深度学习-BM玻尔兹曼机教学课件

6、纪律是自由的第一条件。——黑格尔7、纪律是集体的面貌，集体的声音，集体的动作，集体的表情，集体的信念。——马卡连柯8、我们现在必须完全保持党的纪律，否则一切都会陷入污泥中。——马克思9、学校没有纪律便如磨坊没有水。——夸美纽斯10、一个人应该：活泼而守纪律，天真而不幼稚，勇敢而鲁莽，倔强而有原则，热情而不冲动，乐观而不盲目。——马克思深度学习-BM玻尔兹曼机深度学习-BM玻尔兹曼机6、纪律是自由的第一条件。——黑格尔7、纪律是集体的面貌，集体的声音，集体的动作，集体的表情，集体的信念。——马卡连柯8、我们现在必须完全保持党的纪律，否则一切都会陷入污泥中。——马克思9、学校没有纪律便如磨坊没有水。——夸美纽斯10、一个人应该：活泼而守纪律，天真而不幼稚，勇敢而鲁莽，倔强而有原则，热情而不冲动，乐观而不盲目。——马克思深度学习-BM玻尔兹曼机HopfieldNetsandBoltzmannMachine数媒学院-许鹏Outline深度学习概况(Deeplearning)神经元模型(Neuronmodel)感知机(Perceptron)感知机训练(Perceptrontraining)多层感知机(Multi-LayerPerceptrons前馈神经网络(Feedforwardneuralnetworks)模型(Model)损失函数(Strategy-costfunction)输出单元(Strategy-outputunits隐藏单元(Strategy-hiddenunits)神经网络结构(Architecture)反向传播算法(Backpropagationalgorithm)随即梯度下降(Stochasticgradientdescent)现阶段课堂教学提倡有效教学和高效教学，教师只有关注有效性才能实现高效课堂。生物学科也不例外，分组讨论是课堂教学的一个重要环节，也是新课改中课堂教学的一种有效教学方法。新课程倡导“自主、合作、探究”的教学理念，分组讨论能让学生与教师、学生与学生在课堂上及时交流，提高自我学习和合作学习的有效性。但在实际生物教学中，分组讨论也只是在评优课、公开课中使用，在常态课教学中因受到一些阻碍也只是流于形式，下面就分组讨论在课堂教学中的应用进行分析。1.合理做好分组工作1.1对学生合理分组每个小组内的学生人数不宜太多，如果学生不能进行充分交流，也就体现不出分组的作用，与不分组没有什么区别；每小组内的学生人数也不宜过少，如果只是同桌和前后左右的同学为一组，这样一个班级分组就会过多，一节课的时间内就没有足够的时间发言、讨论和交流，不利于教师有效监督。假设每班有50人，就分为6个组，每组8～9人为宜，且每组学生平均水平相当。1.2适时进行分组讨论何时进行分组讨论？在平时的教学中尽管小组合作学习是一种有效的教学策略，但并不是所有课、所有问题都必须用分组讨论的教学方式。如果全都用则也很难完成教学任务。个人自主学习并不能全盘否定，要协调好个人自主学习与小组讨论的关系。在上课的前几分钟学生围绕一些简单的概念、特征、规律、实验现象等进行的学习，就可以不分组讨论，以个人自主学习为主即可。总之，个人能完成的就不必进行合作探究，不能一味追求热闹的外在形式。教师要在学生产生多种方法时、个人学习出现困难时、意见不一样时，提出有针对性的问题供大家思考。如教师在讲光合作用的发现时，教材中列举了几位科学家的实验，这几个实验就没有必要逐一分组讨论。例如范?海尔蒙特、普利斯特莱、杨?英根豪斯、鲁宾和卡门、卡尔文这几科学家的实验就请学生自己阅读教材、分析结果、得出结论。