Как увеличить силу тока в полуавтомате: Доработка до ума сварочного аппарата

Содержание

Доработка до ума сварочного аппарата

На рынке очень много недорогих сварочных полуавтоматов, которые никогда не будут работать нормально, потому что сделаны изначально неправильно. Попробуем это исправить на уже пришедшим в негодность сварочном аппарате.


Попал мне в руки китайский сварочный полуавтомат Vita (в дальнейшем буду называть просто ПА), в котором сгорел силовой трансформатор, просто знакомые попросили отремонтировать.

 

 

Жаловались на то, что когда ещё работал, то им невозможно было что-то сварить, сильные брызги, треск и т.д. Вот решил я его довести до толку, и заодно поделится опытом, может, кому то пригодится. При первом осмотре я понял, что трансформатор для ПА был намотан не правильно, поскольку первичная и вторичная обмотки были намотаны отдельно, на фото видно, что осталась только вторичка, а первичка была намотана рядом, (так мне трансформатор принесли).

 

 

А это значит, что такой трансформатор имеет круто падающую ВАХ (вольт амперная характеристика) и подходит для дуговой сварки, но не для ПА. Для Па нужен трансформатор с жёсткой ВАХ, а для этого вторичная обмотка трансформатора должна быть намотана поверх первичной обмотки.

 

 

Для того чтобы начать перемотку трансформатора нужно аккуратно отмотать вторичную обмотку, не повредив изоляцию, и спилить перегородку разделяющую две обмотки.

 

 

Для первичной обмотки я буду использовать медный эмалевый провод толщиной 2 мм, для полной перемотки нам хватит 3,1 кг медного провода, или 115 метров. Мотаем виток к витку от одной стороны к другой и обратно. Нам нужно намотать 234 витка — это 7 слоёв, после намотки делаем отвод.

 

 

Дальше мотаем 39 витков, делаем ещё отвод, 25 витков — отвод, и 14 витков отвод.

 

 

Первичную обмотку и отводы изолируем матерчатой изолентой. Дальше мотаем вторичную обмотку тем проводом, что мы отмотали раньше. Наматываем плотно 36 витков, шинкой 20 мм2, приблизительно 17 метров.

 

 

Трансформатор готов, теперь займемся дросселем. Дроссель не менее важная часть в ПА без которой он не будет нормально работать. Сделан он неправильно, потому что не имеет зазора между двумя частями магнитопровода. Дроссель я намотаю на железе от трансформатора ТС-270. Трансформатор разбираем и берём с него только магнитопровод. Провод того же сечения, что и на вторичной обмотке трансформатора мотаем на один крен магнитопровода, или на два последовательно соединив концы, как вам нравится. Самое главное в дросселе это немагнитный зазор, который должен быть между двух половинок магнитопровода, достигается это вставками из текстолита. Толщина прокладки колеблется от 1,5 до 2 мм, и определяется экспериментальным путём для каждого случая отдельно.


 

 

Для более устойчивого горения дуги в цепь нужно поставить конденсаторы емкостью от 20000 до 40000 мкФ и напряжение конденсаторов должно быть от 50 вольт. Схематически всё это выглядит так.

 

 

Для того что бы ваш ПА заработал нормально будет достаточно сделать выше указанные действия.

А для тех, кого раздражает постоянный ток на горелке нужно в цепь поставить тиристор на 160-200 ампер, как это сделать смотрите в видео.

 

Всем спасибо за внимание -)

этапы и принцип сборки сварочные аппараты

Модернизация электродугового агрегата или создание с нуля полуавтомата сварочного своими руками по готовым схемам привлекает расширением функций устройства. Исключается прожиг тонколистового металла, появляется возможность варить и наплавлять цветной металл. С экономической стороны преследуется выгода.

Сварочный полуавтомат своими руками – стоит ли?

Высокая стоимость оборудования – полбеды. Удручает качество наполнения. Не одни умельцы из Поднебесной долговечную медь обмоток трансформаторов подменяют алюминиевым проводом. Уровень допустимых нагрузок соответствует исполнению: первый перегрев вызывает дымок.

Собрались засучить рукава – пробегитесь по форумам электрики и сварки. Мнение практиков, независимых экспертов по конструктивному исполнению, подбору железа поможет выбрать лучший вариант изготовления сварочного устройства. Структура полуавтомата с источником переменного тока и однофазным трансформатором проста и дешева в изготовлении, обслуживании, ремонте.

Избежим потребность пересчитывать мощность, количество обмоток – это не каждому по силам. Понадобится изготовить либо приобрести готовые узлы. Основой полуавтоматического устройства может послужить сварочный трансформатор. Доработки незначительны. Ориентируемся на параметры будущего полуавтомата:

  • Напряжение бытовой сети – 220 В;
  • Предел мощности – 3 кВа;
  • Предел настройки сварочного тока – 30–160 А;
  • Параметры рабочего напряжения – 19–26 В;
  • Повторно-кратковременный режим использования;
  • Сварочная проволока – Ø 0,8 мм;
  • Скорость подачи присадочной проволоки в мин. – до 7 м.

Намотка понижающего трансформатора

Изготовлению самодельного полуавтомата предшествует подбор комплектующих. При отсутствии готового трансформатора воспользуемся ОСМ-1. Как вариант – 4 шт. ТСА-270-1: сумма даёт 1 кВт. Запас ресурса в будущем оправдается.

Принцип работы понижающего трансформатора

Непременное требование – железо не должно быть шихтованным, иначе сборка и намотка усложнятся. Разборка ведётся с пометками каждой детали: избегаем путаницы, чтобы не потерять габаритную мощность трансформатора. Придётся заменить слабый текстолитовый каркас на лист 2 мм. Прямоугольник щёк по контуру — 147х106 мм. В них выбираются окна 87х51,5 мм. Добавочные парные элементы — 89х87 и 130х70 мм.

Медный провод на обмотку берётся Ø1,8. Эмальпровод ПЭТВ, ПЭВ полностью отвечает требованиям. Но в целях безопасности следует пропитать лаком. Процедура заключается в погружении первичной обмотки на 5–8 часов в сосуд с бакелитовым лаком.

Стекловолоконная изоляция обмоточного провода ПСД, ПСДТ способна выдерживать нагрев до 1550С, катушка для полуавтомата в таком исполнении будет вечной. Ремонт и перемотка трудоёмки. Делаем с запасом надёжности.

Первичная и вторичная обмотка

Первичная обмотка укладывается плотно, без зазоров и слабины. Каждый ряд прокладывается изолирующим слоем термической бумаги, но стеклоткань при той же толщине даёт лучший результат. Витки с выводами укладываются по схеме: 164 – 15 – 15 -15 – 15.

Первичная и вторичная обмотка трансформатора

Вторичная обмотка сварочного полуавтомата получает основную термонагрузку. Отсюда следуют повышенные требования к изоляции. Приобретаем алюминиевую шину, защищённую стекловолокном. Сечение проводника — 2,8х4,75 мм. Расход — 10 м.

Оставляем монтажные выпуски не менее 0,3 м. Укладка плотная, с натяжением. Укладываем 22 витка первого плеча, выпускаем конец, формируем петлю под винт Ø6 мм, добавляем 22 оборота второго плеча. Вариант намотки 19 + 19 ограничит полуавтомат в форсировании ампеража для сварки крупных деталей.

Тестирование готового устройства после полной сборки в идеале должно показать ток холостого хода в пределах 0,5 А, разбег напряжения вторичной обмотки ограничивается 19–26 В. Основа сварочного полуавтомата готова.

Сборка выпрямителя на основе диодного моста

Схема диодного моста

Изготовление самодельного полуавтомата, запитанного на бытовую сеть переменного тока, требует установки диодного моста. Комплектация устройством выпрямления вторичного напряжения однофазного трансформатора графически выглядит как симметричный перенос нижних синусоид относительно оси абсцисс в верхние квадранты системы координат.

После выпрямляющего устройства пульсация напряжения достигает 100 Гц. Дважды за период неконтролируемое падение напряжения с максимума до нулевого значения не способно поддерживать стабильное горение и розжиг сварочной дуги. Этот изъян устраняет фильтр, устройство, призванное сгладить скачки пульсации напряжения.

Фильтр

Г-образный фильтр – это комбинация индуктивности и ёмкости представляет устройство из параллельно включенного в сварочную цепь конденсатора и дросселя с последовательным включением. На электросхеме элементы складываются в букву Г. Устройство потребуется для создания сварочного полуавтомата с нуля и модернизации инвертора.

Парное использование конденсатора и дросселя увеличивает электродвижущую силу самоиндукции. Полуавтоматическое сварочное устройство не потеряет дуги даже при значительном падении напряжения.

Конденсатор для фильтра сварочного устройства подбираем электролитический. Один или несколько конденсаторов напряжением не менее 100 В, собираются параллельно. Суммарная ёмкость минимум 104 микрофарад. Оптимально — 20–30 мкф.

Дроссель

В качестве сердечника понадобится трансформатор лампового телевизора типа ТСА 270-1. Катушки удаляем. Для создания индуктивного зазора к основанию подковообразных элементов клеим текстолитовые прокладки толщиной 1,5 мм.

Дроссель

Намотка дросселя ведётся на освобождённые катушки. Взамен снятой проволоки укладывается в 2 слоя медная шина по термобумаге. Количество витков обязательно совпадает, оптимально — 15–20. Проводим пропитку бакелитовым лаком. Собираем металлический сердечник. Устанавливаем катушки.

Снизу вход после диодного моста и выход на кабель массы, сверху — последовательное соединение элементов. Случается, что после запуска сглаживающего устройства сила тока снижается. Выход в равном уменьшении количества витков на катушках.

Собираем полуавтомат из сварочного инвертора

Полуавтомат не потребует кардинальных перемен сварочного устройства. Дополнительные узлы устанавливаются в отдельном корпусе. Электрическую часть инвертора режима ММА ждут доработки.

Чертеж сварочного полуавтомата

Хорошего качества шва не получим без изменения плавающей вольт-амперной характеристики на жёсткую, для поддержания на выходе постоянного напряжения. Перед шунтом управления сварочным током устанавливаем делитель напряжения из 2 постоянных резисторов.

Получим пропорции, привязанные к вольтажу, а не силе тока. Недостаток – возникает жёсткость сварочной дуги. Смягчим подключением в устройство переменного резистора к делителю на выходе из шунта.

Получим возможность регулировать жёсткость дуги как в профессиональных устройствах. Установим тумблер для переключения режимов ММА и MIG (сварочный полуавтомат). Иметь инвертор и полуавтомат под 1 кожухом кому не захочется?

Покупные изделия для полуавтомата

Отдельные части проще купить, чем мастерить:

  • Стандартная катушка с проволокой;
  • Горелка сварочная 180 А с евроразъёмом;
  • Баллон СО2;
  • Механизм протяжки проволоки и регулятор скорости;
  • Промежуточное реле коммутации подачи газа и проволоки;
  • Вентилятор и оребрённые радиаторы.

Видео по теме: Обзор сварочного полуавтомата своими руками

Выбор параметров режима полуавтоматической сварки – Осварке.Нет

К числу параметров влияющих на процесс сварки и формирование сварочного шва при полуавтоматической сварки относят:

  • род и полярность сварочного тока;
  • диаметр сварочной проволоки;
  • сила сварочного тока;
  • напряжение на дуге;
  • расход защитного газа;
  • скорость подачи сварочной проволоки;
  • скорость сварки;
  • вылет и выпуск электрода.
[context]

Род и полярность тока

Полуавтоматическая сварка ведется на постоянном токе обратной полярности. Прямую полярность не смотря на большую скорость расплавления металла не используют. Это связано с менее стабильным горением дуги и более интенсивным разбрызгиванием. В редких случаях используют переменные источники питания.

Рис. 1. Интенсивное разбрызгивание металла на прямой полярности

Диаметр сварочной проволоки

Для механизированной сварки производят проволоки диаметром от 0,5 до 3 мм. Необходимую толщину сварочной проволоки выбирают в зависимости от толщины сварных деталей и пространственного положения шва в пространстве. Сварка проволокой малого диаметра отличается более устойчивым горением дуги и большой глубиной проплавления металла. Разбрызгивания металла менее интенсивные. Повышается коэффициент наплавленного металла. С увеличением диаметра сварочной проволоки необходимо повышать силу сварочного тока и соответственно наоборот.

Сила сварочного тока

От силы сварочного тока при полуавтоматической сварке во многом зависит производительность процесса. Устанавливается ток в зависимости от используемого диаметра электродной проволоки и толщины конструкции. Чем больше значение силы тока, тем больше глубина проплавления шва.

Сила тока при механизированных методах сварки связана со скоростью подачи проволоки и регулируется изменением скорости подачи.

Напряжение на дуге

При выборе напряжения на дуге руководствуются установленной силой тока. Регулировать напряжение дуги можно изменяя напряжение холостого хода источника питания.

Рис. 2. Напряжение на дуге

При сварке на высоком напряжении дуги возможно ухудшение газовой защиты и как следствие образование пор. Увеличение напряжения приводит к увеличению разбрызгивания и росту ширины шва. Глубина шва уменьшается, поэтому для механизированной сварки необходимо выбирать не высокие показатели напряжения на дуге.

Расход защитного газа

Расход газа во многом зависит от диаметра сварочной проволоки и тока. При сварке на открытых монтажных площадках или сквозняках необходимо увеличить расход защитного газа. Для улучшения газовой защиты также снижают скорость сварки или приближают сопло горелки к поверхности металла.

Для удержания защитного газа вблизи зоны сварки можно использовать защитные экраны.

Рис. 3. Защитные экраны

Скорость подачи сварочной проволоки

Скорость подачи проволоки регулируется вместе с током. Если при сварке наблюдаются короткие замыкания необходимо понизить скорость подачи, а при возникающих обрывах дуги скорость подачи повышают. Правильно выбранная скорость подачи проволоки отличается стабильным процессом горения дуги.

Скорость сварки

При полуавтоматической сварке скорость перемещения горелки устанавливает сварщик. Необходимо выбирать такую скорость при которой получается качественное формирование сварного шва. Толстостенные конструкции принято сваривать на высокой скорости формируя узкие швы. На высокой скорости сварки необходимо следить чтобы конец проволоки и металла шва не окислялся через выход из зоны защиты газа. На низкой скорости сварки ширина шва повышается из-за разрастания сварной ванны. Повышается способность образования пор.

Вылет и выпуск электродной проволоки

Вылет — расстояние между концом проволоки и токоподводящим наконечником.

Выпуск — расстояние между концом проволоки и соплом горелки.

Рис. 4. Вылет и выпуск электрода

Слишком высокий вылет ухудшает формирование шва и устойчивость горения сварочной дуги, интенсивнее разбрызгивается металл. При малом вылете возможно подгорание сопла  и токоподводящего наконечника горелки.

При большом выпуске конца проволоки возможен выход из газовой защиты. Маленький выпуск затрудняет визуальное наблюдение за процессом сварки. Более сложно выполнять угловые швы.

Таблица 1. Вылет и выпуск электрода в зависимости от диаметра сварочной проволоки
Диаметр проволоки, мм
Вылет электрода, ммВыпуск электрода, ммРасход газа, л/мин
0,5-0,87-107-105-8
1-1,48-157-148-16
1,6-215-2514-2015-20
2,5-318-3015-2020-30

Правильно выбранные режимы сварки отличаются стабильным процессом сварки и легким зажиганием дуги.
[context] См. также

Настройка сварочного полуавтомата — режимы, регулировки, ошибки

Сварочные технологии становятся все более доступными, так каждый сейчас может приобрести простой инвертор, а более практичные покупатели выбирают сварочные полуавтоматы. Перечислять преимущества данной технологии можно очень долго, но на практике владельцы не всегда рады своему приобретению. Связанно это с тем, что люди просто не знают, как происходит настройка сварочного полуавтомата. Мы разобрали основные функции бюджетных устройств и приборов среднего класса, чтобы на примере их возможностей рассказать, как происходит регулировка полуавтомата.

Перед настройкой

Регулировка силы тока, вольтажа, скорости подачи проволоки и других параметров производится непосредственно перед сваркой, в процессе работ сварщик производит дополнительные корректировки работы. Однако есть ряд требований и настроек, которые нужно выполнить до начала работ, это

  • подготовка сварочного аппарата;
  • а также условия выполняемых работ.

Так, устройство должно быть подключено к системе подачи защитного газа (углекислота, аргон или смеси газов). В обязательном порядке нужно убедиться в наличии достаточного количества сварочной проволоки в барабане, а при необходимости заправить новую и протянуть ее до рабочей рукояти.

