Ютуб нестеров: Это даже не цензура. Чистое варварство | Кашин - Дом-Паркинг

Содержание

Видеоблогер из Бреста Олег Нестеров получил награду от YouTube

Серебряную кнопку вручают только популярным видеоблогерам, у которых не менее ста тысяч подписчиков в Сети. Любительские ролики дяди Олежи увидели миллионы людей по всему миру.

О своей радости он первым делом рассказывает в Интернете. Миллионам людей этот мужчина знаком как видеоблогер дядя Олежа. Ещё три года назад он был обычным кузовщиком и даже не знал, что такое поисковик. А сегодня уже насобирал более ста тысяч подписчиков в Сети.

Олег Нестеров, видеоблогер: «Здесь канал написан, что у нас сто тысяч подписчиков. И, я так понял, поздравление – но оно на английском языке. И я ничего не понял. Но, думаю, что плохого они ничего не написали! Вот, от Google– такая штучка».

Популярные ролики мастер-самоучка снимает на любительскую камеру в гараже на окраине Бреста.

Его видеоуроки о том, как грунтовать, красить и полировать машины сегодня смотрят на нескольких континентах.

Но это не первая серебряная кнопка, которая ушла в Беларусь. Популярности гомельского подростка Димы Ермузевича могли бы позавидовать многие топ-блогеры. Видеоклипы школьника посмотрели почти десять миллионов человек. В своих роликах он рассказывает о еде, фильмах и даёт остроумные советы, как сделать уроки.

Чтобы стать популярным – просто выложить видео в Интернет сегодня недостаточно. Даже у простого слесаря должна быть харизма. Как считают друзья Олега, секрет его популярности – в чувстве юмора.

Сергей Кисляков, помощник Олега Нестерова:

«Есть и ещё каналы – менее успешные. Они намного раньше появились, чем Олег стал снимать. Но почему-то добиться успеха в этом деле удалось именно ему. Причём отрыв – капитальный».

Сегодня видеоканал в Интернете приносит Олегу основной доход. Правда, по словам самого блогера, работа не из лёгких: ей приходится заниматься шесть дней в неделю по десять-четырнадцать часов.

Олег Нестеров, видеоблогер: «На улице стали больше узнавать. Куда бы ни поехал: Россия – Казань, Москва. Или Минск. В каждом городе узнают, это очень приятно».

Сейчас Олег решил бросить вызов сам себе и снять целый сериал. О том, как превратить старую колымагу в настоящий спорткар. И надеется, что этот проект принесёт ему ещё больше поклонников и золотую кнопку Youtube.

Источник информации: корреспондент Мария Тройнич, оператор Игорь Хведченя — ОНТ.

04.10.2015.
Новости по теме: интернет, персона
Просмотров:
Подпишитесь на Новости Бреста в Google
Читайте БрестСИТИ в Яндекс.Новости
———————-
Понравилась новость? Поделитесь с друзьями:

Наш канал в Viber и Telegram. Присоединяйтесь!
Есть о чем рассказать? Пишите в наш Telegram-бот. Это анонимно и быстро

Свежие новости:

Возможность комментирования доступна только для зарегистрированных пользователей. Это бесплатно. Присоединяйтесь!

Морровинду исполнилось 19 лет — Игры на DTF

Первое прибытие в солнечный Сейда Нин, первое украденное алебастровое блюдо, первый убитый скальный наездник. Всё это началось 19 лет назад. Именно тогда Bethesda выпустила игру, с которой начались современные Древние Свитки.

7687 просмотров

Морровинд спас Bethesda от банкротства и стал первой частью серии, которая вышла на Xbox. Это забавно, учитывая, что почти 20 лет спустя студию купит Microsoft. Это также первая игра серии, которая заложила одну из главных фишек серии, — продвинутый моддинг — который стал доступен благодаря обширному набору инструментов под названием TES Construction Set.

Вокруг игры сформировалось любящее и уютное сообщество, которое продолжает жить до сих пор. Так в марте этого года вышла новая версия Tamriel Rebuilt, один из крупнейших модов игры, в котором фанаты воссоздают материковую часть провинции. Подробнее о проекте можно прочитать в этом материале — Всё о Tamriel Rebuilt. Часть первая.

Погрузитесь в ностальгию под душевную и тёплую музыкальную тему

Сообщество продолжает поддерживать игру и выпускать к ней новый контент. В январе этого года команда OpenMW выпустила «ночную версию» обновлённого движка — OpenMW. Новый движок адаптирует игру к современный компьютерам, а также превращает её в улучшенную версию самой себя. Тут вам улучшенная физика и искусственный интеллект, увеличенная дальность обзора, более функциональный интерфейс и исправление ошибок, которые были на оригинальном движке.

Январь также порадовал фанатов новым релизом ещё одного глобального мода, который добавляет крупный кусок Скайрима и множество новых квестов. Это другой Скайрим, а не тот, который вы можете встретить в пятой части. Почему так? Советую прочитать этот материал, там же будет гайд по установке мода и все необходимые ссылки: Skyrim: Home Of The Nords — мод, который добавляет Скайрим в Morrowind.

Не забывайте, в TESO также теперь можно побродить по Вварденфеллу

Все релизы упомянуть сложно, но я расскажу про ещё два крупных мода, которые могут привнести в игру новые краски.

Первый из не мод, а скорее сборка. Однажды обычный игрок решил сделать из Morrowind игру мечты, и в этом стремлении он нашёл лучшие по его мнению моды и объединил их в одну сборку. Сборка получила название Morrowind: Fullrest Repack 4.0+, и в ней насчитывается более сотни модов. В состав сборки входят в том числе и гиганты, такие как Tamriel Rebuilt и Skyrim: Home of the Nords с русским частичным переводом.

Второй мод это уже не сборка, а скорее глобальная переработка игры, но кое-что общее у Morrowind: Fullrest Repack 4.0+ и у этого мода всё таки есть. Оба автора вложили свою душу, желая сделать игру совершенством. Я говорю о Morrowind Rebirth.

Morrowind Rebirth — глобальный мод, полностью перерабатывающий оригинальный Morrowind.

Автор добавил в игру кучу нового: как геймплейные улучшения, так и графические. В марте вышла новая версия мода, и потому контента стало ещё больше.

Гордый Вивек приветствует тебя, чужестранец

Надеюсь, что упомянутых модов будет достаточно, чтобы вы могли вновь накатить старушку Морровинд на свой комп и насладиться этим неприветливым, но таким красивым и таинственным местом. Впереди у игры юбилей, и может быть однажды у Bethesda дойдут руки до того, чтобы сделать полноценный ремастер третьей части. Не только же Скайрим обновлять, верно?

С днём рождения тебя, земля света, ксенофобии и магии!

Андрей Нестеров ВКонтакте, Брянск, Россия, id388958973

Рифмы и Панчи
РиП — новостной ресурс обо всём, что сейчас обсуждает молодежь: от музыки и мемов до политики и спорта.

STREAM INSIDE
Всё, что вы хотели знать о стримерах в ру-коммьюнити.

