Прихожая трансформер: Уникальная мебель-трансформер в прихожей – если пришли друзья, можно спокойно хлопнуть по рюмашке, не беспокоя жену…

Недавно моя подруга купила квартиру. Ну как, квартиру? Квартирку. Мааааленькую. Одна комната, поделенная пополам: направо — кухня, налево — гостиная-спальня. Хорошо, хоть маленькая кладовочка в коридоре есть.

На небольшой площади удалось разместить: диван, комод, кухонные шкафы, холодильник и даже пианино. Моя подруга — дизайнер интерьеров и с легкостью продемострировала принцип: маленькая квартира — не проблема, если грамотно расставить мебель.

Однако есть мебель, созданная специально для небольших помещений. Эта мебель легким движением руки превращается… да в самую нужную и неожиданную ведь может превратиться! В этом обзоре — 10 трансформеров для маленькой квартиры.

1. Откидной стол.

2. Жалюзи-сушилка для белья.

3. Откидной столик для ухода за ребенком со шкафчиком со всем необходимым.

4. Диван-кресло…

5… и диван-двухъярусная кровать.

6. Гладильная доска-зеркало.

7. Кресло-качалка.

8. Стол и 4 стула.

9. Кресло-библиотека.

10. Шкаф с целым набором стульев и столом.

кровать, диван, стол, шкаф, комод

Рациональное использование каждого квадратного сантиметра — это задача многих семей. Слишком многие живут в малогабаритных квартирах. В этом случае поможет именно мебель трансформер. Есть разные модели для различных помещений: для спальни, кухни, прихожей, детской, гостиной. Нет такой мебели только в ванной или туалете. Да и та, наверное, скоро появится. 

Типы и виды

Содержание статьи

Трансформируемая мебель удобна, если площадь помещения маленькая. Для малогабаритных квартир это спасение. Еще одна область — если комната многофункциональная. Это тоже характерно для квартир с небольшой площадью. Для просторных домов или квартир в этом нет необходимости. Разве что для организации дополнительных спальных мест при визитах гостей.

В любом варианте — сложенном или разложенном — смотрится отлично

В основном мебель трансформер в одном предмете совмещает два типа предметов. Причем, большая часть из них связана со спальными местами. Найти можно: шкаф-кровать, стол-кровать, кровать-диван.

Кстати, в случае с примером — кровать-диван — будьте аккуратны. Не путайте с популярной еще у наших бабушек мягкой мебелью под названием «диван-кровать». Это был не самый удобный диван, который раскладывался в нечто, напоминающее кровать (тоже кстати, не слишком удобную).

Вот такие теперь диваны-трансформеры

В нынешнем варианте это два разных предмета, скомпонованных в один. Полноценная кровать с матрасом на дневное время поднимается, изображая собой шкаф и часть спинки дивана. Доступным оказывается мягкое сиденье. Получается диван. Но не раскладной, а так сказать «стационарный».  Удобство ему, как правило, придают дополнительные подушки. На ночь они убираются (может быть ящик для хранения под сиденьем дивана), а кровать опускается. Так что, как видите, это совсем другой предмет мебели.

Столы тоже могут быть раскладными

Есть еще мебель трансформер, которая связана с «появлением» стола. Причем сам стол может иметь разные назначения:

• для организации дополнительного (или основного) рабочего места;
• для увеличения площади обеденного стола;
• для увеличения рабочей поверхности в кухонных гарнитурах.

Бывают еще и тройные трансформеры. В основном это шкаф-кровать-диван или шкаф-кровать-стол. От двойных они отличаются только тем, что шкаф имеет большие размеры за счет нетрансформируемой части с полочками.

Мебель трансформер: плюсы и минусы

Преимущество мебельных трансформеров очевидно: они занимают меньше места, чем два отдельных предмета. На этом все. Других плюсов, собственно, нет. Зато есть минусы:

• Более высокая цена.
• Одновременно использовать, в основном, можно только один из возможных вариантов.
• Чтобы раскладывать/складывать приходится прилагать усилия. Не все пожилые люди или дети в состоянии проделывать это самостоятельно. Есть некоторое количество автоматизированных моделей с пультом управления, но они стоят дороже. И это при условии и без того немалой цены на мебель трансформер без автоматического привода.
• Для трансформации используются специальные механизмы. А они могут ломаться или заедать. И это — дополнительный минус.

  Рациональное использование пространства — вот главный плюс трансформируемой мебели

В общем-то все. Если вам все-таки хочется иметь мебель-трансформер, выбирайте не только функционал и внешний вид. Обратите внимание на механизмы. Они должны быть выполнены из хорошей стали, ход должен быть легким. При малейших проблемах при раскладывании или складывании, лучше откажитесь от покупки.

Кровать-трансформер

Все встраиваемые в шкаф кровати оснащены ортопедическими матрасами, которые закреплены на раме. В основном, мебель трансформер этого типа — откидная. В одном состоянии рама поднята вертикально, ее удерживают пружинные или пневматические держатели. Выглядит такая мебель как шкаф. В другом положении рама опускается и опирается ножками на пол. В этом случае все выглядит как кровать, которая стоит возле шкафа.

Трансформируемая кровать может быть спрятана в стенке

Собираясь покупать кровать-трансформер подъемного типа, учтите, что стоять она должна возле несущей стены. Так как конструкция крепится к стене и та должна выдерживать солидные нагрузки. Так что поставить подобную мебель у слабенькой перегородки не получится. Разве что выкатные модели, а их не так много и они не так эффекты.

Шкаф-кровать

Отличаются шкафы-кровати по ориентации матраса относительно поверхности шкафа. Есть модели, которые прикреплены к мебели длинной стороной, есть — короткой. В первом варианте шкаф получается более широким, его верхняя часть может использоваться по прямому назначению — как секции для хранения вещей.

Кровать-трансформер встроенная в шкаф

Этот вид стенки-трансформера подходит для узких помещений. Но встраиваться может только односпальное или полуторное спальное место. Такой вид еще называют «горизонтальная откидная кровать» — длинная часть расположена вдоль горизонта.

По такому же типу устроены двухъярусные шкафы-кровати. В них два отдельных спальных места располагаются одно над другим. В собранном виде они похожи на шкаф.

Двухъярусная откидная кровать-шкаф

Чтобы подняться на второй ярус, ставят приставную лесенку. Вот в этом и основное неудобство. Во-первых, она далеко небезопасна 0 перил нет совсем. Во-вторых, ее надо где-то держать в то время, когда кровати сложены. В общем, минусы есть. Но есть и огромный плюс — экономия места очень солидная.

Преимущества этого варианта — меньшая цена. В этих моделях не требуется большая мощность подъемного устройства, так как нагрузка на механизм не настолько высока.  В самых бюджетных вариантах могут использовать пружины. За счет этого и снижается стоимость.

Мебель трансформер: вертикальная откидная кровать удобна для малогабаритных квартир

Еще есть модели, в которых кровать прикреплена к стенке короткой частью. Такие модели иногда называют «вертикальная откидная кровать». Вот тут цена выше, так как нагрузки на механизм, отвечающий за опускание и подъем, немалые. Тут уже используются пневматические подъемники, причем должны быть они хорошего качества. Есть даже варианты с автоматическим приводом и пультом управления.

В данном варианте есть односпальные, полуторные и двухспальные места. Чем больше размер, тем более внимание стоит обратить на подъемник. Также следует проверить систему фиксации матраса. Она должна быть надежной, но, в то же время, обеспечивать возможность снять матрас для просушки/дезинфекции без особых проблем.

Стенки со встроенными кроватями (стенка-трансформер)

Это еще более солидный и дорогой вид трансформирующейся мебели. Часть стенки — боковая или центральная — может отодвигаться, открывая скрытую за ней вертикальную кровать.

Стенка-трансформер с опускающейся кроватью

Эта мебель имеет не меньшую функциональность, чем обычная стенка. Разве что  под нее требуется больше места по «глубине» — чтобы можно было отодвинуть часть шкафа. Но все полки при этом функциональны, что в трансформируемой мебели редкость. Пусть даже они меньшей глубины, чем могли бы быть при этом в обычном шкафу, зато кровати в дневное время не видно. Вид — деловой или официальный, помещение может быть гостиной или столовой. А вечером, при опущенной кровати, превращается в спальню с полноценной кроватью.

Выкатные кровати

Еще одна кровать-трансформер прячется под рабочим, игровым или вторым спальным местом. Этот вариант чаще всего используют в детских. Он более безопасен, так как спальное место находится невысоко, что для детей важно.

Мебель трансформер: выкатная кровать, которая прячется под рабочим столом

Обратите внимание на фото. Чтобы и кроватью, и столом было удобно пользоваться, и стол и кровать выдвигаются. Очень разумно и компактно. Для малогабаритных квартир — отличный вариант в детскую.

Еще один нюанс: ящик для хранения белья под кроватью. В принципе, это место может быть пустым. В этом случае можно обойтись без выдвижной столешницы, та как ноги можно будет спрятать под сложенное спальное место.

Стол трансформер

Ничуть не меньше моделей трансформируемых столов. Для гостиных хороши журнальные столы-трансформеры, которые раскладываются в обеденный. Пара движений и гостиная превращается в столовую.

Площадь в разложенном состоянии больше, но и конструкция сложнее

Журнальный столик превращается в обеденный

Способы трансформации разные, но в основном, используются подъемные и раздвижные столешницы. В сложенном состоянии две части столешницы накладываются одна на другую.

Трансформер: кровать-стол

Есть также стол-трансформер для спальни или детской комнаты. В этом случае рабочий стол поднимается вверх, а спальное место опускается на поворотном шарнире и опирается на ножки. Расположение матраса в этом случае горизонтальное, экономия места существенная. Кроме того, помещение не теряет функционал ни днем, ни ночью.

Несколько шкафчиков сверху — для хранения книг или вещей

Более строгий вариант для интерьера в стиле минимализм

Боковые шкафы — для хранения разных мелочей

Это неплохой способ освободить площадь для игр в детской, организовать дополнительное спальное место для размещения гостей. Идеален для школьников, подходит и для студентов.

