Внимание работа: Вакансии компании Внимание!

Содержание

Вакансии компании Внимание!

      Компания “Внимание!” была основана в 2007 году, как компания специализирующаяся на монтаже и техническом обслуживании систем безопасности. За более чем 13 лет компания “Внимание!” из небольшой инжиниринговой компании превратилось в группу компаний “Внимание!”, в которой работает большая команда профессиональных и высококвалифицированных инженеров. Реализовано более 300 амбициозных и интересных проектов. Число лояльных клиентов постоянно увеличивается и, на сегодняшний день, это более 100 клиентов которым мы помогли реализовать их интересные, и трудновыполнимые задачи. 

      В 2020 году ГК “Внимание!” является поставщиком широкого спектра профессиональных услуг по проектированию, монтажу и техническому обслуживанию систем безопасности и “Умного пространства”.

       Основные направления деятельности ГК “Внимание!”:

  • Системы безопасности (охранно-пожарная сигнализация, системы пожаротушения, видеонаблюдение, биометрия, системы контроля и учета доступа, антикражные ворота и т. д.)
  • Системы связи (СКС, ЛВС, телефония, радио)
  • “Умные пространства” (“Умный город”, “Умное предприятие”, “Умный дом” и т.д.)
  • Автоматизация бизнес-процессов

       Компании, входящие в ГК “Внимание!”, находятся в постоянном развитии, как в профессиональном плане, так и в росте числа участников нашей команды. Мы ждем в нашу команду амбициозных, активных и полностью отдающихся своему делу профессионалов.

      Наши приоритеты:

  • Ориентированность на инновации и совершенствования навыков своих сотрудников: все члены команды находятся в постоянном поиске инновационных и рациональных методов решения задач своих клиентов!
  • Командоориентированность: умение работать сплочённо, в здоровом психологическом климате, как залог успеха реализации любой самой амбициозной задачи!
  • Клиентоориентированность: вклад каждого участника команды и вовлечённость в процесс должны превосходить самые смелые ожидания клиента, делая его счастливым!

        Наш девиз: Внимание к деталям рождает совершенство, а совершенство- наша цель!!!

 

Наши ключевые клиенты:

– Правительство Республики Татарстан

– Мэрия Казани

– Министерство экологии и природных ресурсов РТ

– Иннополис

– Татспиртпром

– КОМОС групп

– МУП Водоканал Казань

– ГАЗПРОМ сжиженный газ

– и много других не менее важных компаний.

Внимание! Работа в офисе опасна для вашего здоровья – Энергетика и промышленность России – № 11 (247) июнь 2014 года – WWW.EPRUSSIA.RU

Газета “Энергетика и промышленность России” | № 11 (247) июнь 2014 года

Обычно, говоря об угрозах, подстерегающих нас в офисе, мы подразумеваем всяческие простудные заболевания. В самом деле, кондиционированный воздух, непроветриваемые помещения и т. д. – это отличные условия для возникновения простуды и ОРВИ.

Газовая атака

Однако отсутствие свежего воздуха также повышает в помещениях концентрацию продуктов работы офисной техники, например радона, и, вообще, образуется пылевая завеса от работающих принтеров, факсов и ксероксов, от вороха бумаг. При недостаточной вентиляции в помещении создаются благоприятные условия для развития плесени, грибков и микробов. Кондиционеры и вентиляторы зачастую лишь усугубляют проблему, создавая искусственную циркуляцию воздуха, а порой и разнося по помещению споры опасной плесени, которая может образовываться в кондиционерах. Кстати, немецкие ученые объясняют всплеск астмы, кожных и онкологических заболеваний в последние десятилетия именно нездоровым микроклиматом в современных офисах. Поэтому специалисты рекомендуют отказаться от пластиковых окон в пользу деревянных, обеспечивающих приток свежего воздуха с улицы, или хотя бы установить на окна клапаны приточной вентиляции.

Вообще, некоторые исследователи заявляют, что современные лазерные принтеры могут оказаться даже вреднее, чем сигареты. При изучении работы пятидесяти принтеров различных моделей было обнаружено: каждое третье печатающее устройство выбрасывает в воздух частицы вредных веществ, которые в долгосрочной перспективе вызывают серьезные хронические заболевания.

Чего следует бояться? Среди химических веществ, выделяющихся при работе оргтехники, наибольший вред приносят краски копиров и принтеров. Эти краски называются тонерами. Они представляют собой мелкодисперсную смесь, в состав которой входят композитные полимеры или уголь.

Во время печати, копирования выделяются всевозможные (нередко токсичные) органические вещества. Однако это еще не всё: существует целый список опасных веществ, которые могут выделяться при работе оргтехники и компьютеров. Например, бензол – данное вещество может привести к появлению онкологических заболеваний, ксилол – при его накоплении в организме развивается почечная недостаточность. Также в современном офисе можно встретить толуол и изооктан – эти вещества способствуют появлению сонливости, усталости, приводят к раздражению слизистых оболочек, трихлорэтан – он вызывает раздражение кожи, носоглотки, глаз, формальдегид – при регулярном контакте даже с небольшим количеством этого вещества могут развиваться сонливость, слабость, депрессия, головная боль.

Отдельно отметим озон. Во время работы копировальной техники выделяется большое количество озона. Небольшое содержание этого газа в воздухе оказывает благоприятный эффект на организм человека. Только при работе копиров озона выделяется намного больше, чем после грозы.

В больших концентрациях озон очень опасен. Дело в том, что озон – сильный окислитель. Поступая в избыточном количестве в организм человека, этот газ ускоряет окислительные процессы, происходящие в клетках. Неправильное развитие клеток может стать толчком к возникновению новообразований. Длительное воздействие больших доз озона способствует преждевременному старению.

Набрал текст – вымой руки

Но выбросы опасных веществ – это еще не все беды, подстерегающие нас в офисе. Совсем недавно лондонские специалисты провели исследования на рабочих местах офисных работников и выяснили, что на компьютерных клавиатурах содержится огромное количество бактерий. На некоторых клавиатурах оказалось в четыреста раз больше бактерий, чем на ободках унитазов. Множество бактерий также скапливается на дверных ручках, выключателях и т. д.

Между тем мало кто из сотрудников считает необходимым постоянно мыть руки во избежание инфекционных заболеваний. Кроме того, привычка питаться на рабочем месте может спровоцировать не только инфекционные заболевания: перекус на работе вреден для здоровья еще и потому, что различные жареные пирожки, чипсы, которыми перебиваются офисные служащие, обычно готовятся в растительном масле, в процессе длительного кипения в нем образуется огромное количество канцерогенов, попадающих в пищу.

В дальнейшем крошки попадают в клавиатуру и начинают там разлагаться, еще больше увеличивая количество бактерий на ней.

Повышенный электромагнитный фон

Наконец, проблема, с которой вроде бы уже все смирились, но которая от этого не стала меньше. За последние десять лет отмечается постоянное увеличение интенсивности техногенных излучений. Практически любое рабочее место в офисе оборудовано компьютером и другой оргтехникой. С каждым годом растет энергопотребление, увеличивается нагрузка на систему энерго­снабжения. В связи с этим увеличиваются значения техногенных электромагнитных полей на рабочих местах. В то же время различные постройки (в том чисел бетонные конструкции) задерживают естественное геомагнитное поле земли, благотворно влияющее на здоровье человека. Таким образом, возникает электромагнитная дисгармония, которая может стать причиной различных патологий. Наиболее восприимчивы к электромагнитному излучению нервная, иммунная и эндокринная системы.

Полностью исключить воздействие электромагнитных полей на рабочем месте невозможно, однако стоит задуматься при увеличении значений электромагнитного поля выше определенного уровня. Электромагнитный фон повышается в офисных помещениях, как правило, в тех случаях, когда офис расположен вблизи объектов, являющихся источниками ЭМП, например рядом с линиями электропередачи. Электромагнитный фон повышается также из‑за наличия в офисных зданиях технологического оборудования, трансформаторов, силовых кабелей и непредусмотренного увеличения нагрузки на электрический кабель здания, проходящий вблизи рабочих мест. Рост энергопотребления здания приводит к увеличению нагрузки на кабели, что, в свою очередь, вызывает увеличение электромагнитного поля (частая проблема, особенно в старых зданиях, из‑за непродуманной системы электроснабжения).

Что делать

Существует проблема неправильно организованных рабочих мест. Большое количество включенной офисной техники, беспорядочно лежащие провода, невыключенные неиспользуемые приборы – согласитесь, это знакомо многим.

Для очищения и увлажнения воздуха полезно разводить в офисах растения, а чтобы они не стали очагом развития грибка – правильно за ними ухаживать. Вопреки установившемуся мнению, что самые полезные цветы в офисе – это кактусы (на самом деле это не так), гораздо лучше использовать растения с большой массой листьев.

Ну а о вреде ненормированного рабочего дня за компьютером говорить не приходится. Как следствие, не только головные боли и уставшие глаза, но еще и остеохондроз, застойные явления, лишний вес и т. д. Добавьте сюда стрессы, депрессии, апатию, синдром хронической усталости, синдром «выгорания», что в нашей стране не повод для выхода на больничный (при этом, по мнению ученых, – предпосылка к развитию онкологических и нервных болезней), и получится совсем безрадостная картина для «белых воротничков», работающих в «безопасных» и «благоприятных» условиях офиса.

И все‑таки, несмотря на все вышеописанные факторы, негативно влияющие на здоровье офисных работников, самый большой бич – это недостаток движения. Последние исследования в различных областях эпидемиологии, молекулярной биологии, биомеханики и психологии приводят к неутешительному выводу: сидение – это угроза для здоровья, оно чревато множеством серьезных заболеваний.

Между тем более 60 процентов населения больших городов работает в условиях офиса, а большинство взрослых людей практически не двигаются на протяжении половины своего рабочего времени.

Что же делать? Несмотря на безвыходность ситуации (кроме смены работы), психологи рекомендуют стараться регулярно получать новые впечатления, уметь расслабляться и правильно отдыхать, позитивно мыслить. Нужно научиться абстрагироваться от работы, рекомендуют специалисты, то есть, закрывая дверь офиса, оставлять за ней все проблемы и мечты о том, как заработать все деньги мира.

Когда дистанционная работа из дома – это необходимость: простые способы сохранить внимание и работоспособность

Лесли Хоббс

По мере того, как дестабилизация обстановки, вызванная коронавирусом, продолжает развиваться, тысячи сотрудников по всему миру осваивают новый дистанционный формат работы из дома. В ближайшие дни количество таких сотрудников, скорее всего, увеличится в разы.

В отличие от обычной дистанционной работы, это не собственный выбор большинства сотрудников. Учитывая текущие обстоятельства, а также то, как стремительно развивается пандемия, для многих подобный формат работы может показаться непривычным.

Поскольку в текущей ситуации бывает трудно собраться с мыслями, работа может помочь отвлечься и сконцентрироваться. Вот несколько простых способов сохранить эффективность и чувствовать себя лучше в сложившейся беспрецедентной ситуации.

Составьте план на день и следуйте ему

Думая наперед, концентрируйтесь на вопросах, которые можете контролировать. В конце каждого рабочего дня составляйте план или список дел на завтра. Ваш день станет не только более структурированным, но также у вас появится визуальное напоминание о ежедневных достижениях.

Все встречи переведите в режим аудио или видео конференций. Установите напоминание о регулярных задачах – например, еженедельное обновление статуса. Все это поможет держать себя в тонусе и не поддаваться рутине.

Соберите контактную информацию

Проверьте список коллег и ключевых Заказчиков, с которыми вам предстоит взаимодействовать в течение следующих недель. Есть ли у вас вся их контактная информация – например, мобильный или домашний телефон? Обязательно сохраните контакты и распечатайте, просто на всякий случай. Воспользуйтесь этой возможностью, чтобы отправить обновленную информацию о своих контактах людям, которым вы можете понадобиться.

Чат лучше email

Такие инструменты, как Microsoft Teams, G Suite и Slack, эффективнее электронной почты, особенно сейчас, утверждает Ник Миган, эксперт по пользовательскому опыту в Xerox PARC. «Общение по электронной почте более медленное», – говорит Миган. – «Это может привести к задержке ответа на несколько часов или дней». Напротив, использование чатов ускоряет обмен текстовыми сообщениями – с дополнительным бонусом в виде тематических групп и возможностью отправлять документы.

Миган предлагает провести некоторые границы. «Эти инструменты настолько просты в использовании, что вам может показаться, что вы должны быть на связи все время», – предупреждает он. «Компании должны настроить протоколы, чтобы сотрудникам не нужно было отвечать после окончания рабочего дня, но вы также можете самостоятельно отключить уведомления в определенное время дня».

Используйте видео-, а не конференц-коллы

Если вы привыкли встречаться с коллегами в офисе, их отсутствие может негативно на вас повлиять. Даже если вы регулярно работаете из дома, лучше видеть команду в режиме онлайн. Когда это возможно, используйте видеосвязь вместо звонков. Сейчас, более чем когда-либо, важно иметь визуальную связь с другими людьми.

«Убедитесь, что вы следуете правилам этикета проведения видеозвонков», – говорит Миган. Например, если часть вашей команды все еще работает в офисе, убедитесь, что каждый участник собрания открывает свое собственное видео-окно, даже если он находится в одной комнате с остальными.

«Это уравнивает коллег, работающих удаленно, с теми, кто находится в офисе, – замечает Миган. – В том числе помогает предотвратить ситуации, когда люди в офисе обсуждают вопросы, которые могут быть не слышны остальным сотрудникам на видеосвязи».

Не позволяйте ИТ-проблемам мешать работе

Возможно, что электронная почта, Wi-Fi и интернет-соединение могут работать медленнее, менее надежно ,а иногда совсем прерываться. Воспользуйтесь этим моментом, чтобы расставить приоритеты. Какие вопросы наиболее срочные? Позвоните, чтобы решить их. Записывайте важные моменты, чтобы, когда связь восстановится, вы могли проинформировать коллег о прогрессе. Для других задач готовьте черновики писем, параллельно отслеживая работоспособность системы, чтобы разослать их сразу после восстановления связи. Вы также можете использовать Skype, или другой внутренний мессенджер (в случае, если он установлен).

Преодолеть проблему концентрации

Возможно, что, работая из дома, вам будет труднее сосредоточиться. Сделайте все возможное, чтобы отвлечься от внешних факторов. Если проект кажется вам слишком сложным, разбейте его на части и начинайте с простого.

Получая постоянные новости об ограничениях в путешествиях, статистике заболевания, введении зон карантина и т.п. сложно не поддаться панике. Но постоянный поток новостей о коронавирусе не улучшит ваше состояние. Установите временные лимиты на проверку новостных лент. При общении с коллегами, не позволяйте этой теме преобладать в разговоре. Поддерживайте общение, быстро переходя к обычным рабочим вопросам.