Youtube Analytics & AdSense / Motivation

САЙБЕРСПОРТ НЬЮС
А при чем тут ньюс? Ладно

ЮТУБЕР
Самые свежие новости блогосферы и интернета! Мы в телеграм: https://t. me/ytbernews

BS
Самые «не» смешные мемы у нас!

YouTube First
YouTube First Новости, монетизация, продвижение

Food Porn
Есть широко известное в сети «Правило 34», которое звучит примерно так: «Если это можно представить мысленно, значит для этого существует порнография». В данном контексте слово «порнография» (порно) используется не в широко знакомом смысле, а означает это, но в наилучшем своем проявлении, волнующее и захватывающее. Таким образом, если Food — это просто еда, то Food Porn — это кулинарный шедевр, способный вызвать самые тёплые чувства и яркие воспоминания у человека, этот шедевр пробуюущего.

ALL PSD-Оформление YouTube Канала,Шапка для Ютуб
📌Мы занимаемся Полным оформлением для каналов YouTube любой тематики и сложности. У Нас можно заказать почти любые услуги по улучшению визуального контента авторов. В Портфолио представлены такие работы как Рисованное оформление, Интро для канала, Превью для видео, Логотипы, Шапки канала YouTube. 📍 Наши работы — vk.com/albums-65160804 🎬 Примеры Видео-Дизайна — vk. cc/auCTny 📺 Информация О Нас, Постоянные клиенты — vk.cc/c1ZHQe Каждую неделю мы выпускаем новую статью с процессом работы. А Каждые 3 Недели в альбомы с примерами Мы публикуем работы, выполненные за этот период!

COZY SALE
Удобный паблик со скидками на кроссовки и одежду. Собираем для вас лучшие предложения только с проверенных популярных сайтов в подборках Ищем для вас уже 3 года, подписывайся

YouTube Number One Public

ЗШ
Уже 9 лет передаю привет вашим мамам

flamie | Official fan-page
Мне 24 года, играю за Natus Vincere Раньше выступал за команды: — USSR w/ kibaken, mouseTT, latro & KEEPiTREAL — dAT Team w/ bondik, B1ad3, WorldEdit & AdreN — HellRaisers w/ ANGE1, Dosia, kucher & AdreN Сейчас в Natus Vincere с Boombl4, electronic, s1mple, perfecto, Blad3 (тренер), Глеб (психолог), N1GHTEND (менеджер) Hardware: Мышь Logitech G703 Мои основные достижения: 2021 год: TOP 1 BLAST Premier Global Final 2020🏆 2020 год: TOP 1 IEM Katowice 2020🏆 TOP 2 ICE Challenge London TOP 1 групповой этап BLAST Spring TOP 1 Gamers Without Borders🏆 TOP 1 WePlay! Clutch Island🏆 TOP 2 ESL Pro League EU Season 12 TOP 2 групповой этап BLAST Premier Fall TOP 2 IEM Beijing-Haidian 2020 Europe 2019 год: Top 3 ESL Pro League S10 Финалы Top 3 BLAST Pro Series Copenhagen TOP 5 StarLadder Major Berlin Top 3 ESL One Cologne TOP 3 IEM Katowice Major Top 1 StarSeries i-League Season 7🏆 2018 год: Top 2 BLAST Pro Series Lisboa Top 2 ESL Pro League Season 8 Eu Online Top 1 BLAST Pro Series Copenhagen 2018 Top 2 EPICENTER в Москве TOP 2 FACEIT Major LONDON Top 1 StarSeries & i-League CS:GO Season 5🏆 Top 1 CS:GO Asia Championships 2018 🏆 Top 1 ESL One: Cologne 2018 🏆 TOP 3 ELEAGUE Major: Boston 2018 Top 2 DreamHack Masters Marseille 2018 Top 2 StarLadder & i-League StarSeries Season 4 2017 год: Top 1 DreamHack Winter🏆 Top 3 ESL One Cologne 2017 World Championship Top 2 Adrenaline Cyber League 2017 World Championship Top 3 SL i-League StarSeries S3 World Championship 2016 год: Top 3 EPICENTER: Moscow World Championship Top 1 ESL One: New York 2016 🏆 Top 4 ELEAGUE Season 1 Top 2 StarLadder i-League Invitational #1 World Championship Top 2 DreamHack Masters Malmö 2016 World Championship Top 2 MLG Major Championship: Columbus Top 1 Counter Pit Season 2 Finals World Championship 🏆 Top 4 IEM Katowice 2016 Top 1 DreamHack ZOWIE Open Leipzig 2016 World Championship 🏆 Top 2 SL i-League StarSeries 2015 год: Top 2 ESL ESEA Season 2 World Championship Burbank Top 1 IEM San Jose World Championship San Jose 🏆 Top 2 DreamHack Cluj-Napoca World Championship Cluj-Napoca Top 2 Gaming Paradise Portoroz Top 2 CEVO Season 7 Finals World Championship Top 1 ESWC 2015 Montreal World Championship Montreal 🏆 Top 1 SLTV StarSeries S13 Finals World Championship Kyiv🏆 Top 2 DreamHack Summer 2015 World Championship Jönköping Top 3 Fragbite Masters Season 4 World Championship Stockholm Top 3 Gfinity Spring Masters II World Championship London Top 3 FACEIT League 2015 World Championship London Top 1 ESL Pro League 2014/2015. 🏆

Sanycraft Shop | Дизайн
✅Более 500 отзывов! ✅Качественный дизайн по низким ценам. ✅Разные стили оформление 💣Отзывы — https://vk.com/topic-179758641_39343450 💣Набор работников в группу- https://vk.com/topic-179758641_40546097 🔎Блоки товаров: 💥Шапки — https://vk.com/market-179758641?section=album_8 💥Аватарки — https://vk.com/market-179758641?section=album_5 💥Превью — https://vk.com/market-179758641?section=album_9 💥Туториалы — https://vk.com/market-179758641?section=album_1 💥Весь дизайн — https://vk.com/market-179758641?section=album_4 💥Имиджи — https://vk.com/market-179758641?section=album_6

petr1k
Интернет-островок ютубера и аналитика CS:GO-турниров Саши Петрика. Реклама — [email protected] Стата паблика — https://vk.com/stats?gid=54026773 Для ваших фишек — [email protected] Петрик в других соцсетях: youtube.com/petr1k t.me/petr1ktv twitter.com/petr1k_tv instagram.com/petr1k tiktok.com/@petr1ktv twitch.tv/petr1k_tv steamcommunity.com/id/petr1k_ steamcommunity.com/groups/petr1k_tv Трейдлинк: https://steamcommunity.com/tradeoffer/new/?partner=48314671&token=hj4ELbtq

Reddit
Front page of the internet. Telegram:

hpc.
Ищем скидки на одежду/аксессуары/ парфюм в официальных онлайн-магазинах и публикуем лучшие предложения для подписчиков. Telegram — t.me/hotprice_brobot Скидки для девушек. — [club186178350|@hotpricew] Скидки на обувь. — [club171757936|@hotpricesneakers] Подарки. — https://vk.cc/axOGUQ

MDK
MDK — это международное молодежное комьюнити, созданное весной 2011 года в виде безобидного паблика, высмеивающего попсовые тренды и человеческие пороки. Изначально сообщество называлось «Для Мудаков», но спустя полгода мы взяли более лаконичное «MDK», просто чтобы не смущать ханжей и рекламодателей. Из маленького контркультурного блога мы, на удивление самим себе, быстро стали самой посещаемой развлекательной площадкой в ВК. В чем секрет успеха и бурного роста? Наверное в том, что мы никогда нигде не рекламировали MDK, все читатели приходили к нам исключительно по собственной инициативе. Весь контент делали для души, а на стене сообщества размещали исключительно те мемы, с которых орали сами. Не все шло так гладко, как кажется со стороны. Мы пережили с десяток блокировок, судебные процессы с генеральной прокуратурой, угрозы расправы от депутатов госдумы и преследования от различных религиозных организаций. Но алмазы тоже создаются под высоким давлением, и чем больше на нас давили, тем сильнее и популярней мы становились. За нами стоит многомиллионный легион молодежи, в чьих руках будущее этого мира. MDK — это стиль жизни, протест невежеству и голос правды.