Есть и более солидные по внешнему виду варианты, которые можно поставить, например в гостиной или столовой. Снова-таки для размещения большого количества гостей.

Вертикальная кровать-стол. Этот тип трансформируемой мебели не очень распространен, но может быть востребован в малогабаритных квартирах

Эту мебель трансформер можно назвать уже стол-кровать-шкаф. Так как более сложные модификации содержат еще секции с полками сбоку. При большой высоте потолка могут быть сверху, выше уровня кровати, сделаны полки с дверками — для хранения редко используемых вещей. Такой вариант пригодится, если у вас нет гардеробной комнаты, в которой хранятся несезонные вещи.

Для кухни

Есть столы-трансформеры для кухни. В некоторых используется тот же принцип, что и в известных столах-книжках. К основной рабочей поверхности добавляется некоторый «кусок», тем или иным образом закрепленный на основной столешнице.

Обеденный стол-трансформер для кухни

Эта мебель трансформер хороша для однокомнатных малогабаритных квартир старой постройки, где каждый сантиметр на счету. Когда людей мало, он может быть в сложенном состоянии. При необходимости площадь увеличивается.

Часть выдвижных столешниц может иметь опору на ножки, часть висит в воздухе, опираясь на направляющие

Есть еще столы с выдвижными столешницами. В этом случае тоже надо обращать внимание на систему фиксации. На нее приходится немалая нагрузка, так что должен быть запас прочности. Его дает хороший металл и надежная система роликов, на которых и выдвигается столешница.

Увеличить полезную площадь стола на кухне

Еще для кухни важен вид металла, их которого изготавливаются направляющие. Как минимум, это должен быть оцинкованный металл, но лучше — нержавеющая сталь. В крайнем случае, для бюджетных моделей, подойдет окраска порошковыми красками. Нельзя сказать, что она сильно дешевле той же оцинковки, но дает больше вариантов по цвету.

Трансформируемые диваны

Еще один вид мебели-трансформеров — диваны. Всем известна старая модель — диван-кровать. Но речь идет не о ней. Это не слишком хороший, хоть и широко распространенный вариант. Есть более интересные.

Кровать-диван

Этот тип мебели трансформера коренное отличие от старой модели: полноценная кровать преобразуется в не менее полноценный и удобный диван. Кровать в данном варианте крепится вертикально, в основном матрасы полуторные и двуспальные.

Самый распространенный вариант дивана-трансформера

Принцип действия такой же как и у шкафа-кровати. Диван установлен стационарно, кровать закреплена поднятой и может быть оббита мягкой тканью в тон диванной обивки, роль спинки выполняют подушки. Перед тем как раскладывать, их убирают, опускают кровать, которая ложится на диван и опирается на выдвигаемые ножки. Роль ножки может играть полка (как на фото выше).

Есть и еще одна разновидность такой мебели: шкаф-диван-кровать. От описанного выше он отличается только тем, что рядом пристраиваются еще секции с полками или шкафчиками. При достаточной высоте потолка полки/шкафчики могут быть и над кроватью.

Диван-двухъярусная кровать

Для детских комнат неплохой вариант — диван, который трансформируется в две кровати, расположенные одна над другой. В данной модели задействован сложный механизм, так что стоимость таких диванов-трансформеров немаленькая.

Диван превращается в двухэтажную кровать

Зато модель очень удобная. И диван, и кровати комфортны. По сравнению с традиционной двухъярусной кроватью, не так «грузит» пространство, а экономит его не меньше.

Диван-стол

Диван со столом. Этот вариант, скорее экзотика. Не так высока его функциональность. Но как вариант нестандартной мебели он хорош. Диван-стол имеет подвижную спинку из дерева (или его заменителей) или пластика. Пока мебель трансформер используется как мягкая мебель, внешних отличий нет. При необходимости спинка перекидывается вперед, где упирается в пол.

Диван-стол. Может быть установлен на веранде — как место для отдыха или возможных посиделок

Как правило, в такой трансформируемый диван имеет еще один способ использования: раскладывается в кровать. Из-под сиденья выдвигается дополнительный пуфик. То есть, это вариант 3 в 1.

Еще один вариант трансформируемого дивана — модульная конструкция. Это не совсем то, что описывалось раньше. Вся мягкая мебель разделена на сегменты, которые могут стыковаться между собой по-разному.

Модульный трансформируемый диван

Как правило, сам диван раздвижной или раскладной. Он установлен стационарно, а более мелкие мобильные блоки могут перемещаться. Часто они имеют ролики.

Необычные трансформеры

Есть несколько трансформеров, которые и к мебели отнести сложно. Например, полка, которая превращается в небольшой столик. Идеальный вариант для проходной комнаты, если стационарный стол поставить негде, а есть только кусок стены в проходном месте.

Полки, которые превращаются в стол — как минимум, оригинально

Не менее оригинальное решение — картина или зеркало, которые превращаются в стол. В данном случае столешница крепится к стене при помощи петель. На тыльную ее поверхность (которая в поднятом состоянии становится лицевой) крепится зеркало или картина.

