Схема подключения вводного автомата: схема, монтаж в щитке, квартире, установка

Почему запрещена установка автомата для нуля?

Администрация2022-02-01T10:22:50+03:00

Статьи 0 Комментариев

Защитная автоматика сегодня – неотъемлемый атрибут каждого вводного устройства, коим для любого жилища считается электрический щиток. Автоматическому выключателю доверяется безопасность электрической сети при перегрузках или коротких замыканиях. Иногда ему ошибочно приписывают функции защиты человека от поражения электрическим током, но для этих целей устанавливают УЗО.

Как правило, для подключения вводного кабеля в электрическом щитке используют двухполюсный вводной автомат (автоматический выключатель). Такой выключатель в случае перегрузки сети или КЗ разрывает одновременно цепи нулевых и фазных проводов. Альтернативным подключением считается установка однополюсных вводных автоматических выключателей по фазному проводу.

Применение автоматов в цепях нулевых защитных проводников либо двух однополюсных размыкателей по нулю и фазе категорически запрещено!

В чем опасность?

Принцип защитного действия автоматического выключателя заключается в следующем. При длительном превышении нагрузки или при КЗ между фазой и нулем он разрывает цепь, в которой установлен, оберегая нагрузочную цепь защитным отключением. При продолжительных утечках электрического тока на землю человека защищает установка выключателя дифференциального или как его еще называют УЗО.

Происходит короткое замыкание обычно в случае пробоя изоляции фазного провода на металлический корпус бытового электроприбора. В качестве таковых могут выступать холодильник, посудомоечная или стиральная машина, микроволновка. Словом возникают непредвиденные обстоятельства, когда человек может пострадать от поражающего действия электрического тока.

Казалось бы, установка двух однополюсных выключателей (по нулю и фазе) лишь повысят надежность защищенности электросети в целом.

По принципу – защиты много не бывает, однако это далеко не так. Предположим, возникла аварийная ситуация и один из выключателей (ведь кто-то обязательно сработает первым) ее отработает. Для второго выключателя состояние сети меняется, и он остается включенным.

На практике срабатывают автоматические выключатели в течение определенного промежутка времени и для каждого экземпляра он разный. И хотя отличие это может исчисляться долями миллисекунд, где гарантия, что вводный автоматический выключатель, установленный в цепи защитных проводников (нуля) не сработает первым? Гарантии никакой, поэтому в случае разрыва нуля, фазное напряжение через подключенные нагрузки оказывается на каждом из нулевых проводников, ведущих к нагрузке. Для трехфазных нагрузок, когда на каждой из фаз «висят» разные потребители, обрыв нуля грозит перекосом фаз и как следствие выходом электроприборов из строя.

Таким образом вместо защиты ситуация оказывается более угрожающей – это главная причина того, что однополюсный вводный выключатель не может устанавливаться на нулевом проводе.

Правильная защита

В жилье россиян используются различные схемы защитного заземления. Современная и наиболее безопасная TN-S имеет раздельные защитные (PE) и нейтральные (N) проводники, приходящие с подстанции. Устаревшая, но, к сожалению широко используемая в домах старой постройки TN-C с объединенным нулевым и защитным проводником PEN более опасна. Компромиссным вариантом считается TN-C-S, позволяющая разделить PEN проводник на шины N и PE до вводного выключателя.

Правила Устройства Электроустановок запрещают устанавливать коммутационные аппараты на совмещенный PEN проводник. В этой системе устанавливают однополюсные автоматы по фазе (для трехфазной сети трехполюсные), ввод нулевых проводов коммутации не допускает. Правда, на практике допускается монтаж двухполюсных входных автоматов, при условии разделения PEN до его установки.

В системах с раздельными защитным и нулевым рабочим проводниками (TN-S и TN-C-S) ПУЭ допускает коммутацию рабочего нуля, правда проводиться это должно единым выключателем. В однофазных сетях должен ставиться двухполюсный автомат, при вводе трехфазного напряжения – четырехполюсный соответственно. Коммутация защитного PE проводника недопустима.

Остались вопросы?

Заполните форму обратно связи ниже, наши специалисты свяжутся с Вами, проконсультируют, расскажут про возможные способы решения Вашей задачи.