Порция Мемчиков
Мемы на каждый день и истории их появления на свет

Новости CS:GO — ceh9. tv
Мои медиаплатформы: http://youtube.com/ceh9csgo — Я на YouTube http://twitch.tv/ceh9 — Я на Twitch https://twitter.com/cehebu4 — Я в Twitter https://tiktok.com/@ceh999 — Я в TikTok https://t.me/ceh99999 — Я в Telegram https://vk.com/ceh9trade — Моя трейд-группа CS:GO ВКонтакте https://www.facebook.com/ceh999 — Я на facebook https://www.facebook.com/ceh9tv — Моя группа в facebook https://www.instagram.com/ceh999/ — Я в Instagram https://steamcommunity.com/groups/ceh9tv — группа в Steam Арсений «ceh9» Триноженко Родился в городе Львов в 1989 году (западная Украина). Играл в команде Natus Vincere (Counter-Strike 1.6). Сейчас является киберспортивным комментатором и стримером организации Maincast. Лучший русскоязычный CS:GO комментатор по версии Cybersport.ru Официальный конфиг (CS:GO): vk.com/ceh9navi/cfg Если хотите выразить благодарность в материальном эквиваленте, принимается «донат»: trinaua{на}Gmail.com — PayPal qiwi — 380630243981 R736144596913 — WMR Z232800222815 — WMZ U355106824859 — WMU Образование: Закончил Среднюю школу №17 г. Львов Закончил Политехнический Университет Прикладной математики и фундаментальных наук. * — на правах рекламы

Краснозерский район | Правительство Новосибирской области

Административный центр – р.п. Краснозерское

Глава Краснозерского района Семенова Оксана Андреевна

Территория всего – 532,9 тыс. га, в том числе сельхозугодья – 423,7 тыс. га.

Численность населения – 29105 человек.

Протяженность автомобильных дорог – 917,9 км, из них с твердым покрытием- 415,3 км.

Краснозерский район расположен в юго-западной части Новосибирской области, граничит со Здвинским, Доволенским, Карасукским и Кочковским районами Новосибирской области, а также с Алтайским краем.

Расстояние от районного центра до ближайшей железнодорожной станции (с. Половинное) — 32 км, до областного центра (г. Новосибирск) — 300 км.

Общая площадь территории района 532944 га. Из общей площади земли лесного фонда составляют 11420 га, водного — 24418 га, земли промышленности, энергетики, транспорта, связи и др. – 2766 га, земли запаса — 131 га. Протяженность района с севера на юг составляет 81 км и с запада на восток — 96 км.

Рельеф Краснозерского района преимущественно возвышенный. Большая часть его расположена на обширном Карасукском увале, относящемся к Приобскому плату. Увал тянется более чем на 100 км, уходя за пределы района к долине реки Оби.

Район находится в переходной полосе лесостепи к настоящим степям на западе. Разнотравно-злаковые луга и богато ковыльные степи на черноземах распаханы. Березовые колки занимают понижения на склонах грив и увалах, площадь их уменьшается. Имеющийся в районе лесной фонд в основном выполняет защитные функции. Естественные леса среди сельскохозяйственных полей – кустарниковые ивы, березо-осиновые колки. В составе насаждений доминирует береза. Растительность Краснозерского района (центральной зоны Кулунды) определена широтно-климатической зональностью, связанной с балансом тела.

Единственная река района – Карасук протекает с востока на запад на протяжении более 150 км. Озёр в районе много, в том числе пресные, солёные и даже горько-солёные. Они находятся большей частью на западе района. К большинству пресных озёр (Лобинское, Яровое, Конево, Варнавское, Мишино, Беляниха) примыкают тростниково-камышовые займища, а озёрная гладь окаймлена, как бордюром, сплавинами и водной растительностью.

Район богат озерами, где гнездятся различные виды уток, серый гусь, лебеди. В засушливые годы мелкие озера пересыхают и превращаются в солончаки.

На территории района расположено 19 муниципальных образований, 49 сельских населенных пунктов и один рабочий поселок Краснозерское (административный центр). Самыми крупными населенными пунктами, после районного центра, являются — с. Половинное, с. Веселовское, с. Колыбелька.

Трудовые ресурсы составляют 14475 чел. Среднегодовая численность занятых в экономике района — 9447 чел. Уровень официально зарегистрированной безработицы 2,58%.

Приоритетным направлением в экономике района является сельское хозяйство. Основной специализацией является растениеводство и животноводство. Ведущими отраслями сельскохозяйственного сектора экономики являются производство зерна, молока и мяса.

Агропромышленный комплекс Краснозерского района представлен 19 коллективными предприятиями, 90 крестьянскими (фермерскими) хозяйствами, 9100 личными подворьями. Среди наиболее крупных и успешно работающих сельскохозяйственные предприятия: ООО «Рубин», ЗАО «Новомайское», ЗАО «Казанак», ЗАО «Колыбельское», ЗАО «Коневское», ОАО «Новая Заря», ЗАО «Запрудихинское». СПК «Ульяновское», ИП Вайс А.Э., ИП Глава КФХ Гамидов А.К., КХ «Доброволец» ИП Глава КФХ Мирошник Д. И., ИП Глава КФХ Нестеров А.П.

Основу промышленности Краснозерского района составляют 6 предприятий: ООО «Краснозерский мясозаготовительный комбинат», ООО «Сибирские традиции», ОАО «Половиновский элеватор», ООО «Производственный комбинат Краснозерсого РайПО», АО «Краснозерский лесхоз», ООО «Новопокровский источник». В отраслевой структуре промышленного производства значительная доля приходится на пищевую промышленность. Основная номенклатура выпускаемой пищевой продукции: мясо, включая субпродукты, безалкогольные напитки, хлеб и хлебобулочные изделия, кондитерские изделия, мука, масло растительное.

Функционирует 332 объекта розничной торговли: 280 розничных магазинов, 8 павильонов, 6 киосков, 31 аптечных пунктов, 7 автозаправочных станций. Обеспеченность населения района площадью стационарных торговых объектов превышает установленный минимальный норматив более чем в полтора раза.