Чтобы правильно выставить первичные параметры сварки нужно знать:

Зная эти параметры и отталкиваясь от рекомендуемых значений можно выставить рекомендуемые параметры сварки, а затем, основываясь на собственных ощущениях и качестве работ, производить корректировки.

Настройки аппарата

Когда все готово, можно приступать к непосредственным настройкам. Несмотря на то, что опытные сварщики могут устанавливать режимы на собственное усмотрение, мы будем отталкиваться от рекомендованных параметров. Значения, представленные в таблице ниже, усредненные и в каждом отдельном случае, для лучшего качества работ, стоит произвести небольшую подстройку. Как это сделать, для чего нужен тот или иной параметр рассмотрим далее.

Таблица ориентировочных режимов сварки для углеродистых сталей

Скорость подачи газа

Данный параметр хоть и не относится к настройке сварочного полуавтомата, играет важную роль в процессе сваривания. Газобаллонное оборудование современного образца комплектуется удобными редукторами, где указан расход в литрах. Просто установите значение на 6 – 16 литров, в зависимости от толщины металла и на этом все.

Вольтаж

Данный параметр условно показывает, сколько тепла мы отдадим на работу в данный момент. Как видно из таблицы, чем толще металл, тем больше Вольтаж, а значит, нагрев и расплавление происходит быстрее и проще. Сложность с подбором вольтажа возникает тогда, когда мы имеем дело с нестандартным металлом или особой конструкцией сварки. Если мы говорим о работе с цветными или высоколегированными металлами, то оптимальные значения Вольтажа можно найти в интернете.

С другой стороны некоторые производители не указывают точное значение данной регулировки, а ограничиваются условными указаниями, к примеру, цифры 1-10. В таком случае следует внимательно изучить сопроводительную документацию, где должно быть указанно соответствие текущего положения к настоящему вольтажу.

Таким образом, данный параметр стоит устанавливать согласно таблице “настройка сварочного полуавтомата” или рекомендации производителя.

Скорость подачи проволоки/Сила тока

Второй параметр настройки любого полуавтомата это – скорость, совмещенная с силой тока. Это связанно с тем, что оба параметра взаимосвязаны и увеличивая скорость подачи, возрастает сила тока. Некоторые продвинутые машины имеют отдельные регулировки тока на полуавтомате, но они относятся к профессиональному уровню.

В более продвинутых моделях скорость подачи проволоки имеет тонкую настройку

Как и ранее для начала устанавливаем рекомендованные значения, однако в процессе работ эту настройку можно и нужно подстраивать под свои нужды. Заметить несоответствие просто. Если шов ведет, образуются сильные наплавления или сдвиги, то скорость слишком большая. Если же валик «проседает», появляются волнистые углубления или разрывы, то скорость слишком маленькая.

Добавляя или уменьшая скорость подачи, следует добиться идеальной формы валика без выпуклостей или проседания шва.

Большинство простейших аппаратов имеют именно две настройки – вольтаж и скорость подачи, совмещенная с силой тока. Умело управляя ими можно в полной мере оценить качество сваривания деталей полуавтоматом.

Дополнительные параметры

Помимо простейших устройств на рынке присутствуют и более продвинутые модели с расширенным функционалом. Давайте рассмотрим их возможности и для чего нужны дополнительные настройки.

Индуктивность (настройка дуги)

Самая популярная функция, которая активно внедряется даже в сварки бюджетного класса – настройка индуктивности. Параметр позволяет управлять жесткостью дуги и изменять характеристики сварного шва. Так, при минимальной индуктивности заметно снижается температура дуги и глубина проплавления, шов получается более выпуклый. Подобная настройка помогает сваривать тонкие детали, а также металлы, чувствительные к перегреву. При максимальной индуктивности вырастает температура плавления, ванна получается более жидкой, а глубина проплавления – максимальной. Валик такого шва ровный, без выпуклостей. Данный режим используется для проплавления толстого металла, работы в угловых соединениях.

Зная как реагирует дуга на изменение индуктивности сварщик может самостоятельно управлять глубиной провара и температурой ванны, для улучшения качества работ и создания более надежных ответственных соединений.

Высокая/низкая скорость

Переключатель, который маркируется как High/Low, в большинстве моделей отвечает за более точную настройку скорости подачи проволоки. Мы уже знаем, что каждый полуавтомат содержит подобный регулятор, но если ваше устройство может работать с проволокой 0.6 и 1.4 мм граничные отметки будут сильно отличаться. Именно поэтому при работе с тонким материалом тумблер устанавливается в положение High и проволока в общем подается быстрей, а для толстого припоя подходит положение Low.

Обратите внимание! Сейчас на рынке представлены сотни товаров от десятков различных производителей, поэтому чтобы наверняка разобраться, какой функционал есть у данной модели, за что отвечает тот или иной регулятор и выключатель следует внимательно изучить инструкцию по эксплуатации.

Почему нельзя полностью полагаться на рекомендуемые настройки

Очень популярный вопрос, который тревожит каждого новичка сварки. Прежде всего, отметим список вещей, которые влияют на качество работ:

  • разная начинка сварочных полуавтоматов;
  • качество электросети;
  • состав сплава;
  • температура окружающей среды;
  • толщина и марка проволоки;
  • пространственные положения работ;
  • состав газа или его смеси.

Итого, чтобы получить, качественный шов, сварщику приходится «попадать» в оптимальные настройки, с которыми можно качественно сваривать изделия. Но стоит взять другой металл, поменять положение или чтобы напряжение сети упало и нужно снова искать те самые оптимальные настройки.

Частые ошибки и способы их решения

  1. Громкий «треск» при работе. Отчетливые щелчки указывают на малую скорость подачи припоя. Увеличивайте данный параметр пока звук работы не станет нормальным.
  2. Сильное разбрызгивание. Зачастую разбрызгивание появляется при недостатке изолирующего газа. Проверьте редуктор, при необходимости – увеличьте подачу газа.
  3. Непровары и прожиги устраняются настройкой Вольтажа, а также регулировкой индуктивности (если есть).
  4. Острые вершины или неравномерная ширина валика. Обе проблемы связанны с положением и скоростью движения горелки. Помимо настроек сварки обращайте внимание и на собственную технику работ.

Заключение

Полуавтомат это незаменимый помощник в любом доме или гараже, но чтобы получить максимум из его возможностей нужно с должным уважением отнестись к изучению технических особенностей устройства и принципа работы полуавтоматической сварки. Благодаря этой статье вы знаете как настроить сварочный полуавтомат. Не бойтесь экспериментировать, ищите именно те параметры, при которых вам будет удобно сварить деталь и получить надежный шов.

Расчет трансформатора для сварочного полуавтомата, сварочного аппарата.

В этой статье попытаюсь вам рассказать, как рассчитать трансформатор для сварочного аппарата.

На самом деле ни чего сложного здесь нет. Этот расчет относится как к простым (П и Ш образным) так и к тороидальным трансформаторам.

Для начала определим габаритную мощность будущего сварочного трансформатора:

Где:
Sc - площадь сечения сердечника см.кв.
So - площадь сечения окна см.кв.
f - рабочая частота трансформатора Гц. (50).
J - плотность тока в проводе обмоток A/кв.мм (1.7..5).
ɳ - КПД трансформатора (0,95).
B - магнитная индукция (1..1,7).
Km - коэффициент заполнения окна сердечника медью (0,25..0,4).
Kc - коэффициент заполнения сечения сердечника сталью (0,96).

Подставляя нужные значения упрощаем формулу, она будет иметь вид:

P габаритн = 1.9*Sc*So для торов (ОЛ).

P габаритн = 1.7*Sc*So для ПЛ,ШЛ.

P габаритн = 1.5*Sc*So для П,Ш.

Например у нас ОЛ сердечник (тор).

Площадь сердечника Sс = 45 см.кв.

Площадь окна сердечника So = 80 см.кв.

Формула для тора (ОЛ):

P габаритн = 1.9*Sc*So

Где:
P габаритн - габаритная мощность трансформатора в ваттах.
Sc - площадь сердечника трансформатора в см.кв.
So - площадь окна сердечника в см.кв.

P = 1.9*45*80 = 6840 ватт.

Далее нужно рассчитать количество витков для первичной и вторичной обмотки. Для этого сначала рассчитаем необходимое количество витков на 1 вольт.

Для этого используем формулу:

K = 50/S

Где:
K - количество витков на вольт.
S - площадь сердечника в см.кв.
Вместо 50 в формулу подставляем нужный коэффициент:
для ОЛ (тор) = 35,
для ПЛ,ШЛ = 40,
для П и Ш = 50.

Так как у нас ОЛ  сердечник (тор), примем коэффициент равный 35.

К = 35/45 = 0.77 витка на 1 вольт.

Далее рассчитываем сколько нужно витков для первичной и вторичной обмоток.

Здесь у нас два пути расчета:

  1. если нам нужен трансформатор с единой первичной обмоткой, то есть мы не собираемся регулировать ток по первичной обмотке ступенями.
  2. если мы собираемся регулировать ток по первичной обмотке и нам нужно рассчитать ступени регулирования.

Регулировка ступенями по вторичной обмотке трансформатора экономически не выгодна, требует дорогостоящих коммутирующих элементов, также требует увеличение длины провода вторичной обмотки, тем самым утяжеляя конструкцию и поэтому здесь не рассматривается.

1. Рассчитаем количество витков для первичной и вторичной обмотки в варианте без регулирования по первичной обмотке ступенями.

Рассчитаем количество витков первичной обмотки по формуле:

W1 = U1*K

Где:
W1 - количество витков первичной обмотки.
U1 - напряжение первичной обмотки в вольтах.
K - количество витков на вольт.

W1 = 220*0.77 = 170 витков.

Далее..

Примем максимальное напряжение вторичной обмотки равным U2 = 35 вольт

Рассчитаем количество витков вторичной обмотки по формуле:

W2 = U2*K

Где:
W2 - количество витков вторичной обмотки.
U2 - напряжение вторичной обмотки в вольтах.
K - количество витков на вольт.

W2=35*0.77=27 витков

Далее рассчитываем площадь сечения провода первичной и вторичной обмоток. Для этого нам нужно знать, какой максимальный ток течет в данной обмотке.

Для этого мы воспользуемся формулой:

Для первичной обмотки.

I первич_max = P габаритн/U первич

Где:
I первич_max - максимальный ток первичной обмотки.
P габаритн - габаритная мощность трансформатора.
U первич - напряжение сети.

I первич_max = 6840/220 = 31 А

Для вторичной обмотки:

Сразу хочу сказать, что я не теоретик, но попытаюсь объяснить формирование величины сварочного тока в трансформаторе, как понимаю это я.

Напряжение дуги для сварки проволокой в среде углекислого газа равно:

Uд = 14+0.05*Iсв

Где:
Uд - напряжение дуги.
Iсв - ток сварки.

Выводим формулу тока вторички при конкретном напряжении дуги:

Iсв = (Uд — 14)/0.05

Далее рассчитаем для полуавтомата.

1. Принимаем напряжение дуги 25 вольт, получаем требуемую мощность трансформатора:

Iвторич = (25-14)/0.05 = 220 ампер

220*25 = 5500 вт.Но у нас габаритная мощность трансформатора больше.

Считаем дальше..

2. Принимаем напряжение дуги равным 26 вольт, получаем требуемую мощность трансформатора:

Iвторич = (26-14)/0.05 = 240 ампер

240*26 = 6240 вт Почти рядом.

Считаем дальше..

3. Принимаем напряжение дуги равным 27 вольт, получаем требуемую мощность трансформатора:

Iвторич = (27-14)/0.05 = 260 ампер.

260*27 = 7020втТребуемая габаритная мощность выше чем имеющаяся, это говорит о том, что при данном напряжении дуги не будет тока 260 ампер, так как не хватает габаритной мощности трансформатора.

Из выше перечислительных расчетов, можно сделать вывод, что при напряжении дуги в 26 вольт обеспечивается максимальный ток в 240 ампер при данной габаритной мощности трансформатора и именно этот ток вторички мы примем за максимальный:

Iвторич max = 240 ампер.

Для расчета максимального сварочного тока для сварки электродом, рассчитываем так же, только по другой формуле..

Uд = 20+0.04*Iсв

Где:
Uд - напряжение дуги.
Iсв - ток сварки.

Выводим формулу тока вторички при конкретном напряжении дуги:

Iсв = (Uд — 20)/0.04 (считать не будем, я думаю понятно).

Далее…

Из справочных материалов нам известно, что плотность тока в меди равна 5 ампер на мм.кв, в алюминии 2 ампера на мм.кв.

Исходя из этих данных можно рассчитать площадь сечения обмоток трансформатора.

Сечения проводов для продолжительной работы трансформатора ПН = 80% и выше:

Для меди:

S первич медь = 31/5 = 6.2 мм.кв

S вторичн медь = 250/5 = 50 мм.кв.

Для алюминия:

S первич алюмин = 31/2 = 16 мм.кв.

S вторичн алюмин = 250/2 = 125 мм.кв.

Итак мы имеем трансформатор с габаритной мощностью 6840 ватт. Сетевое напряжение 220 вольт. Напряжение вторичной обмотки 35 вольт.

Первичная обмотка содержит 170 витков провода площадью 6.2 мм.кв из меди или 16 мм.кв. из алюминия.

Вторичная обмотка содержит 27 витков провода площадью 50 мм.кв. из меди или 125 мм.кв. из алюминия.

Для ПН = 40% сечения первички и вторички можно уменьшить в 2 раза.

Для ПН = 20% сечения первички и вторички можно уменьшить в 3 раза.

Например ПН = 20% — это значит, что если взять за 100% 1 час работы трансформатора под нагрузкой, то 12 минут варим 48 минут отдыхаем, иначе трансформатор перегреется и перегорит (этот режим больше всего годится для не больших домашних дел). Я думаю тут понятно.

ПН — продолжительность нагрузки.

ПВ — продолжительность включения.

ПР — продолжительность работы.

Все эти термины одно и тоже, измеряются в процентах.

2. Рассчитаем количество витков для первичной и вторичной обмотки в варианте с регулированием ступенями по первичной обмотке.

Например, нам нужен трансформатор с регулированием сварочного тока 16 ступенями например используемого в этой схеме сварочного полуавтомата.

Выбираем номинальное напряжение вторичной обмотки.

Uномин = Uмакс — Uмакс*10/100

Где:
Uномин - напряжение номинальной обмотки (на это напряжение будем рассчитывать вторичку).
Uмакс - максимальное напряжение вторички для конкретного типа расчета.

Рассчитываем, Uмакс = 35 вольт

Uномин = 35 — 35*10/100 = 32 вольт.

Рассчитаем количество витков для вторичной обмотки номинальным напряжением 32 вольт, тип сердечника ОЛ (тор).

K = 35/S

К = 35/45 = 0.77 витка на 1 вольт.

W2 =U2*K = 32*0.77 = 25 витков

Теперь рассчитаем ступени первичной обмотки.

W1_ст = (220*W2)/Uст2

<strong>Где:
Uст2 - нужное выходное напряжение на вторичной обмотке.
W2 - количество витков вторички.
W1_ст - количество витков первичной обмотки.</strong>

Как мы рассчитали ранее количество витков обмотки W2 = 25 витков.

Рассчитаем количество витков первички для напряжения на вторичке равное 35 вольт.
W1_ст1 = (220*25)/35 = 157 витков.. Форсированный режим
Далее рассчитываем на 34 вольт (шаг 1 вольт на вторичке)
W1_ст2 = (220*25)/34 = 161 виток.. Форсированный режим
Далее рассчитываем на 33 вольт
W1_ст3 = (220*25)/33 = 166 витков.. Форсированный режим
Далее рассчитываем на 32 вольт
W1_ст4 = (220*25)/32 = 172 витка.. Номинальная обмотка
Далее рассчитываем на 31 вольт
W1_ст5 = (220*25)/31 = 177 витков.. Пассивный режим
Далее рассчитываем на 30 вольт ..
W1_ст6 = (220*25)/30 = 183 витка.. Пассивный режим
Далее рассчитываем на 29 вольт
W1_ст7 = (220*25)/29 = 190 витков.. Пассивный режим
Далее рассчитываем на 28 вольт
W1_ст8 = (220*25)/28 = 196 витков.. Пассивный режим
Далее рассчитываем на 27 вольт
W1_ст9 = (220*25)/27 = 204 витка.. Пассивный режим
Далее рассчитываем на 26 вольт
W1_ст10 = (220*25)/26 = 211 витков.. Пассивный режим
Далее рассчитываем на 25 вольт
W1_ст11 = (220*25)/25 = 220 витков.. Пассивный режим
Далее рассчитываем на 24 вольт
W1_ст12 = (220*25)/24 = 229 витков.. Пассивный режим
Далее рассчитываем на 23 вольт
W1_ст13 = (220*25)/23 = 239 витков.. Пассивный режим
Далее рассчитываем на 22 вольт
W1_ст14 = (220*25)/22 = 250 витков.. Пассивный режим
Далее рассчитываем на 21 вольт
W1_ст15 = (220*25)/21 = 261 виток.. Пассивный режим
И последняя ступень на 20 вольт
W1_ст16 = (220*25)/20 = 275 витков.. Пассивный режим

Мотаем первичную обмотку трансформатора  до 157 витка, делаем отвод, он будет соответствовать 35 вольтам на вторичке.

Далее мотаем 4 витка до 161 витка и делаем отвод, он будет соответствовать напряжению на вторичке 34 вольт.

Далее мотаем 5 витков и делаем отвод на 166 витке, он будет соответствовать напряжению на вторичке 33 вольт и т.д. согласно выше приведенному расчету.

Заканчиваем намотку первичной обмотки на 275 витке, он будет соответствовать напряжению на вторичке 20 вольт.

В итоге у нас получился трансформатор габаритной мощностью в 6840 ватт, первичной обмоткой с 16 ступенями регулирования.

Сечение обмоток такие же, как в первом варианте расчета.

На данном этапе мы заканчиваем расчет трансформатора.

Как сделать трансформатор смотрите здесь Делаем тороидальный сварочный трансформатор

Таким образом было рассчитано много трансформаторов и они прекрасно работают в сварочных полуавтоматах и сварочных аппаратах.

Не нужно бояться форсированного режима работы трансформатора (это такой режим, когда к обмотке трансформатора рассчитанного например на 190 вольт приложено напряжение 220 вольт), трансформатор прекрасно работает в таком режиме. Имея маломощный трансформатор, можно вытянуть из него все возможности используя форсированный режим для комфортного процесса сварки с помощью сварочного полуавтомата.

Ссылка для статьи на сайте Расчет трансформатора для сварочного полуавтомата, сварочного аппарата.


Ответ на комментарий.

Как наматывать на П-образный сердечник:

Первичная обмотка.

Вариант 1. Мотаем две одинаковые обмотки (клоны) в одну сторону и соединяем их начала. Концы этих обмоток используем для подключения к сети 220 вольт.

Вариант 2. Мотаем две одинаковые обмотки (клоны) в одну сторону, делаем отводы. Замыкая эти отводы, регулируем сварочный ток. Начало этих обмоток используем для подключения к сети 220 вольт.

Вторичная обмотка.

Мотаем две одинаковые обмотки в одну сторону и соединяем их концы. Начала этих обмоток используем для сварки.

Расчет площади сердечника и площади окна сердечника Sc и So.

По этим формулам, можно рассчитать требуемые величины.

Если возникнут вопросы, задавайте их в комментариях.

Автор замысловатых расчетов: Admin Svapka.Ru

Понравилась ли вам статья? Если не трудно, то проголосуйте пожалуйста:

Выбор сварочного полуавтомата для кузовного цеха. Обновленный MIG 19.

25.04.2016

Как правило, под сваркой понимают соединение уголков, квадратного профиля, труб и прочих металлоконструкций из металла относительно большой толщины, в то время как в  конструкции легкового автомобиля применяется тонколистовой профиль из различных типов стали и алюминия.

Самым востребованным сварочным аппаратом в кузовном цеху считается споттер, но «рабочей лошадкой»  в любом автосервисе является полуавтомат MIG/MAG. Все ли полуавтоматы подходят для работы в автосервисе, что ждать и требовать от полуавтомата, по каким критериям его выбирать?

Основное заблуждение — это выбирать полуавтомат по значению максимального рабочего тока. Чем больше, тем лучше? Убеждение в том, что профессиональная сварочная техника начинается после значения в 300 ампер, ошибочно. Такие аппараты не работают в условиях автосервиса и не приемлемы в кузовном ремонте. Почему? Давайте разбираться.

Основные значения толщины кузова автомобиля колеблются в пределах от 0,6 до 1 мм  и достигают максимум в 4 мм в соединениях лонжерона или порога с кузовом в многолистовом пакетном виде.

Комфортная сварка тонкого листа 0,6-0,8 мм требует малых токов в 15-30А. Листы толщиной в 4 мм свариваются током 120А. Таким образом, оптимальные  рабочие токи в условиях  автосервиса находятся в пределах 15-160А. Если продолжительность сварочных работ превышает 6-10 минут без перерыва, а толщина свариваемых листов превышает 5 мм, то необходимо выбирать более мощные аппараты. Обычно они используются в автосервисах для грузового транспорта или в производстве, вообще не связанном с ремонтом автомобилей.

Сварочный аппарат за приемлемые деньги конструктивно не рассчитан на одинаково хорошую сварку большими токами в диапазоне 300-400А и малыми токами в диапазоне 15-20А. Приходится выбирать: сваривать тонкие листы металла или грубые металлоконструкции. Существуют промышленные полуавтоматы с расширенным диапазоном токов. Но сколько они стоят? Окупятся ли они в авторемонте и в какие сроки?

Соотнеся основные значения толщины свариваемых металлов с необходимым диапазоном рабочих токов полуавтомата, мы сделали первый шаг в выборе правильного сварочного аппарата.

Второй шаг: определение металлов, с которыми предстоит работать. В кузовном ремонте — это сталь, алюминий, изредка нержавеющая сталь.

Сварка стали. В современном автомобилестроении используется несколько сортов стали с различными физико-химическими характеристиками.

Для соединения прочных и высокопрочных сталей необходим метод сварки-пайки специальной медно-кремниевой проволокой CuSi5 при  температуре около 900°С с целью сохранения свойств металлов, выбранных производителями для определённых деталей кузова. Этот метод был подробно описан в статье:  http://www.redhotdot.ru/Article.aspx/Details/27 (Сварка-пайка).

В результате к сварке сталью, алюминием и нержавеющей сталью добавляется сварка-пайка медью, а точнее бронзой.

Далее, для различных видов сварки необходимы свои настройки. Если сварочный аппарат снабжен специальным программным обеспечением, то это дает возможность использовать несколько режимов сварки. Оператор может выбрать ту программу, которая будет отвечать заданным параметрам, например: установленной проволоке (металл, диаметр), типу сварки (прерывистый для точек или шовный).



Сварка алюминия
. Алюминиевая проволока значительно мягче стальной, а сам металл очень капризный из-за высокой теплопроводности и быстрого окисления. Проблема протяжки проволоки через стандартную горелку раскрыта в статье: http://www.redhotdot.ru/Article.aspx/Details/25 (Сварка алюминия).

На рисунках видно, почему без дополнительной протяжки трудно добиться стабильной подачи проволоки.

Полуавтомат должен иметь возможность подключения специальной горелки, например, через дополнительную розетку к стандартному евроразъёму.

«ИНВЕРТОР» или «ТРАНСФОРМАТОР»?


Существует мнение, что инверторный сварочный аппарат значительно превосходит трансформаторный по техническим характеристикам и надёжности, а стоит меньше. Так ли это?

Инверторный сварочный аппарат включает инверторный преобразователь, который в принципе позволяет добиться существенного преимущества  в процессе сварочных работ.

Прежде всего, применение инверторной технологии позволяет значительно уменьшить размер трансформатора, и тем самым снизить стоимость и массу оборудования. Но прежде всего, это верно для сварки штучным электродом (сварка ММА). В случае полуавтоматической дуговой сварки MIG/MAG всё сложнее. Для полноценной реализации преимуществ инверторной технологии необходимы дополнительные компоненты и узлы, которые существенно удорожают сварочный аппарат. Именно по этой причине многие китайские производители наводнили наш рынок инверторными аппаратами для сварки MIG/MAG,  переделанными из ММА аппаратов. Если такой «инверторный» аппарат  — «3 в 1», т.е. TIG/MMA/MIG-MAG и минимальный рабочий ток для сварки TIG равен 10А, то для сварки MIG-MAG минимальный ток будет составлять уже 40-50А, что для кузовного ремонта неприемлемо, так как это значение слишком велико.

Кроме того, инверторный блок требует активного охлаждения. А еще он очень хрупкий и чаще всего приклеен к алюминиевому радиатору специальным клеем под нагрузкой, вследствие чего уязвим для вибрации. Поломка требует полной замены блока или дорогостоящего ремонта с применением специального оборудования.  Отсюда понятно, почему  форумы по сварке пестрят сообщениями о том, что инверторные полуавтоматы выходят из строя чуть ли не в первые дни работы.

Кузовной цех, где работает полуавтомат, сложно назвать благоприятной средой. Огромное количество пыли крайне неблагоприятно влияет на электронику, заключённую в небольшом корпусе. Инверторный блок очень боится пыли и влаги.

Одним из достоинств инверторных аппаратов, о котором упоминают продавцы, является стабильная работа  при скачках напряжения. Это является несомненным плюсом, особенно при известной нестабильности напряжения в гаражах. С другой  стороны, добиться стабильной работы сети можно простым включением в цепь стабилизатора напряжения, и  в MIG 19  эта проблема решена.

Самым важным отличием недорогого инверторного полуавтомата от традиционного трансформаторного является жёсткое начало сварки. «Трансформатор» с  качественным цифровым управлением сразу выходит на рабочий режим, мягко набирает мощность, давая  сварщику возможность сваривать маленькими каплями, часто включая и выключая подачу, чтобы снизить температуру сварки.
Да, инвертор действительно «поёт» во время сварки, но эта «песнь» даёт наслаждение только на деталях толщиной от 1,5 мм и больше, на тонком листе «песнь» короткая.

Инверторные блоки постоянно модернизируются, становятся меньше, дешевле и надёжнее, но пройдет еще какое-то время, прежде чем такие количественные изменения перейдут в качество, и трансформаторные аппараты будут полностью вытеснены с рынка

Полу-контролируемое обучение с вариационными автоэнкодерами

В этом посте я продолжу работу над линейкой вариационных автокодировщиков (VAE). исследование (предыдущие посты: здесь и здесь) от писать о том, как использовать вариационные автокодеры для полууправления обучение. В частности, я объясню технику, используемую в «Полу-контролируемое обучение с глубокими генеративными моделями» Kingma et al. Я буду копаться в математике (надеюсь, будет более явной, чем в статье), дает немного больше информации о вариационной нижней границе, а также моя обычная попытка дать больше интуиции.Я также разместил на Github несколько записных книжек, в которых сравниваются методы VAE. с другими, такими как PCA, CNN и предварительно обученные модели. Наслаждайтесь!

Обучение без учителя

Полу-контролируемое обучение это набор методов, используемых для использования немаркированных данных в контролируемом обучении проблемы (например, классификация и регрессия). Полу-контролируемое обучение находится между обучением без учителя и обучением с учителем, потому что вы используете как помеченных, так и немаркированных точек данных.

Если вы думаете о множестве имеющихся данных, то большая их часть не имеет маркировки.Редко у вас есть что-то в хорошем формате теста, которое точно скажет вам что тебе необходимо сделать. Например, миллиарды (триллионы?) немаркированные изображения по всему Интернету, но лишь небольшая часть любой ярлык. Итак, наша цель — добиться максимальной производительности с крошечный объем помеченных данных.

Люди почему-то очень хороши в этом. Даже для тех из нас, кто не видел один, я, наверное, могу показать вам несколько муравьед изображения, и вы, вероятно, сможете довольно точно их классифицировать.Мы так хороши в это потому, что наш мозг узнал общие черты того, что мы видим, позволяют быстро распределять вещи по ведрам, например, муравьедам. Для машин ничем не отличается, каким-то образом мы хотим позволить машине изучить некоторые дополнительные (полезные) функции неконтролируемым образом, чтобы помочь реальной задаче, которую мы имеем очень мало примеров.

Вариационная нижняя граница

В моем посте о вариационных байесовских методах, Я обсуждал, как получить вариационную нижнюю границу, но я просто хочу потратить на это немного больше времени, чтобы объяснить это по-другому.В во многих статьях по ML они считают само собой разумеющимся «максимизацию вариационной нижняя граница «, поэтому я просто хочу дать немного интуиции.

Начнем с проблемы высокого уровня. Напомним, у нас есть данные \ (X \), генеративная вероятностная модель \ (P (X | \ theta) \), которая показывает нам, как для случайной выборки (например, генерации) точек данных, которые следуют распределению \ (X \), если мы знаем «магические значения» \ (\ theta \) параметры. {\ infty} p (X | \ theta) p (\ theta) d \ theta} \\ \ text {posterior} & = \ frac {\ text {likelihood} \ cdot \ text {prior}} {\ text {доказательство}} \\ \ tag {1} \ end {выровнять *}

Наша цель — найти апостериор, \ (P (\ theta | X) \), который сообщает нам распределение параметров \ (\ theta \), которое иногда является концом цель (e.грамм. центры кластеров и веса смеси для моделей гауссовой смеси), или нам просто нужны параметры, чтобы мы могли использовать \ (P (X | \ theta) \) для генерации некоторые новые точки данных (например, используйте вариационные автокодеры для создания нового изображения). К сожалению, эта проблема неразрешима (в основном знаменатель) для всех но простейшие проблемы, то есть мы не можем получить хорошее решение в закрытой форме.

Наше решение? Приближение! Мы аппроксимируем \ (P (\ theta | X) \) другим функция \ (Q (\ theta | X) \) (обычно это обусловлено \ (X \), но не обязательно).И решение для \ (Q \) (относительно) быстро, потому что мы можем принять определенную форму для \ (Q (\ theta | X) \) и повернуть вывод проблема (т. {\ infty} q (\ theta | X) \ log \ frac {q (\ theta | X)} ​​{p (\ theta, X)} d \ theta + \ log {p (X)} \\ & = E_q \ big [\ log \ frac {q (\ theta | X)} ​​{p (\ theta, X)} \ big] + \ log p (X) \\ \ tag {2} \ end {выровнять *}

Переставляем, отбрасываем член расхождения KL и помещаем его в ожидания \ (q (\ theta) \), мы получаем то, что называется Evidence Lower Связано (ELBO) для одной точки данных \ (X \):

\ begin {align *} \ log {p (X)} & \ geq -E_q \ big [\ log \ frac {q (\ theta | X)} ​​{p (\ theta, X)} \ big] \\ & = E_q \ big [\ log p (\ theta, X) — \ log q (\ theta | X) \ big] \\ & = E_q \ big [\ log p (X | \ theta) + \ log p (\ theta) — \ log q (\ theta | X) \ big] \\ & = E_q \ big [\ text {вероятность} + \ text {Prior} — \ text {прибл.posterior} \ big] \\ \ tag {3} \ end {выровнять *}

Если у вас есть несколько точек данных, вы можете просто суммировать их, потому что мы в пространстве \ (\ log \) (при условии независимости между точками данных).

Во многих статьях вы увидите, что люди сразу переходят к оптимизации ELBO всякий раз, когда говорят о вариационном выводе. И если вы посмотрите на это по отдельности, вы можете получить некоторое представление о том, как это работает:

  • Это нижняя граница доказательств, то есть нижняя граница вероятность появления ваших данных с учетом вашей модели.

  • Максимизация ELBO эквивалентна минимизации расхождения KL.

  • Первые два члена пытаются максимизировать оценку MAP (вероятность + априорная).

  • Последний член пытается гарантировать, что \ (Q \) является диффузным (максимизирует информационную энтропию).

Это довольно хорошая презентация из NIPS 2016 Блей и др. который Я дал ссылку ниже, если вы хотите получить более подробную информацию. Вы также можете посмотреть мои предыдущие сообщение о вариационном выводе, если вам нужны более подробные сведения о том, как получить все (хотя я не использую термины ELBO).

Vanilla VAE для обучения без учителя (модель M1)

Я не буду снова вдаваться в подробности вариационных автокодировщиков, вы можете проверить мой предыдущий пост для этого (вариационные автоэнкодеры). Однако идею высокого уровня понять довольно легко. Вариационный автоэнкодер определяет генеративную модель для ваших данных, которая в основном говорит изотропное стандартное нормальное распределение (\ (Z \)), пропустите его через глубокое net (определяется как \ (g \)) для получения наблюдаемых данных (\ (X \)).Трудно часть выясняет, как его тренировать.

Используя аналогию с автоэнкодером, генеративная модель является «декодером», поскольку вы начинаете с латентного состояния и переводите его в наблюдаемые данные. А VAE также имеет часть «кодировщика», которая используется для обучения декодера. Идет от наблюдаемых значений к скрытому состоянию (\ (X \) к \ (z \)). Острый Наблюдатель заметит, что на самом деле это наше вариационное приближение posterior (\ (q (z | X) \)), которая по совпадению также является нейронной сетью (определяется автор \ (g_ {z | X} \)).Это показано на рисунке 1.