而在讲萨克斯的实验可以安排学生分组讨论实验的单一变量、无关变量、实验结果和结论等相关的问题；也可以讨论恩吉尔曼的实验巧妙在何处？说明了什么？分组讨论的时间要控制好。教师不必忙于赶教学进度，压缩分组讨论的时间，刚刚分好组，学生还没有讨论几句就被老师叫停，安排下一项任务，就太仓促了。教师可根据学生讨论内容的知识含量和难易程度，适当安排相应的讨论时间。以上环节能顺利进行的关键在于探讨问题的设计。2.分组讨论中问题的设计分组讨论是小组为了完成一个共同的任务，有分工明确的相互学习，所以提出的问题应有一定难度。如果只是探讨概念的对错等一些简单的问题，那么这样的讨论也将只是一种形式而不能深入。如在讲DNA复制时，并不是让学生在书上找到半保留复制的概念然后将其读到会背，如果这样就体现不出探究的思想。要是能让学生亲自模拟半保留复制的过程，先不给出半保留复制的概念，可以分组讨论的形式讨论DNA是如何复制的；教师事先准备好模拟实验的材料，用带有颜色的电线条模拟DNA的两条链；然后请学生模拟DNA第一次复制有可能出现的结果，学生模拟的结果是否科学，教师并不立即给出答案，先巡视一下各小组找到结果不同的组，然后由教师随机提问一名学生作为发言代表展示小组的成果，既可以体现“自主、合作、探究”的理念，又可以使学生加深理解，印象深刻。3.交流与展示仍然以DNA复制为例。全班六组结果不是完全相同的，有的是半保留复制的结果，有的是全保留复制的结果。教师找到有代表性的小组把结果举高进行展示。结果出现了不同，这时进一步探究是哪组对与错，请同学们按照每组原先的思路模拟DNA第二次复制有可能出现的结果。然后通过阅读科学家实验，小组讨论，进一步探讨。最后哪组的结果对与错就很明显了。为了保证每个学生都能参与讨论，各组发言代表不是组内推荐，而是由教师随机提问，面向全体学生。发言组的结论由其他小组进行点评，发言组的任何一同学也可以对发言代表的回答进行补充。整个交流展示的时间约为10分钟。4.教师给予及时的评价分组讨论强调学生是学习的主体，进行自我探索，而不是忽略教师的指导与评价。学生回答问题，显示结果时，教师可以听听看看，把思维转到学生的了解上，快速加以思考。学生如果回答的有误原因在何处，则下面该如何讲解才能更清晰，让学生理解得更轻松；如果回答正确则分析他们的巧妙之处在什么地方，在教学中应该做及时微调，哪些问题值得课堂讨论。这些都要由教师做出最恰当的选择与评价，给出正确结论。学生在小组合作学习的过程中，可以养成倾听的良好习惯，努力掌握别人讲话的要点，提出不同于他人的观点，这样可以培养学生的科学思维习惯和团队合作意识。教师在最后给予及时的启发、引导、评价、小结，对学生具有导向、激励的功能，使学生获得成就感，有利于调动学生学习的积极性，提高学生的课堂参与度，同时活跃课堂气氛。5.分组讨论取得的效果及存在的困惑5.1充分激发了学习的热情和兴趣平时多数教师都是直接要求学生学习，把知识强行灌输给学生，而小组讨论的学习模式能充分调动学生学习的积极性，锻炼学生的自主学习能力，使学生主动参与到课堂学习中。5.2讨论参与面向全体同学分组讨论是在个人学习的基础上每个学生都能做到积极参与讨论；每个学生做到积极思考、精心准备自己的答案，等待教师的提问，并不是由固定的几个同学和教师“唱独角戏”。分组讨论能充分体现面向全体学生的特点。5.3分组的困惑由于班级学生人数太多，大多学生的桌椅不好重新排列，分组不够科学合理，同学之间得不到充分的交流展示，纵行的座位之间仅限于前后左右的同学之间能充分讨论。如果让同学随便下位，班级课堂纪律得不到保障，班级将会很乱，从而影响教学效果。学生讨论的结果尽管是组内经过讨论一致认同的观点，但很多时候还是以个人观点为主，可能与没有充分交流有关。综上所述，分组讨论作为发挥集体智慧，提高合作探究能力的有效教学方式，要求教师必须合理分组；科学安排探究问题的内容；及时做出评价。要做到放得开、收得回，让学生始终保持积极兴奋的状态，保证个人学习与合作学习有机结合，从而使分组讨论更加完善，教师如能恰当用好分组讨论，一定会促进有效教学，实现高效课堂。近年来，我国在学困生领域的研究已经进入一个新的阶段，研究的重点已从探讨学习困难儿童的特点及原因，转变到如何通过教育干预切实改善他们落后的学习状况，以便大面积提高我国义务教育质量，同时更加深入地探讨如何指导帮助学习困难儿童成功地迈入社会。我校是一所农村小学，学困生所占的比率较大、我校开展学困生的课题研究，就是基于不同的学科、不同的教师、不同的学生，以学校教学为主，从教师的教学素养、家庭教育、教学内容、认知心理学等多领域入手，进行分析，针对语数英学科特点采取不同的对策，做好学困生的矫正工作，全面提高教学质量。一、教师原因分析学校作为教育的主体，承载着育人重任，在一代又一代教育家的努力下，大多数学生像花儿一样灿烂开放，而部分学困生却像田间野草一样令人生厌。这些学生怎么啦？是天生的吗？这与学校教师教育因素有关。教师起初耐心地教育每一位学生，关爱每一颗纯洁的心灵，然而在经过一番无望的守候以后，逐渐放弃了蹒跚的丑小鸭，忙着培养那些振翅欲飞的天鹅。于是得到教师关注的天鹅就会飞得更高，而那些折翅丑小鸭逐渐失了宠爱，甚至被遗忘。有的状况下，教师为了赶进度完成教学任务，或生怕学生学不好，增加相关教学内容，在有限课堂教学时间内拉着学生跑，学生没有思考的余地，渐渐地掉了队，成了学困生。班上提问也是优生抢答，其他的当听众就过了。调查显示，只有大约19%的学困生被经常提问。有的教师缺乏耐心，弃下学困生，部分学生本身条件不错，但教师不愿花精力为学困生补课，放弃了这些可能有所发展的学生。如六年级的殷××只要上课不闹事，教师便不会“麻烦”他做作业，他落得个清闲，只好学习落下了。调查显示，只有大约24%的学困生经常被单独辅导。二、学困生自身原因分析1.智力因素造成的学困生。人的智商有高低，能力有强弱。人与人智力、能力不仅有差异，而且差异很大。学困生学习困难是相对一般学生来说的。一般学生能在单位时间内完成相应的学习任务，而极少数学生则不能，他们因智商低、能力弱、反应迟钝而跟不上学习的节奏，所以学习困难。案例一：六年级学生王强（化名），年满十三岁，他不知道自己的出生年月日，不知道自己多少岁，不能正确书写自己的名字，上课完全不能参与学习，是重度学习困难的学生（即培智生）。案例二：六年级学生李立松（化名），学习用心，努力上进，但考试成绩很难达到60分。原因是他学习的节奏总比别人慢半拍，别人背一段课文需要5分钟，他不少于8分钟；别人做笔记记好一句话，他只能记半句。课堂上常见他着急地恳求教师：“老师，您把刚才的话再说一遍。”或者说：“老师，等一会儿。”尽管老师耐心地帮助他，他也努力地学习着，但最后的考试成绩总是不理想。2.自卑心理造成的学困生。他们的自卑可能源于家庭，可能来自于学校。在学校如果因犯错受到批评，埋怨、训斥，常处于“气”的环境和氛围中，他们就会产生自卑心理。认为自己是一个无能者、失败者，心态消极，缺乏热情，自暴自弃，觉得自己就是比不上别人。于是进取心失去平衡，消极地对待学习失败后自我评价低，信心不足，自甘落后，破罐子破摔。调查表明，61%的学困生的竞争意识和上进心一般，并不强烈。三、家庭原因分析1.家庭变故。家庭本应是幸福的港湾，本该是学生健康成长的摇篮，随着社会的急剧变革，人们的价值观念、道德标准、欲望需求和人际关系都随之产生了变化，越来越多的家庭发生裂变，走向解体，“对于学生（孩子）来说，父母离异带来的创伤仅次于死亡”（心理学家李?索克语）。另外，由于家庭成员的突然去世等重大变故，导致孩子心理受到创伤，这些心理创伤甚至影响其一生。心理阴影很难抹去。这种家庭的孩子成为学困生也就不足为奇。调查显示，学困生中，有约7%是有这类家庭变故的。2.留守儿童家庭。调查显示学困生中，有约12%是留守儿童。他们缺少父母关爱，心态失去平衡，课堂上注意力不集中，经常想念父母，学习不专心，学习效率低下，成为学困生。综上所述，学困生的形成有社会原因，也有家庭、学校的客观原因，还有其自身的主观原因。要想对他们进行转化，必须找准成因，对症下药，同时要呼吁社会、家长重视教育、孩子、下一代。只有学校、家庭、社会形成合力，学困生的转化工作才能取得较大的成绩，同时为他们的未来奠定良好的基础。HopfieldNetsandBoltzmannMachine数媒学院-许鹏Outline深度学习概况(Deeplearning)神经元模型(Neuronmodel)感知机(Perceptron)感知机训练(Perceptrontraining)多层感知机(Multi-LayerPerceptrons前馈神经网络(Feedforwardneuralnetworks)模型(Model)损失函数(Strategy-costfunction)输出单元(Strategy-outputunits隐藏单元(Strategy-hiddenunits)神经网络结构(Architecture)反向传播算法(Backpropagationalgorithm)随即梯度下降(Stochasticgradientdescent)ISINGModel伊辛模型:Ising模型的提出是为了磁铁物质的相变建模,即磁铁加热到·定温度以后磁性消失而降温到临界温度以下后磁性又会表现出来,这种有无磁性之间的转变叫做连续相变Ising模型假设磁铁物质由一堆规则排列的小磁针组成,每个磁针只有上下两个方向相邻的小磁针之间通过能量约束发生相互作用,同时又由于环境热噪声的干扰而发生随即转变(由上变为下或者反之),涨落的大小由关键的温度参数决定,温度越高,随机涨落干扰越强,小磁针越容易发生无序而剧烈的状态转变,从而可能会让上下两个方向的磁性抵消整个系统消失的磁性:若温度越低,则小磁针相对不易受外界干扰,系统处于能力约束较高的状态,由于相互影响强于外界影响,所以大量小磁针方向一直,表现出磁性。模型应用:由于"Ising模型的高度抽象,在社会科学中人们将其用于股票分析,种族隔离,政治选举等的动态演化系统中。如果将小磁针比喻成神经元细胞,向下为抑制,向上激活,相互作用为神经元之间的信号传导,那么Ising模型的变种可以用来建立神经网络系统,从而搭建可适应环境,不断学习的机器,例如Hopfield网络和Boltzmann机ISINGModel伊辛模型表述如下每个结点是一个小磁针,有向上和向下两种状态,即S=+1或者S=-1,相邻的小磁针可以发生相互作用。我们可以为整个模型定义一个总能量,总能量由两部分组成部分是所以小磁针内部能量,即如果小磁针方向一致,那么总能量减1,否则加1:另一部分是外部能力,即外界也有磁场,如果小磁针和外界磁场方向相同则总能量加1,否则减1tt↓SiSj-H>SiEs表示系统处于状态组合{s)下的总能量,我们假没系统有3个小磁针,则一共有8种状态组合E(+1,+1+1)=-3-3HE(-1,-1,+1)=/+HE(E(-E(+1+1-1)=/-HEE(-1+1+1)=/-HE(-1,-1-1=-3/+3HISINGModel我们已经定义了伊辛模型的总能量,但是这是一个动态系统,总能量是在变化的,系统的演化并不完全由当前时刻的总能量决定,由于小磁针处于噪声中,热涨落会引起小磁针的随机反转,我们可以用温度来衡量这种环境影响的随机性。