Сфера общественного питания представлена 52 объектами, в том числе 18 объектами общедоступной сети на 583 посадочное место.

Рынок бытовых услуг представлен 1 муниципальным предприятием и 96 предприятиями малого бизнеса. Наибольший удельный вес в структуре занимают парикмахерские услуги, услуги по техническому обслуживанию и ремонту автомототранспортных средств.

На территории района зарегистрировано 122 малых и средних предприятий и 511 индивидуальных предпринимателя, которые заняты во всех сферах деятельности. Объем производства продукции и услуг субъектов малого и среднего бизнеса составил 54,4 % в общем объёме выпуска товаров и услуг, при этом удельный вес малых предприятий и предпринимателей в сфере торговли составляет более 80%.

Краснозерский район располагает развитой социальной и культурной инфраструктурой. На территории Краснозерского района Новосибирской области функционируют 53 образовательных учреждения реализующие программы общего и дополнительного образования. В 28 школах обучаются 5290 учащихся, дошкольное образование организовано в 24 детских садах и 9 дошкольных группах при школах. Общая численность детей, получающих дошкольное образование в Краснозерском районе, составляет 1791 детей, в учреждениях дополнительного образования занимаются 2 635 детей.

Сеть учреждений культуры Краснозерского района составляет 23 юридических лица. В настоящее время в районе: 29 библиотек. 3 музея, ДШИ с 3 учебными площадками в селах, 3 киноустановки, 36 ДК и СК, Методический центр «ИДЕЯ плюс».

В системе здравоохранения Краснозерского района функционируют ГБУЗ «Краснозерская ЦРБ», 42 фельдшерско-акушерских пунктов. На территории района расположена знаменитая грязелечебница – Акционерное общество «Санаторий «Краснозерский»», известная далеко за пределами района и области.

В Краснозерском районе работает 25 телефонных станций. Общая монтированная емкость телефонной связи района составляет 8097 номеров, в том числе в р.п. Краснозерское- 3791 номер, а задействовано всего — 6327 номеров, в р.п. Краснозерское — 3295. Услуги сотовой связи предоставляют БИЛАЙН, МТС, МЕГАФОН, ТЕЛЕ 2.

КРАСНОЗЕРСКИЙ РАЙОН (8-38357)

Должность		Ф.И.О.		Служебный телефон
Глава района		Семенова Оксана Андреевна		42-354
Муниципальные образования
Наименование муниципального образования	Должность		Ф.И.О.		Рабочий телефон
р.п. Краснозерское	глава		Луцкий Богдан Вячеславович		41-337
	приемная				43-196
	Председатель Совета		Эскина Елена Алексеевна		—
	заместитель главы		Борисенко Екатерина Владимировна		41-396
Аксенихинский сельсовет	Глава		Биденко Зоя Ивановна		71-190
Веселовский сельсовет	глава		Королев Алексей Леонидович		53-059
Зубковский сельсовет	глава		Синегубова Татьяна Юрьевна		67-588
Казанакский сельсовет	глава		Кустов Анатолий Павлович		65-441
Кайгородский сельсовет	глава		Варава Владимир Иванович		67-434
Колыбельский сельсовет	глава		Горбачёва Татьяна Анатольевна		61-333
Коневский сельсовет	глава		Калашников Вячеслав Васильевич		77-230
Лобинский сельсовет	глава		Довгаль Юрий Алексеевич		70-140
Лотошанский сельсовет	глава		Кеслер Александр Владимирович		60-332
Майский сельсовет	глава		Марченко Николай Александрович		68-160
Мохнатологовский сельсовет	глава		Дейкова Галина Михайловна		65-219
Нижнечеремошинский сельсовет	глава		Бельгибаев Ербол Шарапиденович		67-296
Октябрьский сельсовет	глава		Юданов Александр Борисович		61621
Орехово-Логовской сельсовет	глава		Репало Анастасия Федоровна		64-234
Половинский сельсовет	глава		Юрченко Александр Михайлович		69-180
Полойский сельсовет	глава		Кречетова Светлана Анатольевна		76-130
Садовский сельсовет	глава		Пуртов Николай Николаевич		73-202
Светловский сельсовет	глава		Семенихин Игорь Петрович		63-373

Теория диссипативности для исследований по оптимизации и машинному обучению

__CANCELLED__

Минимизация эмпирического риска (ERM) является центральной темой исследований в области машинного обучения и обычно решается с использованием методов оптимизации первого порядка, доказательства сходимости которых выводятся в каждом конкретном случае. В этом докладе мы представим простую процедуру, которая объединяет анализ таких методов оптимизации, включая метод градиентного спуска, ускоренный метод Нестерова, стохастический градиентный спуск (SGD), стохастический средний градиент (SAG), SAGA, Finito, стохастический двухкоординатный подъем ( SDCA), стохастический градиент уменьшения дисперсии (SVRG) и SGD с импульсом.В частности, мы будем рассматривать все эти методы оптимизации как динамические системы, а затем использовать единый подход диссипативности для получения достаточных условий для сертификации скорости сходимости таких динамических систем. Все полученные условия имеют форму линейных матричных неравенств (ЛМН). Мы решаем эти результирующие LMI и получаем аналитические доказательства новых скоростей сходимости для различных методов оптимизации (с индивидуальной выпуклостью или без нее). Предлагаемый нами анализ может быть автоматизирован для большого класса методов оптимизации первого порядка при различных предположениях.Кроме того, производные LMI всегда можно решить численно, чтобы дать подсказки для построения аналитических доказательств.
Бинь Ху получил степень бакалавра теоретической и прикладной механики в Университете науки и технологий Китая и получил степень магистра наук. Имеет степень доктора вычислительной механики в Университете Карнеги-Меллона. Он получил докторскую степень в области аэрокосмической техники и механики в Университете Миннесоты под руководством Питера Зайлера. В настоящее время он является научным сотрудником группы оптимизации Висконсинского института открытий при Университете Висконсин-Мэдисон.Он работает с Лораном Лессардом и тесно сотрудничает со Стивеном Райтом. Он заинтересован в установлении связи между теорией управления и исследованиями в области машинного обучения. Его текущие исследования сосредоточены на адаптации теории робастного управления (интегральные квадратичные ограничения, неравенства диссипации, теория скачкообразных систем и т. Д.) Для унификации изучения методов стохастической оптимизации (стохастический градиент, стохастический средний градиент, SAGA, SVRG, импульс Катюши и т. Д.) И их приложения в связанных задачах машинного обучения (логистическая регрессия, глубокие нейронные сети, завершение матриц и т. д.).Его также особенно интересует обобщающий механизм глубокого обучения.

Оптимизация

— В чем разница между градиентным спуском на основе импульса и ускоренным градиентным спуском Нестерова?

Добавлено: Стэнфордский курс нейронных сетей, cs231n, дает еще одну форму шагов:

  v = mu * v_prev - скорость обучения * градиент (x) # GD + импульс
v_nesterov = v + mu * (v - v_prev) # продолжаем, экстраполируем
x + = v_nesterov

Здесь v — скорость, она же шаг или состояние, и mu — коэффициент импульса, обычно 0.9 или около того. ( v , x и learning_rate могут быть очень длинными векторами; с numpy код такой же.)

v в первой строке — градиентный спуск с импульсом; вінестеров экстраполирует, продолжается. Например, при mu = 0,9

  в_прев в -> в_нестеров
---------------
 0 10 -> 19
10 0 -> -9
10 10 -> 10
10 20 -> 29

Следующее описание содержит 3 члена:
только член 1 представляет собой простой градиентный спуск (GD),
1 + 2 дает GD + импульс,
1 + 2 + 3 дает Нестерова GD.

Нестеров Г.Д. обычно описывают как переменный шаги импульса $ x_t \ to y_t $ и шаги градиента $ y_t \ to x_ {t + 1} $:

$ \ qquad y_t = x_t + m (x_t — x_ {t-1}) \ quad $ — импульс, предиктор
$ \ qquad x_ {t + 1} = y_t + h \ g (y_t) \ qquad $ — — градиент

, где $ g_t \ Equiv — \ nabla f (y_t) $ — отрицательный градиент, а $ h $ — это шаг, или скорость обучения.

Объедините эти два уравнения в одно только в $ y_t $, точки, в которых оцениваются градиенты, вставив второе уравнение в первое и переставив члены:

$ \ qquad y_ {t + 1} = y_t $
$ \ qquad \ qquad + \ h \ g_t \ qquad \ qquad \ quad $ — gradient
$ \ qquad \ qquad + \ m \ (y_t — y_ {t -1}) \ qquad $ — импульс шага
$ \ qquad \ qquad + \ m \ h \ (g_t — g_ {t-1}) \ quad $ — импульс градиента

Последний член — это разница между GD с простым импульсом, и Г.Д. с Нестеровым импульсом.

Можно использовать отдельные члены импульса, скажем $ m $ и $ m_ {grad} $:
$ \ qquad \ qquad + \ m \ (y_t — y_ {t-1}) \ qquad $ — импульс шага
$ \ qquad \ qquad + \ m_ {grad} \ h \ (g_t — g_ {t-1}) \ quad $ — градиентный импульс

Тогда $ m_ {grad} = 0 $ дает простой импульс, $ m_ {grad} = m $ Нестеров.
$ m_ {gradient}> 0 $ усиливает шум (градиенты могут быть очень зашумленными),
$ m_ {gradient} \ sim -.1 $ — это БИХ-сглаживающий фильтр.

Между прочим, импульс и размер шага могут меняться со временем, $ m_t $ и $ h_t $, или на компонент (ada * координатный спуск), или на то и другое — больше методов, чем тестовых примеров.

График сравнения простого импульса с импульсом Нестерова на простом 2-м тестовом примере,
$ (x / [cond, 1] — 100) + пульсация \ times sin (\ pi x) $:

Ускоренная статистическая реконструкция компьютерной томографии с коническим пучком C-образной дуги с использованием метода Нестерова

2.A. Алгоритмы статистической реконструкции

Структура PL ³⁰ позволяет проводить статистическую реконструкцию изображения, сначала применяя базовую статистическую модель Пуассона к данным

y _i ∼ Пуассон ( b _i e ^{— l _i}),

(1)

, где y — измеренные данные проекции с шумом, b — количество падающих фотонов, l = A μ — это линейные интегралы, вычисленные для системной матрицы A (прямая проекция) и объема изображения µ , а i индексируют лучи.Затем PL формулирует реконструкцию как решение проблемы оптимизации, где цель Φ ( μ ; y ) содержит функцию логарифмического правдоподобия L ( μ ; y ) регуляризации данных и изображения. за счет штрафа шероховатости R ( μ ) с прочностью β ,

μˆ = argmaxμΦ (μ; y) stμ≥0.

(2)

Φ ( μ ; y ) = L ( μ ; y ) — β R ( μ ).

(3)

Игнорируя постоянные члены, логарифмическая функция правдоподобия равна

Lμ; y≅ − ∑ibie − li + yili

(4)

, а штраф за шероховатость изображения ³⁰ рассчитывается как

Rμ = ∑j∑k∈Njwjkψμj − μk,

(5)

, где j индексирует все воксели, k индексирует воксели в окрестности N _j около вокселей j (первый порядок окрестности в этой работе), w _jk — веса в пределах окрестности (единица в этой работе), а ψ — штрафная функция.

Метод OS-SQS ³⁰ часто используется для решения уравнения. (2) и использует высокопараллельные воксельные операции над объемами. Кроме того, операторы прямого и обратного проецирования выполняются для всего объема и подмножеств проекций соответственно, что хорошо подходит для реализации на параллельных аппаратных архитектурах, таких как графические процессоры. OS-SQS использует разделимую квадратичную «суррогатную» функцию, которая локально аппроксимирует целевую функцию PL, а суррогатная функция максимизируется во время каждого обновления, чтобы увеличить целевое значение восстановленного объема.Начальное изображение μ ⁽⁰⁾ может быть инициализировано реконструкцией отфильтрованной обратной проекции (FBP) (хотя распространенной альтернативой является нулевое изображение). Когда используются подмножества M (обеспечивающие ускорение примерно в M ), алгоритм выполняется для N итераций следующим образом (алгоритм ^I, обозначенный SQS- M ):

ALGORITHM I.

SQS с заказанными частями M (SQS- M ).

Инициализировать μ = μ ⁽⁰⁾

Предварительное вычисление γ _м = A _м 1, для м = 1, 2, 3 ,…, M

Для n = 1, 2, 3,…, N

Для m = 1, 2, 3,…, M

h˙i = yi − bie − li, ∀i∈Sm

(7)

cili = 2bi1 − e − li − lie − li / li2li> 0bili = 0

(9)

Δj = −L˙j + β∑k∈NjwjkΨ˙ (μj − μk) dj + β∑k∈Nj2wjkωψ (μj − μk)

(11)

, где A _m и A _m ^T — операторы прямой и обратной проекции, соответственно, для подмножества m ; γ _м — проекции объема всех для м -го подмножества; S _м — проекции в подмножестве м ; i и j пикселей индексного детектора и объемных вокселей соответственно; L˙ и d — градиент и кривизна суррогатов вероятности соответственно; ⋅ обозначает поэлементное произведение двух векторов; ψ˙ и ω _ψ — производная и кривизна суррогатов штрафной функции, соответственно; Δ — обновление изображения; и [⋅] ₊ — это операция определения порога в 0, которая применяет ограничение неотрицательности.Восстановленное изображение после N итераций из M поднаборов обозначается как μSQSM (N). В этой работе использовался штраф Хубера, сохраняющий края, с

(13)

, где δ используется для управления степенью сохранения края путем управления шириной квадратичной области штрафа около x = 0.

Несмотря на ускорение ОС, сходимость SQS- M может быть очень медленной. Kim et al. ^40,41 продемонстрировали, что значительное ускорение может быть достигнуто путем адаптации оригинального метода Нестерова ³⁴ с модифицированным и улучшенным набором весовых коэффициентов импульса [Ур.(17), ниже] ⁴⁶ для накопления импульса от обновлений изображения Δ [обозначено — D ^-1 M ∇Ψ _m ( μ ) в Refs. ⁴⁰ и ⁴¹], где улучшенные веса обеспечивают более быструю сходимость. Алгоритм выполняется для N, итераций и поднаборов M следующим образом (алгоритм ^II, обозначенный Nes- M ): где z — текущая оценка изображения; v — совокупный импульс от всех обновлений образа; t — это скалярный импульсный вес, который приблизительно линейно увеличивается с каждой подитерацией; и изображение μ теперь является переменной состояния, которая линейно комбинирует текущую оценку изображения с изображением на основе импульса (совокупный импульс, добавленный к исходному изображению).Обратите внимание, что после каждой итерации текущая оценка изображения теперь составляет z , а не μ , с этим переопределением μ , обеспечивающим такое же определение обновления изображения Δ по отношению к μ [Eqs. (6) — (11)].

АЛГОРИТМ II.

Нестерова ускорение SQS- M (Nes- M ).

Инициализировать z = μ = μ ⁽⁰⁾, v = 0, t = 1

Для n = 1, 2, 3,… , N

Для м = 1, 2, 3,…, M

Вычислить Δ в (6) — (11)

Дополнительные вычислительные затраты метода Нестерова минимальны: для него требуется всего один дополнительный том v в памяти (реализация, исключающая промежуточную переменную z ) и дополнительные вычисления v и μ — это воксельные операции умножения и сложения объемов, которые могут выполняться параллельно.Поскольку t ≥ 1 и является возрастающей функцией (рис.), Основанный на импульсе член в уравнении. (18) делает большие шаги в комбинированном направлении предыдущих обновлений, но делает это управляемым образом из-за веса 1/ т . Выбор весовых коэффициентов импульса является ключом к ускорению и стабильности метода; ^34,46–48 например, в качестве особого случая, если бы веса были зафиксированы на уровне t = 1 для всех подитераций, алгоритм Nes был бы эквивалентен алгоритму SQS.В случае метода Нестерова импульсный вес т асимптотически приближается к с /2, где с — количество подэтапов,

с = ( n — 1) M + м. .

(19)

Импульсный вес т. для ускорения Нестерова увеличивается примерно линейно с числом под-итераций [несмотря на нелинейное рекурсивное определение, уравнение. (17)] и асимптотически приближается к с /2.

2.B. Экспериментальная установка

Производительность алгоритмов SQS- M и Nes- M сравнивалась с использованием данных КЛКТ, полученных с помощью рентгеновского испытательного стенда и прототипа мобильной С-дуги, способной выполнять КЛКТ (модифицированный PowerMobil, Siemens Healthcare) . В исследованиях использовался фантом антропоморфной головы, содержащий естественный скелет и смоделированные вставки из мягких тканей, а также трупный торс, имитирующий сценарий абдоминальной хирургии. На стенде был установлен плоскопанельный детектор размером 43 × 43 см ² с 0.278 × 0,278 мм ^{2 Размер пикселя} (PaxScan 4343CB, Varian Medical Systems, Пало-Альто, Калифорния) обеспечивает небольшое или полное отсутствие бокового усечения фантома головы. С-образная дуга использовала детектор 30 × 30 см ² с размером пикселя 0,388 × 0,388 мм ² (PaxScan 3030+, Varian Medical Systems, Пало-Альто, Калифорния) с реалистичным боковым усечением (рис.). Техника сбора данных и геометрия испытательного стенда были аналогичны C-образному кронштейну — напряжение трубки 100 кВп, общее воздействие 80 мА · с (головная доза 3,3 мГр), 198 проекций на орбиту ∼180 °, расстояние от источника до оси 60 см (САД). ) и расстояние источник-детектор 120 см (SDD).Кроме того, отдельное исследование, имитирующее сценарий абдоминальной хирургии под контролем КЛКТ, было проведено на С-дуге с использованием свежего, незакрепленного трупного торса, представляющего реалистичные анатомические структуры, и техники сбора данных 100 кВп, 120 мА · с (доза тела 3,1 мГр). ⁵

(а) Настольная система с фантомом антропоморфной головы. (b) Мобильная система C-дуги с фантомом на операционном столе. (c) Скамья и поле обзора С-образной дуги изображены по отношению к КТ-изображению фантома, окно отображения [-400 400] HU.

Алгоритмы SQS и Nes были реализованы с использованием пользовательских библиотек CUDA (Nvidia, Санта-Клара, Калифорния) для использования возможностей параллельных вычислений графических процессоров. Если не указано иное, был использован проектор на основе вокселей с разделительными контурами с трапецеидальными базисными функциями (SF-TT) из-за его большей точности ⁴⁹ — передний проектор был ранее определен как матричный оператор A , а задний проектор — как A ^Т. Как описано в Ref.⁵, оригинальный подход SF-TT был расширен от круговой траектории (пять степеней свободы, DOF) для обработки произвольной геометрии с 9 степенями свободы, представленной матрицами проекций. Расширение изменило вычисление «амплитуды» (т. Е. Высоты функции трапеции контура каждого вокселя) на вычисление длины пересечения между вокселем и лучом, соединяющим источник и центр воксела, ⁵⁰, за которым следует определение пикселей детектора, пересекающих трапециевидный след, путем проецирования восьми вершин воксела для вычисления вершин трапеции.Каждый воксель проецировался одним потоком на GPU, что позволяло реализовать высоко распараллеленный процесс.

Хотя по умолчанию использовался высокоточный, но относительно медленный проектор SF-TT, также оценивались реконструкции с более быстрыми и менее точными проекторами — в частности, управляемый лучами прямой проектор Сиддона ⁵¹ и управляемый вокселями бэкпроектор Петерса, ⁵² обозначено SP. Ранее предлагалось и эмпирически показано, что использование несовпадающих передних и обратных проекторов (иногда называемых реконструкцией с двойной матрицей) для сокращения времени вычислений ускоряет процесс реконструкции с небольшим ухудшением качества изображения, несмотря на то, что сходимость больше не обязательно гарантируется даже для SQS-1.^53–55 Поэтому мы оценили влияние более быстрых проекторов SP как на время реконструкции, так и на скорость сходимости. Реализация на основе графического процессора назначила каждый луч вычислительному потоку для проектора Сиддона, в то время как каждый воксель был назначен вычислительному потоку для обратного проектора Петерса, и было обнаружено, что оба проектора значительно быстрее, чем проекторы SF-TT из-за более быстрых вычислений. и эффективный доступ к памяти. Дополнительная модификация была сделана для лучшего соответствия размеру вокселя (0.6 мм изотропный в изоцентре с увеличением ∼2,0) с размером пикселя (0,388 мм на детекторе): перед каждой обратной проекцией проекция сворачивалась с окном усреднения 3 × 3, чтобы приблизительно соответствовать пикселю и (увеличенному) вокселю размер. Был разработан ряд других методов проецирования, и эта тема остается активной областью исследований. ^56–58 Сравнение с другими проекторами, такими как дистанционно управляемые, ⁵⁹ blobs, ⁶⁰ и B -сплайны, ⁶¹ и их компромиссы между временем вычисления и точностью для реконструкции PL могут быть рассмотрены в будущем. Работа.

Параметры реконструкции были установлены на b = 8000 квантов, β = 200 (для стендовых данных и β = 80 для данных C-дуги, чтобы компенсировать меньшую матрицу детекторов, что приводит к меньшему величина логарифмического правдоподобия [уравнение (4)] относительно шероховатости изображения [уравнение (5)]), δ = 10 ⁻⁴ мм ⁻¹ и 0,6 × 0,6 × 0,6 мм ³ размер вокселя. Эффект M был определен количественно для целых делителей числа выступов — таким образом, M ∈ {66, 33,…, 1}.Различные алгоритмы реконструкции (например, Nes-11 и SQS-1) сравнивались, оценивая, сколько итераций n _A потребовалось для алгоритма A для достижения того же целевого значения, что и n _B итераций алгоритма B,

minnAs.t.ΦμAnA; y≥ΦμBnB; y.

(20)

Таким образом, коэффициент ускорения (AF) алгоритма A может быть определен по отношению к алгоритму B,

Например, ожидается, что ускорение SQS- M относительно SQS-1 составит произвести знакомый AFSQS − 1SQS − Mn≈M.В приведенной ниже работе вычисляется AF для SQS- M и Nes- M (алгоритм A) относительно SQS-1 (алгоритм B), поэтому имена алгоритмов исключены из обозначения AF для простоты. Кроме того, среднеквадратичная разница (RMSD) между μ ^{( n )} и «конвергентной» реконструкцией μ ^* использовалась для количественной оценки точности изображения как функции итерации. Преобразование реконструированных единиц ⁻¹ мм в единицы Хаунсфилда (HU) было приблизительно равно 5 × 10 ⁴ HU / мм ⁻¹.

Стоит ли еще взглянуть на Никиту Нестерова?

Сообщается, что Никита Нестеров хочет вернуться в НХЛ, но стоит ли Кайлу Дубасу и «Торонто Мэйпл Лифс» организовать вторую встречу с защитником?

Никита Нестеров, очевидно, возвращается в НХЛ после трехлетнего отсутствия, что должно привлечь внимание «Торонто Мэйпл Лифс». По словам Джона Стейтцера из The Leafs Nation , генеральный директор Leafs Кайл Дубас встречался с Нестеровым, когда он был в России в прошлом году.

Вопрос в том, есть ли у Листьев интерес к Нестерову и, что не менее важно, стоит ли вообще о нем думать? Кроме того, считает ли сам защитник целесообразным переезд в Южный Онтарио?

Безусловно, Нестеров — интересный игрок, у которого были отличные шансы на успех, когда он был выбран в пятом раунде драфта 2011 года командой Tampa Bay Lightning. Однако, несмотря на очевидный для всех талант, ему так и не удалось отточить его должным образом за три сезона в НХЛ.

Хотите, чтобы ваш голос был услышан? Присоединяйтесь к команде Tip Of The Tower!

Напишите нам!

Проблеск способностей Нестерова лучше всего проявился во время пробега «Лайтнинг» к финалу Кубка Стэнли во время его сезона новичков. Несмотря на то, что в 17 играх плей-офф он провел всего 10:46 минут на льду, у него было 16 попаданий, девять блокировок, рейтинг +5 плюс / минус и даже шесть очков (гол в его дебютном матче в плей-офф и пять передач).

Однако в конечном итоге 27-летний игрок оказался разочаровывающим игроком.В третьем сезоне его обменяли в «Монреаль Канадиенс», а затем он решил вернуться домой в Россию и подписать контракт с ЦСКА.

Нестеров отлично провел три сезона в ЦСКА, что, кажется, свидетельствует о том, что он стал более уверенным игроком. Он физический игрок, который теперь записывает большие минуты, отсюда интерес со стороны команд НХЛ.

В этом отношении недавний отчет Рика Даливала о TSN 1040 , в котором Нестерову предъявлено обвинение, был связан с Los Angeles Kings.Он хочет вернуться в Северную Америку, так как это лучше для его семьи, и теоретически переезд в Канаду был бы для него лучше.

Это возвращает нас к Листам и их предыдущей встрече с Нестеровым. По всей видимости, у команды, вероятно, уже нет такого уровня интереса, несмотря на то, что синяя линия по-прежнему считается слабым звеном в составе.

Точно так же Нестеров, возможно, не видит особого смысла в присоединении к Leafs, особенно если он хочет иметь влияние в НХЛ.С обеих сторон все сводится к тому простому вопросу, что он — левый защитник.

Как отмечает Стейтцер, Leafs хорошо оснащены в этом отношении, включая таких, как Морган Рилли, Джейк Маззин и Трэвис Дермотт. А поскольку Мартин Маринцин, Микко Лехтонен и Каллен Розен борются за игровое время, шансы Нестерова на успех в Торонто кажутся ограниченными.

Можно возразить, что Листам стоит хотя бы провести должную осмотрительность и устроить еще одну встречу с Нестеровым.В конечном счете, хотя ему, вероятно, лучше уйти в другое место, особенно если он хочет повысить свои шансы на серьезное игровое время на уровне НХЛ.

Что вы думаете о Нестерове? На ваш взгляд, стоит ли «Торонто Мэйпл Лифс» еще раз взглянуть на него? Поделитесь своими мыслями в разделе комментариев ниже.

Оптимизаторы в Keras Part — 1

Источник: http://web.cs.ucla.edu/~chohsieh/teaching/CS260_Winter2019/lecture4.pdf

Вы слышали о методе оптимизации под названием «Градиентный спуск».Теперь предположим, что вы имеете дело с огромным набором данных, содержащим один миллион точек данных. В этом случае применение основного градиентного спуска будет слишком медленным, чтобы сойтись к глобальным минимумам. Потому что для обновления веса модели он выполнял прямой проход со всеми данными, а затем распространялся назад, чтобы обновить его. Таким образом, в каждую эпоху веса обновляются один раз.

В этой статье мы обсудим различные версии Gradient Descent, которые намного лучше, и решим, какую из них лучше всего использовать. Если вы не знаете о градиентном спуске, перейдите по ссылке ниже:

Давайте обсудим оптимизаторы, доступные в Keras

Рекламное объявление

1.

SGD (стохастический градиентный спуск):

Стохастический градиентный спуск такой же, как и обычный GD, с той лишь разницей, что в каждую эпоху он выполняет прямое распространение для одной точки данных и выполняет обратное распространение для обновления весов, т. Е. В каждую эпоху количество циклов, включая прямое и обратное. обратное распространение равно количеству записей в данных.

Он также медленный, но требует меньше оперативной памяти, чем обычный GD, и менее затратный в вычислительном отношении.

Mini-Batch SGD: Разница в том, что каждый цикл пересылки и обратного распространения использует пакет данных определенного размера для обновления весов.Он вычислительно более эффективен, чем SGD.

источник: http://web.cs.ucla.edu/~chohsieh/teaching/CS260_Winter2019/lecture4.pdf

SGD с импульсом: Концепция импульса в SGD помогает ему двигаться в соответствующем направлении, демпфируя колебания (сглаживая или уменьшая шум), чтобы быстрее достичь глобальных минимумов. В этом исследовании исследователь использует концепцию скользящей средней, которая учитывает предыдущий шаг. Для обновления весов используется приведенная ниже формула.

источник: https: // кdatascience.com / стохастический градиентный спуск с импульсом-a84097641a5d

L — функция потерь, значение бета лежит в диапазоне [0,1], определяя важность предыдущего шага, а альфа — скорость обучения.

источник: https://cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE676/8.3%20BasicOptimizn.pdf

Ускоренный градиент Нестерова: Теперь предположим, что у вас есть ведро выпуклой формы, и вы хотите пройти мяч через наклон ведра так, чтобы мяч достиг дна за минимальное время.Если мяч не такой умный, он пролетит мимо себя и не достигнет дна за минимальное время. То же самое происходит в SGD с импульсом.

Итак, что сделал Нестеров, он вычел коэффициент предыдущего шага из наклона, так что, если наклоны изменяются, он будет регулировать импульс так, чтобы он не превышал его.

источник: https://www.youtube.com/watch?v=uHOTRHqnakQ

Визуализация SGD с импульсом против SGD с ускоренным импульсом Нестерова:

Источник: https: // www.youtube.com/watch?v=uHOTRHqnakQ

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=uHOTRHqnakQ

Внедрение Кераса:

  тф.керас. Оптимизаторы.SGD (
скорость обучения = 0,01, импульс = 0,0, нестеров = ложь
)

2. Adagrad (адаптивный градиентный спуск):

Мы видели, что в SGD значение скорости обучения фиксировано; он не меняется с шагом. Что, если мы динамически изменим скорость обучения? Во-первых, это увеличивает скорость сходимости и лучше всего подходит для разреженных данных.Для часто встречающихся функций это снижает скорость обучения и наоборот.

источник: https://towardsdatascience.com/deep-learning-optimizers-436171c9e23f

Реализация Keras:

  тф.керас. Оптимизаторы.Adagrad (
learning_rate = 0,001,
 initial_accumulator_value = 0,1,
 эпсилон = 1e-07,
 name = "Adagrad",)

Каталожный номер:

Ускоренный градиент Нестерова:

https://paperswithcode.com/method/nesterov-accelerated-gradient#:~:text=_%7Bt%7D%24%24-,Like%20SGD%20with%20momentum%20%24%5Cgamma%24%20is % 20 обычно% 20 набор% 20 до, из% 20% 20 обновлено% 20 накоплено% 20 градиент /

SGD с импульсом:

https: // paperwithcode.com / method / sgd-with-momentum /

В следующей части мы увидим остальные оптимизаторы, такие как adadelta, adam и Rmsprop.

Спасибо за прочитанное! Надеюсь, это было полезно.

Предлагается

llSourcell / The_evolution_of_gradient_descent: Это код для «Эволюции градиентного спуска» Сираджа Равала на YouTube.

GitHub — llSourcell / The_evolution_of_gradient_descent: Это код для «Эволюции градиентного спуска» на YouTube Сираджа Раваль.

Файлы

Постоянная ссылка Не удалось загрузить последнюю информацию о фиксации.

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

Это код для «Эволюции градиентного спуска» Сираджа Раваль на Youtube

Coding Challenge — срок сдачи, четверг, 8 июня, 12:00 по тихоокеанскому стандартному времени

Задача этой недели — написать стратегию оптимизации Адама с нуля.В процессе вы узнаете обо всех других вариантах градиентного спуска и о том, почему Адам так хорошо работает. Бонусные баллы, если вы добавите к нему визуальный элемент, разместив его в блокноте Jupyter. Удачи!

Обзор

Это код этого видео на Youtube, созданного Сираджем Равалем. В видео мы рассмотрим различные параметры оптимизатора, которые предоставляет нам Tensorflow. Под капотом все варианты градиентного спуска.

Зависимости

установить недостающие зависимости с помощью pip

Использование

Запустите jupyter notebook , чтобы увидеть код, который сравнивает градиентный спуск со стохастическим градиентным спуском, запущенным в браузере.У меня также есть 2 отдельных файла Python, один для adadelta и один для метода нестерова. Запустите их прямо из терминала с помощью команды python.

Кредиты

Кредиты для этого кода идут GRYE и dtnewman. Я просто создал оболочку, чтобы люди начали.

Около

Это код для «Эволюции градиентного спуска» Сираджа Раваль на Youtube.

ресурсов

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Нестеров вернулся с группой, новый план

Олег Нестеров — рок-музыкант, которого сложно определить. Он появится на сцене в четверг впервые за 10 лет с Megapolis, группой, которую он привел к успеху в конце 1990-х — начале 2000-х. Но он также продюсер, писатель и убежденный германофил.

Он и Megapolis вернутся вживую в Международном Доме музыки; их последний альбом «Supertango» вышел в прошлом году. Альбом отражает то, что 50-летний Нестеров чувствует свой возраст и готов сочинять интеллектуальную музыку на эту тему.

«Я впервые представляю такие песни публике», — сказал Нестеров в недавнем интервью. «Я считаю, что альбом очень искренний. Я даже видел, как взрослые мужчины плакали [когда слушали]. Это не до смеха.”

«Мегаполис» и «Нестеров» давно заслужили уважение поклонников за их интеллектуальное блюзово-роковое звучание.

«Мегаполис — очень тонкая группа, требующая серьезного слушания», — сказал музыкальный критик Артем Троицкий. «Я бы сказал, что это слишком хорошо для российской сцены, потому что люди здесь любят, когда им бьют по почкам, когда эта полоса касается разных рецепторных клеток».

Нестеров учился в немецкой школе, когда рос в 1970-х годах, проводя время в Дрездене, Восточная Германия, по программе обмена.

Именно его немецкий стал самым большим хитом для него и его группы в 2003 году с абсурдной версией «Ландыша» или «Ландыша», советского поп-хита середины 1950-х годов.

В его версии текст песни переведен на немецкий язык, а слово «Ландыши» заменено на «Карл Маркс Штадт», название города в Восточной Германии, который сейчас называется Хемниц.

В результате получилась сюрреалистическая и заразительная музыка.

Нестеров много лет проработал уважаемым продюсером на собственном лейбле Snegiri, который стал известен тем, что собирал таких артистов, как Наик Борзов, Маша Макарова из «Маши и Медведи» или «Маша и Медведи» и « Бигуди », авангардная группа, возглавляемая популярным драматургом Евгением Гришовцем.

«Мне нравится работать как офицер внешней разведки, используя множество агентов», — сказал Нестеров, имея в виду то, как он находит своих художников через своих агентов: «арт-директоров, музыкальных журналистов, редакторов».

Нестеров также продюсировал Петра Налича, сенсацию YouTube, который представлял Россию на песенном фестивале «Евровидение» в 2010 году.

Интерес Нестерова к Германии побудил его написать свой первый роман «Юбка», или «Юбка», в 2008 году. Роман, действие которого происходит в нацистской Германии, рассказывает историю режиссера и гитлеровского пропагандиста Лени Рифеншталь, которая пыталась изобрести электрогитару и влиять на немецкие массы.