Зеркало на стене становится.. .столом

Ножки выполняются в виде оклада рамы. Когда стол нужен, его откидывают. Когда не нужен — снова закрепляют на стене. Это тоже один из очень неплохих вариантов если стол можно установить только в проходной зоне. Идеальное решение для некоторых малогабаритных квартир.

Как работают трансформаторы. Трансформаторы — это тип нейронных… | Giuliano Giacaglia

Нейронная сеть, используемая Open AI и DeepMind

Трансформаторы — это тип архитектуры нейронных сетей, который набирает популярность. Трансформеры недавно использовались OpenAI в своих языковых моделях, а также недавно использовались DeepMind для AlphaStar — их программы для победы над лучшим профессиональным игроком Starcraft.

Трансформаторы были разработаны для решения проблемы преобразования последовательности , , или нейронного машинного перевода. Это означает, что любая задача преобразует входную последовательность в выходную последовательность. Это включает в себя распознавание речи, преобразование текста в речь и т. Д.

Преобразование последовательности. Входные данные представлены зеленым цветом, модель представлена ​​синим цветом, а выходные данные представлены фиолетовым цветом. GIF от 3

Для моделей, выполняющих преобразование последовательности , необходимо иметь какую-то память. Например, допустим, что мы переводим следующее предложение на другой язык (французский):

«The Transformers» — японская группа [[hardcore punk]].Группа была образована в 1968 году, в разгар японской музыкальной истории »

В этом примере слово« группа »во втором предложении относится к группе« Трансформеры », введенной в первом предложении. Когда вы читаете о группе во втором предложении, вы знаете, что она относится к группе «Трансформеры». Это может быть важно для перевода. Есть много примеров, когда слова в некоторых предложениях относятся к словам в предыдущих предложениях.

Для такого перевода предложений модели необходимо выяснить такие зависимости и связи.Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) используются для решения этой проблемы из-за их свойств. Давайте рассмотрим эти две архитектуры и их недостатки.

Рекуррентные нейронные сети содержат петли, позволяющие информации сохраняться.

Вход представлен как x_t

На рисунке выше, мы видим часть нейронной сети, A, , обрабатывающую некоторые входные данные x_t и выходные данные h_t. Цикл позволяет передавать информацию от одного шага к следующему.

Петли можно представить по-другому. Рекуррентная нейронная сеть может рассматриваться как несколько копий одной и той же сети, и , каждая сеть передает сообщение своему преемнику. Рассмотрим, что произойдет, если мы развернем цикл:

Развернутая рекуррентная нейронная сеть

Эта цепочечная природа показывает, что рекуррентные нейронные сети явно связаны с последовательностями и списками. Таким образом, если мы хотим перевести некоторый текст, мы можем установить каждый ввод как слово в этом тексте.Рекуррентная нейронная сеть передает информацию предыдущих слов в следующую сеть, которая может использовать и обрабатывать эту информацию.

На следующем рисунке показано, как обычно последовательность модели последовательности работает с использованием рекуррентных нейронных сетей. Каждое слово обрабатывается отдельно, и результирующее предложение генерируется путем передачи скрытого состояния на этап декодирования, который затем генерирует выходные данные.

GIF от 3

Проблема долгосрочных зависимостей

Рассмотрим языковую модель, которая пытается предсказать следующее слово на основе предыдущих.Если мы пытаемся предсказать следующее слово предложения «облака в небе» , нам не нужен дополнительный контекст. Совершенно очевидно, что следующим словом будет небо.

В этом случае, когда разница между соответствующей информацией и необходимым местом мала, RNNs могут научиться использовать прошлую информацию и выяснить, каково следующее слово для этого предложения.

Изображение из 6

Но есть случаи, когда нам нужно больше контекста. Например, допустим, что вы пытаетесь предсказать последнее слово текста: «Я вырос во Франции… я бегло говорю…». Согласно недавней информации, следующее слово, вероятно, является языком, но если мы хотим сузить язык, нам нужен контекст Франции, который находится дальше в тексте.

Изображение из 6

RNN становится очень неэффективным, когда разрыв между соответствующей информацией и точкой, где она необходима, становится очень большим. Это связано с тем, что информация передается на каждом этапе, и чем длиннее цепочка, тем более вероятна потеря информации по цепочке.

Теоретически, RNN могут изучать эти долгосрочные зависимости.На практике они, кажется, не изучают их. LSTM, особый тип RNN, пытается решить эту проблему.

При составлении календаря на день мы расставляем приоритеты для наших встреч. Если есть что-то важное, мы можем отменить некоторые встречи и учесть то, что важно.

RNN не делают этого. Всякий раз, когда он добавляет новую информацию, он полностью преобразует существующую информацию, применяя функцию. Вся информация модифицируется, и не учитывается, что важно, а что нет.

LSTM вносят небольшие изменения в информацию путем умножения и сложения. С LSTM информация течет через механизм, известный как состояния ячейки. Таким образом, LSTM могут выборочно помнить или забывать вещи, которые важны и не так важны.