заказать консультацию

Ваше имя (обязательно)

Ваш e-mail (обязательно)

Телефон

Сообщение

Прикрепить файл

Даю согласие на обработку данных

---

Вводной автомат

Пример HTML-страницы

Внутренняя разводка включает в себя различные элементы, каждый из которых решает свою проблему. Одним из важнейших является вводный автомат — коммутационное устройство, установленное перед счетчиком, позволяющее автоматически отключать линию в экстренных случаях, а также при необходимости ремонта электропроводки. В соответствии с требованиями ПУЭ установка данного устройства является обязательной и электромонтажные работы, не оборудованные им, не допускаются. В этой статье мы расскажем о том, что такое вводный выключатель, как выбрать это устройство и как рассчитываются вводные автоматы для частного дома или квартиры.

Содержание

1. Вводный переключатель: типы устройств и особенности выбора
2. Биполярные входные переключатели
3. Установка вводного устройства в трехфазных сетях
4. Какие параметры используются для выбора устройства ввода?
5. Заключение

Вводный переключатель: типы устройств и особенности выбора

Как уже говорилось выше, вводные автоматы позволяют отключать питание электропроводки, если ее необходимо отремонтировать или модернизировать. Вводную машину в квартире обычно не устанавливают, ее установка часто осуществляется на лестнице. В одноэтажных домах их устанавливают вне дома, на улице. Внешне входной выключатель практически неотличим от защитных устройств, установленных внутри распределительных щитов, но при этом значение номинального тока, на которое он рассчитан, намного выше.

Устанавливаемые на входе устройства защиты могут иметь от двух до четырех полюсов. Их количество на выбранной машине зависит от механизма подачи, установка которого производилась на объекте.

Иногда на входе перед электросчетчиком ставят простой автоматический выключатель с большим номинальным током. Установка этого устройства не обеспечивает надежной защиты электропроводки, так как при отключении питания фазная линия прерывается, но при этом нейтральный провод все еще контактирует с устройством питания.

Что такое автоматический выключатель и его разновидности — в следующем видео:

Какой аппарат по хозяйству поставить в квартире или частном доме, можно решить, посчитав суммарный ток проводника и линий электропередач. Расчеты необходимо производить исходя из того, что все устройства включены, а это значит, что линия находится под максимальной нагрузкой.

необходимо выбрать устройство, работа которого в случае короткого замыкания рассчитана на превышение номинального тока примерно в 1000 А.

При выборе устройства ввода следует учитывать мощность, потребляемую объектом, а также фазу источника питания. В однофазных сетях перед счетчиком электроэнергии ВА необходимо устанавливать на двух полюсах, в трехфазных — на трех или четырех.

Напряжение на устройство подается по воздушной или подземной линии.

Биполярные входные переключатели

Установка двухполюсных вводных устройств — обычное дело в типовых современных квартирах. В однофазных сетях перед счетчиком электроэнергии часто устанавливают устройства с номинальным током 25, 32 или 50 Ампер. Машина на 50 А может выдерживать наибольшую нагрузку, но это не значит, что она лучше других — величина тока, которую может выдержать ВА, должна соответствовать расчетной.

Конструктивно вводное устройство на два полюса представляет собой пару однополюсных устройств, совмещенных с общей блокировкой, а также с одним рычагом управления. Это связано с тем, что требования ПУЭ запрещают разрыв цепи нейтрали.

Установка двухполюсных выключателей осуществляется одновременно на фазный и нулевой проводники. Когда ВА активирован, питание цепи полностью отключается.

Отвечая на часто задаваемый вопрос: можно ли установить не один двухполюсный автомат, а два однополюсных — вернемся к Правилам электромонтажа. Данная процедура запрещена требованиями этого документа.

Установка двухполюсных защитных устройств осуществляется как в старых жилых домах, в электропроводке которых, как правило, не предусмотрено заземление, так и в новых. Это связано с тем, что если подключение вводного автомата производит неквалифицированный человек или неопытный электрик, существует риск неправильного подключения. Если перепутать кабели, при выключенном защитном устройстве может оказаться, что не все кабели в квартире будут обесточены, а только одна из ее ветвей, что может вызвать поражение электрическим током при работе.

При подключении двухполюсного входа к нему подключается фаза, которая затем идет на счетчик, а после — на УЗО. Затем он распространяется на биржи. Нулевой провод подключается ко второму полюсу, от него к электросчетчику, а затем к дифференциалу каждой из ветвей разводки. Провод заземления, минуя биполярный, подключается к шине РЕ, от которой идет к устройствам, установленным в помещении. Если ВА подключено таким образом, его работа будет происходить как на входной линии, так и на отдельной ветви, если автоматический выключатель, отвечающий за защиту последней, пришел в негодность.

Установка вводного устройства в трехфазных сетях

Трехфазная сеть чаще встречается в домах, где готовят не на газе, а на электроплитах. Для его защиты используются трех- или четырехполюсные вводные автоматы. Трехполюсное устройство в случае перегрузки или короткого замыкания позволяет выключить все три фазы цепи одновременно. К каждой его клемме подключается отдельный фазный провод. На вопрос, включен ли вводный автомат в трехфазную цепь до или после счетчика, мы отвечаем: ВА подключается так же, как однофазная сеть, перед счетчиком электроэнергии. Во избежание поражения электрическим током из-за утечки рекомендуется включать в линию УЗО.

Какие бывают вводные станки для столбов и как они используются — в следующем видео:

Четырехполюсный ВА используется в трехфазных электрических сетях гораздо реже, чем трехполюсные устройства. Устанавливаются, как правило, по четырехпроводной схеме. Основное отличие при его подключении от трехполюсного, описанного выше, заключается в том, что к четвертому полюсу подключается нейтральный провод. В остальном кабели распределяются как при подключении трехполюсного ВА. Гораздо чаще для четырехфазного подключения используется 4-х полюсный прибор, так как в случае аварии на любой из веток он отключит подачу питания на все четыре.

В этом случае счетчик подключается, как всегда, после вводного автомата.

При расчете устройства ввода для трехфазной сети необходимо сложить все нагрузки, приходящиеся на каждый из токоведущих проводов.

Рабочий ток рассчитывается следующим образом:

• Посчитаем, сколько киловатт в каждой из фаз, добавив мощности подключенных устройств (в кВт).
• Полученную сумму умножаем на 1,52 (для сети с рабочим напряжением 380В) или на 4,55 (для 220В).
• Результат покажет, сколько ампер рабочий ток. Номинал должен быть выше, поэтому подбирать автомат нужно по ближайшему показателю.

Таким образом, ВА выбирается в случае, если к каждой фазе приложена равная нагрузка. Если это не то же самое, ток следует рассчитывать по наибольшему значению.

Какие параметры используются для выбора устройства ввода?

Выбор вводной машины осуществляется с учетом ряда особенностей. Их необходимо знать, чтобы правильно выбрать ВА для конкретной электрической сети:

• Максимальный ток короткого замыкания. Если выбрать устройство для дачи или сельского дома, то в большинстве случаев отключающей способности 4,5 МА будет достаточно. Для обычной городской квартиры подойдет прибор на 6 МА. Если рядом с вашим автомобилем находится подстанция, вам следует установить машину на 10 МА.

• Рабочий ток. Как его рассчитать — мы рассказали выше. На основании полученного значения выбирается номинальный ток ВА.
• Время-токовая характеристика. Наиболее распространены устройства классов B, C и D. Переключатели типа B устанавливаются, если в цепь не включены мощные устройства. Если к сети периодически подключаются устройства средней мощности (например, сварочный аппарат), на входе устанавливается устройство класса C. Если используется оборудование большой мощности, устройство ввода должно быть типа D.

Заключение

В этом материале мы разобрались, нужно ли вводить автомат ввода в электрическую сеть, в чем его функция, а также решили, как включить автомат ввода в схему, до или после счетчика. Напоследок скажем, что перед подключением устройства ввода необходимо проверить качество проводки. Неисправные кабели необходимо заменить.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:

Введение в машинное обучение с помощью графиков

Это концептуальное введение в машинное обучение с помощью графиков и задачи, актуальные в этой области исследований.

Изображение автора.