Делайте перерывы

Перерывы очень важны для восстановления сил. Даже в самый удачный день слишком долгое сидение за экраном снижает концентрацию и работоспособность. Пройдитесь и пообедайте без отвлекающих факторов. Делайте физические упражнения в течение дня: встаньте и потянитесь, сделайте несколько приседаний или планку. Если школы закрыты на карантин, пообщайтесь с детьми. Позвоните коллеге или другу, чтобы узнать, как у них дела.

А потом, снова возвращайтесь к рабочим вопросам.

Помните, что дистанционная работа – это один из самых эффективных способов борьбы с пандемией: самоизоляция, в целях замедления распространения вируса.

10 тревожных звоночков, на которые стоит обратить внимание на новой работе

#1 

Ваша работа сейчас отличается от роли, которая была указана в контракте? А когда вы спрашиваете менеджера, почему так получилось, использует ли он фразы вроде «надо быть гибким»? Это первый звоночек. 

Слова «гибкость» и «командный игрок» подразумевают под собой «делай больше работы, но не думай, что твоя зарплата от этого повысится».

#2

Часто ли вам приходится присутствовать на совещаниях?

Люди, занимающие позиции, на которых нужно выполнять конкретные задачи регулярно, не должны участвовать во всех собраниях. Потому что им нужно время, чтобы работать. Если менеджеры не видят этого с самого начала, вы нашли компанию с плохим руководством.

#3

Часто ли вы обнаруживаете «неожиданные, негласные правила компании»? Это еще один сигнал. Чем больше запретов, тем серьезнее звоночек.

#4

Ваша компания заставляет вас проводить необязательные тимбилдинги в свободное время? Это еще один флажок. 

Нет ничего плохого в таких мероприятиях. Они могут помочь вам выстроить сеть новых и прочных знакомств. Но если это отнимает ваше личное время и вызывает стресс, имейте это в виду.

#5

Ваша компания больше ценит время, проведенное в офисе, чем действительные результаты и достижения? Если это так, вы нашли новый звоночек.  

Если я могу сделать за два часа то, на что мне выделили восемь, то, что я делаю после этого, не должно играть никакой роли. Хорошие начальники позволят вам уходить раньше с работы, если вы будете быстрее справляться с задачами.

Фото: Unsplash

#6

Часто ли совещания затягиваются по времени или начинаются с опозданием? Если да, вот еще один сигнал.

Кроме того, совещания, особенно корпоративные, известны своим позерством и политикой. И если вы не фанат таких собраний, тогда это серьезный повод забеспокоиться.

У совещаний должна быть повестка, и на них быстро должны переходить к сути дела – обсудить, кто чем занят, кому нужна помощь, и когда большая задача будет выполнена. Вот и все.

#7

Вы не можете найти документ с годовыми повышениями и бонусами, и если вы спрашиваете своего начальника об этом, он мямлит и пытается избежать разговора? Вот еще один сигнал.

#8

Используют ли люди, которые вас окружают, ненужные модные слова, чтобы описать что-то? Можете ли вы заменить их простым термином, не потеряв при этом значение? Вы нашли еще один звоночек.

Ключ коммуникации – простота. И модные слова противоречат этому правилу. 

#9

Замечаете ли вы, что в вашей компании повышают самых глупых сотрудников и игнорируют действительно талантливых людей? Это еще один тревожный знак.

#10 

Меняет ли ваша новая компания «направление» каждые две-четыре недели? Если да, вы нашли новый звоночек.

Если руководители не могут решить, что делать, и за свою работу они получают огромные деньги, вы попали в плохую компанию. 

Источник.


Материалы по теме:

11 вещей, которые нужно сделать после того, как вас уволили

5 типичных вопросов на собеседовании, на которые вы отвечаете неправильно

«Работа со счастьем — это не затраты на смузи и макбуки». Так чем порадовать сотрудников?

Что меня заставляло каждый день ходить в офис на нелюбимую работу

Глава Минздрава Тувы потребовал уделить серьезное внимание работе по укреплению здоровья матери и ребенка

Министр здравоохранения Тувы Орлан Донгак в ходе коллегии министерства поставил задачу во втором полугодии текущего года усилить работу первичного амбулаторно-клинического звена, особенно ФАПов по укреплению здоровья матери и ребенка. По мнению министра необходимо очень серьезно заняться вопросами предупреждения возникновения смерти детей от перинатальных причин и врожденных аномалий развития. «Нам нужно улучшить качество работы акушерско-гинекологической службы, кабинета медико-генетического консультирования для своевременной диагностики аномалий развития и наследственных заболеваний. Улучшить наблюдение и обслуживание новорожденных, уделив особое внимание недоношенным детям», – отметил Орлан Донгак. Он поручил в кратчайшие сроки разработать план мероприятий министерства здравоохранения республики по профилактике и снижению младенческой и перинатальной смертности в республике на 2013- 2014 гг.

На коллегии были обсуждены итоги работы за первое полугодие 2013 года. По двум из пяти показателей оценки работы министерства были достигнуты положительные результаты, сообщает официальный сайт Минздрава. В частности, по сравнению с аналогичным периодом 2013 года достигнуто снижение смертности от заболеваний системы кровообращения на 4. 7 % (2013 г. – 341.4 на 100 тыс. нас ; 2012 г. – 358,1) и снижение смертности от новообразований на 9.6 % (2013 г. – 113.4 на 100 тыс. нас.; 2012 г. – 125.4).

Негативные показатели были отмечены в показателях смертности от туберкулеза, смертности от дорожно-транспортных происшествий, а также увеличение показателя младенческой смертности. Как сообщили в Минздраве республики, работа органов здравоохранения по снижению младенческой смертности была признана неудовлетворительной.

Теги: 

При использовании и перепечатке материалов ссылка на gov.tuva.ru обязательна

Внимание! Работа телефонов “горячих линий” восстановлена

Отделение ПФР по г. Севастополю сообщает, что телефоны горячих линий Отделения (+7 (8692) 22-13-31) и Клиентской службы ПФР №4 (+7 (8692) 22-13-55, +7(8692) 22-13-60) по адресу: ул. Н.Музыки, 60А, работают в штатном режиме. Ранее сообщалось о техническом сбое в работе телефонной связи.

Напоминаем жителям города о том, что получать государственные услуги можно дистанционно: по телефонам горячих линий, через Личный кабинет на сайте ПФР es.pfrf.ru или портале госуслуг gosuslugi.ru, а также письменно — направив обращение по почте.

Телефоны горячих линий по вопросам пенсионного обеспечения:
– Отделение ПФР по г.Севастополю (ул. Н.Музыки, д. 60А): +7 (8692) 22-13-31;
– Клиентская служба № 1 (ул. Урицкого, д. 2): +7 (8692) 63-13-56;
– Клиентская служба № 2 (ул. Пожарова, д. 5): +7 (8692) 53-03-22;
– Клиентская служба №3 (ул. Киевская/Л.Толстого, д. 11/35): +7(8692) 55-05-59;
– Клиентская служба № 4 (ул. Н.Музыки, д. 60А): +7 (8692) 22-13-55.

Телефоны горячих линий по вопросам материнского капитала:
– Клиентская служба № 1 (ул. Урицкого, д. 2): +7 (8692) 53-96-46;
– Клиентская служба № 2 (ул. Пожарова, д. 5): +7 (8692) 53-03-24;
– Клиентская служба №3 (ул. Киевская/Л.Толстого, д. 11/35): +7(8692) 55-05-59;
– Клиентская служба №4 (ул. Н.Музыки, д. 60А): +7 (8692) 22-13-59.

Телефоны горячих линий по вопросам оформления СНИЛС или предоставления отчетности в ПФР:
– Клиентская служба № 1 (ул. Урицкого, д. 2): +7 (8692) 53-96-47;
– Клиентская служба № 2 (ул. Пожарова, д. 5): +7 (8692) 55-39-33;
– Клиентская служба №3 (ул. Киевская/Л.Толстого, д. 11/35): +7(8692) 55-32-24;
– Клиентская служба №4 (ул. Н.Музыки, д. 60А): +7 (8692) 22-13-57.

Предварительно записаться на прием в клиентские службы ПФР можно с помощью электронного сервиса на сайте Пенсионного фонда – es.pfrf.ru/znp/, а также по телефонам:
– Клиентская служба № 1 (ул. Урицкого, д. 2): +7 (8692) 63-21-77;
– Клиентская служба № 2 (ул. Пожарова, д. 5): +7 (8692) 55-07-75;
– Клиентская служба №3 (ул. Киевская/Л.Толстого, д. 11/35): +7(8692) 55-32-24;
– Клиентская служба № 4 (ул. Н.Музыки, д.60А): +7(8692) 22-13-60.

Поделиться новостью

Как работает внимание в рекуррентных нейронных сетях кодер-декодер

Последнее обновление 7 августа 2019 г.

Attention – это механизм, который был разработан для повышения производительности RNN кодировщика-декодера при машинном переводе.

В этом руководстве вы откроете для себя механизм внимания для модели кодировщик-декодер.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

  • О модели кодировщика-декодера и механизме внимания для машинного перевода.
  • Пошаговая инструкция по реализации механизма внимания.
  • Приложения и расширения к механизму внимания.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для обработки естественного языка», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

  • Обновление декабрь 2017 г. : исправлена ​​небольшая опечатка в шаге 4, спасибо Синтии Фриман.

Обзор руководства

Это руководство разделено на 4 части; их:

  1. Кодер-декодер Модель
  2. Внимание Модель
  3. Рабочий пример внимания
  4. Расширения внимания

Кодер-декодер Модель

Модель кодировщика-декодера для рекуррентных нейронных сетей была представлена ​​в двух статьях.

Оба разработали технику для решения проблемы последовательной природы машинного перевода, когда входные последовательности отличаются по длине от выходных последовательностей.

Илья Суцкевер и др. сделайте это в статье «Последовательность обучения с помощью нейронных сетей», используя LSTM.

Kyunghyun Cho, et al. сделайте это в статье «Изучение представлений фраз с использованием RNN Encoder – Decoder для статистического машинного перевода». Эта работа и некоторые из тех же авторов (Bahdanau, Cho и Bengio) разработали свою конкретную модель позже, чтобы разработать модель внимания. Поэтому мы кратко рассмотрим модель кодировщика-декодера, как описано в этой статье.

На высоком уровне модель состоит из двух подмоделей: кодировщика и декодера.

  • Кодер : Кодер отвечает за пошаговое выполнение временных шагов ввода и кодирование всей последовательности в вектор фиксированной длины, называемый вектором контекста.
  • Декодер : декодер отвечает за пошаговое выполнение временных шагов вывода при чтении из вектора контекста.

Модель рекуррентной нейронной сети кодировщика-декодера.
Взято из «Изучение представлений фраз с использованием RNN Encoder – Decoder для статистического машинного перевода»

мы предлагаем новую архитектуру нейронной сети, которая обучается кодировать последовательность переменной длины в векторное представление фиксированной длины и декодировать заданное векторное представление фиксированной длины обратно в последовательность переменной длины.

– Изучение представлений фраз с использованием RNN Encoder – Decoder для статистического машинного перевода, 2014.

Ключ к модели заключается в том, что вся модель, включая кодировщик и декодер, обучается от начала до конца, в отличие от обучения элементов по отдельности.

Модель описывается в общем, так что различные конкретные модели RNN могут использоваться в качестве кодировщика и декодера.

Вместо использования популярной RNN с долгосрочной кратковременной памятью (LSTM) авторы разрабатывают и используют собственный простой тип RNN, позже названный Gated Recurrent Unit или GRU.

Далее, в отличие от Sutskever, et al. В модели выход декодера из предыдущего временного шага подается как вход для декодирования следующего выходного временного шага. Вы можете видеть это на изображении выше, где выход y2 использует вектор контекста (C), скрытое состояние, переданное при декодировании y1, а также выход y1.

… и y (t), и h (i) также обусловлены y (t − 1) и суммой c входной последовательности.

– Изучение представлений фраз с использованием RNN Encoder – Decoder для статистического машинного перевода, 2014

Внимание Модель

Внимание представили Дмитрий Богданов и др. в их статье «Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переводу», который является естественным продолжением их предыдущей работы над моделью кодировщик-декодер.

Внимание предлагается как решение ограничения модели кодировщика-декодера, кодирующей входную последовательность, одним вектором фиксированной длины, из которого можно декодировать каждый выходной временной шаг. Считается, что эта проблема представляет собой большую проблему при декодировании длинных последовательностей.

Потенциальная проблема с этим подходом кодер-декодер заключается в том, что нейронная сеть должна иметь возможность сжимать всю необходимую информацию исходного предложения в вектор фиксированной длины. Это может затруднить работу нейронной сети с длинными предложениями, особенно с теми, которые длиннее, чем предложения в обучающем корпусе.

– Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переводу, 2015 г.

Внимание предлагается как метод выравнивания и перевода.

Выравнивание – это проблема в машинном переводе, которая определяет, какие части входной последовательности имеют отношение к каждому слову в выходных данных, тогда как перевод – это процесс использования соответствующей информации для выбора подходящего выхода.

… мы вводим расширение модели кодировщика-декодера, которое учится согласовывать и транслировать совместно.Каждый раз, когда предложенная модель генерирует слово в переводе, она (программно) ищет набор позиций в исходном предложении, где сосредоточена наиболее релевантная информация. Затем модель предсказывает целевое слово на основе векторов контекста, связанных с этими исходными позициями и всеми ранее сгенерированными целевыми словами.

– Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переводу, 2015 г.

Вместо кодирования входной последовательности в один фиксированный вектор контекста модель внимания разрабатывает вектор контекста, который фильтруется специально для каждого временного шага вывода.

Пример внимания
Взято из «Нейронного машинного перевода путем совместного обучения выравниванию и переводу», 2015 г.

Как и в случае с бумагой Encoder-Decoder, этот метод применяется к проблеме машинного перевода и использует блоки GRU, а не ячейки памяти LSTM. В этом случае используется двунаправленный ввод, при котором входные последовательности предоставляются как в прямом, так и в обратном направлении, которые затем объединяются перед передачей в декодер.

Вместо того, чтобы повторять уравнения для вычисления внимания, мы рассмотрим рабочий пример.

Нужна помощь с глубоким обучением текстовых данных?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с кодом).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Начните БЕСПЛАТНЫЙ ускоренный курс прямо сейчас

Рабочий пример внимания

В этом разделе мы конкретизируем внимание на небольшом рабочем примере. В частности, мы проведем расчеты с не векторизованными членами.