Внутренне LSTM выглядит следующим образом:

Изображение из 6

Каждая ячейка принимает в качестве входных данных x_t (слово в случае перевода предложения в предложение), состояние предыдущей ячейки и выход предыдущей ячейки .Он манипулирует этими входами и, основываясь на них, генерирует новое состояние ячейки и вывод. Я не буду вдаваться в подробности о механике каждой клетки. Если вы хотите понять, как работает каждая ячейка, я рекомендую запись в блоге Кристофера:

С состоянием ячейки информация в предложении, которая важна для перевода слова, может быть переведена из одного слова в другое при переводе.

Проблема с LSTM

Та же проблема, которая обычно возникает с RNN, возникает с LSTM, т.е.е. когда предложения слишком длинные, LSTM все еще не очень хорошо. Причина этого заключается в том, что вероятность сохранения контекста от слова, которое находится далеко от текущего обрабатываемого слова, экспоненциально уменьшается с расстоянием от него.

Это означает, что когда предложения длинные, модель часто забывает содержание удаленных позиций в последовательности. Другая проблема с RNN и LSTM заключается в том, что трудно распараллеливать работу по обработке предложений, поскольку вам приходится обрабатывать слово за словом.Мало того, но нет модели долгосрочных и краткосрочных зависимостей. Итак, LSTM и RNN представляют 3 проблемы:

• Последовательные вычисления препятствуют распараллеливанию
• Нет явного моделирования длинных и коротких зависимостей
• «Расстояние» между позициями является линейным

Для решения некоторых из этих проблем исследователи создали техника обращать внимание на конкретные слова.

При переводе предложения я уделяю особое внимание слову, которое я сейчас перевожу.Когда я записываю аудиозапись, я внимательно слушаю сегмент, который активно записываю. И если вы попросите меня описать комнату, в которой я сижу, я осмотрю объекты, которые я описываю, когда я это делаю.

Нейронные сети могут достичь того же поведения, используя внимание , сосредоточив внимание на части подмножества информации, которую им дают. Например, RNN может присутствовать на выходе другого RNN. На каждом временном шаге он фокусируется на разных позициях в других RNN.

Для решения этих проблем Внимание — это метод, который используется в нейронной сети. Для RNN вместо кодирования всего предложения в скрытом состоянии каждое слово имеет соответствующее скрытое состояние, которое передается полностью до стадии декодирования. Затем скрытые состояния используются на каждом этапе RNN для декодирования. Следующий рисунок показывает, как это происходит.

Зеленый этап называется этапом кодирования , а фиолетовый этап является этапом кодирования. GIF от 3

Идея заключается в том, что в каждом слове предложения может быть соответствующая информация. Таким образом, чтобы декодирование было точным, необходимо учитывать каждое слово ввода, уделяя внимание .

Чтобы обратить внимание на RNN при передаче последовательности, мы разделим кодирование и декодирование на 2 основных этапа. Один шаг представлен зеленым, , а другой — фиолетовым. Зеленый этап называется этапом кодирования , а фиолетовый этап — этапом декодирования .

GIF от 3

Этап зеленого цвета отвечает за создание скрытых состояний на входе. Вместо того, чтобы передавать только одно скрытое состояние декодерам, как мы делали до внимания , мы передаем все скрытые состояния, генерируемые каждым «словом» предложения, на этап декодирования. Каждое скрытое состояние используется на этапе декодирования , чтобы выяснить, где сеть должна уделять внимания .

Например, при переводе предложения « Je suis étudiant» на английский язык требуется, чтобы на этапе декодирования при его переводе рассматривались разные слова.

Этот рисунок показывает, какой вес придается каждому скрытому состоянию при переводе предложения «Je suis étudiant» на английский. Чем темнее цвет, тем больше веса связано с каждым словом. GIF от 3

Или, например, когда вы переводите предложение «L’accord sur la zone économique européenne a été signé en aûût 1992». с французского на английский, и сколько внимания уделяется каждому входу.

Перевод предложения «Экономическая политика в Европе в 1992 году».» на английский. Изображение из 3

Но некоторые из проблем, которые мы обсуждали, до сих пор не решены с RNN, использующими внимание . Например, параллельная обработка входных данных (слов) невозможна. Для большого корпуса текста это увеличивает время, затрачиваемое на перевод текста.

Сверточные нейронные сети помогают решить эти проблемы. С их помощью мы можем

• Тривиально распараллелить (на слой)
• Эксплуатация локальных зависимостей
• Расстояние между позициями является логарифмическим

Некоторые из наиболее популярных нейронных сетей для преобразования последовательности, Wavenet и Bytenet, являются сверточными нейронными сетями.

Wavenet, модель — это сверточная нейронная сеть (CNN). Изображение из 10

Причина, по которой сверточные нейронные сети могут работать параллельно, заключается в том, что каждое слово на входе может обрабатываться одновременно и не обязательно зависит от предыдущих слов, которые нужно перевести. Мало того, но «расстояние» между выходным словом и любым входом для CNN имеет порядок log (N) — это размер высоты дерева, сгенерированного из выходного на вход (вы можно увидеть это на GIF выше.Это намного лучше, чем расстояние выхода RNN и входа, которое составляет порядка N .