有两种力量左右着小磁针的方向种是来自邻居以及外磁场,使得总能量最小,因为小磁针之间方向是趋同的,小磁针与外磁场也是趋同的;另一种来自环境扰动,迫使小磁针无视邻居和外磁场的影响随机变化。sSS-H〉s蒙特卡罗模拟:在每一个仿真周期,根据当前状态组合s2()进行小的随机变化,得到stS1(t+1)s;}p-us(t)}p=1-Hu=min(e(E({s(t))-F({s1")/(ifE({s)>E({s:(t))<1ifE({s3)<E({s:(t))u=ISINGModels(t+1)p=1{s(t)}p=1-fE(s3)>E({s;())u<1u=min(e(E(si(t)-E(si)/(KT),1)ifE({s13)<E({s;(t))u=1由上述方式进行动态系统的演化,系统就会更倾向于向能力减少的状态组合方向演化,但也会以一定的概率演化到能量大的状态组合,T越大,这个概率越大。如下图,若T很大,则当能量变大的时候,μ是小于1的,但是T越大,这个概率越大,即温度越高,系统越不稳定。以这样的方式发生演化,最终达到概率分布状态波尔兹曼分布,其中Z在统计物理中称为配分函数,它是关于温度和外场的函数,决定了系统的各种热力学性质。它更一般的意义在于使得概率归一化。在玻尔兹曼分布中,每个状态组合出现的概率与该状态组合下总能量的负值呈指数关系。即能量越小,出现的概率越大,反之,出现的概率会随着能量的增加而快速衰减。这里出现的概率是p({53)-E(SiD/(KT)指:如果针对同样的参数和初始条件的IIsing模型多次试验,演化很长一段时间后,观察模型的状E({5i/(NT)态组合,则某一状态组合在若干次实验中出现的∑频率会接近玻尔兹曼分布HopfieldNetwork-EnergyModelHopfield网络是一种循环神经网络(recurrent),从输出到输入有反馈连接,因此在输入的不断激励下,网络的状态会不断的发生变化,这个反馈一直进行下去若是一个能收敛的稳定网络,则反馈后网络所产生的化会越来越小,一直达到稳定状态,则会输出稳定最开始的Hopfield网络使用的是二值神经元,即如果神经元的值为1,则表示神经元激活,-1表示抑制则网络某一特定时间t的状态可以用神经元的状态向量来表示。神经元间的权值表示刺激性连接或扣制性连接如果把Hopfield网络看作一个动态系统,则可按如下定义s:表示神经元的状态若把Hopfield网络看成是一个动态系W;:突触连接的强度,即神经元之间的权值:表示神经元i的阈值,也就是神经元的直接输入则系统的变化过程就是能量变化的过程,这个过程中能量的趋势是下则每个神经元的总输入为:W1;s+01降的,最后趋于一个稳定的状态系统的总能量可定义为:E=-Sw5-51(w5;+6)HopfieldNetwork-EnergyModel般来说,非线性单元的循环神经网络(Recurrentnn)是很难分析的,它们或者收敛到稳定状态:或者震荡;或者混沌。但是JohnHopfield发现如果这个网络的连接是对称的symmetric),则网络有一个全局能量函数,网络的辱一个二值状态向量都有一个能量,并且正确的网络更新规则会使这个能量函数最终收敛到一个最小值。-2202+)"0就和前面的lIsing模型一样,我们要给这个Hopfield能量模型也定义一个更新规则,使得最后整个系统能趋于稳定,收敛一个能量的最小值。即这个规则是每次更新能量变小左边这个更新规则其实就相当于最小化S(t+1)=1if