Графики — это структуры данных для описания отношений и взаимодействий между сущностями в сложных системах. В общем, граф содержит набор сущностей, называемых узлов , и другой набор взаимодействий между парой узлов, называемых ребрами. Узлы представляют объекты, которые могут относиться к любому типу объектов, имеющему отношение к нашей предметной области. Соединив узлы ребрами, мы получим граф (сеть) узлов. Кроме того, каждый узел и ребро могут иметь атрибутов (или функций) , которые содержат дополнительную информацию об этих экземплярах.

Например, если мы хотим узнать, как клиенты банка связаны друг с другом на основе их денежных транзакций, мы можем смоделировать это как сеть клиентов, которые переводят деньги друг другу по всему набору клиентских данных. В этой сети каждый узел будет клиентом, а граница между двумя клиентами означает, что эти два клиента когда-то переводили деньги друг другу. Атрибутами узла могут быть номера банковских счетов и дата рождения. Пограничными атрибутами могут быть общая сумма денег, количество транзакций и дата первой транзакции. Рис. 1. Показывает визуализацию этой сети.

Рис. 1. Неориентированный однородный граф. Изображение автора.

Неориентированные графы против ориентированных графов

Графы, которые не включают направление взаимодействия между парой узлов, называются неориентированными графами ( Needham & Hodler ). Пример графа на рис. 1 является неориентированным графом, потому что в соответствии с нашей бизнес-задачей мы заинтересованы в том, чтобы выяснить, связаны ли клиенты друг с другом на основе того, посылали ли они друг другу деньги или нет. Нас не интересует, кто является отправителем или получателем денег. Поэтому направление взаимодействия не имеет значения. Однако если нас интересует, кто является отправителем и получателем, то важно направление денежного перевода. Графы, включающие направление взаимодействия между парой узлов, называются ориентированные графы . Мы визуализируем это, размещая стрелки на краях графика. Из приведенного выше примера мы также можем смоделировать сеть как ориентированный граф. В этом случае стрелка, идущая от узла Адам к Барри, будет означать, что деньги были переведены от Адама к Барри. Следовательно, Адам является отправителем, а Барри — бенефициаром в этих отношениях денежной транзакции. Рис. 2. показывает эту ситуацию.

Рис. 2. Направленный однородный граф. Изображение автора.

Однородные и разнородные графики

Еще один способ различить графы — посмотреть, какие типы узлов содержит граф. Когда все узлы в графе имеют только один и тот же тип, то такой граф называется однородным графом. Приведенный выше пример на рис. 1 представляет собой однородный граф, поскольку все узлы представляют тип «человек». Представьте, что не все клиенты банка — физические лица, но и компании. Тогда граф будет включать другой тип узла, который представляет «компании», которые имеют свой собственный набор характеристик узла, таких как номер торговой палаты и дата создания. Граф, который имеет более одного типа узлов, называется 9.0007 неоднородных графов. Кроме того, существуют графы с различными типами ребер. Это означает, что в сети есть несколько способов, которыми узлы могут взаимодействовать друг с другом. Эти графы называются многореляционными . Одно замечание состоит в том, что во многих случаях ребра в разнородных графах ограничены типами узлов, которые они соединяют. Потому что некоторое взаимодействие может происходить только между двумя конкретными типами узлов. Рис. 3. Показана сеть, в которой деньги передаются между компаниями и физическими лицами. Этот граф содержит направления ребер и разнородные узлы.

Рис. 3. Направленный неоднородный граф. Изображение автора.

При создании графов важно понимать, какую бизнес-задачу вы пытаетесь решить, потому что от этого будет зависеть, должны ли ребра в графе иметь направления и является ли он однородным или неоднородным. Это важно, потому что, когда мы запускаем алгоритмы графов для вычисления свойств сети, мы получаем разные результаты для ориентированных графов и неориентированных графов. Например, при запуске сетевого алгоритма в сетевой модели ненаправленных платежных транзакций мы предполагаем, что переводимые деньги будут идти в обоих направлениях. Это очень маловероятно.

Машинное обучение стало ключевым подходом к решению проблем путем изучения исторических данных для поиска закономерностей и прогнозирования будущих событий. Когда мы пытаемся предсказать целевое выходное значение на основе заданных входных размеченных данных, мы подходим к проблеме в режиме с учителем . Если цель состоит в том, чтобы найти закономерности в наших данных, где мы часто создаем для этого кластеры точек данных, то наш подход — это так называемый неконтролируемый . Машинное обучение с графами стирает грань между этим различием из-за двух ключевых различий в подходе к проблеме.

Машинное обучение с графами учится на связях между точками данных
Первое ключевое различие между машинным обучением с графами и традиционными (не)контролируемыми методами заключается в том, что последние изучают свойства отдельных точек данных. Эти свойства или функции не включают информацию о том, как отдельные точки данных связаны друг с другом, в то время как свойства отношений между точками данных предоставляют ценную информацию для описания набора данных. В графах эти точки данных представлены узлами, а информация о взаимосвязях фиксируется на границах сети. Принимая во внимание, что традиционные подходы к машинному обучению требуют, чтобы специалисты по данным вручную собирали эту информацию и преобразовывали ее в функции на этапе «конструирования функций» цикла разработки машинного обучения (Гамильтон).

Машинное обучение с графами — это полууправляемое обучение
Второе ключевое отличие состоит в том, что машинное обучение с графами пытается решить те же проблемы, которые пытаются решить модели с учителем и без учителя, но требование наличия или отсутствия меток во время обучения не выполняется. строго обязан. При машинном обучении на графах мы берем полный граф для обучения модели, включая все непомеченные узлы. Хотя на некоторых из этих узлов отсутствуют метки, мы все же можем использовать всю информацию о соседних узлах и ребрах в нашем тестовом наборе для улучшения модели во время обучения. Это существенно отличается от моделей с учителем, в которых немаркированные данные не включаются во время обучения. Машинное обучение на графиках в этом случае использует размеченные и неразмеченные данные для обучения модели и поэтому часто называется полуконтролируемый (Гамильтон). Здесь я хотел бы отметить, что обучение с полуучителем не ограничивается машинным обучением на графах. Существует обширная область исследований и приложений, посвященных генеративным моделям, которые могут учиться на немаркированных данных для повышения производительности контролируемого классификатора.

Недавно хорошо изученные и применяемые методы машинного обучения с графами можно условно разделить на три задачи: встраивание узлов, классификация узлов и связанное предсказание. Я опишу эти задачи в общих чертах, чтобы показать, что они влекут за собой и как их можно использовать на практике.

Вложение узлов

Создание вложений узлов — это задача агрегирования информации о положении узла в графе и его локальных соседях. Результатом этого процесса агрегирования является закодированный вектор признаков, называемый узлом, встраивающим , который суммирует свойства узла и его отношения с локальными соседними узлами. Получение встраивания узла во многих случаях является первым шагом к реализации модели машинного обучения с графами. Обычно результирующее встраивание узла передается в другую нижестоящую модель машинного обучения во время обучения в качестве дополнительной функции. Интуиция здесь заключается в том, что добавление встраивания узлов улучшит производительность этой нижестоящей модели, поскольку она содержит базовую структурную информацию о точках данных, которые не были захвачены с начальным набором функций модели (Гамильтон, Ин и Лесковец).

Рис. 4. Создание встраивания узла. Изображение автора.

Например, давайте возьмем указанные выше данные о транзакции между Адамом и Барри и применим классификатор случайного леса, чтобы определить, является ли человек мошенником или нет. В общем, типичный жизненный цикл машинного обучения начинается с преобразования необработанных данных в структурированные с использованием некоторых методов разработки признаков, которые позволяют нам передавать эти признаки в нашу модель случайного леса для прогнозирования меток. Однако с задачей внедрения узла мы изучаем представление функций каждого человека в сети транзакций. Затем мы передаем это вложение узла в виде вектора признаков в нашу модель случайного леса, как и все другие признаки, и предсказываем метки, как обычно. См. рис. 5. Последние приложения показывают, что сочетание сетевой функции с обычными функциями может значительно повысить производительность.

Рис. 5. Использование встраивания узла в сочетании с обычными признаками в качестве входного вектора признаков в нижестоящий классификатор случайного леса. Изображение автора.

Классификация узлов

Выше мы видели, как мы можем улучшить модели машинного обучения, добавив встраивание узла в качестве входного вектора признаков в модель случайного леса. Однако также можно классифицировать метки узлов непосредственно из структурных данных графа, не полагаясь на модель машинного обучения ниже по течению. Эта задача называется классификация узлов. Целью классификации узлов является предсказание метки каждого узла на основе его связи с другими соседними узлами. Истинные метки включены только в подмножество всего графика. Таким образом, учитывая частично помеченный граф, предскажите метки узлов без меток.

Например, если бы мы моделировали торговую сеть дикой природы для выявления нелегальной торговой деятельности и сторон, то на этом графе каждый узел мог бы быть покупателем или продавцом, а ребро представляло бы торговую транзакцию между этими покупателями и продавцами. Атрибуты узла могут включать имя, дату рождения и номер банковского счета, а атрибуты края могут включать название продукта, номер торгового документа и цену. Допустим, часть продавцов помечена как нелегальные торговцы на основании отчетных данных. Классификация узлов в этом случае направлена ​​на то, чтобы предсказать, должен ли торговец, который не был помечен, быть помечен как незаконный или нет. Он делает это, изучая поведение других участников своей сети. Узлы с похожими характеристиками и ребра с тем, который был помечен как незаконный, также, скорее всего, будут незаконными. См. рис. 6.

Рис. 6. Классификация узлов. Имея граф с помеченными и непомеченными узлами, предскажите узлы без меток на основе их узловых характеристик и узлов их соседства. Изображение автора.

Прогнозирование связи

Задача предсказания связи состоит в том, чтобы определить вероятность связи между двумя узлами в графе (Жанд и Чен). Хорошо известный класс подходов к решению этой задачи называется эвристическими методами. Эти методы вычисляют оценки сходства между двумя узлами на основе их эвристики, такой как расстояние по графу, общие соседи или PageRank. Эвристические методы в основном раскрывают свойства графа, узла и ребра в определенный момент времени. Эти свойства мы можем рассчитать непосредственно из графика, чтобы получить оценку сходства для каждой пары узлов. После этого мы сортируем пары узлов на основе их оценки сходства и прогнозируем, что между парами узлов с наивысшей оценкой должно существовать ребро. Наконец, мы оцениваем наши прогнозы, проверяя, появляется ли край несуществования в нашем начальном временном интервале в более поздний момент времени.

Недостаток эвристических методов заключается в том, что они предполагают, что когда два узла имеют общих соседей, они с большей вероятностью соединятся. Это может иметь место, когда граф представляет собой социальную сеть, такую ​​как приведенный выше пример незаконной торговли дикими животными, но, например, в сети взаимодействия белок-белок два белка, имеющих много общих соседей, с меньшей вероятностью будут взаимодействовать (Гамильтон). . Задача здесь состоит в том, чтобы определить, какой эвристический метод мы должны использовать для расчета показателя сходства, который имеет смысл для нашего варианта использования. Недавние исследования показывают, что мы действительно можем узнать, как должен выглядеть этот эвристический метод для оптимизации прогнозирования ссылок. Идея состоит в том, что мы берем для каждого ребра окружающие узлы и генерируем вложение для этих узлов. Затем мы передаем эти два вложения узлов в функцию, которая объединяет (или суммирует, среднее значение, расстояние и т. д.) их в новый вектор признаков и передает его нижестоящему двоичному классификатору. См. рис. 7.

Рис. 7. Прогноз связи. Учитывая пару узлов без связи между ними, предскажите, станут ли они соединены в будущем, на основе характеристик их узлов и узлов соседства. Изображение автора.

Аналитика графиков сосредоточена на изучении взаимосвязей между точками данных в нашем наборе данных. Представление структур данных в виде графиков позволяет нам обнаруживать отношения и шаблоны, которые можно было бы игнорировать, если бы мы моделировали наши данные вокруг изолированных точек данных. Машинное обучение на графах помогает нам кодировать такие структуры графов, которые могут быть использованы в дальнейшем моделями машинного обучения (Гамильтон).

Обучение графическому представлению
https://www. cs.mcgill.ca/~wlh/grl_book/

Обучение представлению на графах: методы и приложения
https://arxiv.org/abs/1709.055054 54

Прогнозирование ссылок на основе графовых нейронных сетей https://papers.nips.cc/paper/2018/file/53f0d7c537d99b3824f0f99d62ea2428-Paper.pdf

Графовые алгоритмы
https://www. вид/граф-алгоритмы/9781492047674/

Нейронные сети: Структура | Машинное обучение

Расчетное время: 7 минут

Если вы помните из модуля Feature Crosses, следующая задача классификации является нелинейной:

Рис. 1. Задача нелинейной классификации.

«Нелинейный» означает, что вы не можете точно предсказать метку с модель вида \(b + w_1x_1 + w_2x_2\) Другими словами, «поверхность решения» — это не линия. Раньше мы рассматривали характерные кресты как один из возможных подходов к моделированию нелинейных задач.

Теперь рассмотрим следующий набор данных:

Рис.

2. Более сложная задача нелинейной классификации.

Набор данных, показанный на рисунке 2, не может быть решен с помощью линейной модели.

Чтобы увидеть, как нейронные сети могут помочь в решении нелинейных задач, давайте начнем путем представления линейной модели в виде графика:

Рис. 3. Линейная модель в виде графика.

Каждый синий кружок представляет входной объект, а зеленый кружок представляет взвешенная сумма входов.

Как мы можем изменить эту модель, чтобы улучшить ее способность справляться с нелинейными проблемы?

Скрытые слои

В модели, представленной на следующем графике, мы добавили «скрытый слой». промежуточных значений. Каждый желтый узел в скрытом слое представляет собой взвешенную сумму значений синего входного узла. Выход представляет собой взвешенную сумму желтых узлы.

Рис. 4. График двухслойной модели.

Является ли эта модель линейной? Да — его выход по-прежнему является линейной комбинацией его входы.

В модели, представленной на следующем графике, мы добавили второй скрытый слой взвешенных сумм.

Рис. 5. График трехслойной модели.

Эта модель все еще линейна? Да, это. Когда вы выражаете вывод как функцию ввода и упростить, вы получите еще одну взвешенную сумму входы. Эта сумма не будет эффективно моделировать нелинейную задачу на рисунке 2.

Функции активации

Для моделирования нелинейной задачи мы можем напрямую ввести нелинейность. Мы можем передайте каждый скрытый узел слоя через нелинейную функцию.

В модели, представленной следующим графиком, значение каждого узла в Скрытый слой 1 преобразуется нелинейной функцией перед передачей к взвешенным суммам следующего слоя. Эта нелинейная функция называется функция активации.

Рис. 6. График трехслойной модели с функцией активации.

Теперь, когда мы добавили функцию активации, добавление слоев имеет большее значение. Наложение нелинейностей на нелинейности позволяет нам моделировать очень сложные отношения между входными данными и прогнозируемыми выходными данными. Короче говоря, каждый Слой эффективно изучает более сложную функцию более высокого уровня. необработанные входы. Если вы хотите лучше понять, как это работает, см. Отличный пост в блоге Криса Ола. 9{-x}}$$

Вот график:

Рисунок 7. Сигмовидная функция активации.

Следующий выпрямленный линейный блок функция активации (или ReLU , для короткая) часто работает немного лучше, чем гладкая функция, такая как сигмоида, а также значительно легче вычислить.

$$F(x)=max(0,x)$$

Превосходство ReLU основано на эмпирических данных, вероятно, основанных на ReLU иметь более полезный диапазон отклика. Реакция сигмовидной кишки падает относительно быстро с обеих сторон.

Рисунок 8. Функция активации ReLU.

Фактически любая математическая функция может служить функцией активации. Предположим, что \(\sigma\) представляет нашу функцию активации (Релу, Сигмоид или что-то еще). Следовательно, значение узла в сети определяется следующим формула:

$$\sigma(\boldsymbol w \cdot \boldsymbol x+b)$$

TensorFlow обеспечивает готовую поддержку многих функций активации. Вы можете найти эти функции активации в списке TensorFlow. обертки для операций примитивной нейронной сети. Тем не менее, мы по-прежнему рекомендуем начинать с ReLU.

Резюме

Теперь наша модель имеет все стандартные компоненты того, что люди обычно Имеют в виду, когда говорят «нейронная сеть»:

• Набор узлов, аналогичных нейронам, организованных слоями.
• Набор весов, представляющих связи между каждой нейронной сетью слой и слой под ним. Нижний слой может быть другой слой нейронной сети или какой-либо другой слой.
• Набор смещений, по одному на каждый узел.
• Функция активации, которая преобразует выходные данные каждого узла в слое.