воздействие, вызвать в душах отклик, определенные переживания, без которых осложняется глубинное восприятие жизни и ее понимание утвердить веру в себя в сознании и сердцах ребят, вызвать впечатление своим отношением, чувствами заставить играть воображение, а игра — всегда свободный выбор [1]. [c.43]
Изучение новых информационных технологий в образовательной сфере позволяет эффективно решать многие труднореализуемые в рамках традиционной педагогики дидактические задачи. К ним относятся обеспечение творческой, самостоятельной работы студентов над учебным материалом в диалоговом режиме, возможность реализации дифференцированного подхода к студентам, оказание помощи и консультирование. Это в свою очередь позволяет решить чрезвычайно важную задачу современной образовательной системы -оптимизацию познавательной активности студентов через самообучение. Кроме того, самостоятельное изучение информационных технологий даёт возможность поставить студента на позицию исследователя, предоставляет ему возможность анализа информации и результатов своей деятельности, что особенно актуально для специалиста, выходящего на рынок труда. Самостоятельное изучение информационных технологий способствует достижению гарантированного конечного результата обучения, построению индивидуальных образовательных программ для студентов. [c.34]
| Рисунок 5. Обучение сети как задача оптимизации |  |
После завершения процесса обучения, положение города в маршруте определится положением его образа в кольцевом выходном слое. Иногда случается, что два или большее число городов отображаются на один и тот же выходной нейрон. Подобная ситуация может интерпретироваться так, что локальное упорядочивание этих городов не имеет значения и требует только локальной оптимизации части маршрута. При нескольких десятках городов такая оптимизация может скорректировать его длину на величину до 25%. Для сотен городов она, как правило, не улучшает результат и поэтому не используется. [c.117]
С7 Заметим, что использованные нами ранее функции принадлежности носили достаточно специфический характер (так называемую треугольную форму). Успех же сочетания нечетких моделей существенно зависит от разумного нечеткого разбиения пространств входов и выходов. Вследствие этого, задача адаптации функций принадлежности может быть поставлена как задача оптимизации, для решения которой и могут использоваться нейронные сети. Наиболее простой путь для этого заключается в выборе некоторого вида функции принадлежности, форма которой управляется рядом параметров, точное значение которых находится при обучении нейронной сети. [c.213]
Целью процедуры минимизации является отыскание глобального минимума — достижение его называется сходимостью процесса обучения. Поскольку невязка зависит от весов нелинейно, получить решение в аналитической форме невозможно, и поиск глобального минимума осуществляется посредством итерационного процесса — так называемого обучающего алгоритма, который исследует поверхность невязки и стремится обнаружить на ней точку глобального минимума. Иногда такой алгоритм сравнивают с кенгуру, который хочет попасть на вершину Эвереста, прыгая случайным образом в разные стороны. Разработано уже более сотни разных обучающих алгоритмов, отличающихся друг от друга стратегией оптимизации и критерием ошибок. [c.26]
Исходя из соотношения фактических и эталонных значений компонент трудового потенциала, могут быть разработаны мероприятия по повышению качества персонала. Каждое мероприятие требует определенных затрат на отбор, обучение,, переподготовку, аттестацию. Отсюда возникает проблема оптимизации системы повышения качества персонала. При этом ограничения, в общем случае, формируются исходя из требуемого результата — приближения к эталонным значениям компонент трудового потенциала, а критерием оптимальности является минимум суммарных затрат на проведение соответствующих мероприятий. В процессе итераций возможен также анализ вариантов, исходя из ограничения по имеющимся ресурсам. В этом случае критерием будет минимизация отклонений между фактическими и эталонными значениями компонент трудового потенциала. [c.108]
В первую очередь, необходимо осознавать, что обучение специалистов высокого уровня, связанное с их участием в различных семинарах, конференциях, зарубежных поездках, требует гораздо больших расходов, чем уже рассмотренные простые методы поддержания необходимой для повседневной работы квалификации. Чтобы обучение высокого уровня специалистов окупилось, организация должна ориентироваться именно на инновационную деятельность, стремиться к постоянной оптимизации всех производственных процессов, в которых данные специалисты смогут проявить себя в полной мере. [c.155]
Кружок качества — группа, которая после прохождения краткого курса статистики и методов решения проблем регулярно встречается с целью совместного поиска оптимизации выполнения работы. Такой кружок кроме обучения может оказать помощь в изучении производственных процессов, решении текущих проблем и выработке новых способов удовлетворения запросов потребителей. Для этого кружку качества резервистов должна быть задана четкая стратегическая цель. Предполагается, что каждый участник группы концентрирует внимание на качестве продукции, каждый шаг их работы направлен на интенсивный поиск путей повышения качества. [c.281]
Процесс обучения (оптимизации tj ) в целях сокращения объема вычислений можно сделать направленным, используя, [c.175]
Оценка результатов эффективности обучения направлена на определение уровня усвоения знаний, обучающимся и оптимизацию учебных программ. [c.64]
В задачи социально-психологического обучения руководителей входит не только оптимизация их речевого поведения по отношению к подчиненным. Важно все как входит руководитель в помещение, каким образом здоровается с присутствующими, как он, в свою очередь, реагирует на вновь пришедших, какова его манера сидеть за столом, то есть все то, что мы называем самоактуализацией в действиях. [c.147]
Ведущее место в проведении всех перечисленных видов обучения принадлежит, безусловно, руководителю ситуационных игр. Поэтому внедрение в практику социально-психологических методов оптимизации управления требует в первую очередь подготовки квалифицированных кадров психологов, наделенных, помимо образования, специфическими способностями режиссера. [c.148]
Последовательное изложение различных аспектов байесовского подхода к проблемам принятия решений занимает центральное место в книге Морриса. В гл. 1 и 2, носящих методологический характер, развитие естественных наук и управление трактуются как процессы обучения (т. е. повышения квалификации, приобретения знаний), что позволяет установить некоторые полезные аналогии между управлением и наукой. Говоря об управлении как научной дисциплине, целью которой является оптимизация процесса обучения управлению, автор занимает достаточно осторожную позицию относительно возможностей науки об управлении в такой трактовке. [c.6]
Во-первых, это методы оптимизации производства. В их число входят методы определения производственных циклов, сокращения ненужных запасов, выравнивания загрузки производственных мощностей, обеспечения гибкости. Во-вторых, это методы сокращения подготовительно-заключительного времени для сокращения общего времени производства, нормирование операций, рациональное размещение производственного оборудования, обучение рабочих нескольким профессиям для проведения принципа гибкости и т. д. В-третьих, это способы обеспечения принципа авто-номизации. В его основе следующее. Каждый станок или линия оборудованы устройством автоматической остановки. На Тоёте все машины автономны, что позволяет предотвращать массовое производство брака. Что это значит Это значит, что рабочий, заметив дефект в детали, должен остановить станок или линию конвейера. Важными составными частями производственной системы Тоёта являются рационализаторская деятельность малых групп, а также функциональные системы управления. Основные идеи этих систем рассматриваются в гл. 5, 10, 12, 13. Это направлено на создание необходимых условий для производительного, качественного труда на каждом рабочем месте. Эта мысль встречается у многих японских авторов. Один из них выразился так Необходимо, чтобы именно условия, а не управляющие заставляли рабочих эффективно трудиться. Если создаются такие условия, сколь дорого бы они ни обходились, тогда и вложения в капитальное строительство, в передовую технологию оказываются не напрасными, а прибыль многократно увеличивается . [c.22]
Учебное пособие предназначено дня выполнения курсового и дипломного проектирования студентами очного и заочного обучения io специальности 0908 "Проектирование, сооружение и эксплуатация газонефтепроводов,. .газохранилищ и нефтебаз". В нем раромат-риваютоя вопросы оптимизации использования ресурсов при сооружении нефтегазопроводов, применение сетевых моделей и использование ресурсов но ним. [c.2]
Возможности человека эффективно и безопасно выполнять свою производственную функцию весьма многообразны и подвижны. Для более эффективного использования их важно оптимизировать всю разнообразную деятельность человека в сложной производственной системе, сделать высокоподвижной функционирование его оперативной памяти, управляющих действий, развить его способность по приему, хранению и переработке информации, активизировать в составе его деятельности физиологические, психические и физические системы и функции. На практике реальность такой оптимизации будет определяться успехами современной профессиографии, широким использованием ее методов (профессионального отбора, подбора, ориентации, обучения и тренажа), а также ускоренным внедрением основополагающих эргонометри-ческих стандартов и нормативов. [c.70]
Возьмем, например, задачу аппроксимации функции по набору точек. Это типичный пример некорректной задачи, т.е. задачи не имеющей единственного решения. Чтобы добиться единственности, такие задачи надо регуляризировать - дополнить требованием минимизации некоторого регуляризирующего функционала. Минимизация такого функционала и является целью обучения нейросети. Задачи оптимизации также сводятся к минимизации целевых функций при заданном наборе ограничений. С другой стороны, классификация - это ни что иное, как аппроксимация функции с дискретными значениями (идентификаторами классов), хотя ее можно рассматривать и как частный случай заполнения пропусков в базах данных, в данном случае - в колонке идентификаторов класса. Задача восстановления утраченных данных, в свою очередь - это ассоциативная память, восстанавливающая прообраз по его части. Такими прообразами в задаче кластеризации выступают центры кластеров. Наконец, если информацию удается восстановить по какой-нибудь ее части, значит мы добились сжатия этой информации, и т.д. [c.39]
Базовой идеей всех алгоритмов обучения является учет локального градиента в пространстве конфигураций для выбора траектории быстрейшего спуска по функции ошибки. Функция ошибки, однако, может иметь множество локальных минимумов, представляющих суб-оптимальные решения. Поэтому градиентные методы обычно дополняются элементами стохастической оптимизации, чтобы предотвратить застревание конфигурации сети в таких локальных минимумах. Идеальный метод обучения должен найти глобальный оптимум конфигурации сети4. [c.45]
С обратными связями Рекуррентные аппроксиматоры (предсказание временных рядов, обучение в режиме online) Сеть Хопфилда (ассоциативная память, кластеризация данных, оптимизация) [c.48]
Персептропы. Прототипы -задач аппроксимация многомерных функций, классификация образок. Нозмолспости персептронов. Обучение с обратным распространением ошибки. Эффект обобщения и переобучение. Оптимизация размеров сети разрежение связей и конструктивные алгоритмы. [c.50]
Если сформулировать обучение как задачу оптимизации, мы увидим, что обучающийся по Хеббу нейрон стремится увеличить амплитуду своего выхода [c.72]
Сети минимизирующие энергию, рассмотренные в предыдущей главе при релаксации к одному из своих стационарных состояний решают, по существу, оптимизационную задачу - поиск минимума определенной функции своего состояния - энергии. Следовательно и ассоциативную выборку информации, и выявление прототипов можно сформулировать как частный случай задачи оптимизации. В целом же, оптимизационные задачи представляют собой широкий класс задач, часто встречающихся на практике, в частности, в экономике и бизнесе. В этой главе мы покажем как нейросети можно приспособить к решению таких задач на примере очень важного класса задач комбинаторной оптимизации. Такие задачи, кроме прочего, позволят нам познакомиться с новыми методами оптимизации, отличающимися от градиентных методов, лежащих в основе обучения методом ba kpropagation. [c.109]
На этапе обучения происходит вычисление синаптических коэффициентов в процессе решения нейронной сетью задач (классификации, предсказания временных рядов и др.), в которых нужный ответ определяется не по правилам, а с помощью примеров, сгруппированных в обучающие множества. Такое множество состоит из ряда примеров с указанным для каждого из них значением выходного параметра, которое было бы желательно получить. Действия, которые при этом происходят, можно назвать контролируемым обучением учитель подает на вход сети вектор исходных данных, а на выходной узел сообщает желаемое значение результата вычислений. Контролируемое обучение нейронной сети можно рассматривать как решение оптимизационной задачи. Ее целью является минимизация функции ошибок, или невязки, Е на данном множестве примеров путем выбора значений весов W. Суть задачи оптимизации станет яснее, если представить себе график невязки, рассматриваемой как функция весов (эта функция определена в многомерном пространстве весов, где каждому весовому коэффициенту соответствует своя размерность). Из-за нелинейностей функций активации полученная поверхность в общем случае будет очень сложной наряду с плоскими участками на ней будут локальные минимумы, седдовые точки, [c.25]
При более последовательном подходе для улучшения процесса обучения можно использовать информацию о производных второго порядка от функции невязки. Соответствующие методы оптимизации называются квадратичными. Вся указанная информация собрана в матрице гессиана Н, имеющей размеры Nw х Nw, где Nw — число весов. Эта матрица содержит информацию о том, как изменяется градиент при малых смещениях по различным направлениям в пространстве весов. Прямое вычисление матрицы требует большого времени, поэтому разработаны методы, позволяющие избежать вычисления и хранения матрицы (спуск по сопряженному градиенту, масштабированный метод сопряженных градиентов (см. [197]), RBa kProp (см. [212]), квази-ньютоновский метод, метод Левенбер-га-Маркара). [c.32]
К сожалению, успех в применении технического анализа полностью зависит от качества метода оптимизации, о которой говорилось выше. Взяв длину промежутка для скользящего среднего равной, например, 125 дням, мы тем самым неизбежно ограничиваем свой выбор среди различных характеристик временных рядов для данной базы данных. Следует понимать, что такие действия, не сопровождающиеся достаточно хорошим подтверждением, могут привести к переобучению и потере способности к обобщению. Более того, многие инвесторы считают, что ключом к успеху в инвестиционном деле является интуиция аналитика, а не применение какой-либо процедуры отбора или формулы. В связи с этим Холи и др. [136] утверждают, что хотя успехи нейронных сетей в распознавании образов и делают возможным их использование в техническом анализе, все же наиболее выигрышные приемы будут, скорее всего, разработаны самими чартистами. Высказываются также предостережения против чрезмерной предварительной обработки входных данных, и поэтому мы воздержались от сверхоптимизации данных. Для того чтобы сохранить статистическую представительность данных, мы выбрали для обучения сети недельный промежуток времени. Для 5-20-1 сети это дает примерно 10 наблюдений на один весовой коэффициент. [c.213]
Из этого эксперимента следует вывод о том, что начинающие свою профессиональную деятельность менеджеры имеют в основном средний и даже низкий уровни сформированности структуры личности. Для оптимизации профессиональной деятельности и личностного роста молодых специалистов необходимо обучение и апробация комплексной тренинговой системы. [c.108]
Система взаимоперехода возможности в действительность, в которой осуществляется преобразовательная деятельность, происходит в трудовом поведении, которое аккумулирует элементы трудового потенциала и актуализирует их. Все в поведении одновременно устойчиво и изменчиво, репродуктивно и продуктивно. Поэтому любое трудовое поведение является алгоритмически-репродуктивным и в то же время творческим, что открывает и обосновывает возможности для оптимизации трудового поведения путем рационализации организационных форм, специального обучения (профессионализации), проектирования поведения с заданными свойствами. Для этого нужны описания морфологии трудового потенциала, в которой изображены необходимые структурные элементы и характеристики их качеств, а также то, каким образом, благодаря каким своим особенностям они становятся трудовым потенциалом. [c.295]
Обучение нейронной сети обычно рассматривается как решение оптимизационной задачи минимизация функции ошибки или невязки на данном множестве примеров путем выбора значений весов ay. Разработано очень много обучающих алгоритмов, отличающихся друг от друга стратегией оптимизации и критерием ошибки (функцией). Выбор алгоритма обучения также зависит от знаний и опыта специалиста. Наиболее распространенным алгоритмом обучения нейронных сетей с прямой связью является алгоритм обратного распространения ошибки (Ba kpropagation - ВР). На этапе проверки достоверности работа сети сравнивается с данными контрольного множества. Желательно, чтобы они полностью отличались от применявшихся на предыдущем этапе. [c.279]
Вопрос эффективности разрабатываемых программ не решается однозначно в пользу кодирования на машинном языке, так как имеет место достаточно сложная зависимость от того, как обучен оптимизации компилятор с языка высокого уровня, каков опыт программиста в кодировании программ, степень знания им языка и другие факторы. Кроме того, необходмо помнить, что эффективность достигается посредством рационального выбора алгоритмов и структур данных, а не за счет микроэффективности, получаемой простым использованием машинного языка. [c.146]
Смотреть страницы где упоминается термин Оптимизация обучения
: [c.63] [c.129] [c.151] [c.151] [c.40] [c.55] [c.6] [c.452] [c.117] [c.57] [c.151] [c.333] [c.191]Смотреть главы в:
Методы прогнозирования в условиях рынка -> Оптимизация обучения