«Учимся рисовать. Трансформеры» Рахманов Андрей – описание книги | Волшебные прозрачные страницы
«Учимся рисовать. Трансформеры» Рахманов Андрей – описание книги | Волшебные прозрачные страницы | Издательство АСТ
Учимся рисовать. Трансформеры
Рахманов Андрей
Прослушать отрывок
Перейти
в читальню
Серия:
Волшебные прозрачные страницы
Foreign rights >>
Аннотация
Самый легкий способ научиться рисовать — обводить рисунки по контуру через прозрачные страницы. Ваш малыш удивится и обрадуется, когда на чистом листе бумаги у него появится точно такая же картинка, как у настоящего художника. Ему останется только аккуратно раскрасить свой волшебный рисунок.
Случайная новинка
Отзывы читателей
Характеристики
Автор:
Рахманов Андрей
Редакция:
Малыш
Серия:
Волшебные прозрачные страницы
ISBN:
978-5-271-31239-7
Ниша:
ДЕТСКАЯ ЛИТЕРАТУРА (4-6 ЛЕТ)
Вес (кг):
0.205
Переплет:
Мягкий
Страниц:
96
Ширина (мм):
210
Высота (мм):
279
Дата последнего тиража:
15.12.2010 г.
ББК:
74.102
УДК:
372.01
Знак информационной продукции:
Смотрите также
Смотрите также
Вы просматривали
Вы просматривали
Мы в социальных сетях
Мы в соцсетях
Пожалуйста, выберите рубрику
На новинки книги
Введите вашу почту*
@izdatelstvoast
Новости, новинки,
подборки и рекомендации
Введите вашу почту*
Введите текст жалобы*
Спасибо за обращение!
Ваша жалоба будет рассмотрена в самое ближайшее время.
Введите вашу почту*
Как к Вам обращаться*
Введите пароль*
Спасибо за регистрацию!
На указанный E-mail придёт запрос на подтверждение регистрации.
Книга “Учимся рисовать. Трансформеры. Легкий способ научиться рисовать” Рахманов А В
-
Книги
-
Художественная литература -
Нехудожественная литература -
Детская литература -
Литература на иностранных языках -
Путешествия.
Хобби. Досуг
-
Книги по искусству -
Биографии. Мемуары. Публицистика -
Комиксы. Манга. Графические романы -
Журналы -
Печать по требованию -
Книги с автографом -
Книги в подарок -
“Москва” рекомендует -
Авторы
•
Серии
•
Издательства
•
Жанр
-
-
Электронные книги
-
Русская классика -
Детективы -
Экономика -
Журналы -
Пособия -
История -
Политика -
Биографии и мемуары -
Публицистика
-
-
Aудиокниги
-
Электронные аудиокниги -
CD – диски
-
-
Коллекционные издания
-
Зарубежная проза и поэзия -
Русская проза и поэзия -
Детская литература -
История -
Искусство -
Энциклопедии -
Кулинария. Виноделие
-
Религия, теология -
Все тематики
-
-
Антикварные книги
-
Детская литература -
Собрания сочинений -
Искусство -
История России до 1917 года -
Художественная литература. Зарубежная
-
Художественная литература. Русская -
Все тематики -
Предварительный заказ -
Прием книг на комиссию
-
-
Подарки
-
Книги в подарок -
Авторские работы -
Бизнес-подарки -
Литературные подарки -
Миниатюрные издания -
Подарки детям -
Подарочные ручки -
Открытки -
Календари -
Все тематики подарков -
Подарочные сертификаты -
Подарочные наборы -
Идеи подарков
-
-
Канцтовары
-
Аксессуары делового человека -
Необычная канцелярия -
Бумажно-беловые принадлежности -
Письменные принадлежности -
Мелкоофисный товар -
Для художников
-
-
Услуги
-
Бонусная программа -
Подарочные сертификаты -
Доставка по всему миру -
Корпоративное обслуживание -
Vip-обслуживание -
Услуги антикварно-букинистического отдела -
Подбор и оформление подарков -
Изготовление эксклюзивных изданий -
Формирование семейной библиотеки
-
Хобби. Досуг
Виноделие
Зарубежная
Расширенный поиск
Рахманов А.
В.
как рисовать трансформеров |
Контент для взрослых
Нарисуй шмеля
Ладно, ребята, я не знаю, сколько из вас фанатов Бамблби из Трансформеров, но я подумал, раз уж у него есть свой муви…
Контент для взрослых
Как рисовать Гримлока, Трансформировать…
Снова трансформеры! Во всяком случае, фильм «Трансформеры». В этом уроке мы попробуем справиться с Гримлоком из t …
Контент для взрослых
Как легко нарисовать шмеля
Не волнуйтесь, после этой отправки я больше не буду загружать уроки по персонажам-трансформерам в легкой форме, потому что я .
..
Контент для взрослых
Как легко нарисовать Оптимуса Прайма
Итак, ребята, вот еще несколько уроков, которые, я думаю, некоторым из вас понравятся. Для начала решим задачу л …
Контент для взрослых
Как рисовать десептиконов
Хорошо, я не мог провести урок по логотипу автоботов, не проведя урок по десептиконам. Итак, вот туториал по “ Контент для взрослых Как рисовать автоботов
Все дело в логотипах, когда дело доходит до создания крутых вещей. Я заметил, что я никогда не делал учебник ни по А …
Контент для взрослых
Как нарисовать переборку, трансфор…
Привет, ребята. Я немного отвлекся от этих чрезмерно сложных дизайнов фильмов.
Итак, для разнообразия, в этом туториале будет рассмотрен…
Контент для взрослых
Как рисовать звуковую волну, трансф…
Привет, ребята, пришло время для новых уроков по Трансформерам. На этот раз мы будем рисовать Саундвейва из Dark of the Moon. Он ч …
Контент для взрослых
Как рисовать Laserbeak, Transfo…
Привет, ребята. Вот следующий учебник по роботам Bayformers. После того, как я, наконец, увидел Dark of the Moon, я был очень удивлен хо…
Контент для взрослых
Как рисовать Чиби Оптимус Прим…
Я так взволнован, потому что сегодня будет очень веселый учебный день. Я собираюсь начать с отправки а …
Контент для взрослых
Как рисовать Shockwave, Shockwa.
..
В этом уроке я покажу вам, как нарисовать несколько упрощенную версию Шоквейва, злодея из Трансформера…
Контент для взрослых
Как рисовать Старскрим, трансф…
Учебник из 23 шагов о том, как нарисовать заместителя десептикона.
Контент для взрослых
Как рисовать джаз, трансформеры
Учебник о том, как нарисовать недолговечного говорящего робота из «Трансформеров».
Контент для взрослых
Как нарисовать Стража Прайм
Рисуем загадочного робота из тизер-трейлера «Трансформеры: Тьма Луны»…
Контент для взрослых
Как нарисовать чиби-трансформера…
Эй, ребята, я очень взволнован этим уроком! Обычно я не рисую ничего похожего на меха, но я нарисовал этот урок.
..
Контент для взрослых
Как нарисовать брызговик из транс…
Вот вторая часть туториала по Skid/Брызговикам, я думаю, что она намного лучше, чем туториал по Skids, который я загрузил из-за …
Контент для взрослых
Как рисовать салазки из трансформ…
Я видел, как кто-то просил Дон сделать туториал по Полозьям и Брызговикам, но они согласились, что я могу сделать это вместо этого, пока я …
Контент для взрослых
Как нарисовать логотип автоботов
Я только что посмотрел новый фильм «Трансформеры» и хотел нарисовать логотип автоботов и десептиконов.
Контент для взрослых
Как рисовать трансформеров
Я знаю, что есть много людей, которые посещают этот сайт и ищут замечательный учебник, чтобы научиться рисовать.
Я…
Контент для взрослых
Как нарисовать шмеля
Я вижу, что учебник, который я представил по Оптимусу Прайму, имел большой успех, что вдохновило меня на создание еще одного автобота из …
Контент для взрослых
Как нарисовать Оптимуса Прайма из…
Сегодня я покажу всем вам, как нарисовать Трансформера по имени Оптимус Прайм. Я уверен, что вы …
Рисование трансформаторной сети с нуля (Часть 1) | Томас Курбиэль
(Изображение автора)
Нейронные сети-трансформеры, обычно называемые просто «Трансформеры», были представлены командой под руководством Google в 2017 году в статье под названием «Внимание — это все, что вам нужно». Они были усовершенствованы и популяризированы многими людьми в следующих работах.
Как и многие модели, изобретенные до него, Transformer имеет архитектуру кодер-декодер.
В этом посте мы сосредоточимся на части кодировщика. Мы будем последовательно рисовать все его части в режиме Низ-Верх. Мы надеемся, что это позволит читателям легко разработать «ментальную модель» Трансформера.
Анимация ниже показывает в ускоренном темпе то, что мы рассмотрим в этом посте:
(Изображение автора)
Преобразователь принимает на вход последовательность слов, которые представляются сети в виде векторов. В задачах НЛП обычно используется словарь (также называемый словарем), в котором каждому слову присваивается уникальный индекс. Индекс может быть представлен в виде так называемого однократного вектора, который преимущественно состоит из нулей, с единственным значением «единица» в правильном месте. Простая кодировка одним словом для небольшого словаря из десяти слов показана на диаграмме ниже:
Обратите внимание, что векторы с горячим кодированием имеют тот же размер, что и количество слов в словаре, которое в реальном приложении составляет не менее 10 000.
Кроме того, все однократные кодировки имеют одинаковое евклидово расстояние √2 друг к другу.
Затем мы уменьшаем размерность векторов горячего кодирования, умножая их на так называемую «матрицу вложения». Полученные векторы называются вложениями слов. Размер вложений слов в исходной статье равен 512,9.0003
Огромным преимуществом встраивания слов является то, что слова со схожим значением помещаются близко друг к другу, например. слова «кошка» и «котенок» в конечном итоге имеют похожие векторы встраивания.
Обратите внимание, что «матрица встраивания» — это обычная матрица, только с причудливым названием.
Все слова предъявляются Трансформеру одновременно. Это огромная разница с рекуррентными нейронными сетями, например. LSTM, где слова передаются последовательно. Однако это означает, что порядок слов во входной последовательности теряется. Чтобы решить эту проблему, Transformer добавляет вектор к каждому входному встраиванию, тем самым вводя некоторую информацию об относительном или абсолютном положении.
Наконец, мы умножаем вложения слов на матрицы WQ и WK, чтобы получить «векторы запросов» и «ключевые векторы», каждый из которых имеет размер 64.
Все компоненты, упомянутые до сих пор, нарисованы в следующей анимации: Входная последовательность, встраивание слов, позиционное кодирование, ключи и запросы (изображение автора)
Обратите внимание, что порядок, в котором мы рисуем отдельные элементы, не имеет ничего общего с порядком, в котором эти элементы вычисляются.
Перед тем, как мы продолжим, следует подчеркнуть, что Transformer подходит для распараллеливания. Обратите внимание, что все вложения слов могут быть вычислены параллельно. Получив вложения, мы также можем одновременно вычислить векторы запросов и ключевые векторы для всех вложений. Этот шаблон будет продолжаться во всей архитектуре. Пожалуйста, обратите на это внимание.
Мы вычисляем скалярные произведения для всех возможных комбинаций «векторов запросов» и «векторов ключей». Результатом скалярного произведения является одно число, которое на более позднем этапе будет использоваться в качестве весового коэффициента.
Весовые коэффициенты говорят нам, насколько два слова в разных позициях входного предложения зависят друг от друга. В оригинальной статье это называется вниманием к себе. Механизм самовнимания позволяет Трансформеру узнавать сложные зависимости даже между удаленными позициями.
Скалярные произведения «векторов запросов» и «ключевых векторов» (Изображение автора)
Затем все весовые коэффициенты делятся на 8 (квадратный корень из размерности ключевых векторов 64). Авторы предполагают, что во время обучения скалярные произведения могут увеличиваться по величине, тем самым подталкивая функцию softmax к областям, где она имеет чрезвычайно малые градиенты. Деление на 8 приводит к более стабильным градиентам.