Рисунок 1: Стандартный вариационный автоэнкодер

После того, как наш VAE был полностью обучен, легко увидеть, как мы можем просто использовать «энкодер» для непосредственной помощи в обучении без учителя:

  1. Обучите VAE, используя всех наших точек данных (помеченных и немаркированных), и преобразовать наши наблюдаемые данные (\ (X \)) в скрытое пространство, определяемое \ (Z \) переменные.

  2. Решите стандартную задачу контролируемого обучения на , помеченных данными , используя \ ((Z, Y) \) пары (где \ (Y \) — наша метка).

Интуитивно понятно, что скрытое пространство, определяемое \ (z \), должно содержать некоторые полезные информацию о наших данных, чтобы ее можно было легко разделить в контролируемых нами проблема обучения. Этот метод определен как модель M1 в статье Kingma. Однако, как вы могли заметить, шаг 1 напрямую не включает в себя \ (y \) метки; ступени не пересекаются. Kingma также представляет еще один модель «М2», которая пытается решить эту проблему.

Расширение VAE для полууправляемого обучения (модель M2)

В модели M1 мы в основном игнорировали помеченные данные в нашем VAE.Модель M2 (из статьи Kingma) явно учитывает это. Давайте взгляните на генеративную модель (то есть «декодер»):

\ begin {align *} p ({\ bf x} | y, {\ bf z}) = f ({\ bf x}; y, {\ bf z}, \ theta) \\ p ({\ bf z}) = \ mathcal {N} ({\ bf z} | 0, I) \\ p (y | {\ bf \ pi}) = \ text {Cat} (y | {\ bf {\ bf \ pi}}) \\ p ({\ bf \ pi}) = \ text {SymDir} (\ alpha) \\ \ tag {4} \ end {выровнять *}

где:

  • \ ({\ bf x} \) — вектор наблюдаемых нами переменных

  • \ (f ({\ bf x}; y, {\ bf z}, \ theta) \) — подходящая функция правдоподобия для моделируйте наш вывод, например, по Гауссу или Бернулли.Мы используем глубокую сеть, чтобы аппроксимировать его на основе входных данных \ (y, {\ bf z} \) с весами сети определяется как \ (\ theta \).

  • \ ({\ bf z} \) — векторные скрытые переменные (такие же, как и ванильный VAE)

  • \ (y \) — категориальная переменная с горячим кодированием, представляющая наш класс метки, относительные вероятности которых параметризованы как \ ({\ bf \ pi} \).

  • \ (\ text {SimDir} \) — симметричное распределение Дирихле с гиперпараметром \ (\ alpha \) (сопряженное априорное значение для категориальных / полиномиальных переменных)

Как мы можем использовать это для полуавтоматического обучения, спросите вы? Основная суть это: мы определим приблизительную апостериорную функцию \ (q_ \ phi (y | {\ bf x}) \) с использованием глубокой сети, которая по сути является классификатором.Однако гениальность в том, что мы можем обучить этот классификатор как для , так и для . немаркированные данные, просто обучив этот расширенный VAE. На рисунке 2 показан визуализация сети.

Рисунок 2: Вариационный автокодер M2 для полууправляемого обучения

Теперь интересно то, что у нас есть два случая: в одном мы наблюдаем \ (y \) метки, а другой — нет. Мы должны относиться к ним по-другому при построении приближенного апостериорного \ (q \), а также в вариационная цель.

Вариативная цель с данными без метки

Для любой задачи вариационного вывода нам нужно начать с нашего приближенного задний. В этом случае мы будем рассматривать \ (y, {\ bf z} \) как неизвестное скрытые переменные и выполнить вариационный вывод (т.е. определить приблизительные posteriors) над ними. Обратите внимание, что мы исключили \ (\ pi \), потому что мы не действительно заботится о том, что его задняя часть в этом случае.

Предположим, что приблизительный апостериорный \ (q _ {\ phi} (y, {\ bf z} | {\ bf x}) \) имеет полностью факторизованная форма как таковая:

\ begin {align *} q _ {\ phi} (y, {\ bf z} | {\ bf x}) & = q _ {\ phi} ({\ bf z} | {\ bf x}) q _ {\ phi} (y | {\ bf x}) \\ q _ {\ phi} (y | {\ bf x}) & = \ text {Cat} (y | \ pi _ {\ phi} ({\ bf x})) \\ q _ {\ phi} ({\ bf z} | {\ bf x}) & = \ mathcal {N} ({\ bf z} | {\ bf \ mu} _ {\ phi} ({\ bf x}), diag ({\ bf \ sigma} ^ 2 _ {\ phi} ({\ bf x}))) \\ \ tag {5} \ end {выровнять *}

где \ ({\ bf \ mu} _ {\ phi} ({\ bf x}), {\ bf \ sigma} ^ 2 _ {\ phi} ({\ bf x}), \ pi _ {\ phi} ({\ bf X} \)) все они определены нейронными сетями, параметризованными \ (\ phi \), которые мы узнаем.Здесь \ (\ pi _ {\ phi} ({\ bf X}) \) не следует путать с нашим фактическим параметр \ ({\ bf \ pi} \) выше, первый является точечной оценкой, полученной из в нашей сети, последняя является случайной величиной как симметричный Дирихле.

Отсюда мы используем ELBO для определения нашей вариационной цели для одного точка данных:

\ begin {align *} \ log p _ {\ theta} ({\ bf x}) & \ geq E_ {q_ \ phi (y, {\ bf z} | {\ bf x})} \ bigg [ \ log p _ {\ theta} ({\ bf x} | y, {\ bf z}) + \ log p _ {\ theta} (y) + \ log p _ {\ theta} ({\ bf z}) — \ log q_ \ phi (y, {\ bf z} | {\ bf x}) \ bigg] \\ & = E_ {q_ \ phi (y | {\ bf x})} \ bigg [ E_ {q_ \ phi ({\ bf z} | {\ bf x})} \ big [ \ log p _ {\ theta} ({\ bf x} | y, {\ bf z}) + K_1 + \ log p _ {\ theta} ({\ bf z}) — \ log q_ \ phi (y | {\ bf x}) — \ log q_ \ phi ({\ bf z} | {\ bf x}) \ большой] \ bigg] \\ & = E_ {q_ \ phi (y | {\ bf x})} \ bigg [ E_ {q_ \ phi ({\ bf z} | {\ bf x})} \ big [ \ log p _ {\ theta} ({\ bf x} | y, {\ bf z}) \ большой] + K_1 — KL [q _ {\ phi} ({\ bf z} | {\ bf x}) || p _ {\ theta} ({\ bf z})] — \ log q _ {\ phi} (y | {\ bf x}) \ bigg] \\ & = E_ {q_ \ phi (y | {\ bf x})} \ big [- \ mathcal {L ({\ bf x}, y)} — \ log q _ {\ phi} (y | {\ bf x}) \ big] \\ & = \ sum_y \ big [q_ \ phi (y | {\ bf x}) (- \ mathcal {L} ({\ bf x}, y)) — q_ \ phi (y | {\ bf x}) \ log q_ \ phi (y | {\ bf x}) \ big] \\ & = \ sum_y q_ \ phi (y | {\ bf x}) (- \ mathcal {L} ({\ bf x}, y)) + \ mathcal {H} (q_ \ phi (y | {\ bf x})) \\ \ tag {6} \ end {выровнять *}

Построчно, факторизуем нашу функцию \ (q_ \ phi \) на отдельные части \ (y \) и \ ({\ bf z} \) для обоих ожиданий и \ (\ log \).Обратите внимание, что мы также поглощаем \ (\ log p_ \ theta (y) \) в константа, поскольку \ (p (y) = p (y | {\ bf \ pi}) p (\ pi) \), a Дирихле-полиномиальный распределение и упрощается до константы (в качестве альтернативы, в нашей модели предполагается, что \ (y \) с одинаковой вероятностью произойдут).

Затем мы замечаем, что некоторые члены образуют распределение KL между \ (q _ {\ phi} ({\ bf z} | {\ bf x}) \) и \ (p _ {\ theta} ({\ bf z}) \). Затем мы группируем несколько терминов вместе и назовите его \ (\ mathcal {L} ({\ bf x}, y) \). Этот последний термин по сути тот же вариационный объектив, который мы использовали для ванильного вариационного автокодера (без ссылка на \ (y \)).Наконец, мы явно выписываем математическое ожидание относительно \ (y \). Я не буду подробно описывать, как чтобы вычислить это, вы можете посмотреть мой предыдущий пост для \ (\ mathcal {L} ({\ bf x}, y) \), а для остальных — блокноты реализации. Функции потерь довольно четко обозначены, поэтому не должно быть слишком сложно сопоставьте его с этими уравнениями.

Итак, уравнение 6 определяет нашу целевую функцию для нашего VAE, которая будет одновременно обучаем оба параметра \ (\ theta \) сети «декодер» а также приблизительные параметры апостериорного «кодировщика» \ (\ phi \), относящиеся к в \ (y, {\ bf z} \).

Вариационная цель с помеченными данными

Итак, вот где это становится немного сложнее, потому что эта часть была замалчена в бумага. В частности, при обучении с размеченными данными вы хотите, чтобы убедитесь, что вы обучаете сети \ (y \) и \ ({\ bf z} \) на то же время. На самом деле легко исключить сеть \ (y \), поскольку вы есть наблюдения для \ (y \), позволяющие игнорировать классификатор сеть.

Теперь, конечно, весь пункт полууправляемого обучения — это выучить отображение с использованием помеченных данных из \ ({\ bf x} \) в \ (y \), так что это красиво глупо не тренировать эту часть вашего VAE, используя маркированные данные.Итак, Kingma et al. добавить дополнительный термин потерь, первоначально описывающий это как решение этой проблемы. Затем, они добавляют невинную строчку выброса, которая фактически может быть получена выполнение вариационного вывода над \ (\ pi \). Конечно, это на самом деле правда (я думаю), но получить это не так-то просто! Ну я разобрался подробности, так что вот мое представление о выводе вариационной цели с помеченными данными.

Обновлено (2018-10): получив несколько замечательных вопросов от нескольких читателей, Я еще раз взглянул на это и считаю, что у меня есть более разумный вывод.См. Приложение B ниже.


В случае, когда у нас есть обе точки \ ((x, y) \), мы будем рассматривать обе точки \ (z \) и \ ({\ bf \ pi} \) как неизвестные скрытые переменные и выполняют вариационные вывод для \ (\ bf {z} \) и \ ({\ bf \ pi} \) с использованием полностью факторизованный апостериорный зависимый только на \ ({\ bf x} \).

\ begin {align *} q ({\ bf z}, {\ bf \ pi}) & = q ({\ bf z}, {\ bf \ pi} | {\ bf x}) \\ & = q ({\ bf z} | X) * q ({\ bf \ pi} | {\ bf x}) \\ q ({\ bf z} | {\ bf x}) & = N ({\ bf \ mu} _ {\ phi} ({\ bf x}), {\ bf \ sigma} ^ 2 _ {\ phi} ( {\ bf x})) \\ q ({\ bf \ pi} | {\ bf x}) & = Dir (\ alpha_q {\ bf \ pi} _ {\ phi} ({\ bf x})) \ tag {7} \ end {выровнять *}

Помните, что мы можем определить наши приблизительные задние части, как захотим, поэтому мы явно выбрать, чтобы \ ({\ bf \ pi} \) зависел только от от \ ({\ bf x} \) и , а не на нашем наблюдаемом \ (y \).Почему ты спрашиваешь? Это потому, что мы хотим сделать убедитесь, что наши параметры \ (\ phi \) нашего классификатора обучаются, когда у нас есть помеченные данные.

Как и раньше, мы начинаем с ELBO, чтобы определить нашу вариационную цель для одна точка данных \ (({\ bf x}, y) \):

\ begin {align *} \ log p _ {\ theta} ({\ bf x}, y) & \ geq E_ {q_ \ phi ({\ bf \ pi}, {\ bf z} | {\ bf x}, y)} \ bigg [ \ log p _ {\ theta} ({\ bf x} | y, {\ bf z}, {\ bf \ pi}) + \ log p _ {\ theta} ({\ bf \ pi} | y) + \ log p _ {\ theta} (у) + \ log p _ {\ theta} ({\ bf z}) — \ log q_ \ phi ({\ bf \ pi}, {\ bf z} | {\ bf x}, y) \ bigg] \\ & = E_ {q_ \ phi ({\ bf z} | {\ bf x})} \ bigg [ \ log p _ {\ theta} ({\ bf x} | y, {\ bf z}) + \ log p _ {\ theta} (у) + \ log p _ {\ theta} ({\ bf z}) — \ log q_ \ phi ({\ bf z} | {\ bf x}) \ bigg] \\ & \ quad + E_ {q_ \ phi ({\ bf \ pi} | {\ bf x})} \ bigg [ \ log p _ {\ theta} ({\ bf \ pi} | y) — \ log q_ \ phi ({\ bf \ pi} | {\ bf x}) \ bigg] \\ & = — \ mathcal {L} ({\ bf x}, y) — KL [q_ \ phi ({\ bf \ pi} | {\ bf x}) || p _ {\ theta} ({\ bf \ pi} | y)] \\ & \ geq — \ mathcal {L} ({\ bf x}, y) + \ alpha \ log q_ \ phi (y | {\ bf x}) + K_2 \ tag {8} \ end {выровнять *}

, где \ (\ alpha \) — гиперпараметр, определяющий относительный вес того, как сильно вы хотите обучить различительную классификацию (\ (q_ \ phi (y | {\ bf Икс})\)).В статье они устанавливают его на \ (\ alpha = 0.1N \)

.

Построчно, мы начинаем с ELBO, расширяя все приоры. Тот самый трюк, который мы делаем, — это вместо того, чтобы расширять совместное распределение \ (y, {\ bf \ pi} \) при условии \ (\ pi \) (т.е. \ (p _ {\ theta} (y, {\ bf \ pi}) = p _ {\ theta} (y | {\ bf \ pi}) p _ {\ theta} ({\ bf \ pi}) \) ), вместо этого мы расширяем, используя апостериор: \ (p _ {\ theta} ({\ bf \ pi} | y) \). Задний в этом случае снова Распределение Дирихле потому что это сопряженный априор категориального / полиномиального распределения \ (y \).

Затем мы просто переставляем и разлагаем на множители \ (q_ \ phi \), оба в \ (\ log \) срок, а также ожидание. Заметим, что первая часть — это именно наша \ (\ mathcal {L} \) функция потерь сверху, а остальное — расхождение KL между нашим \ (\ pi \) апостериорным и нашим приблизительным апостериорным. Последнее упрощение расхождения KL немного многословно (и волнисто) поэтому я поместил это в Приложение A.

Обучение модели M2

Используя уравнения 6 и 8, мы можем получить функцию потерь как таковую (помните, что негатив ELBO выше):

\ begin {align *} \ mathcal {J} = \ sum _ {{\ bf x} \ in \ mathcal {D} _ {unlabelled}} \ big [ \ sum_y q_ \ phi (y | {\ bf x}) (\ mathcal {L} ({\ bf x}, y)) — \ mathcal {H} (q_ \ phi (y | {\ bf x})) \ большой] + \ sum _ {({\ bf x}, y) \ in \ mathcal {D} _ {labeled}} \ big [ \ mathcal {L} ({\ bf x}, y) — \ alpha \ log q_ \ phi (y | {\ bf x}) \ big] \\ \ tag {9} \ end {выровнять *}

С помощью этой функции потерь мы просто обучаем сеть, как и следовало ожидать.Просто возьмите мини-пакет, вычислите необходимые значения в сети (т.е. \ (q (y | {\ bf x}), q (z | {\ bf x}), p ({\ bf x} | y, z) \)), вычисляем потерю выше, используя соответствующее суммирование в зависимости от того, есть ли у вас помеченные или немаркированные данные, и, наконец, просто возьмите градиенты, чтобы обновить наши параметры сети \ (\ theta, \ phi \). Сеть очень похожа к ванильному VAE с добавлением апостериорного элемента \ (y \), а дополнительные члены к функции потерь. Сложная часть имеет дело с два типа данных (помеченные и немаркированные), которые я объясняю в примечания по реализации ниже.

Примечания по реализации

Ноутбуки, которые я использовал, находятся здесь на Github. Я делал по одному блокноту для каждого эксперимента, так что он должен быть красивым Вам легко осмотреться. Я добавил не так много комментариев, как некоторые из моих предыдущие ноутбуки, но я думаю, что код относительно чистый и простой поэтому я не думаю, что вам будет сложно это понять.

Реализации вариационного автоэнкодера (M1 и M2)

Я использовал следующие архитектуры для VAE:

  • Для \ (q (y | {\ bf x}) \) я использовал пример CNN от Кераса, который имеет 3 сверточных слоя, 2 максимальных слоя пула, слой softmax с отключением и активацией ReLU.

  • Для \ (q ({\ bf z} | {\ bf x}) \) я использовал 3 сверточных слоя и 2 полностью связанных слои с пакетной нормализацией, выпадением и активацией ReLU.

  • Для \ (p ({\ bf x} | {\ bf z}) \) и \ (p ({\ bf x} | y, {\ bf z}) \) я использовал полностью связанный слой, за которым следуют 4 транспонированных сверточных слоя (первые 3 с Активация ReLU последняя с сигмоидом для выхода).

Остальные детали должны быть довольно простыми, если вы посмотрите на ноутбук.

Единственная сложность, с которой я столкнулся, заключалась в том, как реализовать тренировку M2. модель, потому что вам нужно рассматривать \ (y \) одновременно как вход и вывод в зависимости от того, помечены ли вы или нет. Я все еще хотел использовать Keras и не хотел переходить на такой низкий уровень, как TensorFlow, поэтому я придумал обходной путь: обучите две сети (с общими слоями)!

Итак, у меня одна сеть для помеченных данных и одна для немаркированных данных. У них обоих одинаковые компоненты (\ (q (y | {\ bf x}), q (z | {\ bf x}), p ({\ bf x} | y, z) \)) но различаются по входу / выходу, а также по функциям потерь.Помеченные данные имеют вход \ (({\ bf x}, y) \) и выход \ (({\ bf x ‘}, y’) \). \ (y ‘\) соответствует предсказаниям от апостериорного, а \ ({\ bf x ‘} \) соответствует выходу декодера. Функция потерь — это уравнение 8 с \ (\ alpha = 0.1N \) (не та, которую я вывел в Приложении А). Для случая без метки входом является \ ({\ bf x} \), а выходным является предсказанным \ ({\ bf x ‘} \).

Для обучения я использовал train_on_batch () API для обучения первой сети на случайном пакете помеченных данных, за которым следует второй на немаркированных данных.Партии были рассчитаны таким образом, чтобы эпохи заканчивались одновременно. Это не совсем то же самое, что алгоритм из статьи, но я предполагаю это достаточно близко (также намного проще реализовать, потому что он находится в Керасе). Единственная милая вещь, которую я сделал, — это использовал vanilla tqdm для имитации keras_tqdm . чтобы я мог получить хороший индикатор выполнения. Последний работает только с обычным подходит для методов, поэтому он не очень полезен.

Сравнительные реализации

В приведенных ниже результатах я сравнил полууправляемую VAE с несколькими другими способами. решения задач обучения с полу-контролируемым обучением:

  • PCA + SVM : Здесь я только что провел анализ главных компонентов для всего изображения set, а затем обучил SVM, используя представление с преобразованием PCA на только помечено данными .

  • CNN : ванильный CNN с использованием примера Keras CNN обучался только на с пометкой данных.

  • Inception : Здесь я использовал предварительно обученную сеть Inception, доступную в Керасе. Я в значительной степени просто использовал их пример, который добавляет глобальное среднее объединяющий слой, плотный слой, за которым следует слой softmax. Тренировался только на помечает данные , замораживая все исходные предварительно обученные Inception слои. Я не занимался тонкой настройкой начальных слоев.

Полу-контролируемые результаты

Я использовал наборы данных MNIST и CIFAR10 со стратифицированной выборкой на обучающие данные для создания полу-контролируемого набора данных. Тестовые наборы являются те, которые включены в данные. Вот результаты для MNIST:

Таблица 1: Результаты MNIST

Модель

N = 100

N = 500

N = 1000

N = 2000

N = 5000

PCA + SVM

0.692

0,871

0,891

0,911

0,929

CNN

0,262

0,921

0,934

0,955

0,978

M1

0,628

0,885

0,905

0.921

0,933

M2

0,975

Модель M2 запускалась только для \ (N = 1000 \) (в основном потому, что я действительно не хочу код переставить). Из таблицы результатов MNIST мы действительно видим модель M2 сияет там, где при сопоставимом размере выборки все другие методы имеют гораздо более низкую производительность. Вам нужно добраться до \ (N = 5000 \) до CNN попадает в тот же диапазон.Интересно, что при \ (N = 100 \) модели, производящие использование немаркированных данных лучше, чем CNN, у которого так мало обучения данные, которые он, конечно же, не учится обобщать. Далее по результатам CIFAR 10 показано в таблице 2.

Таблица 2: Результаты CIFAR10

Модель

N = 1000

N = 2000

N = 5000

N = 10000

N = 25000

CNN

0.433

0,4844

0,610

0,673

0,767

Начало

0,661

0,684

0,728

0,751

0,773

PCA + SVM

0,356

0,384

0.420

0,446

0,482

M1

0,321

0,362

0,375

0,389

0,409

M2

0,420

Я снова тренирую M2 только на \ (N = 1000 \). Результаты CIFAR10 показывают еще одно история.Очевидно, что предварительно обученная сеть Inception работает лучше всех. Это предварительно обучен на Imagenet, который очень похож на CIFAR10. Вы должны добраться до относительно большие размеры выборки еще до того, как CNN начнет приближаться к тому же точность.

Результаты M1 / ​​M2 довольно плохие, в большинстве случаев даже не превосходящие PCA! Я считаю, что набор данных CIFAR10 слишком сложен для модели VAE. То есть, когда я смотрю на сгенерированные из него изображения, мне довольно сложно чтобы выяснить, какой должна быть этикетка.Взгляните на некоторые из случайно сгенерированных изображения из моей модели M2:

Рисунок 3: Изображения, созданные на основе модели M2 VAE, обученной на данных CIFAR.

У других людей были подобные проблемы. Я подозреваю, что скрытые гауссовские переменные \ ({\ bf z} \) недостаточно сильны кодировать сложность набора данных CIFAR10. Я где-то читал, что унимодальный характер скрытых переменных считается весьма ограничивающим, и здесь, я думаю, мы видим, что это так. Я почти уверен, что недавние исследования попытался решить эту проблему, поэтому я рад изучить это явление подробнее позже.

Заключение

Как я уже писал в последних сообщениях, я большой поклонник масштабируемых вероятностные модели с использованием глубокого обучения. Я думаю, что это одновременно элегантно и интуитивно понятный из-за вероятностной формулировки. К сожалению, VAE, использующие Гауссианы как скрытая переменная имеют ограничения, и очевидно, что они не совсем современные генеративные модели (то есть GAN кажутся лучшими собака). В любом случае, в этой области есть еще много недавних исследований, которые Я собираюсь продолжить и, надеюсь, мне скоро будет что опубликовать.Спасибо за прочтение!

Дополнительная литература
  • Предыдущие сообщения: вариационные автокодеры, вариационный автокодер на наборе данных SVHN, вариационный байесовский кодекс и приближение среднего поля, максимальные распределения энтропии

  • Википедия: Полу-контролируемое обучение, Вариационные байесовские методы, расхождение Кульбака-Лейблера

  • «Вариационный вывод: основы и современные методы», Блей, Ранганат, Мохамед, Учебное пособие NIPS 2016.

  • «Полу-контролируемое обучение с глубокими генеративными моделями», Кингма, Резенде, Мохамед, Веллинг, https://arxiv.org/abs/1406.5298

  • Отчет Github для «Полу-контролируемого обучения с глубокими генеративными моделями», https://github.com/dpkingma/nips14-ssl/

Приложение A: KL Расхождение \ (q_ \ phi ({\ bf \ pi} | {\ bf x}) || p _ {\ theta} ({\ bf \ pi} | y) \)

Обратите внимание, что оба рассматриваемых дистрибутива Распределения Дирихле:

\ begin {align *} q _ {\ phi} ({\ bf \ pi} | {\ bf x}) & = Dir (\ alpha_q {\ bf \ pi} _ {\ phi} ({\ bf x})) \\ p _ {\ theta} ({\ bf \ pi} | y) & = Dir (\ alpha_p + {\ bf c} _y) \\ \ tag {А.1} \ end {выровнять *}

, где \ (\ alpha_p, \ alpha_q \) — скалярные константы, а \ ({\ bf c} _y \) — вектор с нулями и одной единицей, представляющий категориальное наблюдение \ (y \). Последнее распределение — всего лишь сопряженное априорное значение одного наблюдение категориальной переменной \ (y \), тогда как первая это просто то, что мы выбрали для удобства (помните, что это апостериорное приближение, которое мы можем выбрать). K (\ alpha_k — \ beta_k) (\ psi (\ alpha_k) — \ psi (\ alpha_0)) \\ \ tag {А.K (\ alpha_q \ pi _ {\ phi, k} ({\ bf x}) — \ alpha_p — {\ bf c} _ {y, k}) (\ psi (\ alpha_q \ pi _ {\ phi, k}) — \ psi (\ alpha_q)) \\ \ tag {A.3} \ end {выровнять *}

Здесь большинство гамма-функций — это просто константы, поэтому мы можем преобразовать их в константу. Хорошо, вот где он становится немного волнистым (это единственный способ понять, как упростить уравнение к тому, что было в статье). Мы собираемся выбрать большой \ (\ alpha_q \) и маленький \ (\ alpha_p \). И то и другое являются гиперпараметрами, поэтому мы можем делать все, что захотим.{{\ bf c} _ {y, k}}) \\ & = K_5 — \ alpha_q H (q) — \ log (q (y | {\ bf x})) \\ & \ leq K_5 — \ log (q (y | {\ bf x})) \\ \ tag {A.4} \ end {выровнять *}

Это довольно сложно объяснить, поскольку я просто машу рукой чтобы добраться до окончательного выражения. Сначала мы отбрасываем гамма-функцию во втором члене и верхнюю границу новой константой \ (K_3 \), потому что наша \ (\ alpha_q \) большой, его гамма-функция всегда положительна. Затем мы отбрасываем \ (\ alpha_p \), так как он маленький (давайте просто сделаем его произвольно маленький).K \ pi _ {\ phi, k} ({\ bf x}) = 1 \)).

Вот мы уже кое-что добились! Поскольку \ (\ alpha_q \) снова большой, Дигамма функция ограничено сверху значением \ (\ log (x) \), когда \ (x> 0,5 \), поэтому мы просто сделаем эта замена. Наконец, мы получаем кое-что, что выглядит примерно правильно. Мы просто переставляем немного и два непостоянных члена, включающих энтропию \ (q \) и вероятность категориальной переменной с параметром \ (\ pi ({\ bf x}) \). Мы просто ограничиваем выражение сверху, отбрасывая член \ (- H (q) \), поскольку энтропия всегда положительна, чтобы привести нас к наш последний член \ (- \ log (q (y | {\ bf x})) \), который Кингма поместил в свою статью.Хотя единственное, чего я не мог понять, это дополнительная константа \ (\ alpha \) который находится перед \ (\ log (q (y | {\ bf x})) \).

По общему признанию, это не совсем точно, но это единственный способ, которым я понял, как получить его выражение, не просто произвольно добавляя дополнительный член к функция потерь (зачем заниматься математикой, если вы собираетесь произвольно добавлять вещи к функции потерь?). Пожалуйста, дайте мне знать, если у вас есть лучший способ вывод этого уравнения.

Приложение B: Обновленный вывод вариационной цели с помеченными данными

Во-первых, мы перепишем факторизацию нашей генеративной модели из уравнения 4. чтобы явно показать \ ({\ bf \ pi} \):

\ begin {align *} p ({\ bf x}, y, {\ bf z}, {\ bf \ pi}) & = p ({\ bf x} | y, {\ bf z}) p ({\ bf z}) p (y | {\ bf \ pi}) p (\ pi) \ tag {Б.1} \\ \ end {выровнять *}

Обратите внимание на пару вещей:

  1. В нашей генеративной модели наш вывод (\ ({\ bf x} \)) зависит только напрямую на \ (y, {\ bf z} \), а не на \ (\ pi \).

  2. Сейчас мы подчеркиваем связь между \ (y \) и \ (\ pi \), где \ (y \) зависит от \ (\ pi \).

Далее нам нужно немного изменить наше апостериорное приближение:

\ begin {align *} q (\ pi, {\ bf z} | {\ bf x}, y) & = q ({\ bf z} | {\ bf x}) q (\ pi | {\ bf x}) \\ q (\ pi | {\ bf x}) & = \ delta _ {\ pi_ {q (y | {\ bf x})}} (\ pi) \\ \ tag {Б.2} \ end {выровнять *}

Обратите внимание, что мы используем \ (q (\ pi | {\ bf x}) \) вместо \ (q (y | {\ bf x}) \). Это требует некоторых пояснений. Напомним, наша аппроксимационная сеть (\ (q (y | {\ bf x}) \)) выводит параметры для нашего категориального переменная \ (y \), назовите ее \ (\ pi_ {q (y | {\ bf x})} \), это явно не определить распределение по \ (\ pi \); на самом деле это просто точка оценка \ (\ pi \). Так как же получить \ (q (\ pi | {\ bf x}) \)? Мы принимаем эту точечную оценку и предположим, что она определяет дельта-распределение Дирака! Другими словами, это плотность равна нулю везде, кроме единственной точки, и ее интеграл по вся поддержка равна \ (1 \).Это, конечно, своего рода взлом, чтобы математика работает, но я думаю, что это немного элегантнее, чем бросать лишний проигрыш срок или махание рукой, которое я сделал выше.

Итак, теперь, когда мы заново определили апостериорное приближение, мы проходим Уравнение ELBO, как и раньше:

\ begin {align *} \ log p _ {\ theta} ({\ bf x}, y) & \ geq E_ {q ({\ bf z}, {\ bf \ pi} | {\ bf x}, y)} \ bigg [ \ log p _ {\ theta} ({\ bf x}, y, {\ bf z}, {\ bf \ pi}) — \ log q ({\ bf z}, {\ bf \ pi} | {\ bf x}, y) \ bigg] \\ & = E_ {q ({\ bf z}, {\ bf \ pi} | {\ bf x}, y)} \ bigg [ \ log p _ {\ theta} ({\ bf x} | y, {\ bf z}) + \ log p _ {\ theta} (y | {\ bf \ pi}) + \ log p _ {\ theta} ({\ bf \ pi}) + \ log p _ {\ theta} ({\ bf z}) — \ log q ({\ bf z} | {\ bf x}) — \ log q ({\ bf \ pi} | {\ bf x}) \ bigg] \\ & = E_ {q ({\ bf z} | {\ bf x})} \ bigg [ \ log p _ {\ theta} ({\ bf x} | y, {\ bf z}) + \ log p _ {\ theta} ({\ bf z}) — \ log q ({\ bf z} | {\ bf x}) \ bigg] \\ & \ quad + E_ {q ({\ bf \ pi} | {\ bf x})} \ bigg [ \ log p _ {\ theta} (y | {\ bf \ pi}) + \ log p _ {\ theta} ({\ bf \ pi}) — \ log q ({\ bf \ pi} | {\ bf x}) \ bigg] \\ & = — \ mathcal {L} ({\ bf x}, y) + E_ {q ({\ bf \ pi} | {\ bf x})} \ bigg [ \ log p _ {\ theta} (y | {\ bf \ pi}) \ bigg] — KL [q ({\ bf \ pi} | {\ bf x}) || p _ {\ theta} ({\ bf \ pi})] + K_1 \\ \ tag {Б.3} \ end {выровнять *}

Мы расширяем нашу генеративную модель и апостериорную аппроксимацию в соответствии с факторизации в уравнениях B.1 и B.2, а затем сгруппируйте их вместе в их соответствующие ожидания. Наконец, мы видим, что \ (- \ mathcal {L} ({\ bf x}, y) \) термины появляются, как и раньше, вместе с KL срок расхождения. До этого момента вывод должен напоминать все мы сделали раньше.

Отсюда мы должны иметь дело с термином дивергенции KL … избавившись от него! Как мы можем это сделать? Что ж, мы действительно не можем.Член дивергенции KL на самом деле \ (- \ infty \) (методом взятия предела, неявного в дельте Дирака распределения), поскольку расхождение между симметричным распределением Дирихле (\ (p (\ pi) \)) и точечная оценка с использованием дельта-распределения Дирака (\ (q (\ pi | {\ bf x}) \)) бесконечно. Однако, глядя на это с другого угол, потому что мы выбрали дельта-распределение Дирака для приближения, расхождение будет всегда, будет бесконечным. Так что если это всегда бесконечный, зачем это вообще нужно в нашей функции потерь? Надеюсь, ты вроде купить этот аргумент:

\ begin {align *} & — \ mathcal {L} ({\ bf x}, y) + E_ {q ({\ bf \ pi} | {\ bf x})} \ bigg [ \ log p _ {\ theta} (y | {\ bf \ pi}) \ bigg] + K_1 — KL [q ({\ bf \ pi} | {\ bf x}) || p _ {\ theta} ({\ bf \ pi})] \\ & \ приблизительно — \ mathcal {L} ({\ bf x}, y) + E_ {q ({\ bf \ pi} | {\ bf x})} \ bigg [ \ log p _ {\ theta} (y | {\ bf \ pi}) \ bigg] + K_1 \\ \ tag {Б.{I (y = i)}] + К_1 \\ & = — \ mathcal {L} ({\ bf x}, y) + \ log q (y = i | {\ bf x}) + K_1 \\ & \ приблизительно — \ mathcal {L} ({\ bf x}, y) + \ alpha \ log q (y = i | {\ bf x}) + K_1 \\ \ tag {B.5} \ end {выровнять *}

Мы видим, что дельта Дирака значительно упрощает ожидания, который просто «отфильтровывает» логарифм из интеграла. Затем мы расширяем \ (p (y | \ pi_ {q (y | {\ bf x})}) \) с помощью PDF-файла категориальная переменная при данном значении \ (y \) (\ (I \) — индикатор функция). Индикаторная функция по сути отфильтровывает пропорцию для наблюдаемого значения \ (y \), которое представляет собой PDF для \ (q (y | {\ bf x}) \), наша приблизительная задняя часть по мере необходимости.

SG :: Оптимизация сетевого адаптера

17 мая 2012 г. (обновлено: 28 октября 2020 г.), Филипп

Информация в этой статье предназначена для лучшего понимания всех общих и расширенных настроек сетевого адаптера в текущих версиях Windows. Мы также предложим несколько общих предложений по настройке вашей локальной сети для обеспечения максимальной производительности сети. Имейте в виду, что многие из этих настроек могут существенно повлиять на производительность и надежность в хорошем или плохом смысле.Рассмотрите возможность тестирования производительности с помощью какого-либо сетевого анализатора или даже простого теста пропускной способности до и после внесения изменений. Многие настройки зависят от вашей конкретной сети и использования.

Общие рекомендации

Используйте качественные сетевые адаптеры торговых марок — как бы тривиально это ни звучало, использование гигабитного сетевого адаптера Intel / Broadcom хорошего качества помогает повысить пропускную способность, снижает загрузку ЦП при нагрузке, обеспечивает хорошую поддержку драйверов и т. Д. . В то время как базовая сетевая карта стороннего производителя может быть достаточной для повседневного использования на домашнем компьютере, любому технически подкованному опытному пользователю, если вы используете приложения P2P, потоковую передачу мультимедиа, игры или запускаете сервер любого типа, вам следует выбрать хороший бренд. Сетевая карта для повышения надежности и производительности под нагрузкой.Сетевые карты хорошего качества также будут иметь дополнительные расширенные настройки адаптера, перечисленные ниже.

Используйте последние драйверы адаптера — Использование последних драйверов от поставщика сетевой карты может решить любые проблемы с поддержкой драйверов с ошибками для расширенных функций сетевой карты. Кроме того, загрузка драйверов от поставщика сетевой карты, а не по умолчанию для Windows, может предоставить дополнительные расширенные настройки драйвера, которые могут быть настроены пользователем.

Используйте устройства Gigabit — Gigabit очень популярен, особенно с учетом постоянно растущей потребности в передаче огромных объемов данных по сети.Потоковая передача мультимедиа с устройств NAS, P2P, очень быстрые широкополосные соединения, несколько клиентов, использующих сетевые ресурсы одновременно, IPTV и т. Д. — все это может привести к перегрузке доступных ресурсов. По возможности используйте гигабитные сетевые адаптеры и коммутаторы, это увеличивает скорость передачи данных по сети в 10 раз по сравнению с соединениями 100 Мбит / с.

Коммутаторы лучше концентраторов — Концентраторы транслируют пакеты на все порты и создают конфликты, по возможности используйте коммутаторы. Разница особенно очевидна при передаче на основе UDP, например, в онлайн-играх — концентратор может вызвать 5% или более увеличение потерь пакетов (в зависимости от размера концентратора и его текущего использования).

Используйте кабели CAT-6 — Использование качественных сетевых кабелей может быть очень важным, поскольку они различаются по импедансу, могут вызывать перекрестные помехи, пропадание пакетов и т. Д. К сожалению, цена сетевых кабелей не зависит напрямую от цены, вы можете иметь Удачи вам в покупке кабелей у надежного поставщика, который использует качественные компоненты и фактически проверяет каждый собранный кабель должным образом. Покупка более новых стандартов (например, CAT-6 по сравнению с CAT-5) должна быть предпочтительнее, особенно в гигабитных средах.

Избегайте помех — Не скручивайте кабели, избегайте прокладки сетевых кабелей вблизи возможных источников электромагнитных помех (флуоресцентные лампы, блоки питания, мониторы и т. Д.)

Изменение настроек сетевого адаптера

Настройки сетевого адаптера можно изменить в Панели управления -> Сеть и Интернет -> Центр управления сетями и общим доступом -> Изменить настройки адаптера -> щелкните правой кнопкой мыши сетевой адаптер и выберите «Свойства» -> нажмите кнопку «Настроить»

Либо щелкните правой кнопкой мыши значок сетевого адаптера на панели задач и откройте Центр управления сетями и общим доступом -> щелкните «Изменить параметры адаптера» на левой панели -> щелкните правой кнопкой мыши сетевой адаптер и выберите «Свойства» -> нажмите кнопку «Настроить».

Общие настройки сетевого адаптера

Скорость и дуплекс: Как следует из названия, это позволяет выбрать желаемую скорость и дуплексный режим сетевого адаптера, настройка по умолчанию обычно автосогласование.Рекомендуется установить максимальную скорость, поддерживаемую вашим адаптером (гигабит, если поддерживается), полный дуплекс (двусторонняя одновременная связь) и автосогласование (позволяющее адаптеру согласовывать максимально возможную надежную скорость). Иногда может быть необходимо / полезно вручную установить скорость адаптера вместо использования автосогласования.

Gigabit Master Slave Mode: Определяет, какой адаптер или партнер по каналу назначен в качестве главного; другой конец ссылки будет подчиненным.Когда это установлено по умолчанию (обычно «Автоопределение» или «Аппаратное обеспечение по умолчанию»), устройства автоматически согласовывают это на основе стандарта IEEE 802.3ab: многопортовые устройства, такие как коммутаторы, становятся ведущими при подключении к одному порту. устройство. Если оба конца являются многопортовыми устройствами, ведущим становится тот, у которого более высокие биты начального числа.

MAC-адрес / локально администрируемый адрес: Позволяет переопределить MAC-адрес адаптера по умолчанию пользователем. Это пример того, как легко обойти методы фильтрации MAC-адресов; выполните простой захват пакетов, чтобы найти авторизованный MAC-адрес и применить его здесь в расширенных настройках.Однако более законным использованием этого может быть изменение MAC в соответствии с адресом, разрешенным вашим интернет-провайдером, при подключении ПК напрямую к модему.

Событие состояния канала связи журнала: Это позволяет вам включить или отключить регистрацию изменений состояния соединения адаптера (таких как включение / выключение, несоответствие дуплексного режима и обнаружение STP) в системных журналах.

Маркировка пакетов QoS: Позволяет адаптеру отправлять и получать индикаторы 802.1p QoS и 802.1Q VLAN.

Отключите ненужные сетевые протоколы: в диалоговом окне свойств сетевого адаптера вы можете найти список протоколов, которые используются в настоящее время.Каждый дополнительный сетевой клиент, служба или протокол накладывает дополнительную нагрузку на системные ресурсы и может создавать ненужные привязки сети и трафик. Во многих случаях для стандартной сети на основе TCP / IP требуются только следующие компоненты:
Клиент для сетей Microsoft — позволяет компьютеру получать доступ к ресурсам в сети MS
Общий доступ к файлам и принтерам для сетей Microsoft — необходимо для совместного использования локальных папок
Интернет-протокол версии 4 (TCP / IPv4) — необходимое логическое соединение между сетевыми устройствами, заменено более новым IPv6

Эти другие службы обычно можно безопасно отключить, не влияя на подключение:
Пакет QoS Scheduler — Планировщик пакетов качества обслуживания, предназначенный для управления и определения приоритетов IP-трафика для различных сетевых служб в качестве метода управления полосой пропускания.
Протокол мультиплексора сетевого адаптера Microsoft — драйвер режима ядра, используемый для связывания сетевых карт.
Драйвер протокола Microsoft LLDP. — Протокол обнаружения канального уровня (LLDP) — это протокол для сетевых устройств, объявляющий их личность и соседей, используемый для карты сети.
Link-Layer Topology Discovery Responder — драйвер режима ядра, отвечающий за отображение компьютера на карте сети.
Драйвер ввода-вывода сопоставителя обнаружения топологии канального уровня — используется для обнаружения других сетевых устройств на карте сети и определения пропускной способности сети.
Интернет-протокол версии 6 (TCP / IPv6) — последняя версия Интернет-протокола (IP), расширяющая ограничение IP-адреса v4.

Расширенные настройки

Jumbo-кадры: Это позволяет увеличить стандартные 1500-байтовые кадры Ethernet с MTU для передачи до 9000 байтов данных. Использование jumbo-кадров может помочь увеличить пропускную способность и снизить загрузку ЦП в Gigabit LAN, однако функциональность и одинаковый размер кадра должны поддерживаться всеми устройствами в сети.

Масштабирование на стороне приема (RSS): Это позволяет распределять входящую сетевую обработку между несколькими ядрами процессоров в многоядерных компьютерах, чтобы повысить производительность. Это тот же параметр, который можно включить / отключить на уровне ОС с помощью наших статей по настройке и Оптимизатора TCP для новых версий Windows.

Adaptive Inter-Frame Spacing: Этот параметр включает временной интервал между пакетами, чтобы помочь компенсировать чрезмерные коллизии пакетов Ethernet в сети.

Управление потоком: Помогает повысить эффективность регулирования трафика для соединений, которые поддерживают кадры управления потоком. Эти кадры отправляются адаптером, когда их очереди приема достигают предопределенного предела, чтобы сообщить отправляющей станции о приостановке передачи, чтобы адаптер не отбрасывал пакеты. Известно, что реализация управления потоком (Rx & Tx) в некоторых сетевых адаптерах содержит ошибки, вероятно, на уровне драйвера (подтверждены адаптеры Realtek Gigabit). Управление потоком плохо работает с QoS и обычно не рекомендуется.Отключение этой функции может помочь сократить время ожидания и повысить пропускную способность.

Скорость модерации прерываний (объединение): Устанавливает скорость, с которой адаптер прерывает систему для обработки входящих или исходящих пакетов. Более низкая скорость заставляет систему лучше реагировать на обработку пакетов, но может снизить производительность других приложений и служб на машине. Более высокая скорость означает меньшую скорость отклика при обработке пакетов, но может помочь повысить производительность машины, что особенно полезно, когда адаптер отправляет и принимает большие пакеты.Следует отключить модерацию прерываний, чтобы получить минимально возможную задержку (за счет немного большей загрузки ЦП). Его следует отключить для игр и установить очень консервативную настройку для чистой пропускной способности, если вы не стремитесь к низкой загрузке ЦП за счет некоторой возможной задержки.

Дескрипторы приема / передачи: Обе настройки используются для установки количества дескрипторов, которые выделяются в памяти хоста для хранения либо принятых пакетов, либо пакетов для передачи.Эти буферы могут быть увеличены для повышения производительности сети, если доступно много памяти.

Gigabit Lite: Это устаревшая настройка, разработанная Alcatel в 1998 году и обычно поддерживаемая адаптерами Realtek. Он позволяет передавать со скоростью 500 Мбит / с по кабелям большей длины, он редко используется и должен быть отключен в жилых помещениях. Мы рекомендуем отключить этот параметр.

Параметры разгрузки

Обратите внимание, что некоторые параметры «разгрузки TCP» должны применяться как глобально на уровне ОС, так и в свойствах сетевого адаптера.Для работы они должны поддерживаться ОС и адаптером. Разгрузка лучше работает с быстрыми / качественными сетевыми адаптерами и в прошлом страдала от ошибок реализации. Это может помочь снизить загрузку ЦП и энергопотребление, а также повысить пропускную способность в некоторых сценариях. Однако некоторые разгрузки (разгрузки TCP, разгрузки LSO) могут также добавить некоторую задержку к соединению и вызвать проблемы. Обычно мы рекомендуем включать только разгрузку контрольной суммы и отключать другие типы разгрузки TCP из-за множества ошибок в реализации драйверов, вызывающих тайм-ауты, неполные передачи файлов, известные проблемы с SQL-сервером и т. Д.См. Наши статьи о настройках широкополосного доступа для получения дополнительной информации.

Разгрузка контрольной суммы IPv4 / TCP / UDP: Позволяет адаптеру вычислять контрольную сумму IPv4 / TCP / UDP пакетов вместо ОС, что снижает загрузку ЦП и теоретически может повысить производительность адаптера. В большинстве распространенных сценариев для этого параметра должно быть установлено значение «включено».

Разгрузка сегментации TCP: Позволяет адаптеру выполнять любую необходимую сегментацию TCP исходящих пакетов вместо ОС хоста, что может помочь повысить производительность передачи, а также снизить загрузку ЦП.Мы рекомендуем отключить это из-за ошибок в реализации.

Разгрузка при большой отправке / Разгрузка при большой передаче: Это включено по умолчанию на многих адаптерах Intel / Broadcom, однако существуют известные проблемы с его реализацией. Мы рекомендуем отключить этот параметр, чтобы избежать неполной передачи файлов по FTP и других спорадических проблем с Интернетом.

Буферы приема / передачи: Размер буфера системной памяти, который может использоваться адаптером для принятых пакетов.Его можно увеличить, чтобы улучшить производительность сетевого трафика за счет некоторой системной памяти. Драйверы адаптеров Intel обычно имеют этот параметр в свойствах сетевого адаптера -> Дополнительно -> Параметры производительности: «Буферы приема» и «Буферы передачи». По умолчанию обычно составляет от 128 до 256 для обоих, его можно увеличить до 512 или даже до 1024 в системах с большим количеством свободной оперативной памяти. Эта рекомендация верна как для игр / задержки, так и для чистой оптимизации пропускной способности. Обычно эти буферы не должны быть меньше 256, так как они могут вызвать потерю пакетов и снижение производительности, если они будут исчерпаны.Например, с Realtek Gigabit LAN увеличение буферов передачи со 128 по умолчанию до 256 может дать до 30% увеличения скорости передачи данных на NAS.

Разгрузка ARP: Позволяет адаптеру отвечать на запросы ARP, что предотвращает необходимость пробуждения компьютера для них в спящем режиме.

NS Offload: Позволяет адаптеру отвечать на запросы Neighbor Discovery Neighbor Solicitation, что предотвращает необходимость пробуждения компьютера для них в спящем режиме.

Энергосбережение и Wake-On-LAN

В целом, настройки «Energy Efficient Ethernet (EEE)», «Green Ethernet» и «Power Saving Mode» позволяют снизить энергопотребление в периоды низкой сетевой активности с целью снизить энергопотребление на 50% и более при сохранении полной совместимости с существующим оборудованием.Потребительские коммутаторы Ethernet, поддерживающие EEE, автоматически регулируют свои соответствующие параметры энергосбережения в соответствии с адаптерами, но известно, что некоторые коммутаторы не выполняют этого должным образом, что приводит к низкой пропускной способности и увеличению количества отброшенных пакетов. Вот почему мы рекомендуем отключать настройки EEE и Green Ethernet для домашних сетей в целом, чтобы исключить возможные потерянные пакеты, снижение пропускной способности и случайные отключения.

Energy Efficient Ethernet (EEE): Позволяет сетевому адаптеру включать и выключать режим энергосбережения, когда он не используется, при этом соединение остается активным.Рекомендуется: отключено, если ноутбук не работает от батареи.

Зеленый Ethernet (режим короткого действия): Снижает энергопотребление адаптера, если длина подключенного кабеля меньше определенной. Рекомендуется: отключено, если не используется батарея.

Режим энергосбережения: Мы рекомендуем отключать этот параметр, если не используется аккумулятор.

Автоматическое отключение Gigabit: При включении любые Ethernet-соединения будут ограничены до 100 Мбит / с, что потребляет меньше энергии. Может быть полезно для ноутбуков при использовании батареи, чтобы уменьшить потребление энергии.Мы рекомендуем отключить это, чтобы получить гигабитные скорости.

Wake on Magic Packet: Позволяет удаленно включать компьютер из спящего режима, гибернации или полного выключения с помощью волшебного пакета функции Wake-On-LAN.

Соответствие шаблону пробуждения: Позволяет удаленно включать компьютер из спящего режима, гибернации или при полном выключении, используя шаблон функции Wake-On-LAN.

Shutdown Wake-On-LAN: Включает функцию Wake-On-LAN, если компьютер полностью выключен.

Wake-On-LAN и Shutdown Link speed: Задает скорость подключения адаптера, когда компьютер находится в спящем или гибернационном режиме.

Дополнительные настройки беспроводного адаптера

Ниже приводится ряд дополнительных параметров беспроводной связи, которые обычно существуют в некоторых более продвинутых драйверах сетевых адаптеров (802.11ac Broadcom, Intel, ASUS и т. Д.).

20/40 Сосуществование: Когда включено, позволяет радиомодулю 802.11n переключаться из режима 40 МГц в режим 20 МГц при обнаружении помех.Это позволяет ему сосуществовать со старыми радиомодулями 802.11g, которые не поддерживают беспроводные каналы шириной 40 МГц.

Нетолерантный / толстый канал 40 МГц Нетолерантный: При настройке принудительно использовать каналы 20 МГц, только если они включены. Для большей пропускной способности могут потребоваться более широкие каналы.

802.11n Преамбула: Тип преамбулы — это функция проверки ошибок, которая помогает при передаче данных при слабых сигналах. Длинная преамбула необходима для старых адаптеров 802.11b / g, для более слабых сигналов (более низкий RSSI), в то время как сильные сигналы и 802.Устройства 11n / ac обычно хорошо работают с короткой преамбулой. Короткая преамбула даст немного лучшую производительность, если сигнал сильный и нет потери пакетов, однако ее необходимо установить одинаково на всех устройствах (маршрутизаторах / точках доступа / повторителях). В шумных беспроводных средах для лучшей совместимости и при удаленных соединениях с низким уровнем сигнала лучше использовать длинную преамбулу.

Afterburner: Собственная технология увеличения пропускной способности Broadcom, используемая только с 802.11g, также должна поддерживаться точкой доступа.Используйте только с адаптером 802.11g и совместимой точкой доступа, в противном случае отключите.

Разнесение антенн: беспроводной метод, который использует несколько антенн для приема или передачи сигналов по разным путям распространения для компенсации многолучевых помех. Полезно, если есть.

Assoc Listen Interval: Количество маяков, которые «дремлющий» адаптер не прослушивает для кадров маяков. Это энергосберегающий метод, при котором адаптер сообщает точке доступа об интервале.В этом случае точка доступа не должна отбрасывать кадры из очереди, пока не истечет интервал прослушивания адаптера. Обычно по умолчанию 1.

Association Roam Preference: Когда предпочтительна конкретная полоса (2,4 ГГц или 5 ГГц), и клиент встречает двойную точку доступа с одинаковым SSID для обоих диапазонов, этот параметр выбирает, какой диапазон использовать. Как правило, 2,4 ГГц имеет лучшее проникновение в стены и зону покрытия, тогда как 5 ГГц менее перегружен и имеет более высокую пропускную способность на меньших расстояниях.

Возможность пропускной способности: (20 МГц или 20/40 МГц) Определяет, должен ли адаптер использовать только каналы шириной 20 МГц или разрешать каналы 40 МГц при отсутствии помех.Как правило, это должно быть установлено на 20/40 МГц, чтобы обеспечить более высокую пропускную способность.

Beamforming: важный компаньон MIMO, позволяющий значительно улучшить производительность, надежность, дальность и пропускную способность 802.11n / ac. Он должен быть включен, если он доступен.

Совместная работа Bluetooth: сводит к минимуму помехи для устройств Bluetooth за счет включения протокола подавления передачи ввода / вывода.

Ширина канала: Управляет шириной канала (20 или 40 МГц), используемого точкой доступа для связи с клиентскими устройствами.Рекомендуется «Авто (AP определяет ширину)», если доступно для чистой пропускной способности. Установка этого режима только на 40 МГц может препятствовать подключению старых клиентов.

D2 Listen Interval: метод, аналогичный «Assoc Listen Interval», используйте значения от 3 до 7. Как правило, более высокие периоды сигналов маяка и интервалы DTIM в беспроводных сетях позволяют увеличить срок службы батареи, однако данные должны буферизоваться в точке доступа между маяками DTIM, что может быть нежелательно для VoIP / игр.

Непереносимость Fat Channel: 802.Параметр 11n рекомендуется «Отключено» для чистой пропускной способности.

Порог фрагментации: Задает максимальное количество байтов, которое может содержать пакет до того, как он будет фрагментирован. Обычно значение по умолчанию составляет 2347 байтов, и его следует оставить в покое, если нет большого количества коллизий и / или помех.

Блокировка глобального сканирования BG: По умолчанию адаптер Wi-Fi выполняет периодическое сканирование в поисках других доступных точек доступа. Отключение этого поведения может помочь избежать кратковременных перерывов в подключении.Рекомендуемая установка «На хорошем RSSI», возможные настройки перечислены ниже.
— настройка «Всегда» — не будет периодически сканировать другие доступные точки доступа.
— «Никогда» (по умолчанию) — будет выполнять периодические проверки для других точек доступа.
— «При хорошем RSSI» — будет сканировать другие точки доступа только при низком уровне сигнала текущей точки доступа.

Изменение ключей GTK для WoWLAN: Повторный ключ временного ключа группы (GTK) используется для шифрования / дешифрования сетевого трафика. Включено по умолчанию.

Режим HT: Позволяет выбрать, какие конкретные беспроводные режимы поддерживаются.Высокая пропускная способность (802.11n) и / или очень высокая пропускная способность (802.11ac).

Повышение пропускной способности Intel: Включает технологию пакетной передачи пакетов Intel для передачи. Он использует либо точку доступа с поддержкой WMM, либо расширения клиента (даже без поддержки AP).

LTR Enable / Disable, LTR Active Value: (по умолчанию = 60 микросекунд) Отчет о допустимости задержки (LTR) — это технология энергосбережения PCI Express, позволяющая адаптеру указать, когда он находится в режиме ожидания, и максимальную задержку.LTR не является обязательным.

MIMO Power Save mode: a.k.a. «Экономия энергии пространственного мультиплексирования» (SMPS). Позволяет клиенту экономить электроэнергию, удерживая одну антенну в состоянии ожидания приема.
— Авто SMPS: клиент автоматически выбирает режим SMPS в зависимости от состояния сети.
— Динамический SMPS: клиент сохраняет только одну антенну активной. Точка доступа должна отправить пакет RTS, чтобы клиент пробудил спящие радио / антенну перед отправкой пакетов MIMO.
— Статический SMPS: клиент поддерживает только одну антенну активной; AP не может отправлять пакеты MIMO клиенту.
— Нет SMPS: клиент всегда сохраняет все антенны активными; AP может отправлять пакеты MIMO клиенту

Минимальное энергопотребление: при включении клиент может выключить радио или остановить сканирование сетей, когда адаптер не связан с точкой доступа или когда компьютер находится в состоянии ожидания .Во многих случаях полезно включить.

Защита в смешанном режиме: Избегайте конфликтов данных в смешанных средах 802.11b и 802.11g. Недействительно, если включен режим только 802.11n.
— RTS / CTS включен (по умолчанию): позволяет смешанным клиентам слышать друг друга.
— CTS-to-self Enabled: позволяет увеличить пропускную способность там, где клиенты находятся ближе.

NS Offload: отвечает на обнаружение сети, когда компьютер спит. В большинстве случаев его следует оставить включенным.

Объединение пакетов: Включает энергосбережение за счет уменьшения количества прерываний приема.Этот параметр объединяет несколько широковещательных или многоадресных пакетов. По умолчанию «включен», установка «Отключено» может помочь в некоторых игровых средах.

Заголовок PLCP (заголовок BSS PLCP): Используется для установки типа заголовка для скоростей CCK (дополнительной кодовой клавиатуры) (длинный или автоматический короткий / длинный), актуально только для 802.11b. По умолчанию он автоматически переключается между длинным и коротким в зависимости от ситуации, в которой находится карта. В некоторых средах со старыми клиентами может потребоваться установить это значение на long для обратной совместимости.

Выходная мощность: Обычно с приращениями в процентах позволяет снизить мощность передачи ниже 100%. Излишне высокая выходная мощность беспроводной сети может фактически снизить производительность, создавая дополнительный шум в области.

Предпочтительный диапазон: В среде, где один диапазон очень шумный (перегружен беспроводными телефонами, другими точками доступа, клиентскими устройствами, микроволновыми печами и т. Д.), Можно уменьшить помехи, отдав предпочтение диапазону 5 ГГц диапазону 2,4 ГГц или обратное.

Приоритет и VLAN: По умолчанию пакеты отправляются с использованием FiFo (First-in, First-out) независимо от информации о приоритете в пакете. Когда это включено, вы можете дать определенным классам трафика приоритет в очереди. Этот параметр связан с WMM / QoS и полезен только в том случае, если необходимо улучшить пропускную способность одного из четырех классов WMM за счет другого трафика.

Скорость: Этот параметр может ограничивать скорость беспроводной передачи / приема сетевого адаптера, в большинстве случаев следует оставить значение «Авто».

Агрессивность роуминга: Рекомендуемая «Средняя»

Решение о роуминге: Определяет мощность сигнала, когда другие точки доступа в данной области следует рассматривать для соединений. Его можно уменьшить, чтобы точки доступа клиента переключались быстрее. «Оптимизировать полосу пропускания» или «Оптимизировать расстояние» также являются автоматическими настройками в некоторых драйверах адаптеров Broadcom.

Тенденция к перемещению: Определяет, как быстро клиент должен переключиться на новую удаленную точку доступа, более низкие значения могут ускорить переключение адаптера.

Порог RTS: Числовое значение, обычно 2347, диапазон от 0 до 2347. Снижение порога RTS заставляет устройство использовать «Запрос на отправку / Clear-to-send» (RTS / CTS) всякий раз, когда оно отправляет данные , по существу очищая канал перед отправкой данных. RTS очищает область вокруг передатчика, а CTS очищает область вокруг приемника. Снижение значения иногда может помочь уменьшить коллизии в очень перегруженных областях Wi-Fi (много адаптеров / точек доступа на одном канале). Однако снижение RTS / CTS также увеличивает нагрузку на канал за счет увеличения количества пакетов без данных.Только ниже в областях со значительными помехами.

Короткий GI: Сокращение защитного интервала — это стандарт 802.11n, который определяет более короткую задержку между передаваемыми пакетами и может уменьшить задержку беспроводной связи. Он должен быть установлен на «авто» или «включен» для 802.11n и более новых WLAN.

Мощность передачи: Рекомендуемое значение «Наивысшая», если только в беспроводной среде нет шума.

Повышение / улучшение пропускной способности: Увеличьте пропускную способность передачи, позволив клиентскому адаптеру Wi-Fi дольше удерживать соединение, чем обычно для отправки данных на точку доступа.Это только увеличивает пропускную способность загрузки (от клиента к точке доступа) и полезно только для загрузки больших файлов. Это может негативно повлиять на других клиентов Wi-Fi, поскольку только один клиент может передавать одновременно. Рекомендуемая настройка — «Выключено».

WMM Power Save / U-APSD: WMM-PS позволяет экономить электроэнергию с приложениями, чувствительными к задержкам, такими как VoIP. Это также может улучшить их пропускную способность приема (RX).

Номер канала WFD: Номер канала беспроводного флэш-накопителя.

Разгрузка смены ключей WiFi (изменение ключей GTK): Указывает, может ли сетевой адаптер разгрузить смену ключей GTK для WoWLAN (пробуждение по WLAN), когда компьютер переходит в спящий режим.

WMM / WME: Wi-Fi Multimedia (WMM), ранее известная как Wireless Multimedia Extensions (WME), представляет собой подмножество стандарта качества обслуживания (QoS) беспроводной связи стандарта 802.11e. Он определяет приоритеты пакетов данных в соответствии с четырьмя категориями (голос, видео, максимальные усилия, фон), а также имеет режим энергосбережения. Его следует включать только в случае необходимости для экономии энергии или VoIP. В некоторых случаях это может снизить пропускную способность.

Xpress Technology: адаптер Broadcom на основе стандарта 802.11e и WMM. Направлен на повышение эффективности сети Wi-Fi и увеличение пропускной способности путем переупаковки данных для снижения накладных расходов. Это полезно только для смешанных сетей 802.11b / g / n, отключите для сетей n / ac. См. Также: Что такое Xpress Technology

Примечания:
Используйте только те протоколы и параметры, которые вам нужны с сетевыми адаптерами. Например, вы можете отключить «Планировщик пакетов QoS», «IPv6» и т. Д., Если вы их не используете.

Некоторые из указанных выше расширенных настроек сетевого адаптера могут различаться для разных моделей и драйверов, и обычно не все из них будут доступны.

Если у вас возникли проблемы с сетью после редактирования вышеуказанных настроек, вы можете сбросить TCP / IP и Winsock, удалить и переустановить драйвер сетевого адаптера из диспетчера устройств, чтобы восстановить заводские настройки по умолчанию.

См. Также

Настройка скорости беспроводной сети
Статьи о настройке широкополосного реестра

21 Лучшие и простые методы запоминания для студентов

Как вы запоминаете вещи? Это просто? Есть ли у вас техники запоминания?

Давайте посмотрим правде в глаза: сегодня в жизни нужно уделять гораздо больше внимания, чем было даже 10 лет назад.Фактически, теперь ожидается, что мы будем запоминать, изучать и мгновенно вспоминать почти на 1000 единиц данных в день больше, чем то, что делали наши дедушка и бабушка 100 лет назад.

Если ваша память может быть увеличена, эти методы — способ увеличить ваши способности. Просто помните, есть также приложения для телефона, простые заметки и удобные напоминания, которые помогут вам вспомнить важную информацию, когда она вам понадобится.

Вот 21 способ улучшить вашу память о фактах без сложных и непонятных легочных или специальных препаратов.И нет, обучения методом осмоса нет в этом списке!

Сокращения

Возьмите первую букву из группы слов, которые вам нужно запомнить, и создайте новое броское слово. Затем потренируйтесь произносить отдельные слова, чтобы знать, что означает каждая из букв. Этому методу отдают предпочтение в начальных школах, потому что с ним легко учить детей. Из всех техник запоминания этот самый распространенный.

Цветовой спектр: ROY G BIV — R ed, O range, Y ellow, G reen, B lue, I ndigo, V iolet

Acrostic

Это очень похоже на аббревиатуры, но вместо того, чтобы создавать новое слово, каждая первая буква преобразуется в симпатичное предложение.

Порядок решения математических уравнений — P lease E xcuse M y D ear A Unt S ally — P arenthesis, E xponents , M ulti ivision , A ddition, S ubtraction

Порядок планет — это еще одно предложение, но поскольку Плутон был понижен в должности, большинство из нас больше не может использовать этот старый.

Rhyme-Keys

В этом методе у вас есть нумерованный список, который должен оставаться в порядке.Во-первых, вы связываете определенное слово с числом, и обычно эта ассоциация остается с вами для всех списков. Затем список слов становится частью истории, где связанное слово присоединяется к списку в увлекательной игровой форме.

булочки = одна; башмак = два, дерево = три и т. д.

дневник, мясо, рыба и т. д.

Представьте себе сыр на булочке (одна), домашний скот в обуви (два), мешок зерна, подвешенный на дереве (три ) и т. д.

Метод локусов

Это похоже на визуализацию (рассмотрено позже), но вы связываете определенные объекты с известным местоположением и устанавливаете триггер, чтобы запомнить их все.

Большинство людей делают это, помня, как выглядят их шкафы. Чтобы сделать это успешно, вы должны четко визуализировать размещение новой пищи или извлечение последней пищи, чтобы правильно запомнить.

У некоторых этот метод работает, но часто не используется.

Ключевое слово

При изучении нового термина или слова на другом языке вы можете создать визуальный образ или рифму со словами, которые вы знаете, чтобы вспомнить новый термин.Это метод напоминания, он не поможет вам точно вспомнить информацию, пока вы ее не изучите.

Латинский: Наблюдать — Он может видеть, только когда надеты очки.

Ассоциации имени образа

Это лучше всего работает с именами. Вы берете определенную черту человека и связываете ее с его именем. Люди, которые отлично разбираются в именах, могут выбрать конкретную функцию для человека и правильно связать ее.Этот метод требует практики, и многие люди сначала записывают информацию.

Фрэнк — Голубые глаза — Фрэнки Голубые глаза

Цепочка

Когда вам нужно запомнить ряд терминов или слов, особенно если они по порядку, создайте историю, которая приведет вас к следующему слову.

В озере высокий уровень ртути, и оно посылает свои плодотворные послания Венере, которая краснеет и отвечает Земле о своем Отце Марсе и Дедушке Юпитере об океане Сатурна, в то время как они видели ребенка, играющего обнаженным в воде. воды Урана и Нептуна.Мы использовали триггерные слова, ссылающиеся на римскую мифологию, чтобы запомнить порядок планет.

Сон на нем

Исследования показали, что, когда мы спим в течение 15 минут после изучения сложной темы, наш мозг просматривает и повторно изучает тему во сне. Кроме того, у этой темы есть нейронные связи, которые укрепляются на 50% быстрее, чем когда вы не спите.

Это работает только тогда, когда учеба хорошо посещается, и вы не засыпаете, читая ее или в классе.Это также один из немногих естественных усилителей памяти, которые мы все можем сделать, не прибегая к добавкам, лекарствам или другим искусственным средствам.

Детализация

Люди, которые могут хорошо запомнить детали конкретного объекта, владеют техникой детализации. Они могут связать эти детали со всей картиной, потому что они улавливают так много деталей об этом объекте.

Это можно применить к темам, которые вы изучаете. На моем курсе «Продвинутая неорганическая химия» нам нужно было узнать об электронных орбиталях и о том, как они смешиваются и совпадают. Я смог подробно описать все возможные совпадения и смог увидеть закономерность. Я смог подробно рассказать об этой конкретной теме и сохранил эти знания до сих пор.

Визуализация

Шаг вперед от метода локусов, визуализация создает изображения и последовательности вокруг определенных объектов.Медитация часто использует визуализацию и бессознательный способ обработки информации разумом.

Если вам нужно взять с собой пакет, вы можете представить, как он сидит на сиденье рядом с вами в машине. Удерживая это изображение каждый раз, когда вы смотрите на свою упаковку, вы создаете чувство принадлежности. Тогда, когда вы сядете в машину, вы поймете, что ваша посылка окажется не на своем месте.

Если вы учитесь увеличивать свою память, это отличный способ начать понимать, как формируются воспоминания.

Учиться по ошибке

Для некоторых людей, сознательно допуская ошибку может привести к запоминанию правильного ответа. Отрицательная эмоция — более сильный спусковой крючок, чем похвала за то, что все сделано правильно. Эту технику часто используют дети, живущие в семьях, где жестоко обращаются с детьми или доведенные до совершенства.

Это хорошо подходит для выбора одного из нескольких ответов, например, использовать пищевую соду вместо разрыхлителя. Это бесполезный прием для таких вещей, как имена.

Повторение — слушание Некоторые люди

могут научиться чему-то повторно Эти люди — слуховые ученики.Часто изучение языка — это повторение на слух. Лекции, аудиокниги и проповеди привлекают людей, которые учатся таким образом.

Повторение — Делая

73

73 над. Эти люди хорошо учатся.Спорт, боевые искусства, музыку и рисование изучаются путем повторения на практике.

Этот навык используется на большинстве рабочих мест. Персонал обучает людей демонстрацией, а затем позволяет человеку повторить это. Для большинства людей это приемлемо. Но если вы относитесь к более интроспективному типу обучения, это очень отвлекает.

Повторение — чтение

73

73 Большинство наук изучаются путем повторения путем чтения. Есть несколько человек, которые могут читать по теме и понимать, что происходит и как это делать.

К сожалению, мы сохраняем только 10-25% материала, прочитанного в первый раз. Для тех, кто занимается самоанализом, чтение чего-либо 2-3 раза увеличивает кривую обучения до 90%.

Организовать в предсказуемом потоке может помочь вам собрать недостающую информацию.

Собирая 8 предметов из продуктового магазина, если вы пропустите мыло для ванны (№5 в списке), вы узнаете, когда нажмете на корм для собак (№6), что чего-то не хватает. Затем вы можете вернуться к списку и найти пропавший элемент.

Подкладка истории предметы, которые вам нужно изучить, создают увлекательный и разнообразный способ запоминать более сложные темы.История разбивает предметы на части, которые легче идентифицировать, и связывает их предсказуемым образом. Затем вы сможете перемещаться по истории, ища информацию.

Это основа большинства мифов и легенд. В исходном тексте вы найдете повторяющиеся фрагменты информации и рассказы, происходящие в предсказуемом порядке. Это сделано для того, чтобы истории, передаваемые из поколения в поколение, оставались неизменными.

Dramatize их в преувеличенной манере выучить части.Драматическое представление информации может создать ассоциации, которые помогут вам запомнить необходимую информацию. Немного смущения также увеличивает нашу вероятность вспомнить.

Single Line учите по одной строчке за раз.Два листка бумаги используются для блокировки всей остальной информации, и строка считывается. Затем читается предыдущая строка, и актер произносит следующую строку. Это создает положительные ассоциации для каждой строки и строки запуска перед ней.

Многие телевизионные актеры приписывают эту технику заучиванию своих реплик за очень короткие промежутки времени. При правильной практике и использовании большинство актеров могут запомнить целое 30-минутное шоу менее чем за 2 часа.

Ходьба показывают, что ходьба увеличивает формирование памяти на 25%.Движение позволяет активировать части нашего мозга, которые бездействуют во время учебы в покое. Способность бессознательно ходить позволяет сознательному уму больше сосредоточиться на задаче, которую нужно изучить.

Детям с СДВГ этот метод полезен, потому что он также помогает расходовать нервную энергию во время учебы. Исследование пациентов с болезнью Альцгеймера также показало, что физическая активность замедляет процессы потери памяти. Это один из способов предотвратить потерю памяти или узнать, как увеличить рабочую память.

Актриса Анджела Лэнсбери была известна тем, что использовала наушник для передачи своих реплик во время записи телешоу и, что более важно, во время своего выступления на Бродвее.Полученного подсказки с информацией было достаточно, чтобы позволить ей и многим другим продолжать в те времена, когда старость лишила ее обширной памяти.

Мы не рекомендуем обманывать тест, однако шпаргалка может помочь вам в учебе. Просто запишите начало того, что вам нужно изучить, и позвольте своему разуму восполнить недостающую информацию. Хотя это не улучшит вашу память, это может быть быстрый способ вспомнить информацию.

Студенты, которые пишут от руки свои заметки и задания, могут запоминать на 80% больше информации, чем те, кто использует электронные устройства.Письмо от руки стимулирует часть мозга, которая включает в себя физическую, слуховую и понятную части нашего процесса обучения. Эта комбинация обеспечивает больше улучшений памяти, чем другие методы.

В тех областях, где окончательные изменения более распространены, ожидается, что большинство студентов переписывают свои заметки в конце года и систематизируют информацию. Акт перезаписи — это техника памяти.

Заключение

Советы по улучшению памяти — это хорошо, но не пробуйте все сразу.Одного или двух достаточно, чтобы улучшить ваш конкретный способ обучения. Стратегии запоминания — это процесс, позволяющий создавать простые и понятные техники. Как и любой другой навык, он требует практики и преданности делу.

Если ничего не помогает, есть несколько приложений и курсов для улучшения памяти, доступных в Интернете. Некоторые из них бесплатны, большинство из них оплачиваются. Многие позволяют несколько напоминаний и повторяющиеся напоминания. И не сдавайся. Некоторые люди не могут запомнить некоторые аспекты информации. Все в порядке. Эти и другие вспомогательные средства улучшат вашу жизнь, если вы ими воспользуетесь.

Если вам понравилась наша статья, поделитесь ею и используйте раздел комментариев ниже, чтобы рассказать нам о своем опыте или задать любые вопросы. Благодарность!

Как увеличить разрешение изображения за 5 шагов

.dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (1) { ширина: 100%; максимальная ширина: 100%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } #root_content_flex_copy> .dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (2) { ширина: 100%; максимальная ширина: 100%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } #root_content_flex_copy>.dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (3) { ширина: 100%; максимальная ширина: 100%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } #root_content_flex_copy> .dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (4) { ширина: 100%; максимальная ширина: 100%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } #root_content_flex_copy { цвет фона: #FFFFFF; } #root_content_flex_copy { цвет: # 000000; } @media screen и (min-width: 600px) { #root_content_flex_copy>.dexter-FlexContainer-Items { } #root_content_flex_copy> .dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (1) { ширина: 66,666667%; максимальная ширина: 66,666667%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } #root_content_flex_copy> .dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (2) { ширина: 66,666667%; max-width: 66,666667%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } #root_content_flex_copy>.dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (3) { ширина: 100%; максимальная ширина: 100%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } #root_content_flex_copy> .dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (4) { ширина: 100%; максимальная ширина: 100%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } } @media screen и (min-width: 1200px) { #root_content_flex_copy> .dexter-FlexContainer-Items { } #root_content_flex_copy>.dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (1) { ширина: 66,666667%; max-width: 66,666667%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } #root_content_flex_copy> .dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (2) { ширина: 66,666667%; max-width: 66,666667%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } #root_content_flex_copy> .dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (3) { ширина: 100%; максимальная ширина: 100%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } #root_content_flex_copy>.dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (4) { ширина: 66,666667%; max-width: 66,666667%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } } ]]>

Научитесь настраивать разрешение изображения в Adobe Photoshop и исследуйте, как качество изображения связано с количеством пикселей в файле.

.dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (1) { ширина: 100%; максимальная ширина: 100%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } # root_content_flex_1979818222_copy_1813642587>.dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (2) { ширина: 100%; максимальная ширина: 100%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; } # root_content_flex_1979818222_copy_1813642587> .dexter-FlexContainer-Items> *: nth-child (3) { ширина: 100%; максимальная ширина: 100%; гибкость: 1 1 авто; мин-высота: авто; ]]>

Да, синдром самозванца реальн: вот как с ним бороться

Вы когда-нибудь чувствовали себя чужими? Как будто ваши друзья или коллеги обнаружат, что вы мошенник, и на самом деле вы не заслуживаете своей работы и достижений?

Если да, то вы в хорошей компании.Эти чувства известны как синдром самозванца, или то, что психологи часто называют феноменом самозванца. Согласно обзорной статье, опубликованной в журнале International Journal of Behavioral Science , примерно 70% людей испытывают это чувство самозванца в какой-то момент своей жизни. Синдром самозванца поражает всех людей из всех сфер жизни: женщин, мужчин, студентов-медиков, менеджеров по маркетингу, актеров и руководителей.

Что такое синдром самозванца?

Синдром самозванца — идея о том, что вы добились успеха только благодаря удаче, а не благодаря таланту или квалификации, — впервые была выявлена ​​в 1978 году психологами Полин Роуз Кланс и Сюзанн Аймс.В своей статье они предположили, что женщины страдают от синдрома самозванца.

С тех пор исследования показали, что и мужчины, и женщины испытывают чувства самозванца, и Кланс опубликовал более позднюю статью, в которой признал, что синдром самозванца не ограничивается женщинами. (Она также разработала тест на синдром самозванца.) Сегодня синдром самозванца может применяться к любому, «кто не может усвоить и признать свои успехи», — говорит психолог Одри Эрвин.

Эксперт по синдрому самозванца Валери Янг, автор книги на эту тему Тайные мысли успешных женщин , также обнаружила закономерности у людей, которые испытывают чувства самозванца:

  • «Перфекционисты» возлагают на себя чрезвычайно высокие ожидания, и даже если они достигнут 99% своих целей, они будут чувствовать себя неудачниками.Любая маленькая ошибка заставит их усомниться в собственной компетентности.
  • «Эксперты» чувствуют необходимость знать каждую часть информации перед тем, как начать проект, и постоянно ищут новые сертификаты или тренинги, чтобы улучшить свои навыки. Они не будут претендовать на работу, если не соответствуют всем критериям, указанным в публикации, и могут не решаться задать вопрос в классе или выступить на собрании на работе, потому что боятся выглядеть глупо, если они еще не знаю ответа.
  • Когда «прирожденный гений» должен бороться или много работать, чтобы чего-то достичь, он или она думает, что это означает, что они недостаточно хороши.Они привыкли к тому, что навыки даются легко, и когда им приходится прилагать усилия, их мозг подсказывает им, что это доказательство того, что они обманщики.
  • «Солисты» чувствуют, что они должны выполнять задачи самостоятельно, и если им нужно обратиться за помощью, они думают, что это означает, что они неудачники или мошенники.
  • «Супермены» или «суперженщины» заставляют себя работать больше, чем окружающие, чтобы доказать, что они не самозванцы. Они чувствуют необходимость добиться успеха во всех сферах жизни — на работе, как родители, как партнеры — и могут испытывать стресс, когда чего-то не достигают.

Почему люди страдают синдромом самозванца?

Однозначного ответа нет. Некоторые эксперты считают, что это связано с личностными качествами, такими как тревожность или невротизм, в то время как другие сосредотачиваются на семье или поведенческих причинах, объясняет Эрвин. Иногда детские воспоминания, такие как ощущение, что ваши оценки никогда не были достаточно хорошими для ваших родителей или что ваши братья и сестры превосходили вас в определенных областях, могут оставить неизгладимое впечатление.«Люди часто усваивают эти идеи: чтобы меня любили или любили,« мне нужно чего-то достичь », — говорит Эрвин. «Это становится самовоспроизводящимся циклом».

Получите наш информационный бюллетень о здоровье. Подпишитесь, чтобы получать последние новости о здоровье и науке, а также ответы на вопросы о здоровье и советы экспертов.

Спасибо!

Для вашей безопасности мы отправили письмо с подтверждением на указанный вами адрес.Щелкните ссылку, чтобы подтвердить подписку и начать получать наши информационные бюллетени. Если вы не получите подтверждение в течение 10 минут, проверьте папку со спамом.

Факторы, не связанные с человеком, такие как его окружение или институциональная дискриминация, также могут играть важную роль в разжигании чувства самозванца. «Чувство принадлежности способствует укреплению уверенности», — говорит Янг. «Чем больше людей выглядят или звучат как вы, тем увереннее вы себя чувствуете.И наоборот, чем меньше людей выглядят или звучат как вы, для многих это может повлиять на их уверенность в себе ».

Это особенно верно, «когда вы принадлежите к группе, в отношении которой существуют стереотипы о компетентности», добавляет Янг, включая расовые или этнические меньшинства, женщин в областях STEM или даже иностранных студентов в американских университетах.

Как справиться с синдромом самозванца

Один из первых шагов к преодолению чувства самозванца — признать мысли и рассмотреть их в перспективе.«Может быть полезно просто наблюдать за этой мыслью, а не заниматься ею», — говорит Эрвин. «Мы можем помочь научить людей отпускать мысли и критически подвергать их сомнению. Я призываю клиентов спрашивать: «Помогает ли мне эта мысль или мешает?» »

Вы также можете переосмыслить свои мысли. Янг говорит, что она напоминает людям, что единственная разница между человеком, страдающим синдромом самозванца, и тем, у кого его нет, заключается в том, как они реагируют на проблемы. «Люди, которые не чувствуют себя самозванцами, не более умны, компетентны или способны, чем все мы», — говорит Янг.»Это очень хорошие новости, потому что это означает, что нам просто нужно научиться думать, как не обманщики». Умение ценить конструктивную критику, понимание того, что вы на самом деле замедляете работу своей команды, когда не просишь о помощи, или помнить, что чем больше вы практикуете какой-то навык, тем лучше вы в нем овладеваете, — все это может помочь.

Также может быть полезно поделиться своими чувствами с близкими друзьями или наставниками. Более опытные люди могут заверить вас, что то, что вы чувствуете, нормально, а знание того, что другие были на вашем месте, может сделать это менее пугающим.Если вы хотите глубже погрузиться в эти чувства, Эрвин рекомендует обратиться к профессиональному психологу.

Большинство людей испытывают моменты сомнения, и это нормально. «Важно не позволять сомнению контролировать ваши действия», — говорит Янг. «Цель — никогда не чувствовать себя самозванцем. Для меня цель — дать [людям] инструменты, понимание и информацию, чтобы быстрее уговорить себя », — говорит она. «У них все еще может быть момент самозванца, но не жизнь самозванца.”

Напишите Абигейл Абрамс по адресу [email protected]

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *