Блок из отсева: особенности, характеристики, достоинства и недостатки. Статьи компании «Компания «НИВА» кирпич рядовой и облицовочный, шлакоблок, бордюры, заборы, тротуарная плитка»

Разное
alexxlab

Содержание

особенности, характеристики, достоинства и недостатки. Статьи компании «Компания «НИВА» кирпич рядовой и облицовочный, шлакоблок, бордюры, заборы, тротуарная плитка»

Отсевоблок, отсевблок, блок отсевной, блок из отсева – всё это название одного строительного материала. Отсевоблок делают из отсева щебня, цемента, крупнозернистого песка. Блок отсевной производиться только из природных материалов и совершенно безвреден для природы и человека.

Готовый отсевоблок формируется методом вибропрессования с дальнейшей естественной сушкой и термической обработкой, что позволяет получить качественный строительный материал нужных размеров и характеристик.

Многие люди путают отсевоблок со шлакоблоком и пренебрегают этим материалов. А зря. Отсевоблок и шлакоблок – это совершенно разные строительные блоки.

Их принципиальные отличия:

— Состав. В отличии от экологически чистых материалов отсевоблока, в состав шлакоблока входит: гравий, опилки, шлаки, отходы горения – эти материалы сложно назвать экологически чистыми.

— Прочность. Прочность осевоблока значительно выше за счёт применения высококачественного цемента и качества сырья (осев).

Достоинства отсевоблока:

Экологичность. Состав смеси для производства отсевных блоков (отсев) полностью экологичен и безопасен для человека и окружающей среды

Прочность и долговечность. Благодаря составу и уникальной технологии производства строения из отсевоблока  отличаются прочностью и сохраняют свои свойств долгие годы.

Хорошая теплоизоляция и звукоизоляция. За счёт состава материала и расположения пустот достигаются оптимальные показатели тепло- и звукоизоляции

Огнестойкость. Предел огнестойкости 1,5 часа.

Морозостойкость. Более 50 циклов замораживания-оттаивания

Экономность. Один отсевной блок может заменить до 7 обычных кирпичей, экономия строительного раствора снижается почти в 2 раза.

Малый вес (блок весит около 16-ти кг. В зависимости от размеров). Благодаря пустотелости отсевоблоков снижается общая нагрузка на фундамент, что способствует долговечности дома и экономии на самом фундаменте.

Скорость возведения. Благодаря удобным размерам и небольшому весу скорость возведения здания увеличивается в несколько раз.

Простота. Кладка из отсевоблока не требует обучения и высокой квалификации. Относительно небольшой вес позволит работать без применения тяжёлой техники.

Недостатки отсевоблока:

Неприглядный вид. Несмотря на широкую область применения строения из отсевного блока уступают по красоте зданиям из обычного кирпича.

Стоимость. Несмотря на невысокую стоимость отсевоблока, можно купить в Краснодаре строительные блоки дешевле и из других материалов уступающие по характеристикам, но тем не менее успешно применяемых в строительстве.

Таким образом, если Вы планируете облицовку здания или внешний вид строения не принципиально важен, то может смело покупать отсевблоки и построить дом из экологически чистого материала.

Кирпичный завод «Нива», г. Абинск, Краснодарский край

Изготовление шлакоблоков из гранитного отсева

Изготовление шлакоблоков своими силами считается наиболее эффективным способом сократить расходы на строительные материалы. Но при выполнении блоков в домашних условиях всегда возникает один главный вопрос: какие несущие свойства имеет полученный материал? Рассмотрим вопрос производства несущего шлакоблока прочностью М50 и М75.

Состав шлакоблока М75

В отличие от изделий с маркой М25, несущие прочные шлакоблоки изготавливают из уникального набора материалов. Вместо доменного шлака рекомендуется использовать гранитный отсев с прочностью гранул от М450 до М1400. Упрочненный состав смеси состоит из цемента марки М400 или М500, гранитного отсева, кварцевого песка, воды. Расходные пропорции материалов зависят от пустотелости блоков. Нормативно одобряются шлакобетонные камни с пустотелостью 30-40%, а также полнотелые изделия габаритами 390*190*190 мм. Наибольшей прочностью обладают полнотелые элементы.

Пропорциональный состав смеси:

  • кварцевый песок средней фракции – 4 части;
  • гранитный отсев (до 10 мм) – 5 частей;
  • портландцемент высокого качества М400 или М500 – 1 часть.

При использовании 1 м3 описанной смеси получится 76 шлакоблоков с пустотелостью 30%.

Технология производства

Для изготовления требуется станок для шлакобетонных блоков с вибратором, материалы, вода, площадка, бетономешалка.

  1. Процесс начинается с подготовки форм: их необходимо очистить, смазать техническим маслом.
  2. Смешиваем цемент, песок, отсев, затем добавляем воду (примерно 1.5 части относительно количества цемента).
  3. Проверяем подключение станка к электросети, устанавливаем формы.
  4. Заливаем смесь, включаем вибростанок на 3 минуты.
  5. Отключаем станок, добавляем в форму смесь.
  6. Уплотняем еще 4-5 минут.
  7. Отключаем станок, снимаем форму, через 2 часа изымаем аккуратно блок и укладываем на площадку в один слой.

Обратите внимание!

Готовые блоки должны набирать прочность в течение 28 дней. Только после этого они пригодны для строительства. До этого момента прочность изделий не достигает и половины проектной марки. Чтобы узнать полученную марку блоков, следует отдать образец на испытания в ближайшую лабораторию. При изготовлении шлакоблока в коммерческих целях лабораторные испытания, составление технических паспортов качества обязательно по закону.

Как купить качественный отсев для изготовления стеновых блоков?

Компания Фаворит Д в Днепропетровске занимается продажей, доставкой сыпучих материалов, цементов. Купить гранитный отсев, цемент, песок или готовую бетонную смесь можно на сайте компании!

Используйте дешевые отечественные материалы для строительства!

БЛОК (отсевной)

ЖБИ Новороссийск. ЖБИ Анапа. ЖБИ Геленджик

Описание и преимущества отсевного блока.

Данный стеновой  отсевной блок

в Новороссийске произведен по технологии полусухого прессования и относится к классу пескоцементных. В его составе песок, отсев, цемент, вода, специальная добавка. Такой блок имеет высокую теплопроводность (т. е. стену из такого блока придется утеплять), но очень прочный, имеет отличную геометрию и ровные грани.

К тому же он не впитывает влагу, чему способствует процесс принудительной сушки в сушильной камере.

Данный блок прошел комплексные испытания в лаборатории и подтвердил марку по прочности М50, что позволяет применять его для строительства несущих и самонесущих стен и заполнения каркаса зданий.

ЖБИ Юг изготавливает следующий ассортимент отсевных блоков в Новороссийске:

 

НАИМЕНОВАНИЕ

ТОВАРА

Размер

См

ВЕС

кг.

Количество

Шт.

ЦЕНА

За шт.

Блок 20

190х190х390

20

60

31

Блок 12

120х190х390

12

100

24

Блок 9

90х190х390

10

100

22

 

На сегодня, шлакоблоком называют строительный камень, где наполнителем может быть практически что угодно:

  • Собственно, сам шлак
  • Речная и гранитная щебёнка
  • Песок
  • Бой различных материалов: кирпича, бетона, затвердевшего цемента
  • Керамзит или керамзитовый гравий. Легкоплавкие глины при быстром отжиге «вспучиваются». Получаются гранулы округлой или овальной формы, с хорошими теплопроводными свойствами.
  • Попутные продукты горения угля: зола, котельный шлак.
  • Перлит – вулканическая порода. В дроблёном перлите, при быстром нагревании, вода переходит в пар и вспучивает размягчённую породу, которая увеличивается в объёме до 20 раз. Полученные зёрна используют в виде наполнителя.

От свойств наполнителя напрямую зависят технические характеристики материала: теплопроводность, плотность, морозоустойчивость, прочность. Например, щебень, песок, гальку, используют как наполнитель для полнотелого шлакоблока. Материал получается плотный, тяжёлый, с высокой теплопроводностью и очень прочный.

Шлак, перлит, керамзит используют для изготовления более лёгкой бетонной смеси. Из неё получаются блоки с меньшим весом и теплопроводностью. Добавление опилок позволит изготовить экологический, теплоустойчивый, и одновременно пожаробезопасный блок, но его обязательно надо будет закрыть от осадков.

 

Компания ЖБИ ЮГ занимается изготовлением, продажей и доставкой ЖБИ в Новороссийске, Геленджике, Анапе

 

 

Керамзитобетонные стеновые блоки в Старом Осколе, их размеры и цены.

Производство и продажа бетона и раствора, изделий из железобетона, блоков,  стеновых камней в Старом Осколе.

Стеновые блоки – один из самых распространенных материалов для возведения стен. Как правило, блоки используются для строительства частных домов и коттеджей, но зачастую используются и в промышленном строительстве. Бетонные блоки стеновые – это прочный материал, который служит основой стен, но так как он имеет низкую теплоэффективность, стены из бетонных блоков утепляют и облицовывают. Керамзитобетонные блоки лучше держат тепло, чем с наполнителем из отсева щебня. Понятие «бетонные стеновые блоки» можно разделить на 2 категории. Блоки бывают пустотелые и полнотелые. Пустотелые блоки имеют определенные пустоты в своей форме, что уменьшает массу блока, при этом сохраняя прочность. Полнотелые блоки обладают повышенной прочностью, поэтому используются для строительства многоэтажных домов. Также существует так называемая «мелкоштучка». Эти блоки имеют ширину вдвое меньшую по отношению к стандартным стеновым блокам и используются для возведения перегородок. Кроме пустотности блоков, немаловажным свойством является морозостойкость. Это свойство обозначается буквой F и цифрой, например 50. Цех строительных материалов ЗАО «СОАТЭ» производит стеновые блоки с морозостойкостью F-35, F-50, F-100. Чем выше показатель морозостойкости блоков, тем больше сопротивление разрушению при низких температурах. Купить блоки в городе Старый Оскол вы можете у нас, в цехе строительных материалов, либо вы можете заказать блоки на нашем сайте. Цена на керамзитобетонные блоки может меняться, поэтому рекомендуем воспользоваться свежим прайс-листом. Доставка блоков в Старом Осколе осуществляется с помощью манипулятора.

 

Стеновые блоки
Марка Серия, ГОСТ Размер, мм Марка бетона по морозостойкости Марка бетона по плотности кг/см3 Теплопроводность Вт/м2
L B H
КСР-1 (заполнитель — отсев щебня) ГОСТ 6133-99 390 195 188 F-50 1900 0,58-0,64
КСР-2 (заполнитель — керамзит) 390 195 188 1200 0,52-0,58
КП-1 (заполнитель — отсев щебня) 390 90 188 1900 0,58-0,64
КСР-3 (заполнитель — керамзит) 390 195 188 F-100 1200 0,21-0,43
КСР-4 (заполнитель — керамзит) 390 195 188 F-35 1200 0,21-0,43
Перемычки
Марка Серия, ГОСТ Размер, мм Марка бетона Масса изделия, т Объем бетона м.куб.
L B H
2ПБ10-1п Серия 1.038.1-1 в.1 ГОСТ 948-84 1030 120 140 200 0,043 0,017
2ПБ13-1п 1290 0,054 0,022
2ПБ17-2п 1680 0,065 0,026
2ПБ16-2п 1550 0,071 0,028
2ПБ19-3п 1940 0,081 0,033
2ПБ22-3п 2200 0,093 0,037
2ПБ25-3п 2460 0,103 0,041
2ПБ26-4п 2590 0,109 0,044
2ПБ29-4п 2850 0,12 0,048
2ПБ30-4п 2980 0,125 0,05
3ПБ13-37п 1290 220 0,085 0,034
3ПБ16-37п 1550 0,102 0,041
3ПБ18-37п 1810 0,119 0,048
3ПБ18-8п 1810 0,119 0,048
3ПБ21-8п 2070 0,137 0,055
3ПБ25-8п 2460 0,162 0,065
3ПБ27-8п 2720 0,18 0,072
3ПБ30-8п 2980 0,197 0,079
3ПБ34-4п 3370 0,222 0,089
3ПБ36-4п 3630 0,24 0,096
3ПБ39-8п 3890 0,257 0,103
5ПБ18-27п 1810 250 0,25 0,01
5ПБ21-27п 2070 0,285 0,114
5ПБ25-27п 2460 0,338 0,135
5ПБ27-27п 2720 0,375 0,15
5ПБ30-27п 2980 0,41 0,164

Мы принимаем ваши заказы по телефону: +7-910-328-27-76

Цех строительных материалов АО «СОАТЭ» , Старый Оскол, 2016 г.

Вес шлакоблока, характеристики и размеры, цены

По весу одного шлакоблока проверяют его качество. Это значит, что чем больше масса, тем толще стенки и лучше размешан раствор при изготовлении в процессе вибрирования. Играет роль также степень затвердения. Блок должен выстояться около трех недель, ранее его использовать нельзя. Опытные строители определяют качество таким образом: камень взвешивают, если показатель имеет значительные отклонения от стандарта, бросают с высоты метра. От правильно изготовленного блока может отколоться небольшой кусочек. В случае, когда он разваливается, судят о рыхлости, что говорит о несоответствии параметров.

Оглавление:

  1. Разновидности шлакоблоков
  2. Технические характеристики
  3. Расценки

Основные виды и параметры

Стандарт размера шлакоблока зависит от наполнителей. Кроме доменного или гранитного шлака применяют песок, гальку, гравий, отсев щебня, керамзит, опилки. Также в качестве пластификатора подходят вулканические зерна – перлит. Особенности каждого сырья влияют на технические характеристики шлакоблока.

1. Полнотелый камень подходит для обустройства цоколя, фундамента, несущих конструкций. Прочность обеспечивают щебень, песок и галька, добавленные в бетонную основу перед обработкой на вибростанке. В зависимости от количества сырья определяют марку – М100 и М125. Вес полнотелого шлакоблока 390х190х190 составляет 25-28 кг. Он хорошо справляется с большими нагрузками, но неспособен удерживать тепло в помещении.

2. Для возведения стен и межкомнатных перегородок используют шлакоблок с двумя или тремя каналами, процент которых не изменяется. Здесь играет роль показатель пустотности, от 28 до 40 %. Блоки с прямоугольными внутренними полостями легко режутся, что удобно при монтаже. В зависимости от того, керамзит или песок выступает в качестве добавочной смеси, в продажу выпускают марки: М75 и М50. Вес пустотелого шлакоблока колеблется в пределах 18-23 кг. Существует два размера: 390х120х188 и 390х90х188. Некоторые блоки изготавливаются с помощью специальных форм, для получения декоративной текстурной поверхности.

3. Камень с коэффициентом 40% имеет самую большую теплопроводность и низкую прочность. Его применяют в связке с другими категориями, для защиты от холода. Весит полублок 10-15 кг, марка – М35. Имеет два широких канала, предназначенных для пластификаторов, в роли которых выступают облегченные смеси из песка, опилок, отходов сгорания.

При вычислении требуемого количества учитывают параметры, так как вес зависит от его пустотности. Подготовка бетона подразумевает включение в раствор пластифицирующих веществ, обеспечивающих морозостойкость и водонепроницаемость. После вибропрессования формируют блоки, которые укладывают на просушку не меньше, чем на 10 часов.

В геометрии блоков допускаются отклонения с погрешностью в плюс-минус 3 мм. В случае большего нарушения кладка будет неровной, со швами разной толщины. Это приведет к сложностям в строительстве и излишнему расходу раствора. Соблюдение технологии производства обеспечивает простую работу и небольшие сроки возведения здания. Возможно собственноручное изготовление, но стандарт качества блока и выполнение по размерам достигается при условии использования специального оборудования и многоячеистой формы.

Свойства и характеристики

Кроме обычных строительных материалов производят блок в цветовой палитре и с имитацией скального камня или кирпича. Для этого используют полиуретановые формы, позволяющие текстурировать боковую поверхность, что отменяет необходимость дополнительной отделки, особенно для фасадов и цоколей. Пустотелый шлакоблок 400х200х200 подходит для оформления тротуаров и мостовых. Что касается других характеристик, отмечают следующие моменты:

1. Теплопроводность напрямую зависит от состава бетона. Самый высокий показатель имеет керамзитовый на кварцевом песке. При средней плотности 1100 -1200 кг/м3 отмечается цифра 0,40-0,48 Вт/мС.

2. Для сооружения внешних стен выбирают шлакоблок с морозоустойчивостью не менее 35 единиц, для районов с более суровым климатом – 50.

3. Определение прочности проходит в лаборатории с высокоточным оборудованием. Образец готов к испытаниям через 28-30 дней после изготовления, его помещают под пресс и воздействуют возрастающим давлением, до полного разрушения. В результате, учитывая площадь поперечного сечения и величину нагрузки, вычисляют по формуле показатель прочности.

4. Водопоглощение – способность блока впитывать и удерживать воду в порах. Эта величина составляет 75%, что не является лучшей характеристикой. Требуется дополнительная обработка.

5. Усадка и деформация камня при долгой эксплуатации отсутствует.

6. Даже самый легкий вид, используемый как утеплитель, не способен воспламеняться, устойчив к огню.

7. Существует необходимость в дополнительной звукоизоляции, так как стены в одну кладку блока пропускают шум до 43 Дб.

Стоимость

В зависимости от производителя, качества наполнителя, формы и вида материала, стоимость несколько варьируется, но особо не отличается по регионам. Ориентировочная цена шлакоблока за куб будет определяться параметрами и пластификатором, что можно увидеть в таблице:

РазмерПустотность в %НаполнительЦена, рублиВес, кг
390х190х188полнотелыйПерлит+цемент50 – 7025 – 27
полнотелыйКерамзит+бетон60 – 9026 – 28
30Песок+цемент35 – 5020 – 23
390х90х18828 пустотелыйГранитный щебень30 – 4018 – 20
30Шлак25 – 3518 – 20
400х200х20040 облегченныйКерамзит30 – 4510 –15

Чаще всего шлакоблоки применяют в коттеджном строительстве с максимально до трех этажей из-за конструктивной особенности. Некоторые виды используют для сооружения подсобных помещений, вентиляционной системы в зданиях, а также в качестве украшений мостовых, тротуаров и площадей. В продажу камень поступает в специальных поддонах, что удобно при транспортировке и разгрузке. При анализе характеристик современных строительных материалов, часто выделяют шлакоблок, благодаря сочетанию низкой стоимости и качества.

Рецептура раствора для шлакоблока и советы по изготовлению блоков

Когда возникает необходимость небольшого строительства на собственном участке – пришло время построить гараж, баньку, то всегда находятся хозяева, которые решаются не только самостоятельно к нему приступить, но и изготовить стройматериалы своими руками. А почему бы и нет, если есть в наличии время, упорство и сырье. Ну, и главное – желание, помноженное на возможность сэкономить средства.

Мы уже рассмотрели варианты: как изготовить самостоятельно кирпич, блоки пенобетона, арболита, фибробетона, тротуарной плитки. Пришла очередь кратко ознакомиться с процессом кустарного производства шлакоблока. Недорогой строительный материал шлакоблок не пробьет ощутимую брешь в бюджете, но своими руками всегда получится значительная экономия.

О рецептах и пропорциях раствора для шлакоблока

Точных рецептур замеса существует несколько видов, многое зависит от наличия доступного сырья. В качестве стандартного наполнителя служит шлак, но можно брать отходы горения угля, перлит, отсев гранитного или иного камня, добавляют кирпичный бой и опилки, прошедшие обработку. Процесс обработки опилок смотреть в статье «блоки из арболита».

Как в любых бетонных блоках, в шлакоблоке неизменным и важным компонентом остается цемент. Чем выше марка, тем меньше расход. Но рекомендации мастеров сходятся на марке цемента М – 400, если брать М-500, то количество цемента уменьшают на 15% от пропорций на выбранный состав. Добавление пластификатора можно назвать не обязательным, но желаемым – из расчета 5 гр на один блок.

Пластификатор значительно увеличивает многие положительные свойства строительных блоков. Он придает морозоустойчивость блокам, предотвращает появление трещин. Добавление пластификатора упрощает процесс складирования. Блок схватывается быстрее, и уже через 6-8 часов блоки можно переносить к месту дальнейшей сушки, освобождая строительную площадку, не выжидая стандартные 2 суток.

Учитывая, что речь идет о небольших объемах, а не о промышленных линиях, для наглядности рассмотрим стандартные рецепты и пропорции в ведрах:

  • 1,5 ведра цемента, 2 ведра песка, 2 ведра гравия или каменного отсева и 7 ведер шлака. Воду добавляют до нужной консистенции — блок не должен растекаться, терять геометрию при снятии формы (примерно 1,5 — 3 ведра).
  • 1 ведро цемента, 3 ведра песка, 5 ведер шлака.

 

 

 

Подготовка рабочей площадки, места сушки и складирования

Определившись с наличием сырья, стоит задуматься о рабочих площадках. Те рекламные ролики, что мелькают в интернете, грешат одним недостатком – все ловко и хорошо, но под открытым небом, без учета погодных условий, это большой риск. Площадка под навесом для формовки и первичного отстоя/сушки будет гораздо удобней.

Для того, чтобы не страдала геометрия блоков, рабочая площадка должна быть ровной, желательно накрыта пленкой, на которую и будут выставляться формованные, но еще сырые изделия. Место созревания и дальнейшего складирования блоков тоже должно быть под крышей, желательно, чтобы это было помещение, где можно обеспечить влажность и тепло во время сушки.

Формы и оборудование для изготовления шлакоблока

Конечно, кустарное производство во многом уступает промышленному, и чем меньше у вас оборудования, тем больше будут задействованы руки. Ручной замес вместо бетономешалки, увеличивает трудозатраты, но уменьшает расход средств на покупку или аренду. Наличие вибропресса или вибростола (который несложно изготовить самому по доступным в интернете инструкциям) также ускорят и облегчат процесс изготовления шлакоблока. Но будем исходить из реалий, как поступают многие, и приготовим емкость для замеса, лопату, ведра. И конечно, потребуются формы.

Стандарты размеров для шлакоблока: 390х190х188 мм и для полу блоков: 390х120х188 мм. Но поскольку госприемки у частного застройщика, производителя нет, эти размеры допускается округлять до 40х20х20 см, и под эти размеры изготовить форму из дерева. Удобно делать ее со съемным дном, на которое крепятся бруски или обрезки трубы, которые будут формировать в блоке полости. Полости значительно уменьшает вес изделия, экономит сырье и никак не ухудшает качество блока.

Для удобства, с внешней стороны формы необходимо приделать бруски, на днище формы тоже обеспечить захват с боковых сторон. И можно приступать к изготовлению шлакоблоков своими руками.

 

 

 

Формовка и сушка блоков из шлакобетона

Готовым раствором, тщательно замешанным по выбранной под себя рецептуре, необходимо заполнить собранную форму. Заполнять следует с довеском, затем тщательно встряхнуть, простучать форму, чтобы вышли все пузырьки воздуха, а раствор заполнил рабочую емкость полностью. Утрамбовать сверху. При необходимости добавить раствор и аккуратно перевернуть блок на расстеленную пленку или поддон, чтобы снять сначала дно, а затем и саму форму, оставив блок схватываться на воздухе. Если раствор приготовлен без нарушений пропорций, то блок не изменит формы, не расплывется.

Сушатся/твердеют шлакоблоки без пластификатора минимум 36 часов, лишь затем переносятся к месту складирования. Лишь «созревшие», набравшие прочность блоки можно использовать в строительстве. А прочность они набирают до двух месяцев сушки. Первую неделю блоки должны лежать не плотно друг к другу. Во время сушки следует избегать пересыхания, как и с любыми бетонными изделиями – смачивать, накрывать пленкой или влажной тканью.

Остается добавить, если ваш трудовой запал исчерпал себя на любой стадии строительства или ремонта, всегда можно вызвать рабочую бригаду в помощь. Наша строительная компания предоставляет также услуги качественного утепления эковатой или любым утеплителем, выбранным заказчиком.

 

 

 

Строительные блоки

Блок — штучный строительный материал широкого спектра применения. Производится методом формования на основе как цементных, так и бесцементных (например, на основе гипса, извести или магнезии) бетонов*.

Строительные блоки (шлакоблоки, керамзитоблоки, арболитовые — из опилкобетона -блоки, пескоблоки) – распространенный и очень популярный строительный материал. Используется обычно для строительства и утепления коттеджей, гаражей, садовых и дачных домов, жилых зданий, хозяйственных построек. В промышленности применяется при возведении ангаров, складских и производственных помещений.

В народе широко распространен термин «ШЛАКОБЛОКИ». Именно так зачастую называют все без исключения строительные стеновые блоки. На самом деле, шлакоблоками можно назвать строительные блоки (стеновые блоки) полученные из бетона, изготовленного со следующими заполнителями: шлак, зола, отходы горения угля (или других материалов). Помимо этого в процессе реального производства в состав шлакоблока могут добавляться любые наиболее доступные материалы в Вашем регионе — это может быть отсев щебня (камня, гранита), отходы кирпича, гравий, песок.

Если блок изготовлен из цементно-песчаной смеси, то его, как правило, называют пескоблок.

Если в качестве основного наполнителя помимо песка применен керамзит или опилки (щепа, стружка), то такие блоки можно назвать керамзитоблоками или арболитовыми (опилкобетонными) блоками, соответственно.

Обращаем Ваше внимание на то, что габаритные размеры блоков всего ассортимента, изготовляемого на вибростанках «ВИБРОМАСТЕР» нашего производства, выбраны не случайно. Такие размеры позволяют использовать блоки в комбинированной кладке с кирпичом, то есть вести кладку «вперевязку», с заходом кладки из кирпича в кладку из блоков или наоборот.

* — Бето́н (от фр. béton) — искусственный камень, получаемый в результате затвердевания рационально подобранной и уплотненной смеси вяжущего вещества (самое распространенное — цемент или др.), заполнителей и воды.

В ряде случаев бетон может содержать специальные добавки.

Заполнители (щебень, керамзит, песок и т. п.) образуют пространственный скелет, как бы каркас будущего искусственного камня – бетона. Вяжущее вещество (цемент или др.) связывает (если проще — склеивает) элементы заполнителя в единое целое. Вода в данном случает выступает в роли активатора вяжущего вещества.
В качестве юмористической иллюстрации того, что такое бетон, можно привести следующий — совсем уже детский пример – папье-маше. Кто не знает – это игрушка, склеенная из мелких клочков бумаги при помощи клейстера. Клейстер изготавливается из крахмала и воды. Получаем самый настоящий бетон (!), где крахмал это вяжущее, а кусочки бумаги – заполнитель вот такого вот детского бетона.

Вы также можете посмотреть следующие разделы

  1. Исходные компоненты
  2. Технология
  3. Конструкция станков
  4. Сертификация
  5. О нашей марке «Вибромастер»
  6. Полезные статьи
  7. ГОСТы и СНиПы
  8. Термоблок

Не используйте отсев в сверточных сетях

Харрисон Янсма .

Я заметил, что существует множество ресурсов для изучения того, что и почему глубокое обучение. К сожалению, когда приходит время создавать модель, очень мало ресурсов, объясняющих, когда и как.

Я пишу эту статью для других специалистов по данным, пытающихся внедрить глубокое обучение. Так что вам не нужно троллить исследовательские статьи и обсуждения Reddit, как это сделал я.

Из этой статьи вы узнаете, почему в сверточных архитектурах выпадает немало.

Отсев

Если вы читаете это, я предполагаю, что у вас есть некоторое представление о том, что такое выпадение, и его роль в регуляризации нейронной сети. Если вы хотите освежиться, прочитайте этот пост Амара Будхираджи.

Шривастава, Нитиш и др. «Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей», JMLR, 2014 г.

Как правило, нам нужно реализовать регуляризацию только тогда, когда наша сеть подвержена риску переобучения.Это может произойти, если сеть слишком велика, если вы слишком долго тренируетесь или у вас недостаточно данных.

Если у вас есть полносвязные слои в конце сверточной сети, реализовать исключение несложно.

Реализация Кераса

keras.layers.Dropout (скорость, noise_shape = None, seed = None)
 
  • Начните с коэффициента отсева 0,5 и уменьшайте его, пока производительность не станет максимальной. (Источник)

Пример:

модель = керас.models.Sequential ()
model.add (keras.layers.Dense (150, Activation = "relu"))
model.add (keras.layers.Dropout (0.5))
 

Обратите внимание, что это применимо только к полностью подключенной области вашей свёрточной сети. Для всех остальных регионов не следует использовать дропаут.

Вместо этого вы должны вставить пакетную нормализацию между свертками. Это упорядочит вашу модель, а также сделает вашу модель более стабильной во время обучения.

Пакетная нормализация.

Пакетная нормализация — это еще один метод регуляризации сверточной сети.

Помимо эффекта регуляризации, пакетная нормализация также дает вашей сверточной сети устойчивость к исчезновению градиента во время обучения. Это может сократить время тренировки и повысить производительность.

Пакетная нормализация борется с исчезающим градиентом

Реализация Кераса

Чтобы реализовать пакетную нормализацию в Keras, используйте следующее:

 keras.layers.BatchNormalization ()
 

При построении сверточной архитектуры с пакетной нормализацией:

  • Вставьте слой пакетной нормализации между слоями свертки и активации.(Источник)
  • Есть несколько гиперпараметров, которые вы можете настроить в этой функции, поиграйте с ними.

Вы также можете вставить пакетную нормализацию после функции активации, но, по моему опыту, оба метода имеют одинаковую производительность.

Пример:

 model.add (Conv2D (60,3, padding = "same"))
model.add (BatchNormalization ())
model.add (Активация ("relu"))
 

Пакетная нормализация заменяет выпадение.

Даже если вам не нужно беспокоиться о переобучении, реализация пакетной нормализации дает множество преимуществ.Из-за этого и своего эффекта регуляризации пакетная нормализация в значительной степени заменила отсев в современных сверточных архитектурах.

«Мы представили алгоритм для построения, обучения и выполнения логического вывода с пакетно-нормализованными сетями. Полученные сети можно обучать с насыщающими нелинейностями, они более устойчивы к увеличению скорости обучения и часто не требуют исключения для регуляризации ». — Иоффе и Свегеди 2015

Что касается того, почему отсев из недавних заявлений, то есть две основные причины.

Во-первых, выпадение обычно менее эффективно при регуляризации сверточных слоев.

Причина? Поскольку сверточные слои имеют мало параметров, для начала им требуется меньшая регуляризация. Кроме того, из-за пространственных отношений, закодированных в картах функций, активации могут стать сильно коррелированными. Это делает отсев неэффективным. (Источник)

Во-вторых, то, что помогает упорядочить отсев, устаревает.

Большие модели, такие как VGG16, включают полностью подключенные уровни в конце сети.В таких моделях с переобучением боролись за счет пропуска между полностью подключенными слоями.

VGGNet и плотная голова

К сожалению, современные архитектуры отходят от этого полностью связного блока.

За счет замены плотных слоев на глобальное среднее объединение в пулы современные свёрточные сети уменьшили размер модели при одновременном повышении производительности.

В будущем я напишу еще один пост, в котором подробно описывается, как реализовать глобальный средний пул в сверточной сети.А пока я рекомендую прочитать статью ResNet, чтобы получить представление о преимуществах GAP.

Эксперимент

Я создал эксперимент, чтобы проверить, уменьшает ли пакетная нормализация ошибку обобщения при вставке между свертками. (ссылка)

Я построил 5 идентичных сверточных архитектур и вставил между свертками либо выпадение, либо пакетную норму, либо ничего (контроль).

Обучая каждую модель на наборе данных Cifar100, я добился следующих результатов.

Высокая производительность пакетно-нормализованной модели подтверждает утверждение, что пакетная нормализация должна использоваться между свертками.

Кроме того, выпадение не следует размещать между свертками, поскольку модели с выпадением имеют тенденцию работать хуже, чем контрольная модель.

Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с полным текстом статьи на моем GitHub.

На вынос

Если вам было интересно, следует ли реализовывать выпадение в сверточной сети, теперь вы знаете.Используйте выпадение только на полностью связанных слоях и реализуйте пакетную нормализацию между свертками.

Если вы хотите узнать больше о пакетной нормализации, прочтите это:

https://towardsdatascience.com/intuit-and-implement-batch-normalization-c05480333c5b

Биография : Харрисон Янсма — магистр компьютерных наук Техасского университета в Далласе. Харрисон увлечен компьютерным зрением, машинным обучением и серверной разработкой.

Оригинал.Размещено с разрешения.

Связанный:

5 перспектив того, почему отсев из школы работает так хорошо | by Andre Ye

Через 5 минут

Dropout работает путем случайного блокирования части нейронов в слое во время обучения. Затем во время предсказания (после обучения) Dropout не блокирует никакие нейроны. Результаты этой практики были чрезвычайно успешными — сети, выигравшие конкуренцию, почти всегда делают Dropout неотъемлемой частью архитектуры.

Может быть немного непонятно, почему вообще работает Dropout. Во-первых, мы, по сути, добавляем случайность в модель, и, следовательно, можно было бы ожидать, что ее прогнозы будут широко варьироваться, поскольку некоторые важные узлы заблокированы. В такой изменчивой среде трудно представить, как можно распространять какую-либо полезную информацию. Кроме того, как сеть, адаптированная к такой случайной среде, работает хорошо, когда случайность внезапно устраняется во время прогнозирования?

Есть много точек зрения на то, почему метод Dropout работает, и хотя многие из них взаимосвязаны и связаны, их понимание может дать целостное и глубокое понимание того, почему метод оказался таким успешным.

Вот один подход: поскольку сеть обучается в среде, где узлы могут быть случайно заблокированы, есть две возможности:

  • Узел, который заблокирован, является «плохим узлом» или узлом, который не предоставляет никакой информации. . В этом случае другие узлы сети получают положительный сигнал посредством обратного распространения и могут лучше обучаться в отсутствие отрицательного узла.
  • Узел, который заблокирован, является «хорошим узлом» или узлом, который предоставляет важную информацию для прогнозирования.В этом случае сеть должна изучить отдельное представление данных в других нейронах.

С этой точки зрения Dropout, независимо от того, какие узлы Dropout блокирует, сеть может получить от этого выгоду. Эта перспектива метода рассматривает его как своего рода разрушитель, привнесенный извне источник случайности, способствующий ускоренному обучению.

Другая перспектива Dropout — ансамбль. В часто успешном алгоритме случайного леса несколько деревьев решений обучаются на случайно выбранных подмножествах данных, этот процесс известен как упаковка.За счет включения случайности в модель дисперсия модели была фактически подавлена. Для интуитивного понимания рассмотрим следующие данные, синусоидальную волну с большим количеством нормально распределенного шума:

Из этих данных мы берем десятки аппроксимирующих кривых, которые случайным образом выбирают точки вдоль исходной кривой. Затем эти аппроксимирующие кривые агрегируются через средние, и в результате получается гораздо более чистая кривая:

Прозрачные линии — это аппроксимирующие кривые.

Bagging хорошо работает с данными с высокой дисперсией, потому что это случай, когда можно бороться с огнем с помощью огня (шум с большим шумом).В этом случае, многократно случайным образом выбирая части кривой, мы пренебрегаем другими точками данных, что способствует более низкой дисперсии.

Та же идея может быть применена к Dropout. Когда есть сотни или даже тысячи сигналов, поступающих с предыдущего уровня в глубоких нейронных сетях, особенно в начале обучения, неизбежно будет много отклонений и, возможно, неправильных сигналов. Случайным образом выбирая подмножества предыдущих сигналов и передавая их, Dropout действует как аппроксиматор и оставляет более чистый сигнал для обратного распространения.

Мы можем продолжить эту перспективу. Каждый раз, когда Dropout повторно применяется в итерации, можно утверждать, что создается новая сеть. В сочетании, скажем, с деревьями решений, каждая модель имеет разную архитектуру, и именно агрегирование этих различных карт функций и особенностей в подмножествах данных позволяет получить полное представление обо всем пространстве функций. Окончательная модель скомпрометирована изучением подмоделей.

На каждой итерации обучения создается «новая сеть», и веса обновляются, чтобы отразить обучение новой сети.Хотя метод, которым это делается, — скорее одномерный, чем двухмерный — отличается, по сути, он выполняет ту же задачу, что и ансамбль. После достаточного количества итераций сеть учится находить так называемые «универсальные веса» или параметры, которые хорошо работают независимо от изменений в архитектуре. Как и ансамбли, Dropout позволяет сетям учиться на составе многих более подробных и целенаправленных сетей.

Отсев также рассматривается как форма регуляризации, которая представляет собой семейство методов для предотвращения переобучения нейронных сетей.Случайным образом отсекая часть сигнала, проходящего от одного уровня к другому, мы предотвращаем чрезмерно подробный поток чисел к концу сети, который будет встречен столь же сложным потоком обновлений посредством обратного распространения.

Другая точка зрения на Dropout связана с проблемой переобучения, с фундаментальной идеей о том, что сети переоборудуются, потому что они пытаются обновить миллионы параметров одновременно. Когда нейронные сети инициализируются, их параметры не привыкли к набору данных и начинают исследовать ландшафт ошибок.Когда все это индивидуальное исследование складывается в массивную сеть, она, как цунами, устремляется к обратному распространению, и сеть быстро развивается и быстро переоснащается.

Dropout — особенно Dropout, широко реализованный через глубокую сеть и с высокой долей отброшенных нейронов (от 40 до 50 процентов) — позволяет сети учиться в более медленном и более постепенном формате, обновляя сеть по частям в стохастическом режиме. способ.

Выпадение сверточных слоев — это странно | Джейкоб Рейнхольд

Почему выпадение сверточных слоев принципиально отличается от выпадения полностью связанных слоев.

Dropout обычно используется для регуляризации глубоких нейронных сетей; однако применение исключения к полносвязным слоям и применение исключения к сверточным слоям — принципиально разные операции. Хотя в сообществе глубокого обучения известно, что отказ от использования имеет ограниченные преимущества в применении к сверточным слоям, я хотел показать простой математический пример того, почему они разные. Для этого я определю, как выпадение работает на полносвязных слоях, определю, как выпадение работает на сверточных слоях, и сопоставлю эти две операции.

Выпадение на полностью связанных уровнях

Полностью подключенная нейронная сеть на уровне n ​​ (без учета смещения) может быть определена как:

, где ϕᵢ — нелинейность (например, ReLU), Wᵢ для i ∈ {1,…, n ​​} — это весовые матрицы, а x — входные данные.

Рассмотрим одиночную полносвязную нейронную сеть со скрытым слоем f ( x ) : ℝ⁹ → ℝ⁹ без нелинейности или смещения.Мы можем выразить сеть как:

Ниже приведена диаграмма нашей единственной нейронной сети скрытого уровня.

Давайте добавим отсев в эту сеть. Пусть r ∈ {0,1} ⁹ — вектор независимых и одинаково распределенных (iid) случайных величин Бернулли. Отсев в нашей ранее определенной нейронной сети может быть выражен как:

, где V x было свернуто до h для пространства.

Чтобы увидеть, как это эквивалентно отсеву, рассмотрим конкретный случай, когда r = (1, 0, 0,…, 0) ᵀ.В результате получается сеть:

, что и обсуждалось в исходной статье Dropout.

Мы видим, что выпадение в полносвязных нейронных сетях эквивалентно обнулению столбца из весовой матрицы, связанной с полносвязным слоем. Эта операция соответствует «отбрасыванию» нейрона в нейронную сеть. Удаление нейрона таким способом разумно, потому что — качественно — это способствует избыточности в матрице весов, то есть подсети могут надежно выполнять желаемую операцию.

Выпадение в сверточных нейронных сетях

Сверточная нейронная сеть n ​​ (без учета смещения) может быть определена как:

, где ∗ — оператор свертки, ϕᵢ — нелинейность, Kᵢ для i ∈ {1,…, n ​​} — сверточные ядра, а x — входные данные.

Чтобы сориентироваться, давайте сначала рассмотрим сверточную операцию. Мы можем переписать дискретную свертку как умножение матриц.Давайте рассмотрим свертку x ∈ ℝ³ ˣ ³ с K ∈ ℝ² ˣ ². Тогда K x определяется как:

, что до операции изменения формы эквивалентно:

Теперь, когда мы установили, что свертка может применяться как матричное умножение, давайте сформулируем сверточная сеть примерно так же, как мы сформулировали полносвязную сеть.

Пусть g ( x ): ℝ³ ˣ ³ → ℝ³ ˣ ³ будет полностью сверточной нейронной сетью без нелинейности или смещения.В духе нашей предыдущей сети мы определяем g как:

, где u, v ∈ ℝ³ ˣ ³ — сверточные ядра, а x ∈ ℝ³ ˣ ³ — изображение.

Для простоты и поскольку это не влияет на наш анализ, пусть h = v x . Обратите внимание, что для того, чтобы преобразование g было действительным, нам нужно будет использовать заполнение нулями на каждом сверточном слое.Это может быть включено в матричную форму сверточного ядра, и поэтому наша сеть может быть записана как:

Доказательство этого предоставляется читателю в качестве упражнения.

Как и раньше в нашей полностью подключенной сети, давайте добавим отсев в нашу сверточную сеть.

Пусть U определяется как матрица в предыдущем уравнении (т. Е. Развернутое сверточное ядро ​​с заполнением нулями) и пусть r ∈ {0,1} ⁹ iid случайные величины Бернулли, как и раньше.Тогда у нас есть:

Чтобы показать, что это применение исключения не эквивалентно полностью связанному случаю, достаточно сосредоточиться на верхнем левом блоке 3 × 3 ранее показанной матрицы:

Обратите внимание, что веса u , u , u находятся по крайней мере дважды в трех столбцах в этом вырезе. Таким образом, если r ₁ = 0 и r ₂ = 1 или r ₁ = 1 и r ₂ = 0, мы все равно будем обновлять веса u ₅ и u (независимо от стоимость р ₃!).

Upshot

В нашем анализе выпадения в полносвязных сетях мы показали, что операцию выпадения можно понимать как обнуление столбцов весовой матрицы в нейронной сети. Эта операция соответствовала тому, чтобы нейрон не обучался или не «выпадал из строя».

В приведенном выше анализе мы показали, что выпадение на сверточных слоях , а не дает тот же эффект. Это демонстрируется тем фактом, что обнуление столбца матрицы весов, соответствующего сверточному ядру, по-прежнему позволяет обучать веса в этом столбце.

Поскольку выпадение обычно используется для того, чтобы не обучать подмножества нейронов случайным образом во время обучения, а выпадение на сверточных слоях не выполняет эту операцию, название вводит в заблуждение и — поскольку эффект не является очевидным интерпретируемым — странным.

Я не говорю, что выпадение сверточных слоев бесполезно. В этих статьях авторы получают лучшие результаты при использовании исключения на сверточных слоях. Однако эффект отсева на сверточных слоях, по-видимому, сводится к увеличению шума Бернулли на характерных картах сети.Я считаю, что выбор такого способа введения шума в систему кажется странным без более основополагающей теории; Теория, которая соответствует , присутствует в случае полностью связанных слоев.

Так что, если вы попытаетесь добавить выпадение после сверточного слоя и получите плохие результаты, не огорчайтесь! Не похоже, что есть веские причины, по которым должен обеспечивать хорошие результаты.

Дополнительное примечание

Исключение, применяемое к полносвязным нейронным сетям с одним скрытым слоем, соответствует интерпретируемому регуляризатору, который выравнивает весовые матрицы.Однако при выводе этих результатов широко используется тот факт, что веса каждого элемента матрицы не зависят друг от друга; факт, который не выполняется в сверточных слоях. Я не сразу понимаю, как согласовать этот факт со сверточными слоями, поэтому не понимаю, как отсев может обеспечить аналогичную интерпретируемую регуляризацию.

Что такое отсев | Бен Хаффеле

Регуляризация отсева широко используется при обучении нейронных сетей и влечет за собой стохастическую установку вывода скрытых единиц на 0 на каждой итерации обучения сети.Несмотря на широкое использование в качестве средства защиты сетей от переобучения, точное математическое понимание регуляризации, вызванной отсевом, часто отсутствует. В этом проекте мы работаем над характеристикой свойств регуляризации, которые вызываются с помощью Dropout во время обучения сети.

Простейшая модель, которую можно использовать для изучения отсева, — это простая матричная факторизация. По сути, матричная факторизация — это просто нейронная сеть с одним скрытым слоем без нелинейности скрытых элементов, а «удаление» скрытого элемента — это просто удаление одной матрицы ранга 1 из факторизации.2 $$

, где $ r_ \ theta $ — вектор iid случайных величин Бернулли, которые принимают значение 1 с вероятностью $ \ theta $ (в приведенном выше масштабировании с помощью $ \ frac {1} {\ theta} $ просто для алгебраического удобства). \ text {th} $ в $ U $ и $ V $, а $ d $ — количество столбцов в $ (U, V) $.2 $$

, где $ || \ cdot || _ * $ обозначает ядерную норму (сумму сингулярных значений), а $ \ lambda $ — константа, которая зависит от $ \ theta $. В связи с тем, что ядерная норма порождает решения низкого ранга, одна из интерпретаций обучения с отсевом для этой проблемы заключается в том, что оно вызывает регуляризацию низкого ранга на выходе модели.

Помимо этой простой линейной модели, тот же самый стиль анализа может быть применен для понимания эффектов Dropout в последнем слое глубокой сети, если последний слой является линейным (как это часто бывает).Кроме того, вместо выборки вектора $ r_ \ theta $ для наличия iid записей Бернулли, тот же стиль анализа можно также применить к более сложным формам стохастических выборок (например, в Block Dropout непрерывные блоки переменных удаляются одновременно).

Список литературы

Cavazza, Haeffele , Lane, Morerio, Murino, Vidal. «Отсев как регуляризатор низкого ранга для матричной факторизации». АИСТАТС (2018)

Pal, Lane, Vidal, Haeffele .«О свойствах регуляризации структурированного отсева». CVPR (2020)

Где я должен размещать дропаут-слои в нейронной сети?

Некоторые люди интерпретируют нейронную сеть с включенным отключением как приближение байесовской нейронной сети. И мы можем рассматривать эту проблему с байесовской точки зрения или рассматривать такие сети как стохастические искусственные нейронные сети.

Искусственная нейронная сеть

Искусственная нейронная сеть сопоставляет некоторые входные данные / характеристики с выходными / предсказаниями, что можно упростить следующим образом:
$ l_0 = x, $
$ l_i = nl_i (W_il_ {i-1} + b_i) \ hspace { 1см} \ forall i \ in [1, n], $
$ y = l_n.$
, где $ nl_i $ представляет нелинейную функцию активации в i-м слое.

Стохастические искусственные нейронные сети

Существует два метода преобразования традиционной нейронной сети в стохастическую искусственную нейронную сеть, моделирующую несколько возможных моделей $ \ theta $ с их соответствующим распределением вероятности $ p (\ theta) $: 1) дать стохастическую активацию сети (изображенную ниже на слева), 2) или стохастические веса / коэффициенты (справа).

Модель Dropout

В этой замечательной статье: Чего не знает моя глубинная модель… Ярин Галь рассматривает это как стохастическую сеть:

Обратите внимание, что механизм выпадения, применяемый к $ W_1 $, работает на слое X, а механизм выпадения, применяемый к $ W_2 $, работает на слое $ \ sigma $.

И процесс (с n слоями) можно сформулировать так:
$ l_0 = x, $
$ z_ {i, j} \ sim \ text {Bernouilli} (p_i) \ hspace {1cm} \ forall i \ in [1, n], $
$ l_i = nl_i ((l_ {i-1} \ cdot \ text {diag} (z_i)) W_i + b_i) \ hspace {1cm} \ forall i \ in [1, n] , $
$ y = l_n.$

, где $ l_ {i-1} \ cdot \ text {diag} (z_i) $ означает, что мы случайным образом обнуляем некоторые элементы ввода (, предшествующий слою ) с вероятностью $ 1-p_i $.

TL; DR

Затем обычно мы применяем выпадение перед активацией, чтобы исключить входные элементы в предыдущем слое.

Артикулы:

  1. Практические байесовские нейронные сети — учебное пособие для пользователей глубокого обучения
  2. Чего не знает моя глубинная модель …

глюон.nn — документация Apache MXNet

Активация (активация, ** kwargs)

Применяет к входу функцию активации.

AvgPool1D ([размер_пул, шаги, отступы,…])

Средняя операция объединения временных данных.

AvgPool2D ([размер_пул, шаги, отступы,…])

Средняя операция объединения пространственных данных.

AvgPool3D ([размер_пул, шаги, отступы,…])

Средняя операция объединения для трехмерных данных (пространственных или пространственно-временных).

BatchNorm ([ось, импульс, эпсилон, центр,…])

Слой периодической нормализации (Иоффе и Сегеди, 2014).

Блок ([префикс, параметры])

Базовый класс для всех слоев и моделей нейронной сети.

Conv1D (каналы, размер_ядра [, шаги,…])

1D сверточный слой (например, временная свертка).

Conv1DTranspose (каналы, размер_ядра [,…])

Транспонированный одномерный сверточный слой (иногда называемый деконволюцией).

Conv2D (каналы, размер_ядра [, шаги,…])

2D сверточный слой (например,г. пространственная свертка по изображениям).

Conv2DTranspose (каналы, размер_ядра [,…])

Транспонированный 2D сверточный слой (иногда называемый деконволюцией).

Conv3D (каналы, размер_ядра [, шаги,…])

Трехмерный сверточный слой (например, пространственная свертка по объемам).

Conv3DTranspose (каналы, размер_ядра [,…])

Транспонированный трехмерный сверточный слой (иногда называемый деконволюцией).

Dense (единицы [, активация, use_bias,…])

Просто ваш обычный плотно связанный слой NN.

Отсев (скорость [, оси])

Применяет отключение ко входу.

ELU ([альфа])

Экспоненциальная линейная единица (ELU)

Встраивание (input_dim, output_dim [, dtype,…])

Превращает неотрицательные целые числа (индексы / токены) в плотные векторы фиксированного размера.

Flatten (** kwargs)

Делает вход двумерным.

GELU (** kwargs)

Гауссовская экспоненциальная линейная единица (GELU)

GlobalAvgPool1D ([макет])

Операция объединения глобального среднего значения для временных данных.

GlobalAvgPool2D ([макет])

Операция объединения глобального среднего значения для пространственных данных.

GlobalAvgPool3D ([макет])

Операция объединения глобального среднего значения для трехмерных данных (пространственных или пространственно-временных).

GlobalMaxPool1D ([макет])

Операция объединения Gloabl max для одномерных (временных) данных.

GlobalMaxPool2D ([макет])

Операция глобального максимального пула для двумерных (пространственных) данных.

GlobalMaxPool3D ([макет])

Операция глобального максимального объединения для трехмерных данных (пространственных или пространственно-временных).

GroupNorm ([num_groups, epsilon, center,…])

Применяет групповую нормализацию к n-мерному входному массиву.

HybridBlock ([префикс, параметры])

HybridBlock поддерживает пересылку как с символом, так и с NDArray.

HybridLambda (функция [, префикс])

Оборачивает оператор или выражение как объект HybridBlock.

HybridSequential ([префикс, параметры])

Последовательное штабелирование гибридных блоков.

InstanceNorm ([ось, эпсилон, центр, масштаб,…])

Применяет нормализацию экземпляра к n-мерному входному массиву.

Лямбда (функция [, префикс])

Оборачивает оператор или выражение как объект блока.

LayerNorm ([ось, эпсилон, центр, масштаб,…])

Применяет нормализацию слоя к n-мерному входному массиву.

LeakyReLU (альфа, ** kwargs)

Версия выпрямленного линейного устройства с утечкой.

MaxPool1D ([размер_пул, шаги, набивка,…])

Макс. Операция объединения для одномерных данных.

MaxPool2D ([размер_пул, шаги, набивка,…])

Макс. Операция объединения для двумерных (пространственных) данных.

MaxPool3D ([размер_бассейна, шаги, набивка,…])

Макс. Операция объединения для трехмерных данных (пространственных или пространственно-временных).

PReLU ([alpha_initializer, in_channels])

Параметрическая версия выпрямленного линейного устройства с утечками.

ReflectionPad2D ([обивка])

Дополняет входной тензор, используя отражение входной границы.

SELU (** kwargs)

Масштабируемая экспоненциальная линейная единица (SELU)

Последовательный ([префикс, параметры])

Группирует блоки последовательно.

Swish ([бета])

Функция активации Swish

SymbolBlock (выходы, входы [, параметры])

Построить блок из символа.

Последние достижения в области машинного обучения

Руководство для читателей

Что это за страница? На этой странице слева показаны таблицы, извлеченные из документов arXiv.Он показывает извлеченные результаты с правой стороны, которые соответствуют таксономии в Papers With Code.

Какие цветные прямоугольники справа? Здесь показаны результаты, извлеченные из статьи и связанные с таблицами слева. Результат состоит из значения метрики, имени модели, имени набора данных и имени задачи.

Что означают цвета? Зеленый означает, что результат одобрен и показан на сайте. Желтый — результат того, что вы добавили, но еще не сохранили.Синий — это результат ссылки, полученный из другой бумаги.

Откуда берутся предлагаемые результаты? У нас есть модель машинного обучения, работающая в фоновом режиме, которая дает рекомендации по статьям.

Откуда берутся ссылочные результаты? Если мы находим в таблице результаты со ссылками на другие статьи, мы показываем проанализированный справочный блок, который редакторы могут использовать для аннотирования, чтобы получить эти дополнительные результаты из других статей.

Руководство для редактора

Я впервые редактирую и боюсь ошибиться.Помощь! Не волнуйтесь! Если вы сделаете ошибки, мы можем исправить их: все версионировано! Так что просто сообщите нам на канале Slack, если вы что-то случайно удалили (и так далее) — это вообще не проблема, так что дерзайте!

Как добавить новый результат из таблицы? Щелкните ячейку в таблице слева, откуда берется результат. Затем выберите одно из 5 лучших предложений. Вы можете вручную отредактировать неправильные или отсутствующие поля. Затем выберите задачу, набор данных и название метрики из таксономии «Документы с кодом».Вы должны проверить, существует ли уже эталонный тест, чтобы предотвратить дублирование; если его не существует, вы можете создать новый набор данных. Например. ImageNet по классификации изображений уже существует с показателями Top 1 Accuracy и Top 5 Accuracy.

Каковы соглашения об именах моделей? Название модели должно быть простым, как указано в документе. Обратите внимание, что вы можете использовать круглые скобки для выделения деталей, например: BERT Large (12 слоев), FoveaBox (ResNeXt-101), EfficientNet-B7 (NoisyStudent).

Другие советы и рекомендации

  • Если для введенной пары набор данных / задача уже существует эталонный тест, вы увидите ссылку.
  • Если эталонный тест не существует, появится значок «новый», обозначающий новую таблицу лидеров.
  • Если вам повезет, Cmd + щелкните ячейку в таблице, чтобы автоматически получить первый результат.
  • При редактировании нескольких результатов из одной и той же таблицы вы можете нажать кнопку «Заменить все», чтобы скопировать текущее значение во все другие записи из этой таблицы.

Как добавить результаты, на которые имеются ссылки? Если в таблице есть ссылки, вы можете использовать функцию синтаксического анализа ссылок, чтобы получить больше результатов из других документов. Во-первых, вам понадобится хотя бы одна запись в ячейке с результатами (пример см. На изображении ниже). Затем нажмите кнопку «Анализировать ссылки», чтобы связать ссылки с статьями в PapersWithCode и аннотировать результаты.

Related Post

2021 © Все права защищены.