Это даст вам достаточно подробное понимание, чтобы вы могли добавить внимание к своей собственной реализации кодировщика-декодера.

Этот рабочий пример разделен на следующие 6 разделов:

  1. Проблема
  2. Кодировка
  3. Выравнивание
  4. Вес
  5. Вектор контекста
  6. Декодировать

1. Задача

Проблема – простая задача предсказания от последовательности к последовательности.

Есть три временных шага ввода:

Требуется модель для прогнозирования 1 временного шага:

В этом примере мы проигнорируем тип RNN, который используется в кодировщике и декодере, и проигнорируем использование двунаправленного входного уровня.Эти элементы не важны для понимания расчета внимания в декодере.

2. Кодировка

В модели кодировщика-декодера вход будет закодирован как один вектор фиксированной длины. Это выходные данные модели кодировщика для последнего временного шага.

Модель внимания требует доступа к выходным данным кодировщика для каждого временного шага входа. В документе они называются « аннотации » для каждого временного шага. В данном случае:

h2, h3, h4 = кодировщик (x1, x2, x3)

h2, h3, h4 = Кодировщик (x1, x2, x3)

3.Мировоззрение

Декодер выводит по одному значению за раз, которое передается, возможно, большему количеству слоев перед окончательным выводом прогноза (y) для текущего временного шага вывода.

Модель согласования оценивает (e) насколько хорошо каждый закодированный вход (h) соответствует текущему выходному сигналу декодера (ов).

Для вычисления оценки требуется вывод декодера из предыдущего временного шага вывода, например с (т-1). При оценке самого первого вывода для декодера это будет 0.

Подсчет очков осуществляется с помощью функции a (). Мы можем оценить каждую аннотацию (h) для первого временного шага вывода следующим образом:

е11 = а (0, h2) е12 = а (0, h3) е13 = а (0, h4)

e11 = a (0, h2)

e12 = a (0, h3)

e13 = a (0, h4)

Мы используем два нижних индекса для этих оценок, например e11, где первая «1» представляет выходной временной шаг, а вторая «1» представляет входной временной шаг.

Мы можем представить, что если бы у нас была проблема от последовательности к последовательности с двумя временными шагами вывода, то позже мы могли бы оценить аннотации для второго временного шага следующим образом (при условии, что мы уже вычислили наше s1):

е21 = а (s1, h2) е22 = а (s1, h3) е23 = а (s1, h4)

e21 = a (s1, h2)

e22 = a (s1, h3)

e23 = a (s1, h4)

Функция a () в статье называется моделью выравнивания и реализована в виде нейронной сети прямого распространения.

Это традиционная однослойная сеть, в которой каждый вход (s (t-1) и h2, h3 и h4) взвешивается, используется передаточная функция гиперболического тангенса (tanh), а выход также взвешивается.

4. Взвешивание

Затем оценки выравнивания нормализуются с помощью функции softmax.

Нормализация оценок позволяет рассматривать их как вероятности, указывая на вероятность того, что каждый закодированный временной шаг ввода (аннотация) соответствует текущему временному шагу вывода.

Эти нормализованные оценки называются весами аннотаций.

Например, мы можем рассчитать веса аннотаций softmax (a) с учетом вычисленных оценок выравнивания (e) следующим образом:

a11 = ехр (e11) / (ехр (e11) + ехр (e12) + ехр (e13)) a12 = ехр (e12) / (ехр (e11) + ехр (e12) + ехр (e13)) а13 = ехр (е13) / (ехр (е11) + ехр (е12) + ехр (е13))

a11 = exp (e11) / (exp (e11) + exp (e12) + exp (e13))

a12 = exp (e12) / (exp (e11) + exp (e12) + exp (e13))

a13 = ехр (e13) / (ехр (e11) + ехр (e12) + ехр (e13))

Если бы у нас было два временных шага вывода, веса аннотаций для второго временного шага вывода были бы рассчитаны следующим образом:

a21 = ехр (e21) / (ехр (e21) + ехр (e22) + ехр (e23)) a22 = ехр (e22) / (ехр (e21) + ехр (e22) + ехр (e23)) а23 = ехр (е23) / (ехр (е21) + ехр (е22) + ехр (е23))

a21 = exp (e21) / (exp (e21) + exp (e22) + exp (e23))

a22 = exp (e22) / (exp (e21) + exp (e22) + exp (e23))

a23 = ехр (e23) / (ехр (e21) + ехр (e22) + ехр (e23))

5.Вектор контекста

Затем каждая аннотация (h) умножается на веса аннотации (a), чтобы создать новый обслуживаемый вектор контекста, из которого можно декодировать текущий временной шаг вывода.

Для простоты у нас есть только один временной шаг вывода, поэтому мы можем вычислить одноэлементный вектор контекста следующим образом (с скобками для удобства чтения):

c1 = (a11 * h2) + (a12 * h3) + (a13 * h4)

c1 = (a11 * h2) + (a12 * h3) + (a13 * h4)

Контекстный вектор – это взвешенная сумма аннотаций и нормализованных оценок выравнивания.

Если бы у нас было два временных шага вывода, вектор контекста состоял бы из двух элементов [c1, c2], вычисляемых следующим образом:

c1 = a11 * h2 + a12 * h3 + a13 * h4 c2 = a21 * h2 + a22 * h3 + a23 * h4

c1 = a11 * h2 + a12 * h3 + a13 * h4

c2 = a21 * h2 + a22 * h3 + a23 * h4

6. Декодировать

Затем выполняется декодирование в соответствии с моделью кодировщика-декодера, хотя в этом случае используется обслуживаемый вектор контекста для текущего временного шага.

Выход декодера (ов) упоминается в документе как скрытое состояние.

Это может быть передано на дополнительные уровни перед окончательным выходом из модели в качестве прогноза (y1) для временного шага.

Расширения вниманию

В этом разделе рассматриваются некоторые дополнительные приложения Bahdanau, et al. механизм внимания.

Жесткое и мягкое внимание

В статье 2015 года «Покажи, посети и расскажи: создание подписей к нейронным изображениям с визуальным вниманием» Кельвин Сю и др.обратил внимание на данные изображения, используя сверточные нейронные сети в качестве экстракторов признаков для данных изображения на проблеме подписания фотографий.

Они развивают два механизма внимания: один они называют « мягкое внимание », которое напоминает внимание, как описано выше, с взвешенным вектором контекста, и второй « жесткое внимание », где четкие решения принимаются в отношении элементов в векторе контекста. за каждое слово.

Они также предлагают двойное внимание, когда внимание сосредоточено на определенных частях изображения.

Удаление предыдущего скрытого состояния

Было несколько приложений механизма, в которых подход был упрощен, так что скрытое состояние с последнего временного шага вывода (s (t-1)) исключалось из оценки аннотаций (шаг 3 выше).

Два примера:

Это приводит к тому, что модель не получает представление о ранее декодированном выходе, которое предназначено для помощи в выравнивании.

Это отмечено в уравнениях, перечисленных в документах, и неясно, была ли миссия преднамеренным изменением модели или просто упущением в уравнениях.Ни в одной из статей не было замечено обсуждения отказа от этого термина.

Изучение предыдущего скрытого состояния

Минь-Тханг Луонг и др. в своей статье 2015 года «Эффективные подходы к нейронному машинному переводу на основе внимания» явно реструктурировали использование предыдущего скрытого состояния декодера при оценке аннотаций. Также см. Презентацию документа и соответствующий код Matlab.

Они разработали основу для сравнения различных способов оценки аннотаций. Их структура вызывает и явно исключает предыдущее скрытое состояние при оценке аннотаций.

Вместо этого они берут предыдущий вектор контекста внимания и передают его в качестве входных данных декодеру. Цель состоит в том, чтобы позволить декодеру знать о прошлых решениях о выравнивании.

… мы предлагаем подход подачи ввода, в котором векторы внимания ht объединяются с вводами на следующих временных шагах […]. Такие связи имеют двоякий эффект: (а) мы надеемся сделать модель полностью осведомленной о предыдущих вариантах выравнивания и (б) мы создаем очень глубокую сеть, охватывающую как по горизонтали, так и по вертикали

– Эффективные подходы к нейронному машинному переводу на основе внимания, 2015.

Ниже приведено изображение этого подхода, взятое из статьи. Обратите внимание на пунктирные линии, явно показывающие использование декодеров, обслуживаемых выходом скрытого состояния (ht), обеспечивающим вход для декодера на следующем временном шаге.

Передача скрытого состояния в качестве входных данных для декодера
Взято из «Эффективных подходов к нейронному машинному переводу на основе внимания», 2015 г.

Они также развивают внимание « глобальное, » и « локальное, », где локальное внимание является модификацией подхода, который изучает окно фиксированного размера, которое накладывается на вектор внимания для каждого временного шага вывода.Это рассматривается как более простой подход к « упорному вниманию, », представленному Сюй и др.

Недостаток глобального внимания состоит в том, что оно должно уделять внимание всем словам на исходной стороне для каждого целевого слова, что является дорогостоящим и потенциально может сделать невозможным перевод более длинных последовательностей, например абзацев или документов. Чтобы устранить этот недостаток, мы предлагаем локальный механизм внимания, который выбирает фокусировку только на небольшом подмножестве исходных позиций для каждого целевого слова.

– Эффективные подходы к нейронному машинному переводу на основе внимания, 2015 г.

Анализ в статье глобального и локального внимания с различными функциями оценки аннотаций предполагает, что локальное внимание обеспечивает лучшие результаты в задаче перевода.

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Документы по кодировщикам-декодерам

Вниманию документов

Подробнее о внимании

Сводка

В этом руководстве вы открыли для себя механизм внимания для модели кодировщик-декодер.

В частности, вы выучили:

  • О модели кодировщика-декодера и механизме внимания для машинного перевода.
  • Пошаговая инструкция по реализации механизма внимания.
  • Приложения и расширения к механизму внимания.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для текстовых данных уже сегодня!

Создавайте собственные текстовые модели за считанные минуты

…с всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Глубокое обучение для обработки естественного языка

Он предоставляет руководств для самообучения по таким темам, как:
Пакет слов, встраивание слов, языковые модели, создание титров, перевод текста и многое другое …

Наконец-то привнесите глубокое обучение в свои проекты обработки естественного языка

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Интуитивное понимание механизма внимания в глубоком обучении | by Harshall Lamba

Перед тем, как мы начнем декодирование, нам сначала нужно закодировать входную последовательность в набор внутренних состояний (в нашем случае h2, h3, h4, h5 и h5).

Теперь гипотеза состоит в том, что следующее слово в выходной последовательности зависит от текущего состояния декодера (декодер также является ГРУ), а также от скрытых состояний кодера. Таким образом, на каждом временном шаге мы рассматриваем эти две вещи и выполняем следующие шаги:

Шаг 1 – Вычислить оценку каждого состояния кодировщика

Поскольку мы прогнозируем само первое слово, декодер не имеет текущего внутреннего состояния . По этой причине мы будем рассматривать последнее состояние кодировщика (т.е.е. h5) как предыдущее состояние декодера.

Теперь, используя эти два компонента (все состояния кодировщика и текущее состояние декодера), мы обучим простую нейронную сеть с прямой связью.

Почему?

Напомним, мы пытаемся предсказать первое слово в целевой последовательности, то есть «राहुल». Согласно идее, лежащей в основе внимания, нам не нужны все состояния кодировщика для предсказания этого слова, но нам нужны те состояния кодировщика, которые хранят информацию о слове «Рахул» во входной последовательности.

Как обсуждалось ранее, эти промежуточные состояния кодера хранят локальную информацию входной последовательности. Поэтому весьма вероятно, что информация слова «Рахул» будет присутствовать в состояниях, скажем, h2 и h3.

Таким образом, мы хотим, чтобы наш декодер уделял больше внимания состояниям h2 и h3, уделяя меньше внимания остальным состояниям кодера.

По этой причине мы обучаем нейронную сеть с прямой связью, которая будет обучать определять соответствующие состояния кодировщика, генерируя высокий балл для состояний, на которые следует обратить внимание, и низкий балл для состояний, которые следует игнорировать.

Пусть s1, s2, s3, s4 и s5 будут оценками, сгенерированными для состояний h2, h3, h4, h5 и h5 соответственно. Поскольку мы предположили, что нам нужно уделять больше внимания состояниям h2 и h3 и игнорировать h4, h5 и h5, чтобы предсказать «राहुल», мы ожидаем, что вышеупомянутый нейрон будет генерировать такие оценки, что s1 и s2 будут высокими, а s3, s4 и s5 относительно низкие.

Шаг 2 – Вычислите веса внимания

После того, как эти оценки сформированы, мы применяем softmax к этим оценкам для получения весов внимания e1, e2, e3, e4 и e5, как показано выше.Преимущество применения softmax следующее:

a) Все веса лежат между 0 и 1, т. Е. 0 ≤ e1, e2, e3, e4, e5 ≤ 1

b) Сумма всех весов равна 1, т. Е. e1 + e2 + 3 + e4 + e5 = 1

Таким образом, мы получаем хорошую вероятностную интерпретацию весов внимания.

В нашем случае мы ожидаем следующих значений: (просто для интуиции)

e1 = 0,75, e2 = 0,2, e3 = 0,02, e4 = 0,02, e5 = 0,01

Это означает, что при прогнозировании слова «राहुल» , декодер должен уделять больше внимания состояниям h2 и h3 (поскольку значения e1 и e2 высокие), игнорируя состояния h4, h5 и h5 (поскольку значения e3, e4 и e5 очень малы).

Шаг 3. Вычислить вектор контекста

После того, как мы вычислили веса внимания, нам нужно вычислить вектор контекста (вектор мысли), который будет использоваться декодером для предсказания следующего слова в последовательности. Вычисляется следующим образом:

context_vector = e1 * h2 + e2 * h3 + e3 * h4 + e4 * h5 + e5 * h5

Очевидно, если значения e1 и e2 высокие, а значения e3, e4 и e5 низкие, то вектор контекста будет содержать больше информации из состояний h2 и h3 и относительно меньше информации из состояний h4, h5 и h5.

Шаг 4 – Объединить вектор контекста с выходными данными предыдущего временного шага

Наконец, декодер использует два нижеприведенных входных вектора для генерации следующего слова в последовательности

a) Вектор контекста

b) Сгенерированное выходное слово с предыдущего временного шага.

Мы просто объединяем эти два вектора и передаем объединенный вектор в декодер. Обратите внимание, что для первого временного шага, поскольку нет вывода из предыдущего временного шага, мы используем для этой цели специальный токен .Эта концепция уже подробно обсуждалась в моем предыдущем блоге .

Шаг 5 – Выходные данные декодера

Затем декодер генерирует следующее слово в последовательности (в этом случае ожидается, что он сгенерирует «»), и вместе с выходными данными декодер также сгенерирует внутреннее скрытое состояние. , и назовем его «d1».

Декодирование на временном шаге 2

Теперь, чтобы сгенерировать следующее слово «चांगला», декодер повторит ту же процедуру, которую можно резюмировать на диаграмме ниже:

Изменения выделены зелеными кружками

Как работает ваше внимание

By Jasper25 марта 2020 года

Если вы думаете о внимании, вы, вероятно, представляете себя в ситуации, когда вам нужно на какое-то время сосредоточиться на чем-то.Как будто вы сосредоточены на чтении этой статьи прямо сейчас. Но это лишь малая часть того, чем на самом деле является внимание, ваше внимание делает гораздо больше. Без внимания ваш мозг даже не смог бы функционировать, так как он был бы перегружен. Итак, что такое внимание и концентрация? Как это на самом деле работает? А как улучшить концентрацию внимания? В этой статье мы объясним все, что вам нужно знать о внимании.

Что такое внимание?

Внимание как когнитивный навык – это процесс выбора и сосредоточения внимания на соответствующем стимуле при игнорировании другой воспринимаемой информации.Ваш мозг получает как внутренние стимулы, такие как ваши собственные мысли, так и внешние стимулы, такие как видение или слышание вещей вокруг вас. Отфильтровывая нерелевантные стимулы, концентрируясь на соответствующих стимулах, ваше внимание позволяет вам выполнять повседневные задачи.

Почему важно внимание?

Когнитивная способность обращать внимание имеет решающее значение для обучения, достижения целей и выполнения сложных повседневных задач. Внимание не только предотвращает блуждание вашего ума во всех направлениях, но также предотвращает перегрузку вашего мозга всей получаемой информацией.
Представьте, что ваш мозг не способен обращать внимание, он должен обрабатывать каждый бит информации, которую он получает через ваши чувства и изнутри нашего тела. Например, свет и цвета вашего окружения, каждый запах в комнате, каждый предмет одежды, касающийся вашего тела, знак того, что вы начинаете голодать и т. Д. И т. Д. Это может вызвать перегрузку вашего мозга. Без внимания вы бы ничего не добились.
Пытаетесь ли вы прочитать книгу в автобусе, вспомнить из памяти или просто подумать об одном предмете в то время, ваш мозг не смог бы сделать это без внимания.

Разница между пассивным и активным вниманием:

Есть все виды стимулов, которые получает ваш мозг, которые регулируются вашим вниманием. Стимулы, которые обрабатывает ваше внимание, делятся на пассивное и активное внимание. Иногда вы сосредотачиваетесь на определенном стимуле, например, слушаете человека, и все же ваше внимание на мгновение теряется из-за громкого шума. Первоначальным фокусом было бы активное внимание, а отвлечением – пассивное внимание.

Под пассивным вниманием мы подразумеваем стимулы, которые привлекают ваше внимание, потому что они выделяются из окружающей среды. Это может быть сильный запах, когда вы проходите мимо мусорного бака, разница в температуре, когда вы выходите из дома, или шумы, которые вы можете услышать при чтении этого текста. Хотя вы не сосредотачиваетесь на этих стимулах, вы все равно их замечаете.

Под активным вниманием мы подразумеваем стимулы, которые достигают вашего внимания добровольно. Это стимулы, которые получает ваше внимание, потому что вы сосредотачиваетесь на них, как будто вы читаете эту статью прямо сейчас.Активное внимание включает в себя усилие по получению определенных стимулов и требует умственной энергии и способности отфильтровывать стимулы.

Типы внимания

Хотя многие люди неправильно понимают внимание как способность сосредотачиваться, на самом деле внимание – это нечто большее.
Сосредоточение внимания на чем-то одном и игнорирование нерелевантных стимулов, как вы делаете, когда разговариваете с кем-то, – это всего лишь одна из форм внимания. Внимание можно разделить на 4 типа, которые являются формами активного внимания:

Избирательное внимание

Когда большинство людей думают о том, что такое внимание, они на самом деле имеют в виду избирательное внимание.Селективное внимание – это процесс попытки сосредоточиться на конкретном стимуле, пытаясь заблокировать нерелевантные стимулы.
Типичный пример – когда вы пытаетесь поговорить с кем-то в людном месте, например в ресторане. Пока много людей вокруг вас разговаривают, вы пытаетесь сосредоточиться на голосе человека, с которым разговариваете.

Разделенное внимание

Разделенное внимание – это процесс одновременного выполнения двух или более задач, при этом внимание требуется для выполнения обеих или всех этих задач.Ни одна из задач не бросается на выполнение другой. Ситуации, требующие разделения внимания, также называют многозадачностью. Степень, в которой вы можете выполнять несколько задач одновременно, зависит от уровня разделенного внимания. Например, некоторым людям будет сложно одновременно позвонить и убрать в своей комнате, в то время как у других не возникнет проблем с этим.

Устойчивое внимание

Устойчивое внимание – это способность сосредоточиться на определенном стимуле, задаче или событии в нашей среде в течение длительного времени.Устойчивое внимание позволяет сосредоточиться столько, сколько необходимо, чтобы закончить то, что вы делаете, даже когда вас окружают отвлекающие стимулы. Этот тип внимания также известен как продолжительность концентрации внимания. Степень, в которой вы можете поддерживать свое внимание, зависит от множества факторов, таких как задача или ситуация, на которой вы пытаетесь сосредоточиться, отвлекающие стимулы в вашем окружении и уровень вашей энергии. Конечно, легче сосредоточиться на том, что вам нравится, чем пытаться сосредоточиться на уплате налогов.

Переменное внимание

Переменное внимание – это способность переключаться между задачами, требующими различных когнитивных навыков . Этот тип внимания позволяет останавливать одну задачу для выполнения другой, а затем иметь возможность переключаться между этими задачами. Например, когда вы читаете книгу, и кто-то задает вам вопрос, вы прекращаете читать, чтобы ответить на вопрос, а затем продолжаете читать.
Большая разница между разделенным и попеременным вниманием заключается в том, что разделенное внимание отвечает за выполнение нескольких задач одновременно.В то время как попеременное внимание отвечает за переключение между задачами, требующими разных когнитивных навыков.

Потеря внимания (отвлекаемость)

Чтобы сосредоточиться на важном стимуле, нам нужно игнорировать и «фильтровать» нерелевантные стимулы, которые могут нас отвлечь. Для каждого типа внимания отвлечение может привести к потере внимания и заставить наш мозг обрабатывать неправильные стимулы, которые получают наши органы чувств. Будь то выборочное или разделенное внимание.Выполняя задание, вы можете потерять внимание. Это может быть вызвано как внутренними, так и внешними отвлекающими факторами:

Внешние отвлекающие факторы

Очевидные причины потери внимания – внешние отвлекающие факторы. Тот коллега, который говорит высоким голосом, из-за неприятного запаха мусорного бака или солнечного света, который светит вам в глаза. Все это формы внешних отвлекающих факторов. Внешние отвлекающие факторы – это стимулы, которые мозг получает через органы чувств о внешней информации.Как уже было сказано, это может быть звук, запах, зрение или даже вкус и осязание.

Внутренние отвлечения

Другая причина потери внимания может быть вызвана внутренним отвлечением. Внутренние отвлечения – это отвлечения, которые приходят изнутри. Эти отвлекающие факторы возникают, когда у вас возникают случайные мимолетные мысли, когда вы беспокоитесь, из-за эмоционального, физиологического состояния и т. блуждаю по своим планам на выходные.

Постоянно сосредоточен или нет?

При переключении между задачами вы можете подумать, что переключаетесь только на секунду, а затем снова получаете фокус. Но на самом деле это неправда, наш мозг создан, чтобы время от времени отвлекаться. Между сосредоточением внимания на одной или нескольких задачах у вашего внимания бывают короткие моменты, когда оно отвлекается. У этих коротких моментов есть функция, потому что ваш мозг делает паузу и сканирует окружающую среду в этот момент за пределами вашей основной точки внимания.Бессознательно вы следите за своим окружением, чтобы увидеть, не происходит ли что-то важное. Это функция, которую ваше познание поддерживает с доисторических времен, когда вам приходилось следить за окружающей средой на предмет опасности.

Продолжительность внимания

Итак, какова средняя продолжительность концентрации внимания? На самом деле нет простого ответа на этот вопрос. Кроме того, существуют разные типы внимания, есть множество других внутренних и внешних факторов, которые могут повлиять на продолжительность концентрации внимания существующих типов внимания.
Чем сложнее задачи, тем больше усилий нужно, чтобы сосредоточиться на них. А когда вам нужно выполнить задачу, которая вам не нравится, обычно это делается для того, чтобы сосредоточиться. Тем, кто любит играть в игры, легче сосредоточиться на игре в течение более длительного периода времени, чем тому, кто должен платить налоги.

Как улучшить концентрацию внимания?

Стимулируя свой мозг сосредоточиться на задачах, требующих вашего внимания, вы можете улучшить продолжительность концентрации внимания. Помимо улучшения когнитивной способности сосредотачиваться, есть простые способы улучшить продолжительность вашего внимания и концентрацию, изменив свое окружение.Например, вы можете улучшить свое внимание:
  • Сосредоточьтесь на чем-то одном (если вам трудно переключаться между задачами или выполнять несколько задач одновременно)

  • Избавьтесь от отвлекающих факторов в своей среде

  • Делайте перерывы время от времени

  • Умеренные упражнения еженедельно

  • Здоровое питание

  • Обеспечение достаточного количества сна

  • Используйте методы концентрации внимания

  • Выполняйте упражнения для тренировки мозга, стимулирующие ваше внимание

Заключение

Итак, внимание – это больше, чем просто сосредоточение на чем-то.Хотя вы не всегда осознаете это, ваш мозг постоянно фильтрует как внутренние, так и внешние стимулы, чтобы вы могли выполнять задачи.
Пассивное внимание неосознанно фильтрует отвлекающие факторы, в то время как активное внимание фильтрует их намеренно. Есть 4 типа внимания: избирательное внимание, разделенное внимание, постоянное внимание и чередующееся внимание.
На продолжительность вашего внимания может влиять множество факторов, например, насколько вам нравится данная задача.
Как внутренние, так и внешние отвлекающие факторы могут повлиять на продолжительность вашего внимания. Если вы прочитали эту статью сразу сверху вниз, то у вас устойчивое внимание. Если вам трудно оставаться сосредоточенным, вы можете улучшить свое внимание, ограничив внутренние и внешние отвлечения.

Механизм внимания в глубоком обучении

Обзор

  • Механизм внимания изменил способ работы с алгоритмами глубокого обучения
  • Поля, такие как обработка естественного языка (NLP) и даже компьютерное зрение, были революционизированы благодаря механизму внимания
  • Мы узнаем, как этот механизм внимания работает в глубоком обучении, и даже реализуем его в Python
  • .

Введение

«Время от времени появляется революционный продукт, который все меняет.»- Стив Джобс

Какое отношение имеет одна из самых известных цитат 21 века к глубокому обучению? Мы подумаем. Мы находимся в эпицентре беспрецедентного множества достижений благодаря достижениям в области вычислительной мощности.

И если бы нам пришлось отследить это до того места, где оно началось, это привело бы нас к механизму внимания. Проще говоря, это революционная концепция, которая меняет способ применения глубокого обучения.

Механизм внимания – один из самых ценных достижений в исследованиях глубокого обучения за последнее десятилетие.Это привело к появлению многих недавних достижений в области обработки естественного языка (NLP), включая архитектуру Transformer и BERT

от Google.

Если вы работаете в НЛП (или хотите это сделать), вы просто должны знать, что такое механизм внимания и как он работает.

В этой статье мы обсудим основы нескольких видов механизмов внимания, их работу и лежащие в их основе предположения и интуицию. Мы также предоставим некоторые математические формулировки для полного выражения механизма внимания вместе с соответствующим кодом о том, как вы можете легко реализовать архитектуры, связанные с вниманием в Python.

Содержание

  1. Что такое внимание?
    1. Как появился механизм внимания в глубоком обучении
    2. Понимание механизма внимания
  2. Реализация модели простого внимания в Python с использованием Keras
  3. Глобальное и локальное внимание
  4. Трансформаторы – все, что вам нужно – внимание
  5. Внимание в компьютерном зрении

Что такое внимание?

В психологии внимание – это когнитивный процесс выборочного сосредоточения на одном или нескольких вещах при игнорировании других.

Считается, что нейронная сеть – это попытка имитировать действия человеческого мозга в упрощенном виде. Механизм внимания – это также попытка реализовать то же действие выборочной концентрации на нескольких важных вещах, игнорируя другие в глубоких нейронных сетях.

Позвольте мне объяснить, что это значит. Допустим, вы видите групповое фото вашей первой школы. Обычно группа детей сидит в нескольких рядах, а учитель сидит где-то посередине.Теперь, если кто-нибудь задаст вопрос: «Сколько там людей?», Как вы на него ответите?

Просто считая головы, верно? Больше ничего на фото рассматривать не нужно. Теперь, если кто-то задаст другой вопрос: «Кто учитель на фотографии?», Ваш мозг точно знает, что делать. Он просто начнет искать черты взрослого на фото. Остальные функции будут просто проигнорированы. Это «Внимание», которое наш мозг очень искусно реализует.

Как появился механизм внимания в глубоком обучении

Механизм внимания возник как усовершенствование системы нейронного машинного перевода на базе кодера-декодера при обработке естественного языка (NLP). Позже этот механизм или его варианты использовались в других приложениях, включая компьютерное зрение, обработку речи и т. Д.

До того, как Bahdanau и др. предложили первую модель внимания в 2015 году, нейронный машинный перевод был основан на кодировке-декодере RNN / LSTM.И кодер, и декодер представляют собой стеки модулей LSTM / RNN. Он работает в два следующих этапа:

  1. Кодер LSTM используется для обработки всего входного предложения и кодирования его в вектор контекста , который является последним скрытым состоянием LSTM / RNN. Ожидается, что это будет хорошее резюме входного предложения. Все промежуточные состояния кодера игнорируются, а идентификатор конечного состояния должен быть начальным скрытым состоянием декодера
  2. .
  3. Блоки LSTM или RNN декодера создают слова в предложении одно за другим

Короче говоря, существует две RNN / LSTM.Один из них мы называем кодировщиком – он считывает входное предложение и пытается понять его, прежде чем резюмировать его. Он передает сводку (вектор контекста) декодеру, который переводит входное предложение, просто видя его.

Главный недостаток такого подхода очевиден. Если кодировщик сделает плохое резюме, перевод также будет плохим. И действительно, было замечено, что кодировщик создает плохое резюме, когда пытается понять более длинные предложения. Это называется проблемой дальнодействующей зависимости RNN / LSTM.

RNN не могут запоминать более длинные предложения и последовательности из-за проблемы исчезающего / увеличивающегося градиента. Он может вспомнить те части, которые он только что видел. Даже Чо и др. (2014), которые предложили сеть кодер-декодер, продемонстрировали, что производительность сети кодер-декодер быстро ухудшается по мере увеличения длины входного предложения.

Хотя предполагается, что LSTM лучше улавливает дальнодействующие зависимости, чем RNN, в определенных случаях он имеет тенденцию к забывчивости.Другая проблема заключается в том, что при переводе предложения невозможно придать большее значение некоторым входным словам по сравнению с другими.

Теперь, допустим, мы хотим предсказать следующее слово в предложении, и его контекст расположен на несколько слов назад. Вот пример – «Несмотря на то, что он родом из Уттар-Прадеша, поскольку он вырос в Бенгалии, ему удобнее на бенгали». В этих группах предложений, если мы хотим предсказать слово «бенгальский », фраза «воспитала» и «бенгальский» – этим двум следует придать больший вес при прогнозировании.И хотя Уттар Прадеш – это название другого штата, его следует «игнорировать».

Итак, есть ли способ сохранить всю релевантную информацию во входных предложениях в неизменном виде при создании вектора контекста?

Bahdanau et al (2015) пришли к простой, но элегантной идее, в которой они предложили не только учитывать все входные слова в векторе контекста, но и придавать относительную важность каждому из них.

Итак, всякий раз, когда предлагаемая модель генерирует предложение, она ищет набор позиций в скрытых состояниях кодировщика, где доступна наиболее важная информация.Эта идея называется «Внимание».

Понимание механизма внимания

Это схема модели внимания, показанная в статье Богданова. Используемый здесь двунаправленный LSTM генерирует последовательность аннотированных ионов (h2, h3,… .., hTx) для каждого входного предложения. Все векторы h2, h3 … и т. Д., Используемые в их работе, в основном представляют собой конкатенацию прямого и обратного скрытых состояний в кодировщике.

Проще говоря, все векторы h2, h3, h4…., hTx представляют количество слов Tx во входном предложении. В простой модели кодировщика и декодера в качестве вектора контекста использовалось только последнее состояние кодировщика LSTM (в данном случае hTx).

Но Bahdanau и др. При создании вектора контекста сделали упор на встраивание всех слов во входные (представленные скрытыми состояниями). Они сделали это, просто взяв взвешенную сумму скрытых состояний.

Теперь вопрос в том, как рассчитывать веса? Ну, веса также узнаются нейронной сетью с прямой связью, и я упомянул их математическое уравнение ниже.

Контекстный вектор ci для выходного слова yi генерируется с использованием взвешенной суммы аннотаций:

Веса αij вычисляются функцией softmax, задаваемой следующим уравнением:

e ij – это результат оценки нейронной сети с прямой связью, описываемой функцией a , которая пытается зафиксировать выравнивание между входом на j и выводом на i .

В принципе, если кодировщик выдает T x количество «аннотаций» (скрытых векторов состояния), каждая из которых имеет размерность d, , то входной размер сети прямого распространения составляет (T x , 2d ) (при условии, что предыдущее состояние декодера также имеет размеры d и эти два вектора объединены) . Этот ввод умножается на матрицу W a из (2d, 1) измерений (конечно, с последующим добавлением члена смещения), чтобы получить оценки e ij (имеющий размер (T x , 1)) .

На вершине этих оценок e ij применяется гиперболическая функция tan, за которой следует softmax, чтобы получить нормализованные оценки выравнивания для выхода j:

E = I [Tx * 2d] * W a [2d * 1] + B [Tx * 1]

α = softmax (tanh (E))

C = I T * α

Итак, α – это вектор размерности (Tx, 1), а его элементы – это веса, соответствующие каждому слову во входном предложении.

Пусть α равно [0,2, 0,3, 0,3, 0,2] , а входное предложение – «Я делаю это». Здесь соответствующий ему вектор контекста будет:

C = 0,2 * I ”I” + 0,3 * I ”am” + 0,3 * I ”делаю” + + 0,3 * I ”it” [ I x – скрытое состояние, соответствующее слову x ]

Реализация модели простого внимания в Python с использованием Keras

Теперь у нас есть описание того, что такое часто цитируемый механизм внимания.Давайте возьмем то, что мы узнали, и применим это на практике. Да, займемся кодированием!

В этом разделе мы обсудим, как простая модель внимания может быть реализована в Keras. Цель этой демонстрации – показать, как простой уровень внимания может быть реализован в Python.

В качестве иллюстрации мы запустили эту демонстрацию на простом наборе данных анализа тональности предложения, собранном из репозитория машинного обучения в Ирвине Калифорнийского университета. Вы можете выбрать любой другой набор данных, если хотите, и можете реализовать настраиваемый слой внимания, чтобы увидеть более заметный результат.

Здесь всего две категории тональности: ‘0’ означает отрицательное настроение, а ‘1’ означает положительное настроение. Вы заметите, что в наборе данных есть три файла. Среди них два файла имеют тональность на уровне предложения, а третий – тональность на уровне абзаца.

Мы используем файлы данных уровня предложения (amazon_cells_labelled.txt, yelp_labelled.txt) для простоты. Мы прочитали и объединили два файла данных. Вот как выглядят наши данные:

Затем мы предварительно обрабатываем данные для соответствия модели с помощью Keras ‘ Tokenizer () class:

 t = Токенизатор ()
т.fit_on_texts (корпус)
text_matrix = t.texts_to_sequences (корпус) 

Метод text_to_sequences () берет корпус и преобразует его в последовательности, т.е. каждое предложение становится одним вектором. Элементами векторов являются уникальные целые числа, соответствующие каждому уникальному слову в словаре:

 len_mat = []
для i в диапазоне (len (text_matrix)):
len_mat.append (len (text_matrix [i])) 

Мы должны определить максимальную длину вектора, соответствующего предложению, потому что обычно предложения имеют разную длину.Мы должны сделать их равными с помощью нулевого отступа. Здесь мы использовали метод «post padding» , то есть в конце векторов будут добавлены нули:

 из keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
text_pad = pad_sequences (text_matrix, maxlen = 32, padding = 'post') 

Теперь давайте определим базовую модель на основе LSTM:

 входов1 = Вход (shape = (features,))
x1 = Вложение (input_dim = vocab_length + 1, output_dim = 32, \
 input_length = функции, embeddings_regularizer = keras.регуляризаторы.l2 (.001)) (входы1)
x1 = LSTM (100, выпадение = 0,3, recurrent_dropout = 0,2) (x1)
Выходы1 = Плотный (1, активация = 'сигмоид') (x1)
model1 = Модель (входы1, выходы1) 

Здесь мы использовали слой Embedding , за которым следует слой LSTM . Слой внедрения принимает 32-мерные векторы, каждый из которых соответствует предложению, и впоследствии выводит (32,32) размерные матрицы, т.е. он создает 32-мерный вектор, соответствующий каждому слову. Это встраивание также изучается во время обучения модели.

Затем мы добавляем слой LSTM со 100 нейронами. Поскольку это простая модель кодировщика-декодера, нам не нужно каждое скрытое состояние кодировщика LSTM. Мы просто хотим иметь последнее скрытое состояние кодировщика LSTM, и мы можем сделать это, установив «return_sequences» = False в функции Keras LSTM.

Но в самом Керасе значение этого параметра по умолчанию – False. Итак, никаких действий не требуется.

На выходе теперь становятся 100-мерные векторы i.е. скрытые состояния LSTM являются 100-мерными. Он передается на слой с прямой связью или плотный слой с активацией «сигмоид» . Модель обучается с использованием оптимизатора Adam с потерей бинарной кросс-энтропии . Обучение для 10 эпох вместе со структурой модели показано ниже:

 model1.fit (x = train_x, y = train_y, batch_size = 100, epochs = 10, verbose = 1, shuffle = True, validation_split = 0,2) 

Точность проверки достигает 77% с базовой моделью на основе LSTM.

Давайте не будем реализовывать простой уровень внимания Bahdanau в Keras, а добавлять его к слою LSTM. Чтобы реализовать это, мы будем использовать класс Layer по умолчанию в Keras. Мы определим класс с именем Attention как производный класс от класса Layer . Нам нужно определить четыре функции в соответствии с правилом создания пользовательского слоя Keras. Это build () , call () , compute_output_shape () и get_config () .

Внутри build () мы определим наши веса и смещения, то есть Wa и B , как обсуждалось ранее. Если выходной формой предыдущего слоя LSTM является (None, 32, 100), то наш выходной вес должен быть (100, 1), а смещение должно быть (100, 1) размерным.

 ef build (self, input_shape):
 self.W = self.add_weight (name = "att_weight", shape = (input_shape [-1], 1), initializer = "normal")
 self.b = self.add_weight (name = "att_bias", shape = (input_shape [1], 1), initializer = "zeros")
супер (внимание, себя).построить (input_shape) 

Внутри вызова (), напишем основную логику Attention. Мы просто должны создать многослойный персептрон (MLP). Поэтому мы возьмем скалярное произведение весов и входных данных с последующим добавлением членов смещения. После этого мы наносим «tanh», а затем слой softmax. Этот softmax дает оценки выравнивания. Его размерностью будет количество скрытых состояний в LSTM, то есть в данном случае 32. Взяв его скалярное произведение вместе со скрытыми состояниями, мы получим вектор контекста:

 def call (self, x):
 et = K.сжать (K.tanh (K.dot (x, self.W) + self.b), axis = -1)
 при = K. softmax (et)
 at = K.expand_dims (at, axis = -1)
 output = x * at
return K.sum (output, axis = 1) 

Вышеупомянутая функция возвращает вектор контекста. Полный пользовательский класс Attention выглядит так:

 из keras.layers import Layer
импортировать keras.backend как K 
 класс внимания (слой):
 def __init __ (self, ** kwargs):
super (внимание, себя) .__ init __ (** kwargs)

 def build (self, input_shape):
 себя.W = self.add_weight (name = "att_weight", shape = (input_shape [-1], 1), initializer = "normal")
 self.b = self.add_weight (name = "att_bias", shape = (input_shape [1], 1), initializer = "zeros")
super (внимание, себя) .build (input_shape)

 вызов def (self, x):
 et = K.squeeze (K.tanh (K.dot (x, self.W) + self.b), axis = -1)
 при = K. softmax (et)
 at = K.expand_dims (at, axis = -1)
 output = x * at
вернуть K.sum (output, axis = 1)

 def compute_output_shape (self, input_shape):
return (input_shape [0], input_shape [-1])

 def get_config (сам):
вернуть супер (внимание, себя).get_config () 

Метод get_config () собирает входную форму и другую информацию о модели.

Теперь давайте попробуем добавить этот пользовательский слой «Внимание» к нашей ранее определенной модели. За исключением настраиваемого слоя «Внимание», все остальные слои и их параметры остаются прежними. Помните, здесь мы должны установить return_sequences = True в нашем слое LSTM, потому что мы хотим, чтобы наш LSTM выводил все скрытые состояния.

 входов = Вход ((особенности,))
x = Встраивание (input_dim = vocab_length + 1, output_dim = 32, input_length = features, \
 embeddings_regularizer = керас.регуляризаторы.l2 (.001)) (входы)
att_in = LSTM (no_of_neurons, return_sequences = True, dropout = 0,3, recurrent_dropout = 0,2) (x)
att_out = внимание () (att_in)
выходы = Плотный (1, активация = 'сигмоид', обучаемый = Истина) (att_out)
model = Модель (входы, выходы)
model.summary () 

 model.compile (loss = 'binary_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['acc'])
model.fit (x = train_x, y = train_y, batch_size = 100, epochs = 10, verbose = 1, shuffle = True, validation_split = 0.2) 

Действительно, производительность улучшилась по сравнению с предыдущей моделью. Точность проверки теперь достигает 81,25% после добавления настраиваемого слоя «Внимание». При дальнейшей предварительной обработке и поиске параметров по сетке мы определенно можем улучшить это положение.

Различные исследователи пробовали разные методы подсчета баллов. Существуют различные варианты моделей внимания в зависимости от того, как рассчитывается оценка, а также вектор контекста. Есть и другие варианты, о которых мы поговорим дальше.

Глобальное и местное внимание

До сих пор мы обсуждали самый простой механизм внимания, в котором всем входным параметрам придается определенное значение. Давайте теперь немного глубже.

Термин «глобальное» внимание уместен, потому что всем входам придается значение. Первоначально глобальное внимание (определенное Луонгом и др. В 2015 г.) имело несколько тонких отличий от концепции внимания, которую мы обсуждали ранее.

Отличие состоит в том, что он учитывает все скрытые состояния как кодировщика LSTM, так и декодера LSTM для вычисления «контекстного вектора переменной длины c t , тогда как Bahdanau et al.использовал предыдущее скрытое состояние однонаправленного декодера LSTM и все скрытые состояния кодировщика LSTM для вычисления вектора контекста.

В архитектурах кодер-декодер оценка обычно является функцией скрытых состояний кодера и декодера. Любая функция действительна до тех пор, пока она фиксирует относительную важность входных слов по отношению к выходному слову.

Когда применяется «глобальный» уровень внимания, требуется много вычислений.Это связано с тем, что все скрытые состояния должны быть приняты во внимание, объединены в матрицу и умножены на весовую матрицу правильных размеров, чтобы получить последний уровень прямого соединения.

Итак, с увеличением размера входных данных увеличивается и размер матрицы. Проще говоря, количество узлов в прямом соединении увеличивается и, по сути, увеличивается объем вычислений.

Можно как-нибудь уменьшить это? Да! Местное внимание – ответ .

Интуитивно, когда мы пытаемся вывести что-то из любой данной информации, наш разум имеет тенденцию разумно сужать пространство поиска все дальше и дальше, принимая только самые релевантные входные данные.

Идея глобального и локального внимания была вдохновлена ​​концепциями мягкого и жесткого внимания, используемых в основном в задачах компьютерного зрения.

Мягкое внимание – это глобальное внимание, в котором всем фрагментам изображения придается определенный вес; но при жестком внимании одновременно рассматривается только один патч изображения.

Но локальное внимание – это не то же самое, что жесткое внимание, используемое в задаче создания подписей к изображениям. Напротив, это смесь обеих концепций, где вместо того, чтобы рассматривать все закодированные входные данные, для генерации вектора контекста учитывается только часть. Это не только позволяет избежать дорогостоящих вычислений, связанных с мягким вниманием, но также его легче обучить, чем жесткое внимание.

Как вообще этого можно достичь? Здесь модель пытается предсказать позицию p t в последовательности вложений входных слов.В районе позиции p t он считает окно размером, скажем, 2D . Следовательно, вектор контекста генерируется как средневзвешенное значение входных данных в позиции [p t – D, p t + D] , где D выбирается эмпирически.

Кроме того, может быть два типа выравнивания:

  1. Монотонное выравнивание , где pt установлено на t, предполагая, что в момент времени t имеет значение только информация в окрестности t
  2. Прогнозируемое выравнивание , где сама модель прогнозирует положение выравнивания следующим образом:

, где «Vp» и «Wp» – это параметры модели, которые изучаются во время обучения, а «S» – длина исходного предложения.Ясно, что pt ε [0, S].

Рисунки ниже демонстрируют разницу между механизмом глобального и локального внимания. Глобальное внимание учитывает все скрытые состояния (синий), тогда как локальное внимание рассматривает только подмножество:

Трансформаторы – все, что вам нужно – внимание

Статья «Внимание – это все, что вам нужно» , автор Vaswani et al. , на данный момент является одним из наиболее важных вкладов в «Внимание». Они изменили определение «Внимание», предоставив очень общее и широкое определение «Внимание» на основе ключа , запроса , значений и .Они сослались на другую концепцию под названием multi-head Attention. Давайте обсудим это вкратце.

Во-первых, давайте определим, что такое «самовнимание» . Ченг и др. В своей статье «Сети долгосрочной краткосрочной памяти для машинного чтения» определили самовнимание как механизм соотнесения различных позиций одной последовательности или предложения с целью получения более яркого представления.

Машинный ридер – это алгоритм, который может автоматически понимать переданный ему текст.Мы взяли картинку ниже из бумаги. Красные слова читаются или обрабатываются в текущий момент, а синие слова – это воспоминания. Различные оттенки представляют степень активации памяти.

Когда мы читаем или обрабатываем предложение слово за словом, где ранее увиденные слова также подчеркиваются, это выводится из оттенков, и это именно то, что делает самовнимание в машинном ридере.

Ранее для вычисления внимания к слову в предложении механизм подсчета баллов заключался в использовании скалярного произведения или какой-либо другой функции слова со скрытыми представлениями состояния ранее увиденных слов.В этой статье была предложена принципиально такая же, но в целом более общая концепция.

Допустим, мы хотим вычислить Внимание для слова «погоня». Механизм будет заключаться в том, чтобы взять скалярное произведение встраивания «преследования» с встраиванием каждого из ранее замеченных слов, таких как «The», «FBI» и «is».

Теперь, согласно обобщенному определению, каждое вложение слова должно иметь три разных вектора, соответствующих ему, а именно Key , Query, и Value .Мы можем легко получить эти векторы, используя умножение матриц.

Всякий раз, когда нам требуется вычислить внимание целевого слова по отношению к входным вложениям, мы должны использовать Query target и Key input для расчета оценки соответствия, и эти оценки соответствия затем действуют. как веса векторов Value во время суммирования.

Теперь вы можете спросить, что это за векторы Key, Query и Value. По сути, это абстракции векторов вложения в разные подпространства.Подумайте об этом так: вы поднимаете вопрос; запрос попадает в ключ входного вектора. Ключ можно сравнить с ячейкой памяти, из которой считывается, а значение – это значение, которое нужно прочитать из ячейки памяти. Все просто, правда?

Если размерность вложений составляет (D, 1) и нам нужен вектор Key размерности ( D / 3, 1), мы должны умножить вложение на матрицу W k из размер ( Д / 3, Д). Итак, ключевой вектор становится K = W k * E. Аналогично, для векторов Query и Value уравнения будут выглядеть так: Q = W q * E, V = W v * E ( E – вектор вложения любого слово).

Теперь, чтобы вычислить внимание для слова «преследование» , нам нужно взять скалярное произведение вектора запроса встраивания «погоня» на вектор ключа каждого из предыдущих слов. , то есть ключевые векторы, соответствующие словам «The» , «FBI» и «равно» .Затем эти значения делятся на D (размер вложений), после чего выполняется операция softmax . Итак, операции соответственно:

  • softmax (Q “преследуя” . K “The” / D)
  • softmax (Q “в погоне” .K “ФБР” / D)
  • softmax (Q “преследуя” . K “равно” / D)

По сути, это функция f (Q target, K input ) вектора запроса целевого слова и ключевого вектора входных вложений.Это не обязательно должно быть скалярное произведение Q и K. Каждый может выбрать функцию по своему усмотрению.

Далее, предположим, что полученный таким образом вектор равен [0,2, 0,5, 0,3] . Эти значения представляют собой «баллов выравнивания» для расчета внимания. Эти оценки выравнивания умножаются на вектор значений каждого из входных встраиваний, и эти векторы взвешенных значений добавляются, чтобы получить вектор контекста :

C «погоня» = 0.2 * V The + 0,5 * V ”FBI” + 0,3 * V ”равно”

Практически все встроенные входные векторы объединяются в единую матрицу X, , которая умножается на матрицы общих весов W k , W q, W v , чтобы получить K, Матрицы Q и V соответственно. Теперь компактное уравнение принимает вид:

Z = Softmax (Q * K T / D) V

Следовательно, вектор контекста является функцией ключа, запроса и значения F (K, Q, V).

The Bahdanau Attention или все другие предыдущие работы, связанные с Attention, являются частными случаями механизмов внимания, описанных в этой работе. Важной особенностью / ключевым моментом является то, что один встроенный вектор используется для одновременной работы в качестве векторов Key, Query и Value .

В multi-head Attention матрица X умножается на разные матрицы W k , W q и W v для получения различных матриц K, Q и V соответственно.И мы получаем разные матрицы Z , то есть встраивание каждого входного слова проецируется в разные «подпространства представления».

В, скажем, трехглавом самовнимании, соответствующем слову «преследование», будет 3 различных матрицы Z , также называемых «главы внимания». Эти заголовки внимания объединяются и умножаются на единую матрицу весов, чтобы получить единственную головку внимания, которая будет захватывать информацию от всех головок внимания.

На рисунке ниже изображена мультиголовка Attention. Вы можете видеть, что существует несколько заголовков внимания, возникающих из разных векторов V, K, Q, и они объединены:

Реальная архитектура трансформатора немного сложнее. Более подробно вы можете прочитать здесь.

Это изображение выше представляет архитектуру трансформатора. Мы видим, что так называемое «позиционное кодирование» было использовано и добавлено с внедрением входных данных как в кодировщик, так и в декодер.

В моделях, которые мы описали до сих пор, не было возможности учитывать порядок входных слов. Они попытались зафиксировать это с помощью позиционного кодирования. Этот механизм добавляет вектор к каждому встраиванию ввода, и все эти векторы следуют шаблону, который помогает определить положение каждого слова или расстояния между разными словами во вводе.

Как показано на рисунке, поверх этого слоя позиционного кодирования + встраивания ввода есть два подслоя:

  1. На первом подуровне есть слой самовнимания с несколькими головами.Существует аддитивная остаточная связь между выходом позиционного кодирования и выходом многоголового самовнимания, поверх которого они применили слой нормализации уровня. Нормализация уровня – это метод (Hinton, 2016) , аналогичный пакетной нормализации, где вместо того, чтобы рассматривать весь минипакет данных для расчета статистики нормализации, все скрытые блоки на одном уровне сети были рассмотрены в расчеты.Это преодолевает недостаток оценки статистики для суммарного ввода любого нейрона по минипакету обучающих выборок. Таким образом, удобно использовать в RNN / LSTM
  2. .
  3. Во втором подуровне вместо самовнимания с несколькими головами есть уровень прямой связи (как показано), и все остальные соединения такие же.

На стороне декодера, помимо двух уровней, описанных выше, есть еще один уровень, который применяет внимание с несколькими головками поверх стека кодировщика.Затем, после подслоя, за которым следует один линейный слой и один слой softmax, мы получаем выходные вероятности от декодера.

Механизм внимания в компьютерном зрении

Вы можете интуитивно понять, где можно применить механизм внимания в пространстве НЛП. Мы хотим исследовать не только это. Итак, в этом разделе давайте обсудим механизм внимания в контексте компьютерного зрения. Здесь мы будем ссылаться на несколько ключевых идей, и вы можете изучить больше в статьях, на которые мы ссылались.

Image Captioning-Show, Attend and Tell (Xu et al, 2015):

В субтитрах изображений сверточная нейронная сеть используется для извлечения векторов признаков, известных как векторы аннотаций из изображения. Это создает количество L из D размерных векторов признаков, каждый из которых является представлением, соответствующим части изображения.

В этой работе признаки были извлечены из нижнего сверточного слоя модели CNN, так что можно определить соответствие между извлеченными векторами признаков и частями изображения.Вдобавок к этому, применяется механизм «Внимание», чтобы выборочно придавать большее значение некоторым местоположениям изображения по сравнению с другими для создания заголовка (ей), соответствующего изображению.

Здесь была использована слегка измененная версия Bahdanau Attention. Вместо того, чтобы брать взвешенную сумму векторов аннотаций (аналогично скрытым состояниям, объясненным ранее), была разработана функция, которая принимает как набор векторов аннотаций, так и вектор выравнивания и выводит вектор контекста вместо простого создания скалярного произведения ( упомянутый выше).

Генерация изображений – DRAW – Deep Recurrent Attentive Writer

Хотя эта работа Google DeepMind не имеет прямого отношения к вниманию, этот механизм был изобретательно использован для имитации того, как художник рисует изображение. Это делается путем последовательного рисования частей изображения.

Давайте кратко обсудим эту статью, чтобы получить представление о том, как этот механизм сам по себе или в сочетании с другими алгоритмами может быть разумно использован для решения многих интересных задач.

Основная идея этой работы заключается в использовании вариационного автокодировщика для генерации изображений. В отличие от простого автокодировщика, вариационный автокодер не генерирует скрытое представление данных напрямую. Вместо этого он генерирует несколько гауссовых распределений (скажем, N гауссовых распределений) с разными средними и стандартными отклонениями.

Из этого числа N распределений Гаусса производится выборка скрытого вектора из N элементов, и эта выборка подается в декодер для генерации выходного изображения.Обратите внимание, что LSTM на основе внимания использовались здесь как для кодировщика, так и для декодера вариационной структуры автоэнкодера.

Но что это?

Основная интуиция, стоящая за этим, – итеративное построение изображения. На каждом временном шаге кодер передает один новый скрытый вектор в декодер, и декодер накапливает сгенерированное изображение, то есть изображение, сгенерированное на определенном временном шаге, улучшается на следующем временном шаге. Это похоже на подражание художнику, который шаг за шагом рисует изображение.

Но ведь художник не работает над всей картиной одновременно, не так ли ?. Он / она делает это по частям – если он рисует портрет, то в какой-то момент он / она не рисует вместе ухо, глаза или другие части лица. Он заканчивает рисовать глаз и переходит к другой части.

Если мы используем простой LSTM, невозможно будет сфокусироваться на определенной части изображения на определенном временном шаге. Вот как внимание становится актуальным.

И в кодере, и в декодере LSTM использовался один уровень внимания (названный «шлюз внимания»).Таким образом, при кодировании или «чтении» изображения на каждом временном шаге фокусируется только одна часть изображения. Точно так же во время записи на этом временном шаге создается только определенная часть изображения.

Изображение ниже было взято из указанной статьи. Он показывает, как DRAW генерирует изображения MNIST в пошаговом процессе:

Конечные ноты

Это был довольно исчерпывающий обзор популярного механизма внимания и того, как он применяется к глубокому обучению.Я уверен, что вы, должно быть, поняли, почему это сильно повлияло на пространство глубокого обучения. Он чрезвычайно эффективен и уже проник во многие области.

Этот механизм внимания используется не только в этой статье. Если вы использовали его в своей роли или каком-либо проекте, мы будем рады услышать от вас. Дайте нам знать в разделе комментариев ниже, и мы свяжемся с вами!

Об авторах

Продип Хор – директор по исследованиям группы машинного обучения и искусственного интеллекта, American Express

Продип получил свой M.С. и к.т.н. Имеет степень бакалавра компьютерных наук Университета Южной Флориды, Тампа, и степень бакалавра компьютерных наук в IEM Солт-Лейк-Сити, Калькутта. До прихода в Amex он был ведущим научным сотрудником в FICO, Сан-Диего. В настоящее время он является директором по исследованиям группы машинного обучения и искусственного интеллекта в American Express, Гургаон. Продип является автором ряда статей для конференций, патентов и главы книги, а его публикации появились во многих известных журналах и представлены на нескольких конференциях, включая «Журнал распознавания образов», «Журнал систем обработки сигналов», «Международная конференция IEEE. по системам, человеку и кибернетике »,« Международная конференция IEEE по нечетким системам »и« Североамериканское общество обработки нечеткой информации ».Его интересы включают машинное обучение, обработку изображений, ускорение, глубокое обучение и нейронные сети, обработку естественного языка, а также онлайн и потоковые алгоритмы.

Саян Чаттерджи – инженер-исследователь, группа по машинному обучению и искусственному интеллекту American Express

Саян Чаттерджи завершил свой B.E. Имеет степень бакалавра электротехники и магистра компьютерных наук Джадавпурского университета и Индийского статистического института, Калькутта, соответственно. В настоящее время он работает инженером-исследователем в группе машинного обучения и искусственного интеллекта American Express в Гургаоне.

До прихода в American Express он работал в PwC India в качестве юриста в практике данных и аналитики. Его исследовательские интересы лежат в области глубокого обучения, статистического обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка и т. Д.

Связанные

Чтобы контролировать свою жизнь, контролируйте то, на что вы обращаете внимание

Ваше внимание определяет ваш опыт, а опыт, который вы получили, определяет вашу жизнь. Вместо того, чтобы позволять отвлекающим факторам сбивать вас с толку, выберите, на что вы направите свое внимание в любой момент, основываясь на понимании ваших приоритетов и целей.Для этого вам нужно контролировать внешние факторы, такие как технологии (выключите телефон!) И окружающую среду (не подпускайте тех, кто мешает коллегам!). Но вам также необходимо научиться контролировать внутренние факторы, такие как собственное поведение и мысли. Практика управления вниманием не избавит вас от отвлекающих факторов в течение дня, но даст вам больше контроля над тем, как вы проводите свое время – и свою жизнь.

Одно из лучших представлений о том, что означает истинная производительность в 21 веке -й, датируется 1890 годом.В своей книге The Principles of Psychology, Vol.1 , Уильям Джеймс написал простое утверждение, наполненное смыслом: «Мой опыт – это то, чему я согласен уделять внимание».

Ваше внимание определяет ваш опыт, а опыт, который вы получили, определяет вашу жизнь. Или, говоря иначе: вы должны контролировать свое внимание, чтобы контролировать свою жизнь. Сегодня, в мире, где так много впечатлений смешано воедино – где мы можем работать из дома (или в поезде, или в самолете, или на пляже), наблюдать за нашими детьми через камеру няни с работы, а отвлечение – это всегда просто палец. проведите пальцем прочь – это когда-нибудь было более правдой?

Управление вниманием

Чтобы быть стабильно продуктивными и лучше справляться со стрессом, мы должны укреплять свои навыки управления вниманием.

Управление вниманием – это практика контроля отвлекающих факторов, присутствия в моменте, поиска потока и максимального сосредоточения, чтобы вы могли раскрыть свой гений. Речь идет о намерении, а не о реакции. Это способность распознать, когда ваше внимание украдено (или может быть украдено), и вместо этого сосредоточить его на действиях , которые вы выбираете, . Вместо того, чтобы позволять отвлекающим факторам сбивать вас с толку, вы выбираете, на что направить свое внимание в любой момент, основываясь на понимании своих приоритетов и целей.

Лучшее управление вниманием ведет к повышению производительности, но это гораздо больше, чем просто вычеркивать что-то из списка дел. Конечным результатом является способность создать жизнь выбор вокруг вещей, которые важны для вас. Это больше, чем просто концентрация. Речь идет о том, чтобы вернуть себе контроль над своим временем и своими приоритетами.

Стремления и опыт

Лидеры, с которыми я работаю, говорят мне , «Я верю в силу наставничества и обучения членов моей команды.Самое важное, что я могу делать как лидер, – это поддерживать их и поощрять их рост. Это то, чем я занимаюсь, и это то, что приносит мне удовлетворение на работе ».

Но позже в нашем разговоре я слышу, как проходят их дни на самом деле : «Я трачу большую часть своего времени на электронную почту и тушение пожаров. Я начал год с тренерского плана для своей команды, но он отошел на второй план на фоне всего остального, что происходит. Мои личные встречи с членами команды случаются не так часто, как хотелось бы, и в контенте слишком много «деревьев» и недостаточно «леса».’”

Даже если вы считаете себя страстным сторонником коучинга и наставничества, вы не добьетесь желаемого результата, если ваши действия и опыт не будут отражать эти ценности. Как сказал Джеймс, ваш опыт – это то, чему вы уделяете внимание. И ваш опыт станет вашей жизнью. Так что, если ваше внимание по-прежнему отвлекается, а электронная почта, встречи и «пожаротушение» поглощают ваши дни, довольно скоро пройдут недели или месяцы, и ваша жизнь наполнится «впечатлениями», которые вы на самом деле никогда не собирались иметь.

Так почему бы нам просто не получить тот опыт, который мы хотим получить, и не создать жизнь, которую мы больше всего хотим вести? Почему существует эта болезненная пропасть между личностями, к которым мы стремимся, и тем, как мы проводим время?

Тот факт, что Джеймс размышлял над этой темой в 19, и годах, показывает, что мы долго боролись с конфликтом между нашими целями и ценностями и соблазном отвлекающих факторов. Но, конечно, мы живем в мире, где гораздо больше отвлекающих факторов, чем было в 1890-х годах.Когда он опубликовал The Principles of Psychology , телефон был совершенно новым. Сегодня у нас есть подключенные к Интернету телефоны и другие устройства, которые всегда с нами, доставляющие объем информации и общения, о которых Джеймс не мог даже представить. За нашим вниманием гораздо больше конкурентов.

Вернемся к нашему примеру наставничества и коучинга. Вы можете начинать каждый день с намерения сосредоточиться на развитии своей команды. Но эти намерения могут быстро быть сметены потоком требований, характерным для нашего рабочего дня.

В этой безумной рабочей среде выполнение самых важных для вас вещей не происходит просто так. Нельзя оставлять это на волю случая. В вашей загруженной обстановке каждый день появляется выбор за выбором того, чем вы будете заниматься – и каким будет ваш опыт.

Сознательно выбирая то, что вы посещаете

Вот где управление вниманием предлагает решение. Это осознанный подход, который возвращает вам контроль. Практика управления вниманием означает борьбу с отвлекающими факторами и создание возможностей в течение дня для поддержки ваших приоритетов.Во-первых, контролируйте внешних факторов:

  • Управляйте своей технологией. Помните, он должен служить вам, а не наоборот! Решите взять на себя управление, отключив электронную почту и push-уведомления, которые специально разработаны, чтобы отвлекать ваше внимание. Это позволит вам больше заниматься целенаправленной работой над задачами и видами деятельности, которые вы выберете. Как можно чаще, особенно когда вы работаете, держите телефон без звука и вне поля зрения.
  • Управляйте своей средой. Устанавливайте границы с другими, особенно в условиях открытого офиса. Например, используйте наушники или повесьте табличку «Не беспокоить», когда вам нужно сосредоточиться. Если это не помогло, попробуйте пойти в другую часть офиса или даже на другой этаж здания. Если дела обстоят действительно плохо, вы можете попытаться объединиться с коллегами, чтобы назначить определенное время дня или день недели, день «без отвлекающих факторов», чтобы все могли выполнять работу без головы.

Но вот истина, которую упускают из виду: наша производительность страдает не только потому, что нас отвлекают посторонние перерывы, но и потому, что наш собственный мозг, измученный сегодняшней суматошной работой, сам по себе становится источником отвлечения внимания.

Например, проблема не только в том, что письмо прерывает вашу работу. Кроме того, привязанность к почтовому ящику заставляет вас ожидать прерывания каждые несколько минут, что отвлекает ваше внимание. Затем вы так боитесь забыть о какой-то мелкой задаче – например, отправить электронное письмо или пересылку документа – что начинаете делать все, как только об этом думаете; но потом вы в конечном итоге попадете в переполненный почтовый ящик, прежде чем вы об этом узнаете.Более того, знание того, что у вас под рукой есть каталог всех мировых знаний – с точки зрения Интернета на вашем смартфоне – затрудняет комфортное состояние в состоянии «Я не знаю» и затрудняет избежание отвлекающих факторов. искушение «узнать сейчас».

Таким образом, вы также должны научиться контролировать внутренний фактор .

  • Управляйте своим поведением. Используйте те моменты, когда ваша технология приручена и ваш знак «не беспокоить» активен, чтобы привыкнуть к однозадачности: откройте только одно окно на экране компьютера и уделите все свое внимание одной задаче, пока она не будет завершена, или пока назначенная точка остановки.Делайте перерывы в течение дня, когда вы отходите от компьютера. Постарайтесь полностью «отключить» (без технологии) хотя бы на час или больше, как можно чаще. Сначала попробуйте в течение 15-20 минут; затем увеличивайте время до часа или даже до 90 минут.
  • Управляйте своими мыслями. Для многих из нас это самый трудный орешек, поэтому я оставил его напоследок. Умы созданы блуждать. Потренируйтесь замечать, когда ваш ум отклоняется в своем собственном направлении, и мягко направляйте свое внимание туда, где вы этого хотите.Если вы думаете о какой-то важной небольшой задаче во время целенаправленной работы, запишите ее в блокнот и вернитесь к ней позже. Сделайте то же самое с информацией, которую хотите найти в Интернете.

Практика управления вниманием не избавит вас от отвлекающих факторов. Но когда вы начнете распознавать, когда вы отвлекаетесь, и нарастите «мускулы внимания» с помощью привычек, подобных приведенным выше, вы начнете восстанавливать свою жизнь и больше посвящать себя тому, что действительно важно для вас.Не позволяйте отвлечению помешать вашим стремлениям и намерениям. Вместо этого контролируйте свое внимание, чтобы контролировать свою жизнь.

Две стороны одной нейронной монеты?

В 1890 году психолог Уильям Джеймс описал внимание как центр внимания, который мы освещаем не только окружающему миру, но и содержанию нашего разума. Большинство ученых-когнитивистов с тех пор проводят резкое различие между тем, что Джеймс называл «чувственным вниманием» и «интеллектуальным вниманием», теперь обычно называемым «вниманием» и «рабочей памятью», но Джеймс видел их как две разновидности одного и того же психического процесса.

Новое исследование принстонских нейробиологов предполагает, что Джеймс кое-что понял, обнаружив, что внимание к внешнему миру и внимание к нашим собственным мыслям на самом деле являются двумя сторонами одной нейронной медали. Более того, они наблюдали, как монета переворачивается внутри мозга.

В статье, опубликованной 31 марта в журнале Nature, Мэтью Паничелло, научный сотрудник Принстонского института нейробиологии, и Тимоти Бушман, доцент кафедры психологии и нейробиологии в Принстоне, обнаружили, что внимание и рабочая память имеют одни и те же нейронные механизмы.Важно отметить, что их работа также показывает, как нейронные репрезентации воспоминаний трансформируются, когда они направляют поведение.

«Когда мы воздействуем на сенсорные входы, мы называем это« вниманием », – сказал Бушман. «Но есть аналогичный механизм, который может воздействовать на мысли, которые мы думаем».

В паре экспериментов с двумя макаками-резус исследователи обнаружили, что нейроны префронтальной коры, которые фокусируют внимание на сенсорных стимулах, – это те же самые нейроны, которые сосредотачиваются на элементе рабочей памяти.Более того, Паничелло и Бушман фактически наблюдали, как нейронные репрезентации этих воспоминаний перестраиваются в мозгу, когда обезьяны выбирают, на какие воспоминания действовать.

В одном эксперименте каждую обезьяну усадили перед монитором компьютера и камерой, которая отслеживала движения их глаз. На мониторе один над другим отображались пары случайно выбранных цветных квадратов. Затем квадраты исчезли, и обезьяне пришлось запомнить цвет и расположение квадратов. После короткой паузы появился символ, сообщающий обезьяне, какой квадрат они должны выбрать из своей рабочей памяти.Затем, после еще одной паузы, они сообщили цвет выбранного квадрата, сопоставив его с цветовым кругом.

Для выполнения задачи каждой обезьяне необходимо было сохранить оба цвета в своей рабочей памяти, выбрать целевой цвет из памяти и затем указать этот цвет на цветовом круге. После каждого ответа обезьяна была вознаграждена капельками сока. Чем ближе их отчет был к целевому цвету, тем больше капель они получали.

Во втором эксперименте, чтобы сравнить выбор элементов из рабочей памяти с более классической задачей на внимание, исследователи указали обезьянам направление до того, как они увидели цветные квадраты.Это позволяло макакам сосредоточить все свое внимание на указанном квадрате (и игнорировать другой). Как и ожидалось, обезьяны лучше справились с этой задачей, потому что они заранее знали, на какой квадрат обращать внимание, а какой игнорировать.

Исследователи зарегистрировали нейронную активность в префронтальной, теменной и зрительной коре. Префронтальная кора связана с множеством процессов исполнительных функций, включая внимание, рабочую память, планирование и торможение. В этом исследовании исследователи обнаружили, что те же нейроны префронтальной коры, которые направляли внимание, также использовались для выбора элемента из рабочей памяти обезьяны.

Принстонские нейробиологи обнаружили, что внимание и рабочая память связаны гораздо теснее, чем думают большинство современных ученых-когнитивистов. Они провели два эксперимента, в которых обезьянам были показаны два цветных блока и символ, который побуждал их смотреть на верхний (круг или наклонная вверх линия) или нижний (треугольник или наклонная вниз линия). Затем они сопоставили выбранный цвет с его пятном на цветовом круге. В первом эксперименте (слева) они сначала видели блоки, а затем сигнал направления.Во втором (справа) они сначала увидели сигнал направления, а затем цветные блоки.

Изображение любезно предоставлено Buschman Lab

Это было не везде в мозгу. В области зрительной коры головного мозга, связанной с распознаванием цвета, и в области теменной доли, связанной с визуальным и пространственным анализом, процессы восприятия сенсорного ввода и выбора целевого цвета из рабочей памяти включали различные нейронные механизмы.

«Внимание позволяет вам сосредоточить свои ресурсы на определенном стимуле, в то время как аналогичный процесс выбора происходит с элементами в рабочей памяти», – сказал Бушман.«Наши результаты показывают, что префронтальная кора использует одно представление для управления вниманием и рабочей памятью».

Те же нейронные записи также показали, как выбор элемента изменяет воспоминания, так что они либо скрываются в рабочей памяти, либо используются для ответа. Это включает в себя динамическое вращение представления памяти в префронтальной коре.

Это можно сравнить с листом бумаги с текстом. Если вы поднесете бумагу к лицу, вы не сможете ее прочитать.Это сокрытие, как объяснил Бушман, не позволяет мозгу вызвать неправильную реакцию или вызвать реакцию слишком рано.

«Мозг хранит информацию так, что сеть не может ее увидеть», – сказал он. Затем, когда пришло время ответить в конце испытания, представление в памяти изменилось. Подобно тому, как вращение бумаги позволяет вам читать текст и действовать в соответствии с ним, вращение нейронного представления позволяет мозгу управлять поведением.

«Это динамическое преобразование просто поразило меня», – сказал Бушман.«Это показывает, как мозг может манипулировать элементами рабочей памяти, чтобы направлять ваши действия».

Данные первого эксперимента: спектр возможных цветов для двух блоков (верхнего и нижнего) представлен в виде кольца активности нейронов в префронтальной коре. Когда животное запоминает оба предмета (до выбора цели), эти кольца лежат на разных «плоскостях» в мозгу. Эти плоскости перпендикулярны друг другу, чтобы предметы оставались разделенными. Когда выбран один из элементов, цветовые кольца вращаются, чтобы выровнять цвета для любого элемента.Это позволяет мозгу «считывать» цвет выбранного предмета, независимо от того, был ли он изначально верхним или нижним.

Изображение предоставлено Buschman Lab

«Это важный документ, – сказал нейробиолог из Массачусетского технологического института Эрл Миллер, не участвовавший в этом исследовании. «Внимание и рабочая память часто обсуждались как две стороны одной медали, но в основном это были лишь на словах. Этот документ показывает, насколько это верно, а также показывает нам «монету» – механизмы кодирования и контроля, которые они используют.”

«Наша цель – не перезаписать слово« внимание », – сказал Бушман. Вместо этого он надеется, что результаты десятилетий исследований внимания можно будет обобщить, чтобы пролить свет на другие формы управляющей функции. «Внимание как когнитивный контроль сенсорных входов хорошо изучено. Наши результаты начинают расширять эти концепции на другие виды поведения ».

«Общие механизмы лежат в основе контроля рабочей памяти и внимания», Мэтью Ф. Паничелло и Тимоти Дж.Бушман, появляется в номере журнала Nature от 31 марта ( DOI: 10.1038 / s41586-021-03390-w) . Это исследование было поддержано Национальным институтом психического здоровья (R01Mh215042, TJB) и Министерством обороны ( , стипендия для специалистов по науке и технике национальной обороны, , стипендия MFP).

5 ключевых элементов управления вниманием, фокуса и потока

Focus – это то, чего почти все хотели бы иметь, но с этим большинство из нас борется ежедневно.Пытаемся ли мы сосредоточиться на задаче на работе, блокировать отвлекающие факторы современного мира или просто сидеть, оставаясь приверженными нашим долгосрочным целям, внимание превратилось в дикого, на первый взгляд неукротимого зверя.

Но исследования показали, что люди, которые могут сосредоточиваться в течение длительного периода времени, регулярно лучше справляются со всеми видами когнитивных проблем. В то время как постоянное отвлечение внимания приводит к снижению творческих способностей и неправильному принятию решений.

Проблема не только в том, что мы отвлекаемся.Но также и то, что немногие люди действительно практикуют фокусировку. Но, как пишет Эли Венецки, автор книги Hack Your Brain , в Fast Company:

«Фокус – это мускул, и вы можете его накачать. Слишком много людей работают с мыслью, что они просто не сосредоточены, и это становится самоисполняющимся пророчеством. Как только вы откажетесь от этого ошибочного убеждения, вы сможете применить гораздо более реалистичный подход к сосредоточению внимания ».

Итак, как вы восстановите свое внимание и научитесь сосредотачиваться? Он начинается с понимания силы сосредоточения, а затем создания правильных рабочих привычек, среды и образа мышления для ее продвижения.

Прежде чем мы начнем… Фокус – один из наших самых ценных ресурсов на работе и в жизни. Загрузите наше бесплатное руководство по поиску концентрации и преодолению отвлекающих факторов, которое поможет вам вернуть себе контроль над своим вниманием.

Сила концентрации: почему сосредоточенные часы на 500% продуктивнее, чем несосредоточенные

Начнем с основ. Для большинства людей решение научиться сосредотачиваться связано с рядом мотивов:

  1. Желание работать более продуктивно и чувствовать себя хорошо в результате достигнутого в конце дня
  2. Работа над изучением нового навыка, созданием лучшего продукта или опережением конкурентов
  3. Пытаясь защитить себя от головокружительного количества отвлекающих факторов на современном рабочем месте

Какими бы ни были ваши рассуждения, можно с уверенностью сказать, что вы понимаете, что люди, способные сосредоточиться, делают больше за меньшее время.Таким образом, фокус – это лучший способ повысить продуктивность. У всех нас одни и те же 24 часа. И, как сказал нам в недавнем интервью писатель Шринивас Рао:

«На самом деле важнее, чем время, которое вы вкладываете в дело, – это интенсивность сосредоточения. Потому что, если у вас есть интенсивная концентрация, вы действительно можете сократить время, затрачиваемое на это, чтобы получить такие же или лучшие результаты ».

В качестве одного из примеров Срини указывает на книгу Стивена Котлера The Rise of Superman .В нем Котлер обнаружил, что руководителей высшего звена на 500% более продуктивны, когда они находятся в состоянии потока , или глубокого сосредоточения, по сравнению с тем, когда они не находятся в этом состоянии. (Вы можете прочитать наше полное руководство по поиску потока на рабочем месте здесь).

Даже если вы не в потоке, сосредоточенность поможет вам получить больше от дня.

Исследование Калифорнийского университета в Ирвине показало, что в среднем участники (которые работали в сфере технологий) могли работать над проектом только 11 минут, прежде чем их отвлекли .Что еще хуже, им потребовалось более 25 минут, чтобы восстановить концентрацию.

Focus поможет вам продуктивно. Это то, что определяет, будете ли вы делать то, что хотите, или отвлекаться на день. Но фокус – это не только улучшение работы. Умение сосредотачиваться – это основа всей нашей жизни.

Как писал Уильям Джеймс, основоположник психологии в 1890 году: «Мой опыт – это то, чему я согласен уделять внимание».

Другими словами, сосредоточенность позволяет нам выбрать ту жизнь, в которой мы хотим жить.Не просто реагировать на то, что происходит вокруг нас.

Хотите знать, на что на самом деле уходит ваше время каждый день? RescueTime предоставляет подробные отчеты о том, как вы проводите свое время. Узнайте больше и бесплатно зарегистрируйтесь здесь.

Как научиться сосредотачиваться: 5 ключевых элементов управления вниманием, сосредоточения и потока

Если вы хотите улучшить свое внимание, вы должны делать больше, чем просто обращать внимание на себя. Сосредоточенность – это столько же на том, на что вы обращаете внимание, так и на том, что вы блокируете.

К сожалению, мир вокруг нас невероятно отвлекает, и наш мозг приучен искать новинки, а не сосредоточиваться на одной задаче. Добавьте к этому цифровые отвлекающие факторы, такие как смартфоны, электронную почту и мгновенные сообщения, и сосредоточенность может казаться безнадежным делом.

Как объясняет Дэниел Гоулман в книге Focus: The Hidden Power of Excellence , в нашей жизни есть два основных источника отвлекающих факторов: сенсорных отвлекающих факторов (вещи, происходящие вокруг вас) и эмоциональных отвлекающих факторов (ваш внутренний диалог, мысли о вещах) происходит в вашей жизни).

Чтобы восстановить наше внимание и научиться сосредотачиваться, нам нужно скорректировать и то, и другое. Это сводится к пониманию 5 основных элементов фокуса:

1. Контроль над своей технологией

Нельзя избежать того факта, что смартфоны, электронная почта, мгновенные сообщения, новости, Netflix и круглосуточный доступ к знаниям о мире разрушили наше внимание. Но, как сказал нам дизайнер по поведению Нир Эял, технологии существуют, чтобы служить вам. А не наоборот.

Настройки по умолчанию на ваших устройствах и в ваших приложениях призваны отвлечь ваше внимание.И менять их нужно сразу. Избавьтесь от уведомлений. Снимите с телефона «бесконечные бассейны». Блокируйте отвлекающие веб-сайты, когда сосредотачиваетесь. И держите свои технологии вне поля зрения, если они вам не нужны.

2. Среда, благоприятная для фокусировки

Ваша рабочая среда играет огромную роль в вашей способности сосредотачиваться. Тем не менее, большинство из нас не придает этому большого значения.

Начните с того, чтобы убрать как можно больше беспорядка (группа нейробиологов обнаружила, что беспорядок конкурирует за ваше внимание и снижает производительность, одновременно увеличивая стресс).Затем избегайте офисного шума, используя наушники или слушая подходящую музыку для продуктивной работы. Или даже попробуйте использовать «прерывистый светофор», чтобы сигнализировать, когда вы сосредоточены, и вас не следует отвлекать.

3. Больше нет многозадачности

Если вы еще не слышали, многозадачность – это миф. Когда мы пытаемся делать несколько дел одновременно, мы просто быстро переключаемся между ними. Это не очень эффективно (я уверен, вы можете себе представить) и в конечном итоге снижает нашу продуктивность и вызывает больший стресс.

Что еще хуже, чем больше вы выполняете одновременно несколько задач, тем больше ваш мозг ищет, чем заняться одновременно. С другой стороны, однозадачность восстанавливает ваше внимание, снижает стресс и даже может сделать вас более творческими.

4. Четкие ожидания в отношении общения

Один из важнейших внутренних факторов, мешающих нам сосредоточиться, – это ожидания, связанные с общением. Исследования показали, что 84% людей оставляют свою электронную почту открытой в течение всего дня, при этом 70% писем открываются в течение 6 секунд после получения.Даже когда мы не получаем электронные письма, мы обнаружили, что средний работник информационных технологий проверяет электронную почту каждые 6 минут в день .

Чтобы восстановить фокус, вам нужно вести открытые разговоры о коммуникации. Когда люди ожидают ответа? Можете ли вы установить время, в которое вы будете проверять в течение дня, чтобы все были на одной странице и не ждали вас? Вы не сможете сосредоточиться, если предполагаете, что ваше внимание можно отвлечь в любой момент.

5. Больше отрывков от компьютера

Заглянуть в Facebook или проверить электронную почту – непросто.Делать настоящие перерывы означает оставлять компьютер, вставать, может быть, даже выходить на улицу или ходить по своему рабочему месту.

Настоящий перерыв полностью отвлекает ваш разум от того, чем вы занимаетесь, давая ему возможность перезагрузиться, прежде чем вы снова упадете на стол. Исследования показывают, что несфокусированное мышление в свободной форме, которое мы совершаем во время перерывов, помогает мозгу перезарядиться.

Если вам трудно вписаться в настоящие перерывы, попробуйте назначить десятиминутные встречи с самим собой в течение дня.

RescueTime помогает сосредоточиться, блокируя отвлекающие сайты, предоставляя подробные отчеты о том, как вы проводите свое время, и многое другое. Зарегистрируйтесь бесплатно здесь.

Повышение концентрации внимания за пределами рабочего места: 4 нестандартных упражнения на концентрацию внимания

Мы можем больше всего заметить важность сосредоточения на рабочем месте. Но есть много других занятий, которые помогут вам научиться сосредотачиваться вне работы.

Вот несколько, которые вы можете попробовать:

Проводите больше времени возле деревьев

Время, проведенное на природе, полезно для вашего мозга.Когда я говорю о природе, я не имею в виду ближайшую городскую улицу. Я имею в виду где-нибудь зеленое и лиственное. И, в частности, где-нибудь, где много деревьев.

Хотя ходьба – это здоровое занятие, когда мы гуляем по оживленным местам, например по городской улице, наш мозг должен оставаться включенным, чтобы мы были в безопасности. В такой среде есть множество стимулов, требующих нашего внимания: реклама, другие пешеходы, автомобили и велосипеды.

Тем не менее, когда мы гуляем на природе, например в парке, мирная обстановка позволяет мозгу расслабиться, что помогает нам восстановить нашу способность сосредотачиваться.Но что еще более важно, убедитесь, что вокруг есть деревья. Деревья не только создают естественную атмосферу, но и делают что-то особенное для мозга. Исследования показали, что для улучшения нашего здоровья достаточно просто увидеть деревья.

Используйте преднамеренный отдых для перезарядки

Чтобы зарядиться энергией и повысить концентрацию внимания, нужно не просто сделать перерыв. Хотя большинство из нас думает, что нам нужно «выключить свой мозг», чтобы подзарядить его, правда в том, что хобби и «сознательный отдых» – мощные способы сосредоточить внимание и одновременно восполнить свою энергию.

Преднамеренный отдых – это занятие увлекательными и умственно стимулирующими занятиями, которые, тем не менее, позволяют восстановить силы.

Дэниел Гоулман говорит, что делать что-то пассивное, но требующее сосредоточения, является ключевым. Например, можно сыграть песню на пианино или гитаре, которую вы уже хорошо знаете, или приготовить любимое блюдо. Это должно быть занятие, которое удерживает ваше внимание, но не слишком сильно нагружает ваш мозг.

«Ключевым моментом является захватывающий опыт, когда внимание может быть полным, но в значительной степени пассивным.”

Возьми поток день

Большинство из нас проводят дни одним из двух способов:

  • Менеджер дней тратится крошечными порциями, перемещаясь между собраниями, электронной почтой и небольшими задачами
  • Рабочие дни содержат длительные периоды времени, отведенные для творческих упражнений, таких как письмо или кодирование

Однако есть и третий вариант: текущие дни.

Глубокая работа Автор Кэл Ньюпорт решил проверить идею «пакетирования» своей работы каждый день, чтобы увидеть, делает ли это его более продуктивным.Это означало, что на любую задачу нужно тратить минимум 30 минут. Например, если ему нужно было проверить что-то в электронном письме, он заставлял себя тратить полные 30 минут на обработку писем.

Тем не менее, хотя он обнаружил, что такие правила «абсолютно усложнят ваш день», он также обнаружил, что был более сосредоточен и пребывал в состоянии потока чаще, чем обычно:

«… процент времени, проведенного в состоянии потока, был таким же большим, как и в недавних воспоминаниях. В итоге я потратил 2.5 часов были сосредоточены на моем письменном проекте и 3,5 часа на моей исследовательской работе. Это шесть часов в день сосредоточенной работы без перерывов; ни одного беглого взгляда на электронную почту ».

Поскольку строгие правила могут добавить усилий и усложнить ваш день, возможно, лучше приберечь этот подход для тех редких случаев, когда вам действительно нужно потратить целый день на один большой проект. Планирование «рабочего дня» примерно раз в месяц может помочь вам сделать больше, чем вы думали.

Жевательная резинка

Это может показаться странным, но исследования показывают, что жевательная резинка может повысить умственную работоспособность.

Жевательная резинка улучшает когнитивные способности в большей степени, чем кофеин, но улучшение, похоже, кратковременное. Одно исследование показало, что те, кто жует жевательную резинку, работает лучше, чем те, кто не жует в течение примерно 20 минут, после чего перестают видеть какие-либо преимущества.

Лучшее предположение, почему это происходит, похоже, называется «возбуждением, вызванным жеванием», что просто означает, что акт жевания будит нас и заставляет сосредоточиться.


Focus – ценный ресурс. И тот, который постоянно подвергается нападкам со стороны нашего окружения и культурных ожиданий. Но что-то невероятное происходит, когда мы учимся обуздывать фокус и входить в состояние потока.

Мы не только делаем больше, чем обычно. Но мы также чувствуем прилив энергии, а не истощение, и можем оглянуться на тот день, чувствуя, что действительно достигли чего-то ценного.

Куда идти дальше:

Сосредоточьтесь на том, чего вы не делаете : Изучите 7 практических методов определения приоритетов в своей работе

Защитите себя от отвлекающих факторов, избегая этих 10 распространенных трат времени на рабочем месте

Ваш уровень энергии проходит через естественные приливы и отливы в течение дня: Узнайте, как оптимизировать свой ежедневный график для получения энергии и концентрации

Как вы начинаете и выполняете задачи, на которых хотите сосредоточиться? Перестаньте падать жертвой прокрастинации, обреченной петли

Получите максимальную отдачу от используемых инструментов: вот , как настроить Slack и Gmail для Focus

Меньше значит больше, когда нужно оставаться сосредоточенным. Раскройте производительную силу ограничений.

Иногда нам нужна помощь, чтобы не терять концентрацию.

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *