Вязание спицами для малышей. Теплые вязаные вещи для самых маленьких, новорожденных.
Случайные записи

Как связать арматуру на углах фундамента


для чего проводится, как правильно вязать по СНиП, схемы вязки арматуры

Углы здания испытывают повышенные разнонаправленные нагрузки.

Поэтому в процессе строительства фундамент под ними усиливают армированием.

Рассмотрим варианты армирования углов ленточного фундамента, правила его выполнения, требования по СНИП и другие нюансы в нашей статье.

Необходимость процедуры

Если армированию углов не уделить должного внимания, они под воздействием нагрузок и внешних факторов могут начать деформироваться, что приведет к разрушению стен.

Дело в низкой прочности бетона на разрыв. Компенсировать это можно только при помощи металлического каркаса, удерживающего всю конструкцию.

Требования по СНИП

Работа по армированию углов ленточного основания проводятся в соответствии с нормами СНиП 52-01-2003. В нормативах указывается, какое количество арматуры должно быть применено в каждом отдельном случае.

Для расчетов нужно взять общую площадь сечения всего фундамента и вычислить от нее 0,1 процента. Полученная цифра – это минимальная площадь сечения прутка, который должен быть применен.

Все расчеты относительно усиления элементов конструкции должны быть произведены на этапе проектирования. Если это не было сделано, нужно до начала возведения фундамента продумать его армирование, определиться с видом арматуры и количеством поясов.

СНиПом диктуется расстояние между продольными элементами армирующего пояса (25-40 см) и минимальный шаг между поперечными перемычками (1/2 рабочего сечения, но не более 30 см).

Вязка арматуры или сварка?

Соединять прутки арматуры можно вязкой или сваркой. Оба варианта имеют свои характерные отличия. Чтобы выбрать более подходящую технологию, следует сравнить их характеристики.

Сварка

Соединять сегменты арматурной проволоки при помощи сварки намного быстрее. Но в процессе металл подвергается сильному нагреванию, что снижает его показатели жесткости и прочности. Это означает, что сваренный каркас менее надежен. Поэтому многие строители не используют данный метод.

Существует и другое мнение, согласно которому сварные каркасы не на много слабее, так как сварка осуществляется только в местах пересечения сегментов. При этом она позволяет сэкономить время и материалы.

Кроме того, считается, что если выполнить сварку правильно, она совсем незначительно повлияет на свойства арматуры.

Квалифицированные специалисты знают, как снизить негативное воздействие сварки на материал. Важно правильно подобрать электроды и величину тока, по завершении работы дать изделию остыть в естественных условиях, проследить, чтобы на сварной поверхности не образовались трещины.

Кроме этого следует обеспечить соединяемым элементам качественное прилегание и не использовать стыковое присоединение.

Рекомендуемые варианты присоединения прутков:

  • нахлестное;
  • тавровое;
  • крестовое.

Вязка

Вязка осуществляется при помощи специальной проволоки. Данный метод соединения более простой и надежный, но требует больше времени на выполнение.

Расход материалов увеличивается за счет обвязочной проволоки. Стоит отметить, что некоторые марки арматуры вообще не предназначены для сварки. При их использовании может применяться только вязка. Проволока должна быть достаточно гибкой и прочной.

Обычно используется связочный материал из низкоуглеродистой отожженной стали. Диаметр может быть различным. Слишком тонкую проволоку можно сложить в несколько раз.

При вязке арматура соединяется с запасом подвижности. В процессе усадки, которую дают практически все новые постройки, это позволяет каркасу «подстроиться» под деформации фундамента.

В то же время сваренный каркас с жесткими стыками может при усадке спровоцировать появление микротрещин в бетоне. Поэтому при строительстве на участке со сложным грунтом следует применять вязку, обеспечивающую подвижность крепления.

Схемы

Углы бывают нескольких видов:

  1. Прямые – наиболее распространенные. Могут быть Т- или Г-образными.
  2. Тупые – произвольные (эркеры). Развернутые от 160 градусов довольно легки в работе – арматура прокладывается от внешней к внутренней стороне, увеличивая частоту поперечин в 2 раза в сравнении с остальной длиной основания, а потом уже перевязывается. Углы от 90 до 160 градусов требуют установки вертикальной арматуры.
  3. Острые – очень сложны в работе, в частном малоэтажном строительстве встречаются редко.

При укреплении углов важно придерживаться одной из общепринятых схем.

С анкеровкой Г-образными элементами

Самый простой и распространенный метод. В углы устанавливают Г-образные элементы, которые крепятся поперечинами к основному армирующему каркасу. Длина плеча Г-образного элемента должна составлять не меньше диаметра основной арматуры, умноженного на 50.

При помощи этой детали внешние арматурины двух сходящихся стен надежно связываются между собой. Все внутренние продольные прутки связываются через Г-образное крепление с внешним.

При усилении угла на каждый продольный уровень арматурного каркаса приходится по три таких детали. Укрепление в местах примыкания стен требует использования двух деталей на каждый уровень.

1. Жесткость соединения внешней продольной арматуры (1) в угловой зоне обеспечивает Г-образный хомут (6).
2. Внутренняя продольная арматура (2) жестко скрепляется с внешней продольной арматурой (1) внахлёст.
3. Шаг поперечной арматуры (L) составляет не более ¾ высоты ленты фундамента.
4. Внутреннюю и внешнюю продольную арматуру соединяет дополнительная поперечная арматура (5).
5. Длина соединения внахлёст составляет 50 диаметров горизонтальной арматуры.

С помощью П-образных хомутов

Чтобы максимально повысить прочность фундаментной конструкции, в углах и местах соединения стен применяются П-образные хомуты. По ширине они должны соответствовать ширине всего каркаса из арматуры. По длине – не меньше 50 диаметров основной арматуры.

Крепятся к основной арматуре по направлению открытой частью элемента от угла. В угловых зонах фундамента устанавливается по два П-образных элемента на каждый горизонтальный уровень каркаса. При армировании соединений, нужно по одному такому элементу на каждый горизонтальный уровень.


Чаще всего применяется вариант крепления с Г-образными элементами. Он подходит для фиксации стандартного прямого угла, при этом обеспечивает ему достаточно надежное и прочное усиление. В отличие от применения П-образных элементов, этот вариант более экономичен и элементарен в выполнении.

1. При использовании П-образных хомутов (5) угловое соединение внешней и внутренней горизонтальной арматуры ленточного фундамента (1) получает жёсткую сцепку наподобие замка.
2. В анкеровке П-образных хомутов участвует вертикальная (2), поперечная (3) и дополнительная поперечная (4) арматура.

Тупой угол

Тупые углы ленточного фундамента встречаются редко, только при сложной архитектуре здания. Например, дом может иметь угловой эркер или веранду. В любом случае углы необходимо укреплять.

Армирование тупых углов осуществляется двумя способами. Первый заключается в том, что внешние продольные арматурины просто загибаются под нужным градусом.

Внутренние продольные хлысты тоже загибаются под этим же углом, пересекаются, и связываются с внешними. Длина каждой загнутой части должна составлять не меньше, чем диаметр основной арматуры, помноженный на 50.

Второй вариант отличается тем, что под нужным градусом загибается не основная арматура, а дополнительные угловые хомуты. Их длина должна быть тоже не меньше 50 диаметров основной арматуры.

1. Для надёжного соединения арматурного каркаса при повороте ленточного фундамента под тупым углом (1) используется схема жёсткого соединения внахлёст свободных концов внутренней горизонтальной арматуры (4) с внешней горизонтальной арматурой (5).
2. Вертикальную (2) и горизонтальную (3) арматуру в зоне соединения внахлёст следует устанавливать в 2 раза чаще, чем на ровных участках ленты.
3. Длина соединения внахлёст должна быть не меньше 50 диаметров продольной арматуры.

Как правильно вязать?

Углы фундамента армируются одновременно с укреплением по всей линии фундаментного основания. Делается это по такой схеме:

  1. Дно траншеи под фундамент выравнивается, на него укладывается гидроизоляционная пленка.
  2. Вязку каркаса можно начинать в самой траншее или рядом с ней, если она слишком узкая.
  3. Нарезать элементы для каркаса. Вертикальные прутья должны быть на 10-15 см короче, чем высота траншеи.
  4. Нижним слоем с расстоянием в 30 см выкладываются поперечины.
  5. Сверху укладывают 2 продольные арматуры.
  6. Соединения связываются по технологии вязки.
  7. Над каждой второй поперечиной устанавливается и связывается вертикальная перемычка.
  8. Довязывается еще нужное количество ярусов каркаса с расстоянием по высоте примерно в 40 см.
  9. Каркас опускается в траншею.
  10. В углах и местах примыкания стен устанавливаются угловые Г-образные или П-образные элементы.
  11. Угловые элементы связываются с основным каркасом проволокой.
  12. После завершения работы по установке каркаса, траншея заливается бетоном.

Только строгое соблюдение технологии армирования обеспечит фундаменту, а значит и всему зданию прочность, надежность и долговечность.

Необходимые инструменты и приспособления

Для вязки арматуры понадобится:

  • соединительная проволока;
  • измерительная лента;
  • плоскогубцы;
  • болгарка;
  • деревянные элементы для сохранения промежутков между прутками;
  • кусачки;
  • молоток;
  • приспособление, чтобы гнуть прутки под нужным углом;
  • пистолет для вязки или обычный ввязочный крючок.

Если соединения каркаса выполняются при помощи сварки, для усиления углов нужно иметь:

  • соединительную проволоку;
  • болгарку;
  • сварочное оборудование.

Технология выполнения

Технология вязки прутьев очень важна при создании любых арматурных изделий. В процессе усиления углов она должна быть особенно точной и правильной, так как от этого зависят технические характеристики всего здания.

Традиционно вязка осуществляется при помощи металлического крючка с деревянной ручкой. В последнее время все чаще с этой целью применяется специальный вязочный пистолет.

Но техника вязания узлов от смены инструмента не меняется:

  1. Для соединения элементов берут проволоку длиной около 20 см и сгибают ее пополам.
  2. Теперь ее нужно снова согнуть, но не до конца, а чтобы получился крючок.
  3. Этот крючок просовывается под пруток, который нужно связать.
  4. Далее инструмент-крючок вводится в петлю, цепляет свободный конец проволоки, и с обхватом прутка протягивает его через петлю.
  5. Свободным концом делается один оборот вокруг крючка проволоки.
  6. Петля подтягивается до упора, и свободный конец оборачивается вокруг нее еще несколько раз.

Углы хомутов привязываются «мертвым узлом»:

  1. Проволока длиной от 20 до 40 см (в зависимости от диаметра арматуры) складывается пополам.
  2. Проволочный крючок запускается петлей вперед под арматурой, слева от хомута, и выводится на 2-4 см, чтобы можно было завершить узел.
  3. Проволоку через верх хомута загибают под арматуру.
  4. В петлю проволоки вставляется крючок, и протягивается ее свободный конец.
  5. Крючком нужно потянуть петлю и обмотать вокруг нее свободный конец до обрывания.

Особенности для мелкозаглубленного ленточного фундамента

Мелкозаглубленные фундаменты обычно применяются при возведении легких или временных построек. Его используют и при возведении жилых зданий на особо прочных малоподвижных грунтах.

Во всех перечисленных вариантах выдвигаются менее строгие требования к характеристикам фундамента. Он может быть не заглубленным, а мелкозаглубленным, и его можно не так тщательно армировать.

То есть арматура может быть меньшего диаметра, с установкой с большим шагом между поперечинами. Однако углы усиливаются по всем правилам, иначе они станут слабым местом в постройке.

Распространенные ошибки

Чаще всего допускается следующая оплошность – отклонение от главных принципов углового армирования. В таких случаях основные продольные прутья просто перехлестываются в углах и связываются между собой.

Но подобное крепление при нагрузках не работает. Связка быстро разрушается, а без фиксации углов конструкция неизбежно выйдет из строя.

Строители допускают и другие ошибки:

  • отсутствие соединительных элементов между внешним и внутренним контуром каркаса;
  • при сварке деталей допускается угловое расположение стыков;
  • вязка осуществляется не по технологии, а простым скручиванием обычной проволокой;
  • подошва фундамента не связывается с армирующим каркасом;
  • каркас создается без внутреннего контура.

Ошибки, допущенные при обустройстве фундамента без разборки здания исправить невозможно. Их можно только избежать, подготовив предварительно грамотный проект и пригласив квалифицированных ответственных строителей.

Все самое важное об армировании ленточного фундамента найдете в этом разделе сайта.

Видео по теме статьи

О том, как проводится армирование углов ленточного фундамента, расскажет видео:

Заключение

Ленточное основание монолитного типа обязательно должно быть армировано, поскольку бетон не выдерживает высоких нагрузок на разрыв. Во всей конструкции фундамента самыми напряженными точками являются углы. Их усилению арматурой следует уделить особое внимание.

Армирование углов осуществляется разными способами. Главный принцип – должен присутствовать бесшовный изогнутый элемент, обеспечивающий жесткое соединение каркасов соединяющихся стен, а также равномерно распределяющий нагрузку от угла к стенам.

Вконтакте

Facebook

Twitter

Одноклассники

Мой мир

Обучение с подкреплением 101. Изучите основы подкрепления… | Швета Бхатт

Обучение с подкреплением (RL) - одна из самых актуальных тем исследований в области современного искусственного интеллекта, и ее популярность только растет. Давайте рассмотрим 5 полезных вещей, которые нужно знать, чтобы начать работу с RL.

Обучение с подкреплением (RL) - это метод машинного обучения, который позволяет агенту учиться в интерактивной среде методом проб и ошибок, используя обратную связь по своим действиям и опыту.

Хотя как контролируемое обучение, так и обучение с подкреплением используют сопоставление между вводом и выводом, в отличие от контролируемого обучения, где обратная связь, предоставляемая агенту, представляет собой правильный набор действий для выполнения задачи, обучение с подкреплением использует вознаграждений и наказаний в качестве сигналов для положительного и отрицательное поведение.

По сравнению с обучением без учителя, обучение с подкреплением отличается с точки зрения целей. В то время как цель обучения без учителя состоит в том, чтобы найти сходства и различия между точками данных, в случае обучения с подкреплением цель состоит в том, чтобы найти подходящую модель действий, которая максимизирует общего совокупного вознаграждения агента.На рисунке ниже показан цикл обратной связи «действие-вознаграждение» типовой модели RL.

Вот некоторые ключевые термины, которые описывают основные элементы проблемы RL:

  1. Среда - Физический мир, в котором работает агент
  2. Состояние - Текущая ситуация агента
  3. Вознаграждение - Обратная связь от среда
  4. Политика - Метод сопоставления состояния агента действиям
  5. Значение - Будущее вознаграждение, которое агент получит, выполняя действие в определенном состоянии

Проблема RL может быть лучше всего объяснена с помощью игр.Давайте возьмем игру PacMan , где цель агента (PacMan) состоит в том, чтобы съесть пищу в сетке, избегая при этом призраков на своем пути. В этом случае сеточный мир - это интерактивная среда для агента, в которой он действует. Агент получает награду за поедание еды и наказание, если его убивает призрак (проигрывает игру). Состояния - это местоположение агента в мире сетки, а общая совокупная награда - это агент, выигравший игру.

Чтобы построить оптимальную политику, агент сталкивается с дилеммой изучения новых состояний, одновременно максимизируя свою общую награду.Это называется компромиссом между и эксплуатацией . Чтобы сбалансировать и то, и другое, лучшая общая стратегия может включать краткосрочные жертвы. Таким образом, агент должен собрать достаточно информации, чтобы принять наилучшее общее решение в будущем.

Марковские процессы принятия решений (MDP) - это математические основы для описания среды в RL, и почти все задачи RL могут быть сформулированы с использованием MDP. MDP состоит из набора конечных состояний S среды, набора возможных действий A (s) в каждом состоянии, действительной функции вознаграждения R (s) и модели перехода P (s ’, s | a).Однако в реальных условиях окружающей среды, скорее всего, не хватает каких-либо предварительных знаний о динамике окружающей среды. В таких случаях пригодятся безмодельные методы RL.

Q-Learning - это широко используемый подход без модели, который можно использовать для создания самовоспроизводящегося агента PacMan. Он вращается вокруг понятия обновления значений Q, которое обозначает значение выполнения действия a в состоянии s . Следующее правило обновления значения является ядром алгоритма Q-обучения.

Вот видео-демонстрация агента PacMan, который использует глубокое обучение с подкреплением.

Q-Learning и SARSA (State-Action-Reward-State-Action) - два широко используемых алгоритма RL без моделей. Они различаются своими стратегиями разведки, в то время как их стратегии эксплуатации схожи. В то время как Q-обучение - это метод вне политики, в котором агент изучает значение на основе действия a *, полученного из другой политики, SARSA - это метод на основе политики, при котором он изучает значение на основе своего текущего действия a , полученного из его текущая политика.Эти два метода просты в реализации, но им не хватает универсальности, поскольку они не позволяют оценивать значения для невидимых состояний.

Это можно преодолеть с помощью более продвинутых алгоритмов, таких как Deep Q-Networks (DQNs) , которые используют нейронные сети для оценки Q-значений. Но DQN могут обрабатывать только дискретные низкоразмерные пространства действий.

Глубокий детерминированный градиент политик (DDPG) - это не связанный с политикой алгоритм, не связанный с политикой, критикующий субъект, который решает эту проблему путем изучения политик в многомерных пространствах непрерывных действий.На рисунке ниже представлена ​​архитектура "актер-критик" .

Поскольку RL требует большого количества данных, поэтому он наиболее применим в областях, где смоделированные данные легко доступны, например, игровой процесс, робототехника.

  1. RL довольно широко используется при создании ИИ для компьютерных игр. AlphaGo Zero - первая компьютерная программа, победившая чемпиона мира в древней китайской игре го. Другие включают игры ATARI, нарды и т. Д.
  2. В робототехнике и промышленной автоматизации RL используется, чтобы позволить роботу создать для себя эффективную адаптивную систему управления, которая учится на собственном опыте и поведении.Работа DeepMind над Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation with Asynchronous Policy updates является хорошим примером того же. Посмотрите это интересное демонстрационное видео.

Другие приложения RL включают механизмы резюмирования абстрактного текста, диалоговые агенты (текст, речь), которые могут учиться на взаимодействии с пользователем и улучшаться со временем, изучая оптимальные стратегии лечения в здравоохранении, и основанные на RL агенты для онлайн-торговли акциями.

Для понимания основных концепций RL можно обратиться к следующим ресурсам.

  1. Обучение с подкреплением - Введение , книга отца обучения с подкреплением - Ричарда Саттона и его научного руководителя Эндрю Барто . Онлайн-черновик книги доступен здесь.
  2. Учебные материалы из Дэвид Сильвер , включая видеолекции, - отличный вводный курс по RL.
  3. Вот еще один технический учебник по RL от Pieter Abbeel и John Schulman (Open AI / Berkeley AI Research Lab).

Чтобы приступить к созданию и тестированию агентов RL, могут быть полезны следующие ресурсы.

  1. Этот блог о том, как обучить агент нейронной сети ATARI Pong с градиентами политики из необработанных пикселей, автор Андрей Карпати поможет вам запустить и запустить свой первый агент глубокого обучения с подкреплением всего лишь с 130 строками кода Python.
  2. DeepMind Lab - это платформа с открытым исходным кодом, похожая на трехмерную игру, созданную для агентных исследований искусственного интеллекта в богатой моделируемой среде.
  3. Project Malmo - еще одна платформа для экспериментов с ИИ для поддержки фундаментальных исследований в области ИИ.
  4. OpenAI gym - это набор инструментов для создания и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.
.

применений обучения с подкреплением в реальном мире | автор: garychl

II. Приложения

Эта часть написана для обычных читателей. В то же время он будет более ценным для читателей, знакомых с RL.

Управление ресурсами в компьютерных кластерах

Разработка алгоритмов распределения ограниченных ресурсов для различных задач является сложной задачей и требует эвристики, созданной человеком. В документе «Управление ресурсами с глубоким обучением с подкреплением» [2] показано, как использовать RL для автоматического обучения распределению и планированию ресурсов компьютера для ожидающих заданий с целью минимизировать среднее замедление выполнения задания.

Пространство состояний было сформулировано как текущее распределение ресурсов и профиль ресурсов заданий. Для области действия они использовали уловку, позволяющую агенту выбирать более одного действия на каждом временном шаге. Вознаграждение представляло собой сумму (-1 / продолжительность задания) по всем заданиям в системе. Затем они объединили алгоритм REINFORCE и базовое значение, чтобы вычислить градиенты политики и найти лучшие параметры политики, которые дают распределение вероятностей действий для минимизации цели.Щелкните здесь, чтобы просмотреть код на Github.

Управление светофором

В статье «Многоагентная система на основе обучения с подкреплением для управления сигналами сетевого трафика» [3] исследователи попытались разработать контроллер светофора для решения проблемы перегрузки. Однако, протестированные только в смоделированной среде, их методы показали лучшие результаты, чем традиционные методы, и пролили свет на потенциальное использование многоагентного RL при проектировании системы трафика.

Транспортная сеть с пятью перекрестками.Источник.

Пять агентов были помещены в транспортную сеть с пятью перекрестками, с агентом RL на центральном перекрестке для управления сигнализацией трафика. Состояние было определено как восьмимерный вектор, каждый элемент которого представляет относительный транспортный поток на каждой полосе движения. Агенту было доступно восемь вариантов, каждый из которых представлял комбинацию фаз, а функция вознаграждения была определена как уменьшение задержки по сравнению с предыдущим временным шагом. Авторы использовали DQN, чтобы узнать значение Q пар {состояние, действие}.

Робототехника

Существует огромная работа по применению RL в робототехнике. Читателям предлагается обратиться к [10] для обзора RL в робототехнике. В частности, [11] обучил робота изучать правила сопоставления необработанных видеоизображений с действиями робота. Изображения RGB подавались на CNN, а выходными данными были крутящий момент двигателя. Компонент RL представлял собой управляемый поиск политик для генерации обучающих данных, полученных из его собственного распределения состояний.

Демо статьи.

Конфигурация веб-системы

В веб-системе имеется более 100 настраиваемых параметров, и процесс настройки параметров требует наличия опытного оператора и многочисленных проверок на наличие ошибок.В статье «Подход с подкреплением к автоконфигурации онлайн-веб-системы» [5] была показана первая попытка автономной реконфигурации параметров в многоуровневых веб-системах в динамических средах на основе виртуальных машин.

Процесс реконфигурации можно сформулировать как конечный MDP. Пространство состояний представляло собой конфигурацию системы, пространство действий - {увеличение, уменьшение, сохранение} для каждого параметра, а вознаграждение определялось как разница между заданным целевым временем отклика и измеренным временем отклика.Авторы использовали безмодельный алгоритм Q-обучения для выполнения задачи.

Хотя авторы использовали некоторые другие методы, такие как инициализация политики, чтобы исправить большое пространство состояний и вычислительную сложность проблемы вместо потенциальных комбинаций RL и нейронной сети, считается, что новаторская работа проложила путь для будущих исследований в эта зона.

Химия

RL также может применяться для оптимизации химических реакций. [4] показали, что их модель превосходит современные алгоритмы, и обобщены на несходные базовые механизмы в статье «Оптимизация химических реакций с помощью глубокого обучения с подкреплением».

В сочетании с LSTM для моделирования функции политики агент RL оптимизировал химическую реакцию с помощью марковского процесса принятия решений (MDP), характеризуемого {S, A, P, R}, где S - набор экспериментальных условий (например, температура, pH и т. д.), A - набор всех возможных действий, которые могут изменить условия эксперимента, P - вероятность перехода от текущего условия эксперимента к следующему условию, а R - вознаграждение, которое является функцией состояния.

Приложение отлично подходит для демонстрации того, как RL может сократить трудоемкую работу, выполняемую методом проб и ошибок, в относительно стабильной среде.

Персонализированные рекомендации

Предыдущая работа над новостными рекомендациями столкнулась с рядом проблем, включая быстро меняющуюся динамику новостей, пользователям быстро надоедает, а показатель CTR не может отражать уровень удержания пользователей. Guanjie et al. применили RL в системе рекомендаций новостей в документе, озаглавленном «DRN: Структура глубокого обучения с подкреплением для рекомендаций новостей» для борьбы с проблемами [1].

На практике они создали четыре категории функций, а именно: A) функции пользователя и B) функции контекста как характеристики состояния среды и C) функции новостей пользователя и D) функции новостей как функции действий.Четыре характеристики были введены в Deep Q-Network (DQN) для расчета Q-значения. Список новостей был выбран для рекомендации на основе Q-значения, и нажатие пользователем на новости было частью вознаграждения, полученного агентом RL.

Авторы также использовали другие методы для решения других сложных задач, в том числе воспроизведение памяти, модели выживания, Dueling Bandit Gradient Descent и так далее. Пожалуйста, обратитесь к бумаге для получения подробной информации.

Торги и реклама

Исследователи из Alibaba Group опубликовали статью «Назначение ставок в реальном времени с многоагентным подкрепляющим обучением в медийной рекламе» [6] и заявили, что их распределенное кластерное решение для многоагентных торгов (DCMAB) достигло многообещающие результаты, и поэтому они планируют провести живое тестирование на платформе Taobao.

Подробности реализации оставлены на усмотрение пользователей. Вообще говоря, рекламная платформа Taobao - это место, где продавцы могут делать ставки, чтобы показывать рекламу покупателям. Это может быть проблема с несколькими агентами, потому что продавцы делают ставки друг против друга, и их действия взаимосвязаны. В документе продавцы и покупатели были сгруппированы в разные группы, чтобы уменьшить вычислительную сложность. Пространство состояний агентов показывало статус затрат-доходов агентов, пространство действий было заявкой (непрерывно), а вознаграждение было доходом, вызванным кластером клиентов.

Алгоритм DCMAB. Источник: https://arxiv.org/pdf/1802.09756.pdf

В статье также изучались другие вопросы, в том числе влияние различных настроек вознаграждения (корыстные или согласованные) на доходы агентов.

Games

RL так хорошо известен в наши дни, потому что это основной алгоритм, используемый для решения различных игр и иногда для достижения сверхчеловеческой производительности.

RL против линейной модели против человека. Щелкните здесь, чтобы найти источник.

Самыми известными должны быть AlphaGo [12] и AlphaGo Zero [13].AlphaGo, обученная бесчисленным человеческим играм, уже достигла сверхчеловеческих качеств, используя сеть создания ценности и поиск по дереву Монте-Карло (MCTS) в своей политической сети. Тем не менее, позже исследователи подумали и попробовали более чистый подход RL - обучить его с нуля. Исследователи позволили новому агенту AlphaGo Zero поиграть с самим собой и наконец победить AlphaGo 100–0.

Deep Learning

В последнее время можно увидеть все больше и больше попыток объединить RL и другую архитектуру глубокого обучения, и они показали впечатляющие результаты.

Одной из наиболее влиятельных работ в RL является новаторская работа Deepmind по объединению CNN с RL [7]. Поступая таким образом, агент получает возможность «видеть» окружающую среду через сенсорное восприятие высокого измерения, а затем учиться взаимодействовать с ней.

RL и RNN - еще одна комбинация, которую люди использовали для опробования новой идеи. RNN - это тип нейронной сети, у которой есть «воспоминания». В сочетании с RL, RNN дает агентам возможность запоминать вещи. Например, [8] объединил LSTM с RL для создания Deep Recurrent Q-Network (DRQN) для игр Atari 2600.[4] также использовали RNN и RL для решения задачи оптимизации химических реакций.

Deepmind показал [9], как использовать генеративные модели и RL для создания программ. В модели агент, обученный противником, использовал сигнал в качестве вознаграждения для улучшения действий, вместо распространения градиентов во входное пространство, как при обучении GAN.

Ввод и созданный результат. См. Источник. .Система рекомендаций

с обучением с подкреплением | Автор: Ичжоу Ван

Гарвардский проект Data Science Capstone, осень 2019 г.

Члены команды : Софи Чжао, Ичжоу Ван, Фэн Цянь

Система рекомендаций может быть жизненно важным конкурентным преимуществом для таких поставщиков услуг, как Spotify, которые в основном развивают бизнес за счет подписки пользователей. Точные рекомендации помогают улучшить пользовательский опыт и укрепить лояльность клиентов.

Традиционные методы рекомендаций включают моделирование взаимодействия пользователя с элементом с контролируемым обучением, такое как классификация, фильтрация содержимого на основе памяти из истории пользователя и многое другое.Эти идеи упускают из виду зависимость между последовательными временными шагами. Вдохновленные прогрессом обучения с подкреплением в других областях, таких как игра в игру Atari, мы применяем современную модель, политику глубокого детерминированного градиента (DDPG), чтобы моделировать музыкальные рекомендации как последовательный процесс принятия решений. В этой настройке действие ученика DDPG - это песня, выбранная из огромного пула. Представляя каждую песню с помощью набора непрерывных функций и впоследствии расширяя пространство действий с дискретного до непрерывного, наш агент успешно увеличивает количество песен-кандидатов, которые он может разместить, сохраняя при этом удовлетворительную точность и разнообразие рекомендаций.

Мы используем «Набор данных сеансов потоковой передачи музыки» (MSSD), первоначально опубликованный Spotify для конкурса. Набор данных содержит как данные сеанса прослушивания, так и таблицу поиска для функций песни.

Структура данных

Выше показан график структуры данных, которые у нас есть. У нас есть два файла данных: один файл со строками сеансов и другой файл со строками функций треков. Дорожки - это песни, а сеанс - это последовательность треков, которые слушает один пользователь. Spotify ограничивает максимальную продолжительность сеанса до 20.

Внутри сеанса записываются действия между дорожками и внутри них. Действия между дорожками включают в себя: skip_very_briefly, skip_briefly, most_played_before_skip, no_skip, указывая шаблон, который пользователь переносит с одной дорожки на другую. Действия в песне в основном включают move_forward, move_backward, no_move, что указывает на поведение пользователя при прослушивании трека; и no_pause_before_play, short_pause_before_play, long_pause_before_play, указывающие поведение пользователя при приостановке. Вышеупомянутые ответы можно интерпретировать как пользовательские предпочтения по каждому треку.

У нас также есть данные об особенностях каждого трека, и эти функции предоставляются Spotify вручную или автоматически. К таким функциям относятся акустичность, beat_strentgh, танцевальность и т. Д. И варьируются в пределах [0,1]. Мы можем включить эти функции в нашу модель.

Выборка данных

MSSD - это огромный набор данных, содержащий более 20 миллионов песен и 17 миллионов сеансов, содержащих около 600 ГБ данных. Чтобы приспособить нашу модель к этому набору данных, мы берем подмножество песен и сессий, как мы объясним ниже.

Чтобы выбрать подмножество MSSD, мы делаем следующее: сначала мы выбираем данные сеанса, затем мы выбираем данные трека сеанса. В исходных данных мы решили отобрать 100 тысяч сеансов из данных. Поскольку данные разделены на 10 zip-файлов с одинаковыми размерами, нам нужно выбрать 10 тысяч сеансов из каждого zip-файла. Каждый zip-файл состоит из N файлов данных, поэтому нам нужно выбрать 10k / N тысяч сессий из каждого файла данных. Поскольку каждый файл данных содержит разное количество сеансов, нам нужно брать выборку из каждого файла данных с разной вероятностью.Например, если есть сеанс $ M $ в файле данных $ f_1 $, мы принимаем каждый сеанс в файле f1 случайным образом с вероятностью 10k / NM.

После выборки всех сессий нам нужно найти все треки, которые появляются в наших выборочных данных. Это может быть легко, если размер данных небольшой: мы могли бы использовать заданную структуру данных для поиска набора идентификаторов дорожек. Однако, поскольку размер данных слишком велик для хранения в памяти, мы решили использовать базу данных (Mysql на Macbook Air 2014), чтобы позволить базе данных поддерживать древовидную структуру для нас.Используя базу данных, мы могли легко находить нужные нам треки.

Мы выбрали равномерную выборку из более чем 300 файлов данных и сократили данные до 106 375 сеансов (376 МБ) и 281 185 треков (167 МБ).

Модель обучения с подкреплением состоит из следующих компонентов: агент, среда, состояние, функция вознаграждения, функция ценности и политика. Чтобы упростить проблему, мы предполагаем, что это гипотетический пользователь, опыт которого объединен со всеми реальными пользователями. Наша рекомендательная модель будет агентом системы, который обрабатывает песни для этого гипотетического пользователя, который пропустит / не пропустит рекомендацию.Пользователь ведет себя как среда системы , реагируя на рекомендации системы в зависимости от состояния системы. Отзывы пользователей определяют нашу награду , то есть один балл только в том случае, если пользователь не пропускает. Действие агента рекомендовано песней. Наше состояние определяется как особенности песни и соответствующие реакции пользователя за последние 5 шагов, исключая текущий шаг. Таким образом, обратная связь и действие вместе дают нам следующее состояние. Цель агента - изучить политику , которая максимизирует накопленные вознаграждения за 15 шагов.Мы устанавливаем длину прогноза равной 15, чтобы избежать холодного старта, то есть прогнозирования, когда не хватает истории, учитывая, что наша исходная длина сеанса - 20, а длина истории - 5.

Более формально математическое определение выглядит следующим образом: далее:

Model Pipeline

Overview

Наши данные сначала проходят автокодировщик, состоящий из двух частей: цифрового компрессора и временного компрессора. Каждая точка данных изначально имеет размер 5 x 21, что соответствует 20 характеристикам песни для 5 песен и наблюдаемому действию пользователя (пропуск / запрет).Мы сжимаем 20 функций песни с помощью автокодировщика с прямой связью, который преобразует входные данные в 5 x 8. Мы объединяем ответ пользователя в конце, чтобы получилось 5 x 9. Затем мы вводим это скрытое представление в автокодировщик LSTM, который сжимает по временному измерению. в один вектор размерностью 1 x 9.

Реализация

Во время обучения мы сначала создаем автокодер и обучаем его на наборе данных характеристик песни.

Затем мы исправляем уровни кодирования и уровни декодирования и соединяем их с компрессором времени LSTM.Уровни кодирования отвечают за предварительную обработку числовых функций, а уровни декодирования отвечают за расширение вывода временного декодера до полной длины.

Компрессор времени пытается сжать входной сигнал 5 x 9 в 1 x 9, а затем декодировать его в 5 x 9. Чтобы учесть данные смешанного типа, мы используем два временных декодера, один с потерей MSE для восстановления числовых значений, а другой - с потерей кросс-энтропии, чтобы восстановить поведение пользователя при пропуске двоичных файлов. Окончательная потеря представляет собой линейную комбинацию этих двух потерь, и присвоенные веса влияют на производительность модели в этих двух задачах.Несмотря на использование двух декодеров, они используют скрытое представление единой длины 9 в качестве входных данных. Во время прогнозирования одним дополнительным шагом является то, что числовой декодер принимает выходные данные временного декодера и восстанавливает исходное измерение для числовых характеристик.

Возможное расширение

Вместо сжатия только числовых характеристик бывший «числовой компрессор» сжимает как характеристики песни, так и двоичные ответы пользователя, которые мы называем «комбинационным компрессором», чтобы отличить его от «числового компрессора».Освободив нагрузку сжатия категориального отклика от нашего компрессора времени, эту структуру можно еще больше улучшить. В этом проекте мы еще не подключили комбинационный компрессор к временному компрессору.

Результат

Таблица 1: Результаты автоэнкодеров

Наши числовые характеристики нормализованы в пределах от 0 до 1. MSE для реструктуризации 5 x 20 из скрытого 1 x 9 составляет 0,0111, около 1% диапазона функций. Точность восстановления бинарного поведения пользователя - 88.89%. MSE от обучения числового компрессора составляет 0,0016. Вся статистика рассчитывается на тестовой выборке. Последние две строки - это статистика производительности экспериментального комбинационного компрессора. Экспериментальный комбинационный компрессор имеет точность одного извлечения двоичного поведения пользователя при пропуске на тестовом наборе и немного увеличенную MSE численной реконструкции на уровне 0,0064.

Framework

  • State : скрытый вектор временного компрессора. Состояние длиной 9 содержит информацию о пяти предыдущих песнях и соответствующие ответы пользователей.
  • Действие : скрытый вектор числового компрессора. Действие - рекомендуемая песня. Чтобы уменьшить размерность, мы используем скрытое представление характеристик песни длиной 8.
  • Награда : сумма вероятности непропуска и разнообразия рекомендаций.
  • Агент : функция политики и Q-функция.

Среда

Предполагается, что при наличии пары состояния и действия среда должна вернуть вознаграждение.Однако в этой проблеме мы не можем наблюдать реакцию пользователя в реальном времени. Что мы будем делать, так это использовать существующие данные для оценки поведения пропуска / непропуска.

Глубокий детерминированный градиент политики

DDPG, сокращение от Deep Deterministic Policy Gradient, представляет собой алгоритм критики субъектов вне политики без использования моделей, сочетающий DPG с DQN. Исходный DQN работает в дискретном пространстве, а DDPG расширяет его до пространства непрерывного действия с помощью структуры «субъект-критик» при изучении детерминированной политики.

В этом алгоритме четыре нейронные сети: актер, критик, цель актора и цель критика. Акторная сеть изучает функцию политики, в то время как критическая сеть приближается к Q-функции.

Результат

Поскольку наша модель требует информации о предыдущих пяти песнях, агент будет давать 15 рекомендаций для каждого сеанса. Поэтому мы выполняем 15 шагов в каждом эпизоде.

Максимальный балл, который система рекомендаций может набрать за наши усеченные музыкальные сессии, составляет 15.Поведение без пропуска занимает 34% всех данных, что соответствует контрольному показателю около 5. Как видно из графика слева, после обучения всего лишь на нескольких сотнях эпизодов наш агент набирает около 11 баллов. , демонстрируя гораздо лучшую производительность, чем эталонный тест. Справа - оценка разнообразия. Если расстояние между текущим действием и предыдущим действием превышает определенный порог (0,4 стандартного отклонения), мы получаем оценку разнообразия, равную 1, в противном случае мы получаем 0.Он рассчитывается для каждого шага, следовательно, максимальный балл также равен 15. Из графика мы видим, что вначале наш агент имеет тенденцию рекомендовать похожие песни. Но примерно после 300 серий он учится учитывать разнообразие рекомендаций.

В этом проекте мы успешно используем обучение с подкреплением, чтобы зафиксировать взаимодействие пользователя с песней и временную зависимость между текущими и прошлыми решениями. Дальнейшие исследования могут расширить наше открытие, ослабив многие упрощающие допущения: во-первых, вместо того, чтобы предполагать одного гипотетического пользователя, выполните стратификацию клиентов и включите эту переменную в модель.Во-вторых, вместо того, чтобы усекать историю на пять, мы можем учитывать полную историю пользователей с начала сеанса. Кроме того, мы можем проверить, превосходит ли экспериментальный комбинированный компрессор текущую модель, подключив его к временному компрессору и последующему агенту DDPG.

Что касается обучения, мы обучаем разные компоненты модели отдельно из-за ограничений вычислительных ресурсов и времени. Было бы неплохо обучить модель от начала до конца, чтобы латентный подход лучше подходил для задачи обучения с подкреплением.Наконец, возможно, наиболее существенная модификация, которую можно внести в наши исследования, - это предоставить агенту обучения с подкреплением реальную среду. Наш текущий набор данных сильно смещен в сторону пропусков поведения (с 34% непропусками) и может не отражать реалистичное поведение клиентов. Поэтому вместо моделирования среды с использованием набора данных (600 ГБ) лучший способ подготовить модель к производству - это нанять некоторых участников, чтобы проверить, как они реагируют на рекомендации.Таким образом, агент может полностью изучить пространство рекомендаций и дать более надежную рекомендацию.

Мы хотели бы выразить нашу самую искреннюю благодарность: Хавьеру Зазо, нашему наставнику, эксперту в обучении с подкреплением и отличному другу, который всегда давал нам ценные советы и поддержку, которые нам необходимы для продолжения. Павлос Протопапас, руководитель исследовательского проекта 297R, инструктор, который делает возможным это незабываемое исследовательское путешествие, и Апарна Кумар, старший научный сотрудник Spotify и аналитик данных, отличный менеджер по поддержке, которому нужно отчитываться.

Исследование выполняется в рамках исследовательского проекта IACS 297R.

.

CS234: Обучение с подкреплением, зима 2020 г.

CS234: Обучение с подкреплением, зима 2020 г.

Объявления

  • Стендовая сессия будет с 11:30 до 14:30 в фойе Huang (зона за пределами аудитории NVIDIA).

Предварительные требования для этого класса

  • Знание Python
    Все назначения классов будут на Python (с использованием numpy и Tensorflow и, возможно, Keras). Здесь есть руководство для тем, кто не так хорошо знаком с Python.Если у вас большой опыт программирования, но на другом языке (например, C / C ++ / Matlab / Javascript), вероятно, все будет в порядке.
  • Вычисление колледжа, линейная алгебра (например, MATH 51, CME 100)
    Вам должно быть комфортно брать производные и понимать операции с матричными векторами и обозначение.
  • Базовая вероятность и статистика (например, CS 109 или другой курс статистики)
    Вы должны знать основы вероятностей, гауссовских распределений, среднего, стандартного отклонения и т. Д.
  • Основы машинного обучения
    Мы будем формулировать функции затрат, брать производные и проводить оптимизацию с градиентный спуск. Либо CS 221, либо CS 229 покрывают этот фон. Некоторые приемы оптимизации будут более интуитивно понятный с некоторыми знаниями выпуклой оптимизации.

Описание курса

Чтобы реализовать мечты и влияние ИИ, необходимы автономные системы, которые учатся принимать правильные решения.Обучение с подкреплением - одна из мощных парадигм для этого, и она актуальна для огромного числа людей. задач, включая робототехнику, игры, потребительское моделирование и здравоохранение. Этот класс предоставит основательное введение в область обучения с подкреплением, и студенты узнают об основных проблемы и подходы, включая обобщение и исследование. Благодаря комбинации лекций, а также письменные задания и задания по кодированию, студенты станут хорошо разбираться в ключевых идеях и методах RL.Задания будут включать в себя основы обучения с подкреплением, а также глубокое обучение с подкреплением - чрезвычайно многообещающая новая область, сочетающая методы глубокого обучения с обучением с подкреплением. Кроме того, студенты будут углублять свое понимание и область RL через заключительный проект.

Здесь вы можете найти материалы за предыдущие годы (зима 2019, зима 2018).

Результаты обучения

К концу занятия ученики должны уметь:
  • Определите ключевые особенности обучения с подкреплением, которые отличают его от ИИ. и неинтерактивное машинное обучение (оценивается на экзамене).
  • Учитывая проблему приложения (например, из компьютерного зрения, робототехники и т. Д.), Решите если ее следует сформулировать как проблему RL; если да, то дайте определение формально (с точки зрения пространства состояний, пространства действий, динамики и модели вознаграждения), укажите, что алгоритм (из класса) лучше всего подходит для его решения и обоснования вашего ответа (по оценке проекта и экзамена).
  • Реализуйте в коде общие алгоритмы RL (по оценке домашних заданий).
  • Опишите (перечислите и определите) несколько критериев для анализа алгоритмов RL и оцените алгоритмы по этим показателям: e.г. сожаление, сложность выборки, вычислительная сложность, эмпирическая эффективность, конвергенция и т. д. (по результатам домашних заданий и экзамена).
  • Опишите проблему исследования и эксплуатации и сравните и сопоставьте хотя бы два подхода к решению этой проблемы (с точки зрения производительности, масштабируемости, сложность реализации, теоретические гарантии) (оценка по заданию и экзамен).

Время и местонахождение класса

Зимний квартал (06 января - 12 марта 2020 г.)
Лекция: понедельник, среда 11:30 - 12:50
Местонахождение: Зал епископа

Расписание курсов / Syllabus (включая сроки сдачи)

См. Страницу с расписанием курса.

Учебники

Для этого класса нет официального учебника, но некоторые вспомогательные материалы будут взяты из:
  • Обучение с подкреплением: Введение, Саттон и Барто, 2-е издание. Это доступно для бесплатно здесь и ссылки будут см. финальную версию pdf, доступную здесь.
Некоторые другие дополнительные ссылки, которые могут быть полезны, перечислены ниже:
  • Обучение с подкреплением: современное состояние, Марко Виринг и Мартин ван Оттерло, ред.[ссылка]
  • Искусственный интеллект: современный подход, Стюарт Дж. Рассел и Питер Норвиг. [Ссылка]
  • «Глубокое обучение», Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенжио и Аарон Курвиль. [ссылка]
  • Курс Дэвида Сильвера по обучению с подкреплением [ссылка]

Оценка

  • Передача 1: 10%
  • Задание 2: 20%
  • Задание 3: 16%
  • Среднесрочная перспектива: 25%
  • Тест: 5%
  • Курсовой проект: 24%
    • Предложение: 1%
    • Этап: 2%
    • Постерная презентация: 5%
    • Бумага: 16%
    • Если вы решите выполнить проект по умолчанию / 4-е задание, ваша разбивка будет
      • Стендовый доклад: 5%
      • Написание статьи / задания: 19%
  • 0.Бонус 5% за участие [ответы на лекционные опросы в течение 80% дней, когда мы читаем лекции с опросами. Вы также можете участвовать в них удаленно, но вы должны принять участие в течение 24 часов после учебного дня (так что для занятий в понедельник вы должны участвовать до вторника в 12:50 по тихоокеанскому времени), чтобы ваше участие засчитывалось.]

Политика позднего дня

  • Вы можете использовать 6 поздних дней.
  • Поздний день продлевает срок на 24 часа.
  • Вам разрешается до 2 дней просрочки на одно задание.Если вы сдадите задание через 48 часов, это будет стоить не более 50%. Задания, сданные через 72 часа, не засчитываются. - свяжитесь с нами, если вы считаете, что у вас есть чрезвычайно редкое обстоятельство, для которого мы должны исключение. Эта политика призвана обеспечить своевременную обратную связь.
  • Вы можете использовать поздние дни в предложении по проекту (до 2) и веху (до 2). Нет поздних дней разрешено для стендовой презентации и финального отчета. Любые поздние дни написания отчета по проекту будут снизить потенциальную оценку проекта на 25%.Использовать поздний день в предложении по проекту или вехой, члены группы не могут объединять поздние дни: другими словами, чтобы использовать 1 поздний день для проектного предложения / контрольной точки, у всех членов группы должен быть как минимум 1 поздний рабочий день.

Экзамены и викторины

  • В классе будут проводиться промежуточный экзамен и викторина. Смотрите расписание для дат

  • Конфликты: если вы не можете посещать занятия в классе промежуточные экзамены и тесты с официальной причиной, напишите нам по адресу cs234-win1920-staff @ lists.stanford.edu, как только сможешь так что размещение можно запланировать. (Исторически это либо спросить вас сдать экзамен удаленно в одно и то же время или назначить другое время экзамена).

  • Примечания к экзаменам: Вы можете принести односторонний 1 (размер письма) страница рукописных или печатных заметок к среднему курсу. Для викторины вы Приглашаем вас принести двустороннюю страницу (размером с букву) с рукописными или печатными заметками. Калькуляторы, ноутбуки, сотовые телефоны, планшеты и другие ресурсы не будут разрешено.

Задания, курсовой проект и процесс подачи


  • Задания: см. Страницу заданий. где будут размещены все задания.

  • Курсовой проект: см. Страницу курсового проекта Подробнее о курсовом проекте.

  • Вычислительные ресурсы: у нас будет несколько облачных ресурсов, доступных для заданий 2 и 3, а также для проекта. Инструкции о том, как получить к ним доступ, будут объявлены перед Заданием 2.

  • Процесс отправки: инструкции по отправке заданий и проект также можно найти на странице «Задания».

Часы работы

Часы работы Эммы будут у выхода 218. Часы работы CA начинаются с четверга 9 января. Посмотреть календарь для времени и места.

Для личного и онлайн-рабочего времени SCPD вам необходимо будет зарегистрировать учетную запись на QueueStatus. Если вы хотите встать в очередь, нажмите «Зарегистрироваться» в очереди на CS234-Winter 2020.Не забудьте ввести свой адрес электронной почты при «регистрации»; это способ для CA свяжется с вами. Для получения дополнительной информации ищите объявления на левой панели. Для работы в режиме онлайн вам необходимо установить Zoom (инструкции ниже), чтобы видеозвонок с ЦС: ЦС свяжется с вами через Zoom, когда он / она дойдет до вас в очереди.

Инструкция по установке Zoom:

  • Linux
    • Перейдите на страницу Zoom Client для Linux и загрузите правильный пакет Linux для вашего Linux. тип распространения, архитектура и версия ОС.
    • Следуйте инструкциям по установке Linux здесь.
  • Mac
    • Загрузите установщик Zoom здесь.
    • Инструкции по установке можно найти здесь.
  • Windows
    • Перейдите в Stanford Zoom и выберите «Launch Zoom».
    • Щелкните «Организовать встречу»; ничего не запустится, но появится ссылка «скачать и запустить Zoom».
    • Щелкните «Загрузить и запустить Zoom», чтобы получить и загрузить Zoom_launcher.исполняемый файл'.
    • Запустите Zoom_launcher.exe для установки.

Посещаемость

Посещение не требуется, но приветствуется. Иногда мы можем выполнять в классе упражнения или дискуссии, и это труднее сделать и принесет пользу. от себя. Однако, если вы не можете посещать занятия, занятие записывается. Ранее было показано, что просмотр лекции видеосюжеты в небольших группах, когда один человек делает паузу для облегчения обсуждения, могут дать студентам такую ​​же высокую успеваемость, как посещение лекций вживую.В предыдущие годы некоторые студенты смотрели видео в небольших группах, поэтому мы рекомендуем вам подумать об этом, если вы не можете посетить конкретную лекцию или если вы участвуете в классе как студент SCPD. я всегда рады услышать о новых способах эффективного изучения материала учащимися, поэтому мы всегда приветствуем обмен такими советами.

Связь

Мы считаем, что студенты часто многому учатся друг у друга, а также у нас, сотрудников курса.Поэтому для облегчения обсуждение и взаимное обучение, мы просим вас использовать Piazza для всех вопросов, связанных с лекциями, домашними заданиями и проектами.

Для студентов SCPD: если у вас есть общие вопросы по SCPD, отправьте электронное письмо по адресу [email protected] или позвоните 650-741-1542. Если у вас есть конкретные вопросы, связанные с тем, чтобы стать учеником SCPD в этом конкретном классе, пожалуйста, свяжитесь с нам по адресу [email protected]

В исключительных обстоятельствах, требующих принятия особых мер, напишите нам по адресу cs234-win1920-staff @ lists.stanford.edu. Например, такая ситуация может возникнуть, если студенту требуются дополнительные дни. отправить домашнее задание из-за неотложной медицинской помощи, или если студенту нужно назначить альтернативное промежуточное свидание из-за таких событий, как конференц-поездки и т. д. Они будут рассматриваться и утверждаться в индивидуальном порядке.

Академическое сотрудничество и неправомерное поведение

Я забочусь о академическом сотрудничестве и нарушениях, потому что важно и то, и другое, чтобы мы могли оценивать вашу собственную работу (независимо от ваших коллег) и потому, что непринятие чужой работы как своей - важная часть честности в вашей будущей карьере.Я понимаю, что разные учреждения и местоположения могут иметь разные определения того, какие формы сотрудничества считаются приемлемыми. В этом классе для письменных домашних заданий вы можете обсудить идеи с другими, но ожидается, что вы напишете свои собственные решения самостоятельно (не обращаясь к чужим решениям). Для кодирования вам разрешено выполнять проекты группами по 2 человека, но для любых других сотрудничества, вы можете делиться только поведением ввода-вывода ваших программ.Это побуждает вас работать отдельно, но делиться идеями. о том, как протестировать вашу реализацию. Помните, что если вы поделитесь своим решением с другим учащимся, даже если вы не копировали из другой, вы все еще нарушаете кодекс чести. Что касается финального проекта, вы можете объединить этот проект с другим классом. предполагая, что проект имеет отношение к обоим классам, при условии, что вы предварительно получили разрешение инструкторов класса. Если ваш проект расширение проекта предыдущего класса, ожидается, что вы внесете существенный дополнительный вклад в проект.
Мы периодически запускаем программное обеспечение для обнаружения сходства для всех представленных студенческих программ, включая программы прошлых кварталов и любые решения, найденные в Интернете на общедоступных веб-сайтах. Любой нарушающий Стэнфордский университет Кодекс чести будет передан в Управление по судебным делам. Если вы думаете, что допустили ошибку (это может случиться, особенно при стрессе или когда мало времени!), Обратитесь к Эмме или главному CA; последствия будут гораздо менее серьезными, чем если бы мы обратились к вам.

Студенты-инвалиды

Студенты, которым может потребоваться академическое жилье из-за инвалидности, должны начать запрос в Управление доступного образования (OAE). Профессиональный персонал оценит запрос с необходимой документацией, порекомендуйте разумные приспособления и подготовьте письмо о размещении для факультета в текущем квартале, в котором делается запрос. Студентам следует связаться с OAE как можно скорее, поскольку необходимо своевременное уведомление для координации приспособлений.OAE находится на 563 Salvatierra Walk (650-723-1066, http://studentaffairs.stanford.edu/oae).

Кредит / Нет зачисления в кредит

Если вы записаны на курс в кредит / без кредитного статуса, вам будут выставлять оценки за работу как обычно. по стандартным правилам Стэнфорда. Единственное отличие от тех, кто идет на буквенную оценку, заключается в том, что вы должен получить оценку C- (C минус) или выше в классе, чтобы вы были отмечены как CR. На практике потенциальные варианты для достижения этого были бы такими, как (а) хорошо справляется со всеми заданиями, экзаменом и викториной, но не завершает проект, или (б) набирает средний балл по всем аспектам курса, или (в) плохо сдает экзамен, но хорошо выполняет все задания и проект..

Смотрите также

Scroll To Top