Проблема состоит в том, что сверточные нейронные сети не обязательно помогают решить проблему зависимостей при переводе предложений. Вот почему Трансформеры были созданы, они представляют собой сочетание обеих CNN с вниманием.

Чтобы решить проблему распараллеливания, трансформаторы пытаются решить эту проблему, используя сверточные нейронные сети вместе с моделями внимания . Внимание повышает скорость, с которой модель может переводить одну последовательность в другую.

Давайте посмотрим, как работает Transformer . Трансформер — это модель, которая использует внимания для повышения скорости. Точнее говоря, он использует самоуважения.

Трансформер. Изображение от 4

Внутри Transformer имеет архитектуру, аналогичную предыдущим моделям выше. Но Transformer состоит из шести кодеров и шести декодеров.

Изображение из 4

Каждый кодировщик очень похож на другого. Все кодеры имеют одинаковую архитектуру. Декодеры имеют одно и то же свойство, то есть они также очень похожи друг на друга. Каждый кодировщик состоит из двух уровней: , самообслуживания, и нейронной сети прямой связи.

Изображение из 4

Сначала входы энкодера проходят через слой самосохранения . Это помогает кодировщику взглянуть на другие слова во входном предложении при кодировании конкретного слова. Декодер имеет оба этих слоя, но между ними находится слой внимания, который помогает декодеру сфокусироваться на соответствующих частях входного предложения.

Изображение из 4

Примечание: Этот раздел взят из сообщения в блоге Джея Алламара

Давайте начнем с рассмотрения различных векторов / тензоров и того, как они перемещаются между этими компонентами, чтобы превратить вход обученной модели в выходной. Как и в случае с приложениями NLP в целом, мы начинаем с преобразования каждого входного слова в вектор с использованием алгоритма встраивания.

Изображение взято с 4

Каждое слово встроено в вектор размером 512. Мы представим эти векторы с помощью этих простых прямоугольников.

Встраивание происходит только в самом нижнем кодере. Абстракция, которая является общей для всех кодировщиков, заключается в том, что они получают список векторов, каждый из которых имеет размер 512.

В нижнем кодировщике это будет вложение слов, но в других кодировщиках это будет вывод кодера, который прямо под После встраивания слов в нашу входную последовательность каждое из них проходит через каждый из двух уровней кодировщика.

Image from 4

Здесь мы начинаем видеть одно ключевое свойство Transformer, которое заключается в том, что слово в каждой позиции проходит через свой собственный путь в кодере.Существуют зависимости между этими путями в слое самообслуживания. Слой прямой связи, тем не менее, не имеет этих зависимостей, и, таким образом, различные пути могут выполняться параллельно, проходя через слой прямой связи.

Далее мы переключим пример на более короткое предложение и посмотрим, что происходит на каждом подуровне кодера.

Self-Attention

Давайте сначала рассмотрим, как рассчитать самообслуживание с использованием векторов, а затем перейдем к рассмотрению того, как оно на самом деле реализовано — с использованием матриц.

Выяснение соотношения слов в предложении и уделение внимания . Изображение из 8

Первым шагом в вычислении собственного внимания является создание трех векторов из каждого из входных векторов кодировщика (в данном случае, вложение каждого слова). Таким образом, для каждого слова мы создаем вектор запроса, вектор ключа и вектор значения. Эти векторы создаются умножением вложения на три матрицы, которые мы обучали в процессе обучения.

Обратите внимание, что эти новые векторы меньше по размеру, чем вектор вложения.Их размерность равна 64, тогда как векторы ввода и вывода кодирования имеют размерность 512. Они не ДОЛЖНЫ быть меньше, это выбор архитектуры, чтобы вычисление многоголовочного внимания (в основном) было постоянным.

Изображение взято из 4

Умножение x1 на весовую матрицу WQ дает q1, вектор «запроса», связанный с этим словом. В итоге мы создаем «запрос», «ключ» и «значение» проекции каждого слова во входном предложении.

Что представляют собой векторы «запрос», «ключ» и «значение»?

Это абстракции, которые полезны для расчета и размышления о внимании.Как только вы начнете читать, как рассчитывается внимание ниже, вы узнаете почти все, что вам нужно знать о роли, которую играет каждый из этих векторов.

Второй этап в подсчете собственного внимания — это подсчет очков. Скажем, мы рассчитываем внимание к самому первому слову в этом примере «Мышление». Нам нужно сравнить каждое слово входного предложения с этим словом. Оценка определяет, сколько внимания нужно уделить другим частям входного предложения, когда мы кодируем слово в определенной позиции.

Оценка рассчитывается путем взятия точечного произведения вектора запроса с вектором ключа соответствующего набираемого нами слова. Таким образом, если мы обрабатываем самообслуживание для слова в позиции # 1, первым результатом будет скалярное произведение q1 и k1. Вторым результатом будет скалярное произведение q1 и k2.

Изображение из 4

Третий и четвертый этапы должны делить оценки на 8 (квадратный корень из измерения ключевых векторов, используемых в статье — 64). Это приводит к более стабильным градиентам.Здесь могут быть другие возможные значения, но это значение по умолчанию), затем передайте результат через операцию softmax. Softmax нормализует оценки, так что они все положительные и составляют в целом 1.

Изображение из 4

Эта оценка softmax определяет, сколько слов будет выражено в этой позиции. Очевидно, что слово в этой позиции будет иметь самый высокий балл softmax, но иногда полезно обратиться к другому слову, которое относится к текущему слову.

Пятый шаг должен умножить каждый вектор значений на показатель softmax (в процессе подготовки к их суммированию).Интуиция здесь заключается в том, чтобы сохранить неизменными значения слов, на которых мы хотим сфокусироваться, и исключить ненужные слова (например, умножив их на крошечные числа, такие как 0,001).

Шестой этап состоит в суммировании векторов взвешенных значений. Это производит вывод слоя самообслуживания в этой позиции (для первого слова).

Изображение из 4

На этом завершается расчет самосовершенствования. Результирующий вектор — это тот, который мы можем отправить в нейронную сеть прямой связи.В реальной реализации, однако, этот расчет выполняется в матричной форме для более быстрой обработки. Итак, давайте посмотрим на это сейчас, когда мы увидели интуицию вычислений на уровне слов.

Многоголовое внимание

Трансформаторы в основном работают так. Есть несколько других деталей, которые заставляют их работать лучше. Например, вместо того, чтобы обращать внимание друг на друга только в одном измерении, трансформаторы используют концепцию многоголового внимания.

Идея заключается в том, что всякий раз, когда вы переводите слово, вы можете уделять различное внимание каждому слову в зависимости от типа вопроса, который вы задаете.Изображения ниже показывают, что это значит. Например, всякий раз, когда вы переводите «пнул» в предложении «Я пнул мяч», вы можете спросить «Кто пнул». В зависимости от ответа перевод слова на другой язык может измениться. Или задайте другие вопросы, такие как «Что сделал?» И т. Д.

.

Трансформеры Руководство для коллекционеров игрушек | Transformerland.com

Transformers — бренд игрушек, который стал столь же неизгладимым в поп-культуре и умах молодых мальчиков, как и Star Wars или G.I. Джо. Созданные в 80-х годах, с корнями в 70-х годах и значительным культурным обновлением в каждом последующем десятилетии, Трансформеры стали актуальными для поколений детей и взрослых.

История успеха «Трансформеров» началась в новой волне 1980-х годов: игрушки — персонажи обширной и захватывающей художественной литературы, рассказанной в комиксах, книгах, мультфильмах и фильмах.Это дало реальный импульс «собрать их всех» — чем больше игрушек у вас есть, тем больше вымысла вы можете воспроизвести в воображаемых битвах в гостиной.

руководителей Hasbro, высоко от возрождения Г.И. Джо, используя ту же маркетинговую концепцию, решил приобрести права на игрушки из множества японских сериалов «Супер Робот». Трансформеры не представили концепцию супер роботов в Соединенных Штатах, но впервые жанр стал широко признанным и популярным за пределами Японии.По мере того, как бренд Transformers рос по всей G1, он начал определять жанр, и все другие супер-роботы были измерены в соответствии со стандартом Transformers.

К 90-м годам жанр начал исчезать, и умы мальчиков обратились к более сильным действиям, часто сосредоточенным вокруг мутантов, монстров и каратэ. Hasbro увидел потенциал в углях бренда Transformers и передал его недавно приобретенной дочерней компании Kenner для быстрого старта. Кеннер выбросил все старые правила и изобрел серию Трансформеров, которые были более представительными, более функциональными и более захватывающими.Опираясь на высокотехнологичный мультфильм CGI, Beast Wars изменили бренд, сделав Transformers снова бестселлером.

К началу 2000-х годов японские аниме-сюжетные линии вышли на передний план, когда поток японской молодежной культуры в США распух. Многие из этих серий были посвящены общей функции или «уловке», такой как ключи, чтобы разблокировать специальные способности или функции действия.

Бренд должен был еще получить наибольшее оживление. В 2007 году Paramount Pictures выпустила высокобюджетный фильм с живым действием.Хотя многие давние поклонники возмущались изменениями в стиле и истории, которые принес фильм, он сыграл невероятно хорошо в кассе и вывел бренд на всеобщее обозрение во всем мире. Теперь все признали концепцию инопланетных роботов, замаскированных под автомобили, и все ассоциировали концепцию с названием «Трансформеры».

С тех пор бренд изучил множество стилей и тем, но с 2007 года доминируют три продолжения фильма.

,

Написать с трансформатором

Это веб-приложение, созданное командой Hugging Face, является официальной демонстрацией 🤗 / трансформаторы возможности генерации текста в репозитории.

Контрольно-пропускные пункты

🐎 DistilGPT-2

Ученик теперь вездесущего GPT-2 не оправдывает ожиданий своего учителя. Полученный дистилляцией, DistilGPT-2 весит на 37% меньше и в два раза быстрее, чем его аналог OpenAI, сохраняя при этом ту же мощность генерации.Работает гладко на iPhone 7. Рассвет легких генеративных
трансформаторов?

🤓 АРХИВ-НЛП

Команда Hugging Face, созданная на основе модели OpenAI GPT-2, настроила небольшую версию на крошечный набор данных (60 МБ текста) документов Arxiv. Целевой предмет — Обработка естественного языка, что приводит к очень ориентированному на лингвистику / глубокому обучению поколению.

Модели

🦄 ГПТ-2

Всемогущий король генерации текста, GPT-2 выпускается в четырех доступных размерах, только три из которых были публично доступны.Опасаясь за его поддельные возможности генерации новостей, в настоящее время это наиболее синтаксически последовательная модель. Прямой преемник оригинального GPT, он усиливает уже созданный дуэт убийц перед тренировкой / тонкой настройкой. Из статьи: «Языковые модели — многозадачные ученики без присмотра» Алек Рэдфорд, Джеффри Ву, Ревон Чайлд, Дэвид Луан, Дарио Амодей и Илья Суцкевер.

💯 XLNet

Преодолевая однонаправленное ограничение и поддерживая алгоритм независимой маскировки, основанный на перестановке, XLNet улучшает современную модель авторегрессии TransformerXL.Используя двунаправленный контекст, сохраняя свой авторегрессионный подход, эта модель превосходит BERT по 20 задачам, сохраняя впечатляющую генеративную согласованность. Из статьи: XLNet: Обобщенная авторегрессионная предварительная подготовка для понимания языка. Авторы: Жилин Янг, Зиханг Дай, Имин Янг, Хайме Карбонелл, Руслан Салахутдинов и Куок В. Ле.

☠️ GPT

Эта оригинальная архитектура, выпущенная OpenAI, показала, что большой выигрыш по нескольким задачам НЛП может быть достигнут путем генеративной предварительной подготовки языковой модели. на немаркированном тексте, прежде чем настраивать его для последующей задачи.Из статьи «Улучшение понимания языка с помощью генеративной предварительной подготовки», подготовленной Алеком Рэдфордом, Картиком Нараймханом, Тимом Салимансом и Ильей Суцкевером.

Хотите внести свой вклад или предложить новую модель контрольного пункта? Открыть вопрос на 🤗 / трансформаторы 🔥.

«Это писать, что калькуляторы для исчисления».

,

Назначение экранированного изолирующего трансформатора Использование экранированного изолирующего трансформатора в системах распределения электроэнергии

Двухобмоточный трансформатор

Экранированный трансформатор — это двухобмоточный трансформатор , обычно соединенный по схеме треугольник-звезда, и предназначен для следующих целей:

1. — Преобразование напряжения из напряжения распределения в напряжение использования оборудования.

2. — Преобразование 3-проводной входной мощности в 4-проводной выход, что позволяет получить отдельную устойчивую нейтраль для проводки источника питания, идущей к чувствительному оборудованию.

3. — Хранение третьей и ее нескольких гармоник вдали от чувствительного оборудования, обеспечивая их свободную циркуляцию в обмотке дельта.

4. — Смягчение высокочастотного шума со стороны входа за счет собственной индуктивности трансформатора, особенно это относится к более высокой частоте шума, для которой реактивное сопротивление становится больше с увеличением частоты.

5. — Обеспечение электростатического экрана между первичной и вторичной обмотками, что позволяет избежать передачи импульсных / импульсных напряжений, проходящих через емкость между обмотками.

Рисунок 1 — Принцип действия экранированного двухобмоточного трансформатора

На рисунке 1 показан принцип работы экранированного трансформатора. Конструкция трансформатора такова, что магнитный сердечник образует самый внутренний слой, за которым следуют вторичная обмотка, электростатический экран из проводящего материала ( обычно медь ) и, наконец, первичная обмотка.

Рисунок 2 показывает эту деталь.

Видно, что высокочастотный всплеск заземляется через емкость между первичной обмоткой (слева) и экраном, который соединен с землей.Помимо экрана, магнитный сердечник, нейтраль вторичной обмотки и заземляющий провод от электронного оборудования все соединены с заземляющей шиной, которая, в свою очередь, соединена с заземлением источника питания / заземлением здания.

Рисунок 2 — Конструкция экранированного двухобмоточного трансформатора

Также важно, чтобы первичная и вторичная проводка от изолирующего трансформатора проходили через отдельные лотки / кабелепроводы. Если этого не сделать, то могут возникнуть емкости между кабелями, что отрицательно скажется на самом назначении трансформатора.

Рисунок 3 показывает правильный способ подключения изолирующего трансформатора. Обратите внимание, что проводка источника переменного тока и вторичная проводка от трансформатора проходят через отдельные кабелепроводы.

Кроме того, общее заземление изолирующего трансформатора служит эталонным заземлением для чувствительных нагрузок. Подключение заземляющего электрода системы переменного тока осуществляется через отдельный металлический трубопровод.

Рисунок 3 — Подключение / заземление экранированного двухобмоточного трансформатора

Если эти методы не соблюдаются и проводка / заземление выполнены неправильно, проблемы с шумом могут сохраняться, несмотря на изолирующий трансформатор.

Ресурс: Практическое заземление, склеивание, защита и защита от перенапряжения — Г. Виджаярагхаван

,