Масштабированные коэффициенты обрабатываются функцией softmax, которая нормализует их, чтобы все они были положительными и в сумме давали 1.
В анимации ниже мы выполняем масштабирование весовых коэффициентов, принадлежащих первому слову в нашем предложении, то есть «The».
Помните, что весовые коэффициенты, принадлежащие первому слову, являются скалярными произведениями: q1*k1, q1*k2, q1*k3 и q1*k4.
Масштабирование и softmax весовых коэффициентов, принадлежащих первому слову «The» (Изображение автора)
Аналогично, для других слов «car», «is» и «blue» в нашей входной последовательности мы получаем:
Масштабирование и softmax весов, принадлежащих остальным словам: «автомобиль», «есть» и «синий» (Изображение автора)
На этом расчет весовых коэффициентов завершен.
Аналогично вычислению «ключевого вектора» и «векторов запросов» мы получаем «векторы значений» путем умножения вложений слов на матрицу WV. Снова размер векторов значений равен 64.
Теперь мы умножаем каждый «вектор значений» на соответствующий ему «весовой коэффициент». Как упоминалось ранее, таким образом мы сохраняем только те слова, на которых хотим сосредоточиться, в то время как нерелевантные слова подавляются путем взвешивания их крошечными числами, такими как 0,001
Теперь суммируем все взвешенные «векторы значений», принадлежащие слову.
Это производит вывод слоя внутреннего внимания в этой позиции.
В следующей анимации мы изображаем вычисление «векторов значений» и их последующее взвешивание и суммирование, выполняемое для первого слова во входной последовательности.
Значения, взвешивание и суммирование для первого слова «The» (Изображение автора)
Аналогично для других слов «car», «is», «blue» в нашей входной последовательности мы получаем:
Значения, взвешивание и суммирование оставшихся слов: «автомобиль», «есть» и «синий» (Изображение автора)
На этом расчет собственного внимания завершен. Результат уровня внутреннего внимания можно рассматривать как обогащенное контекстом встраивание слов. В зависимости от контекста слово может иметь разные значения:
- Я люблю свежую, свежую осень погоду.
- Не упади на пути к трамваю.
Обратите внимание, что матрица вложений внизу работает только с отдельными словами. Следовательно, для обоих предложений мы ошибочно получили бы один и тот же вектор вложения.
Слой внутреннего внимания принимает это во внимание.
Предполагается, что длина входной последовательности фиксирована по длине — в основном это длина самого длинного предложения в обучающем наборе данных. Следовательно, параметр определяет максимальную длину последовательности, которую может принять преобразователь. Последовательности большей длины просто обрезаются. Более короткие последовательности дополняются нулями. Однако предполагается, что слова с дополнениями не способствуют расчету собственного внимания. Этого можно избежать, маскируя соответствующие слова (устанавливая для них значение -inf) перед шагом softmax при расчете собственного внимания. Это фактически обнуляет их весовые коэффициенты.
Маскирование неиспользуемых позиций (Изображение автора)
Вместо выполнения одной функции внутреннего внимания авторы используют несколько головок внутреннего внимания, каждая из которых имеет разные весовые матрицы. Мультиголовное внимание позволяет модели совместно воспринимать информацию из разных подпространств представления в разных позициях.
Трансформер в оригинальной статье использует восемь параллельных головок внимания. Выходы головок внимания объединяются и еще раз умножаются на дополнительную матрицу весов WO.
Многоголовочное самовнимание с 3 головками, в оригинальной статье используется 8 головок (Изображение автора)
Только что рассмотренный многоголовочный механизм самовнимания является первым подмодулем кодировщика. Вокруг него имеется остаточное соединение, за которым следует шаг нормализации слоя. Слойная нормализация просто вычитает среднее значение каждого вектора и делит его на стандартное отклонение.
Остаточные соединения, нормализация уровня (Изображение автора)
Выходы уровня самоконтроля подаются в полностью подключенную сеть прямой связи. Он состоит из двух линейных преобразований с активацией ReLU между ними. Размерность ввода и вывода равна 512, а внутренний слой имеет размерность 2048. Одна и та же сеть прямого распространения независимо применяется к каждой позиции, т.е. к каждому слову во входной последовательности.