Контрольные по окружающему миру 3 класс яценко: Решебники по окружающему миру за 3 класс от Путина

Решебники по окружающему миру за 3 класс от Путина

• • 1 класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Информатика
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
    • Технология
  • 2 класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Белорусский язык
    • Французский язык
    • Информатика
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
    • Технология
    • Испанский язык
  • 3 класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Белорусский язык
    • Французский язык
    • Информатика
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
    • Технология
    • Испанский язык

Учебно-методический материал по окружающему миру (3 класс) по теме: 3 класс. Окружающий мир. КИМ

По теме: методические разработки, презентации и конспекты

«Окна в окружающий мир»(строение глаза) презентация к уроку 4 класс окружающий мир

К уроку Окружающего мира по учебнику Вахрушева А.А. презентация по теме «Окна в окружающий мир» поможет детям лучше усвоить строение глаза человека….

Монопроект 1 класс. Окружающий мир, ИЗО Тема: Где зимуют птицы? Учебник «Окружающий мир» Плешаков А.А., 2011

http://www.prodlenka.org/metodicheskie-razrabotki/viewlink/65503.html…

Проверочная работа по окружающему миру на тему «Карта – наш экскурсовод», 4 класс, окружающий мир, УМК А.А. Плешакова, М.Ю. Новицкой («Перспектива»)

Проверочная работа по окружающему миру на тему «Карта-наш экскурсовод», 4 класс, УМК А.А. Плешакова, М.Ю. Новицкой («Перспектива»)…

Проверочная работа по окружающему миру на тему «По равнинам и горам», 4 класс, окружающий мир, УМК А.А. Плешакова, М.Ю. Новицкой («Перспектива»)

Проверочная работа по окружающему миру на тему «По равнинам и горам», 4 класс, окружающий мир, УМК А.А. Плешакова, М.Ю. Новицкой («Перспектива»)…

Проверочная работа по окружающему миру на тему «В поисках подземных кладовых», 4 класс, окружающий мир, УМК А.А. Плешакова, М.Ю. Новицкой («Перспектива»)

Проверочная работа по окружающему миру на тему «В поисках подземных кладовых», 4 класс, окружающий мир, УМК А.А. Плешакова, М.Ю. Новицкой («Перспектива»)…

Тест по окружающему миру на тему «Зона лесов», 4 класс, окружающий мир, УМК А.А. Плешакова, М.Ю. Новицкой («Перспектива»)

Тест по окружающему миру на тему «Зона лесов», 4 класс, окружающий мир, УМК А.А. Плешакова, М.Ю. Новицкой («Перспектива»)…

Тест по окружающему миру на тему «В путь по реке времени», 4 класс, окружающий мир, УМК А.А. Плешакова, М.Ю. Новицкой («Перспектива»)

Данная  работа проводится во время изучения раздела «По родным просторам». В конце проверочной работы имеются ответы. Оценивать можно следующим образом:5 — выполнено правильно от 90% — …

ГДЗ решебник по окружающему миру 3 класс Яценко ким Вако

Окружающий мир 3 класс

Тип пособия: КИМ

Авторы: Яценко

Издательство: «Вако»

Окружающий мир — универсальная комплексная дисциплина, которую ученики осваивают с первого по четвертый классы. На уроках ребята узнают самые разнообразные сведения – почему ночью темно, куда улетают птицы, что такое океан. Сведения несложные, но крайне увлекательные. Учащиеся младших классах в рамках одного этого предмета знакомятся с основами сразу нескольких школьных дисциплин — географии, биологии, физики, химии, астрономии, присутствуют и параграфы по экономике и юриспруденции. К сожалению, зачастую именно эта универсальность становится причиной неравномерной успеваемости: ребенок изучает охотно интересную для него тему, например, краткие сведения о животном мире нашей Планеты, но ему кажется скучным раздел по экономике.

Помощник ученика – решебник Яценко

Для родителей материал третьего класса представляется абсолютно легким, почти на уровне детских рассказов, поэтому и внимания этому предмету они уделяют меньше, чем математике или английскому. Результат — как минимум, неравномерная успеваемость, как максимум, низкие отметки на контрольных проверках. В этой ситуации самый эффективный способ исправить положение – поддержка виртуального репетитора, качественной учебной литературы — решебника к пособию «Окружающий мир 3 класс КИМ Яценко (Вако)».

Что входит в ГДЗ

Контрольно-измерительные материалы Яценко включают шестьдесят две тестовых работы, содержащие задания по всем разделам программы третьего класса:

1. В чем состоит главная задача экономики.
2. Из какого полезного ископаемого делают бензин.
3. Что такое выращивание культурных растений.

Все упражнения сопровождаются подробными ответами, которые позволят надежно подготовиться к любым контрольным проверкам.

Как правильно работать с пособием

Если использовать пособие в качестве шпаргалки, то удастся в лучшем случае сэкономить время на выполнении нескольких домашних заданий, но на контрольных проверках не представится возможность заглядывать в готовый ответ. Решебник станет надежным консультантом ученика при условии правильного алгоритма работы:

• выполнить упражнение на основе своих знаний;
• сверить: совпадает ли полученный ответ с ответом решебника;
• проконтролировать, правильно ли оформлено решение.

Только такой способ поможет ученику поддерживать стабильную успеваемость и уверенно выполнять любые контрольные проверки.

ГДЗ по окружающему миру 3 класс контрольно-измерительные материалы Яценко И.Ф.

Ученикам начальной школы стараются постепенно показывать все, что происходит в природе. Начинается познание всего, что творится вокруг нас. Тогда же появляются и первые проблемы с выполнением домашних заданий. Чтобы решать их на корню, многие школьники используют ГДЗ по окружающему миру контрольно-измерительные материалы 3 класс Яценко.

За учебный год третьеклассников научат обращаться с географической картой, расскажут: откуда берутся облака и осадки; о свойствах воды в различных состояниях; о горных породах и камнях; о болотах, реках и озерах. А также дадут представление о краткой истории некоторых городов России. В конце каждой темы предусмотрен итоговый тест, предназначенный для проверки знаний. Не важно, задают ли его на дом или устраивают на уроке. К нему необходимо готовиться. Для этого и существует данный справочник.

Зачем нужны ГДЗ по окружающему миру для контрольно-измерительных материалов (КИМ) за 3 класс Яценко

Не всегда для подготовки к проверочной хватает одного лишь учебника. Чаще всего необходима дополнительная информация, так как на уроке учитель не успевает рассказать абсолютно всё. Тогда родители ищут ее по всему интернету, чтобы помочь ребенку решить тот или иной номер. Специально для таких ситуаций в готовых домашних заданиях авторами были собраны все верные ответы на каждый тест из учебного пособия. Вдобавок ко всем заданиям идет подробное объяснение, с помощью которого можно объяснить ребенку непонятный материал и не переживать, что за тест он получит плохую оценку. К тому же, написано все простым и понятным языком, чтобы каждый учащийся смог самостоятельно разобраться в решениях и подтянуть знания.

Онлайн-решебник – это лучший сборник готовых ключей. С помощью него можно:

• быстро проверять контрольные;
• тренироваться перед итоговым тестированием;
• учить и повторять учебный материал;
• быстрее запоминать и усваивать информацию;
• получать решение максимально быстро из-за доступности решебника онлайн.

Решебник по окружающему к контрольно-измерительным материалам для 3 класса (автор: Яценко И.Ф.) призван помочь школьникам и их родителям в выполнении д/з, а также заметно улучшить успеваемость.

Решебник по окружающему миру за 3 класс контрольно-измерительные материалы Яценко И.Ф. ФГОС

gdzguru.com Видеорешения решебники

• 1 класс
  • Математика
  • Английский язык
  • Русский язык
  • Информатика
  • Музыка
  • Литература
  • Окружающий мир
  • Человек и мир
  • Технология
• 2 класс
  • Математика
  • Английский язык
  • Русский язык
  • Немецкий язык
  • Белорусский язык
  • Французский язык
  • Информатика
  • Музыка
  • Литература
  • Окружающий мир
  • Человек и мир
  • Технология
  • Испанский язык
• 3 класс
  • Математика
  • Английский язык

Окружающий мир. 3 класс. Контрольно-измерительные материалы. Тихомирова Е.М.

Твитнуть

Поделиться

Плюсануть

Поделиться

Отправить

Класснуть

Запинить

 

Аннотация

Данное пособие полностью соответствует федеральному государственному образовательному стандарту (второго поколения) для начальной школы. Книга содержит контрольно–измерительные материалы по предмету “Окружающий мир”. Назначение пособия – отработка практических навыков учащихся по подготовке к итоговой аттестации и контроль знаний. В сборнике даны ответы на все варианты тестов. Приведены критерии оценивания. Пособия прошли апробацию во многих регионах России, имеют положительные заключения от специалистов институтов развития образования. Пособия практичны, современны по содержанию и оформлению. По ним легко учить и интересно учиться.

Пример из учебника

В2. Выбери неверное высказывание.
1) Запрещено собирать редкие растения.
2) Запрещено наблюдать за животными.
3) Запрещено гулять в заповедниках.
4) Запрещено охотиться в национальных парках.

Содержание

Предисловие 5
Тест № 1. Человек и природа 6
Тест № 2. Общество 7
Тест № 3. Что такое экология 8
Тест № 4. Природа в опасности! 9
Тест № 5. Тела, вещества, частицы 11
Тест № 6. Разнообразие веществ 12
Тест № 7. Воздух и его охрана 13
Тест № 8. Вода 14
Тест № 9. Превращения и круговорот воды 15
Тест № 10. Берегите воду! 17
Тест № 11. Что такое почва 18
Тест № 12. Разнообразие растений 19
Тест № 13. Солнце, растения и мы с вами 20
Тест № 14. Размножение и развитие растений 22
Тест № 15. Охрана растений 23
Тест № 16. Итоговый тест 24
Тест № 17. Разнообразие животных 29
Тест № 18. Кто что ест 30
Тест № 19. Размножение и развитие животных 32
Тест № 20. Охрана животных 33
Тест № 21. В царстве грибов 34
Тест № 22. Великий круговорот жизни 35
Тест № 23. Организм человека 37
Тест № 24. Органы чувств 38
Тест № 25. Надёжная защита организма 39
Тест № 26. Опора тела и движение 40
Тест № 27. Наше питание 42
Тест № 28. Дыхание и кровообращение 43
Тест № 29. Умей предупреждать болезни 44
Тест № 30. Здоровый образ жизни 46
Тест № 31. Итоговый тест 47
Тест № 32. Огонь, вода и газ 53
Тест № 33. Чтобы путь был счастливым 54
Тест № 34. Дорожные знаки 55
Тест № 35. Опасные места 57
Тест № 36. Природа и наша безопасность 59
Тест № 37. Экологическая безопасность 60
Тест № 38. Для чего нужна экономика 61
Тест № 39. Природные богатства и труд людей — основа экономики 63
Тест № 40. Полезные ископаемые 64
Тест № 41. Растениеводство 65
Тест № 42. Животноводство 66
Тест № 43. Какая бывает промышленность 67
Тест № 44. Итоговый тест 69
Тест № 45. Что такое деньги 74
Тест № 46. Государственный бюджет 75
Тест № 47. Семейный бюджет 77
Тест № 48. Экономика и экология 78
Тест № 49. Золотое кольцо России 79
Тест № 50. Наши ближайшие соседи 81
Тест № 51. На севере Европы 82
Тест № 52. Что такое Бенилюкс 83
Тест № 53. В центре Европы 84
Тест № 54. По Франции и Великобритании 86
Тест № 55. На юге Европы 87
Тест № 56. По знаменитым местам мира 88
Тест № 57. Итоговый тест 90
Ключи к тестам 93
Ключи к итоговым тестам 95

 

Учебник можно просто читать в онлайн режиме, переходя сразу на тот параграф или раздел, который Вам сейчас нужен.

ГДЗ по окружающему миру за 3 класс контрольно-измерительные материалы Яценко И.Ф.

гдз 3 класс Окружающий мир контрольно-измерительные материалы Яценко

Автор: Яценко И.Ф..

Издатель: ВАКО 2017 год.

Здесь вы найдете контрольно-измерительные материалы по Окружающему миру 3 класса авторы: Яценко И.Ф., от издательства ВАКО 2017. ГДЗ содержит все ответы на вопросы и поможет Вам правильно выполнить домашнее задание.

ГДЗ к учебнику по окружающему миру за 3 класс Плешаков А.А. можно скачать здесь.

ГДЗ к рабочей тетради по окружающему миру за 3 класс Плешаков А.А. можно скачать здесь.

ГДЗ к тестам по окружающему миру за 3 класс Плешаков А.А. можно скачать здесь.

Предварительный подсчет

COVID-19 — еженедельные обновления по избранным демографическим и географическим характеристикам

Предварительный подсчет смертей дает наиболее полную и точную картину жизней, потерянных из-за COVID-19. Они основаны на свидетельствах о смерти, которые являются наиболее надежным источником данных и содержат информацию, недоступную где-либо еще, включая сопутствующие заболевания, расу и этническую принадлежность, а также место смерти.

Как это работает

Национальный центр статистики здравоохранения (NCHS) использует входящие данные из свидетельств о смерти для расчета предварительных подсчетов смертей от COVID-19. Сюда входят случаи смерти в 50 штатах и ​​округе Колумбия.

NCHS также предоставляет сводные данные, в которых исследуются случаи смерти по конкретным категориям и с более подробной географической информацией. , например, смерти по округам, расе и латиноамериканскому происхождению.

смертей от COVID-19 идентифицируются с помощью нового кода ICD-10. Когда COVID-19 указывается как причина смерти или когда он указан как «вероятная» или «предполагаемая» причина, смерть кодируется как U07.1 . Это могут быть случаи с лабораторным подтверждением или без него.

Почему эти числа разные

Предварительные подсчеты смертей могут не совпадать с подсчетами из других источников, таких как сообщения СМИ или цифры из окружных департаментов здравоохранения. Подсчеты, проводимые NCHS, часто отстают на 1-2 недели от других данных.

• Свидетельства о смерти необходимо заполнить во времени. Чтобы заполнить и подать свидетельство о смерти, необходимо выполнить множество действий. Ожидание результатов тестирования может вызвать дополнительные задержки.
• Государства отчитываются с разной скоростью. В настоящее время 63% всех смертей в США регистрируются в течение 10 дней с даты смерти, но между штатами существуют значительные различия.
• Для кодирования смертей от COVID-19 требуется дополнительное время. В то время как 80% смертей обрабатываются электронным способом и кодируются NCHS в течение нескольких минут, большинство смертей от COVID-19 должно кодироваться человеком, что в среднем занимает 7 дней.
• В других системах отчетности используются другие определения или методы подсчета смертей.

Что нужно знать о данных

Предварительный подсчет не является окончательным и может быть изменен. Счетчики за предыдущие недели постоянно пересматриваются по мере получения и обработки новых записей.

Предварительные данные еще не завершены. Подсчет не будет включать все смерти, произошедшие в течение определенного периода времени, особенно за более недавние периоды. Однако мы можем оценить, насколько полными являются наши цифры, посмотрев на среднее количество смертей, зарегистрированных в предыдущие годы.

Не следует сравнивать количество смертей по штатам. Некоторые штаты сообщают о смертях ежедневно, в то время как другие штаты сообщают о смертях еженедельно или ежемесячно. На создание отчетов о естественном движении населения штата также могут повлиять или отложить ответные меры, связанные с COVID-19.

Для получения более подробной технической информации посетите страницу технических заметок о предварительном подсчете смертности от коронавирусной болезни 2019 (COVID-19).

.

Рост вне ядра

Вкратце об идее

Семьдесят пять процентов инициатив роста терпят неудачу. Так как же добиться успеха тем немногим фирмам, которые обеспечивают устойчивый прибыльный рост? Они расширяют свой сильный основной бизнес — предсказуемыми и повторяемыми способами — на родственные рынки, где они могут преуспеть.

Например, они могут по-прежнему сосредоточиться на своих основных продуктах, но продавать их в новых географических регионах, через новые каналы сбыта или новым сегментам клиентов.Такие компании разрабатывают — и неукоснительно применяют — строгую формулу повторяемости для этих перемещений смежности. Эта формула позволяет им изменять только одну переменную за раз и быстрее выполнять движения.

Расплата? Компании, которые осуществляют переходы на соседство по повторяющейся формуле, увеличивают выручку в три раза быстрее, чем средние фирмы в своей отрасли. Возьмите Nike. Систематически расширяя продажи продукции до ряда видов спорта, Nike обогнала своего конкурента Reebok, увеличив свою прибыль со 164 миллионов долларов до 1 доллара.1 миллиард, в то время как Reebok сократился с 309 миллионов до 247 миллионов долларов за тот же период.

Идея на практике

Правила для перемещений по соседству

Выбранные вами конкретные перемещения смежности имеют меньшее значение, чем то, как вы их выбираете и выполняете. Наибольший рост вы получаете, выполняя свои ходы в соответствии с четко определенными правилами: Пример:

Первоначально продавая один продукт (нигерийские орехи кешью), Olam теперь обрабатывает 12 сельскохозяйственных товаров и работает в 35 странах.Он завоевал репутацию компании, которая прибыльно выводит сырьевые товары с развивающихся рынков за счет разработки механизмов хеджирования ценовых и валютных рисков. Эти машины составили основу формулы повторяемости.

Впечатленные клиенты попросили Olam заняться производством кешью в других соседних странах. Он заставил эту смежность двигаться первой, изменив только одну переменную (географическую область). Затем Olam начал продавать кофе, какао и кунжут через свою существующую инфраструктуру, снова изменив одну переменную (товарный продукт).Вскоре он создал бизнес в области шелушения, сортировки и переработки, а в конечном итоге — в маркетинге, распределении и управлении рисками.

Создайте свою формулу повторяемости

Разработайте повторяемую формулу на основе анализа поведения клиентов:

Сегмент клиентов. Используйте аналитические данные о поведении клиентов и решениях о покупке, чтобы определить потенциальные шаги по сближению. Пример:

Бизнес-модель прямого взаимодействия с заказчиком Dell позволяет ей регулярно общаться с конечными пользователями.Он использует эту информацию для более эффективного разделения и обслуживания клиентов. Например, он разделяет раннее образование на начальную и среднюю школы, а высшее образование — на колледжи и университеты. Он фиксируется на высокоприоритетных сегментах и ​​контролирует свои поля с удивительной точностью.

Увеличить долю кошелька. Продавайте сопутствующие товары клиентам, поведение которых вам хорошо известно. Пример:

American Express укрепила свой основной бизнес, анализируя миллионы ежедневных транзакций клиентов.Данные предложили модели возможностей; например, переход от индивидуальных потребителей к корпоративным держателям карт. AmEx использовала эти идеи для создания семейства кредитных карт с различными процентными ставками, условиями, услугами и программами вознаграждения.

Отражение смежности с клиентами. Отслеживайте планы клиентов по расширению и будущие потребности. Пример:

Компания STMicroelectronics увидела популярность беспроводных телефонов. Его основной клиент, Nokia, хотел загружать телефоны новыми услугами, не облагая налогом аккумуляторы.ST адаптировала свою микропроцессорную технологию управления питанием с учетом возможностей беспроводных телефонов. Компания Nokia стала ведущим поставщиком однокристальной системы, управляющей всем телефоном.

Гольф считается одним из самых жестких и требовательных рынков спортивного бизнеса. Итак, несмотря на свою легендарную галочку, Nike считалась любителем, когда в 1995 году решила перейти от обуви к одежде для гольфа, мячам и снаряжению. Однако четыре года спустя Nike одержала бесценные маркетинговые победы — не один, а три раза подряд.Сначала чемпион British Open в 1999 году носил обувь для гольфа Nike. Затем Тайгер Вудс перешел с мячей для гольфа Titleist, ведущего бренда, на мячи для гольфа Nike в 2000 году. И, наконец, Дэвид Дюваль выиграл свой первый крупный турнир сразу после перехода на Nike. гольф-клубы в 2001 году.

Выход Nike на рынок гольфа казался бизнес-эквивалентом трех последовательных лунок в одной. Но те, кто внимательно следил за компанией в течение предыдущего десятилетия, не удивились. Они признали формулу, которую Nike применила и успешно адаптировала в серии выходов на спортивные рынки — от бега трусцой до волейбола, тенниса, баскетбола и футбола.Nike начинает с того, что занимает лидирующие позиции на целевом рынке спортивной обуви. Затем Nike запускает линию одежды, одобренную ведущими спортсменами этого вида спорта, такими как Тайгер Вудс, сделка которого в 1996 году составила 100 миллионов долларов, что дало Nike необходимую известность, чтобы привлечь внимание к одежде и аксессуарам для гольфа. Расширение в новые категории позволяет компании создавать новые каналы сбыта и фиксировать поставщиков. Затем он начинает поставлять на рынок оборудование с более высокой маржой — сначала утюги, в случае клюшек для гольфа, а затем водители.На последнем этапе Nike выходит за пределы рынка США и выходит на глобальное распространение.

Мы утверждаем, что эта формула является причиной того, что Nike отошла от Reebok и стала лидером в индустрии спортивных товаров. В 1987 году операционная прибыль Nike составляла 164 миллиона долларов против 309 миллионов долларов Reebok, а рыночная оценка Nike была вдвое меньше, чем у Reebok. К 2002 году прибыль Nike выросла до 1,1 миллиарда долларов, а прибыль Reebok снизилась до 247 миллионов долларов. Обе компании начали один бизнес с одинаковой производственной технологией и сопоставимыми торговыми марками.Тем не менее, Nike нашла формулу роста, которую она успешно использовала снова и снова, в то время как Reebok, казалось, каждый год преследовал другой источник роста с неравномерными результатами.

Чтобы узнать больше о том, как поддерживать прибыльный рост, мы недавно провели пятилетнее исследование корпоративного роста с участием 1850 компаний. Мы отслеживали конкретные шаги роста и связывали их с эффективностью отдельных компаний. Наше исследование позволило сделать два основных вывода. Один из них заключался в том, что наиболее устойчивый и прибыльный рост наступает, когда компания расширяет границы своего основного бизнеса в соседнее пространство.Мы определили шесть типов смежности: от смежных звеньев цепочки создания стоимости до соседних клиентов и соседних регионов. (Полный список см. На выставке «Шесть способов превратиться в соседнее пространство».)

Наш второй вывод заключался в том, что такие компании, как Nike, последовательно перерастают своих конкурентов, разрабатывая формулу для расширения этих границ предсказуемым и повторяемым образом. Среднестатистическая компания успешно запускает новые инициативы только в 25% случаев.Компании, которые нашли повторяемую формулу, имеют в два раза больше успеха, а некоторые доводят их до 80% и выше. Это потому, что развитие бизнеса — это обычно сложный, экспериментальный и несколько хаотичный процесс. Повторяемость позволяет компании систематизировать рост и, таким образом, воспользоваться эффектами кривой обучения.

Компании, освоившие повторяемость, работают в любом количестве соседств. Некоторые компании повторяют географические переходы, как это сделал Vodafone, расширившись с одного географического рынка на другой за последние 13 лет, увеличив выручку с 1 миллиарда долларов в 1990 году до 48 миллиардов долларов в 2003 году.Другие применяют лучшую бизнес-модель к новым сегментам. Dell, например, неоднократно адаптировала свою модель прямого обращения к потребителю к новым сегментам клиентов и новым категориям продуктов. В других случаях компании разрабатывают гибридные подходы. Nike, как отмечалось выше, выполнила серию различных типов движений смежности. Она расширилась на смежные потребительские сегменты, представила новые продукты, разработала новые каналы сбыта, а затем вышла на соседние географические рынки. В первый раз, когда компания Nike сделала это, она, несомненно, боролась с присущей ей сложностью выполнения стольких действий, но, повторяя этот процесс снова и снова, менеджеры научились действовать последовательно.

Формула повторяемой смежности Олама «довольно ясно дает понять, откуда придет наш следующий миллиард долларов».

Успешные ретрансляторы в нашем исследовании имели две общие характеристики. Во-первых, они были необычайно дисциплинированы, применяя строгие экраны, прежде чем сделать шаг сближения. Эта дисциплина окупилась в виде преимуществ в плане обучения, увеличения скорости и меньшей сложности. Во-вторых, почти во всех случаях они разработали свои повторяемые формулы, очень и очень внимательно изучая своих клиентов и их экономику.Эти возможности могут показаться простыми и неприглядными, но компании, которые преуспевают в них, создают основу для лидирующего в отрасли роста.

Необходимая дисциплина

Мы сосредоточили наше исследование на 25 компаниях, которые достигли показателей устойчивого роста, намного превосходящих их группы аналогов. Этот разнообразный набор компаний варьировался от розничных продавцов, таких как PetSmart, до банков, таких как Lloyds, и компаний по производству бытовой электроники, таких как Legend. Как правило, эти компании росли выручку в три раза быстрее, чем среднестатистические компании в своих отраслях.В совокупности их доходы выросли со 107 миллиардов долларов до 276 миллиардов долларов за последние десять лет, в то время как прибыль увеличилась с 7 миллиардов до 23 миллиардов долларов за этот период. Вместе они создали акционерную стоимость на сумму более полумиллиона долларов, которая в значительной степени сохранилась, несмотря на обвал рынка в последние годы. В среднем они возвращали акционерам 22% годовых. У большинства из этих выдающихся людей есть одна или две действенных, повторяемых формулы, которые генерируют последовательные волны нового роста, позволяя им выйти за рамки своего основного бизнеса.

Обычно эти формулы применяются руководителями, которые подходят к стратегии роста с сильным чувством дисциплины и сдержанности. У многих из них есть четко определенные правила относительно того, какими возможностями следует воспользоваться. В интервью мы снова и снова слышали: «Никогда не подвергайте риску основной бизнес». Эти руководители также не двинутся с места, если у них не будет хорошей возможности войти в тройку лучших игроков в новой сфере. И хотя они постоянно искали возможности, они использовали только одну за раз.Как говорит Питер Берт, бывший заместитель председателя британского лидера в сфере финансовых услуг HBOS, «Самый важный экран для новых смежностей — это ограничить количество новых переменных, которыми мы управляем, до небольшого числа: до одной».

Чтобы понять, насколько эффективным может быть этот дисциплинированный подход, рассмотрим историю Olam, стартапа из Нигерии, который всего за 13 лет перешел от распространения одного продукта в одной стране к созданию многонационального бизнеса стоимостью 1,9 миллиарда долларов. Сегодня Olam поставляет какао, кофе, кешью, кунжут и другие продукты питания глобальным компаниям по производству упакованных пищевых продуктов, включая Kraft, General Foods, Sara Lee и Nestlé.Деятельность компании расширилась до такой степени, что теперь она управляет всей цепочкой поставок сельскохозяйственного сырья на некоторых из самых сложных рынков мира, включая Кот-д’Ивуар, Габон и Узбекистан.

Olam был запущен в 1989 году как посредник между местными нигерийскими производителями кешью и орехов ши, ингредиента шоколада, и крупными производителями пищевых продуктов, такими как Mars и Planters. Крупные клиенты ранее имели дело с множеством местных экспортеров с низкой капитализацией, которые продавали форвардные контракты на сырьевые товары и просто не выполняли обязательства, если цена становилась неблагоприятной во время поставки.Olam создала собственные механизмы для хеджирования рисков, связанных с ценами на сырьевые товары, и рисков, связанных с иностранной валютой, в тех валютах, где нет форвардных валютных рынков, предлагая клиентам более надежные меры безопасности. Решение этой проблемы создало конкурентное преимущество для Olam, которое стало ядром его повторяемой формулы.

Молодая компания быстро стала надежным поставщиком нигерийских орехов кешью, заняв прочное положение на своем основном рынке. Генеральный директор Olam, Санни Вергезе, настаивал на том, чтобы каждый из его руководителей долгое время проживал в зонах поставок, чтобы усвоить детали безопасного и прибыльного вывода сырьевых товаров с неуправляемых развивающихся рынков.Сам Вергезе три с половиной года жил в сельской местности Нигерии.

Клиенты, признавая растущий опыт Olam в области распространения на развивающихся рынках, начали просить компанию заняться производителями кешью в Буркина-Фасо, Кот-д’Ивуаре, Гане и Камеруне. Olam смогла сделать это сближение с небольшим риском: он просто изменил одну переменную — географию, — но продолжал продавать тот же продукт тем же клиентам, используя ту же формулу. Вскоре после того, как началось географическое расширение, клиенты захотели, чтобы Olam продвигала другие товары — кофе, какао, кунжут и орехи ши — через свою инфраструктуру покупателей, лаборатории качества и склады.Опять же, эти шаги по сближению изменяли один шаг — товарный продукт — но не меняли клиентов, цепочку поставок, географию или каналы. Вергезе убежден, что успех Olam в этих шагах обусловлен его способностью изменять одну переменную за раз — управленческий подвиг, требующий высокой степени контроля.

По мере того, как Olam повторял этот процесс с новыми продуктами и новыми рынками, появились другие возможности роста. Компания, которая когда-то была посредником, теперь контролирует большую часть цепочки поставок существующих продуктов в странах, где она работает.Например, от своей основной деятельности по торговле сырыми кешью компания перешла на лущение и бланшировку кешью. Точно так же его сила как торговца какао, кофе, хлопком и кунжутом позволила компании построить бизнес по шелушению, сортировке и переработке этих культур. Благодаря своим сильным позициям в области поиска и обработки заказов, Olam перешла к еще более важным направлениям, включая маркетинг, распределение и управление рисками. В настоящее время Olam работает в 35 странах и обрабатывает 12 сельскохозяйственных товаров.

Не все ходы Олама сработали. Когда компания вышла на рынки черного перца и каучука, например, оба товара казались многообещающими. Но Olam быстро осознал, что различия в отраслевых правилах и торговых нормах в Африке и Азии сделают трудным и дорогостоящим для компании расширение за пределы одной ключевой страны-производителя — Нигерии в случае каучука и Индии для черного перца. Итак, Olam ушел с рынков. Этот опыт помог ужесточить инвестиционные критерии Olam при переходе к соседству.При оценке новой возможности команда менеджеров сокращает каждое возможное движение до его сути и обеспечивает соответствие трем определяющим критериям. Во-первых, команда спрашивает, позволит ли Olam функционировать как менеджер цепочки поставок, а не просто как посредник? Во-вторых, будет ли компания заниматься сельскохозяйственным сырьем — товарами, которые она знает лучше всего? В-третьих, будет ли он работать на развивающихся рынках — в той местности, которую он хорошо понимает?

Даже после ответов на эти вопросы Олам все еще не готов к работе.Компания применяет дополнительные экраны, чтобы оценить, следует ли повторять свою формулу на соседнем рынке. Компания должна иметь хорошие шансы войти в тройку лидеров по доле на мировом рынке этого продукта и иметь физическое присутствие во всех ключевых странах переработки. Переход на смежность должен также предоставить четкие возможности для расширения в более ценные обработки. И каждый новый продукт должен иметь сильных конечных потребителей — крупных игроков, готовых заключать долгосрочные контракты.

Эти правила дают Вергезе и его команде план игры для повторения ходов смежности.Но дисциплину, необходимую для успешного применения формулы, трудно переоценить. Сейчас компания Olam, базирующаяся в Сингапуре, является ведущим мировым поставщиком кешью и орехов ши, основного бизнеса компании, и входит в шестерку крупнейших мировых поставщиков по другим ключевым продуктам. Olam полагалась на органический рост, чтобы расширяться со скоростью, намного превышающей средний показатель по отрасли (2%). С 1997 по 2003 год компания увеличила выручку на 84% и прибыль на 28%, а рентабельность капитала составила 35%. В то время как большинство производителей сельскохозяйственного сырья неуклонно движутся вперед, Вергезе говорит, что повторяемая формула смежности Олама «довольно ясно показывает, откуда у нас появится следующий миллиард долларов.”

Полученные выгоды

У Olam и Nike мало общего. Тем не менее, обе компании были чрезвычайно дисциплинированы, находя одну формулу постепенного роста и повторяя ее снова и снова. Такое повторение, похоже, создает реальные взаимосвязанные стратегические выгоды, каждая из которых способствует конкурентному преимуществу.

Эффекты кривой обучения.

Повторяемая модель позволяет менеджерам совершенствовать навыки и систематизировать процессы, которые развиваются в основном на основе предположений с первого раза.GE Capital, например, накопила опыт в оценке и заключении сделок на пути к тому, чтобы стать серийным покупателем. Исследование Bain, проведенное среди 1700 покупателей, показало, что компании, совершающие более трех относительно небольших сделок в год, достигают на 25% большей прибыли, чем компании, совершающие меньше, но более крупных приобретений. Одна причина: лучшие организационные возможности, полученные благодаря опыту.

Пониженная сложность.

Когда мы спросили А.Г. Лафли, генерального директора Procter & Gamble, как этой компании, производящей потребительские товары, удавалось стабильно опережать свою отрасль, он говорил о важности управления сложностью.«Сложность — это проклятие для большой организации», — сказал Лафли. «Это душит рост». Когда легендарный бренд P&G Crest в конце 1990-х годов был в упадке, компания вызвала оживление роста, расширившись на два крупных направления — отбеливание зубов и чистку зубов. Лидировали два инновационных продукта — Crest Whitestrips и SpinBrush. Используя тот же бренд Crest, ту же маркетинговую инфраструктуру P&G и одни и те же каналы для охвата одного и того же набора клиентов, P&G быстро запустила два смежных продукта, добавив более 200 миллионов долларов новых продаж за каждый год.Удерживая другие переменные постоянными и изменяя по одному, P&G резко снижает сложность, что, в свою очередь, позволяет выполнять операции смежности одно за другим, не нагружая систему.

Скорость.

Когда компания усвоила повторяемую формулу для перемещений по смежности, она может успешно начать — и закончить — на несколько ходов быстрее, чем это сделал бы конкурент. Например, Vodafone может собирать объекты с высоким потенциалом в области беспроводной связи благодаря строгой формуле для оценки и приобретения региональных компаний, предоставляющих услуги сотовой связи.Хорошо отлаженный процесс быстрого определения ключевых критериев, определения границ рынка и расчета потенциальной прибыли будущих дополнительных услуг позволил Vodafone быстро занять первое или второе место среди беспроводных игроков на рынках Европы и Северной Америки. , и части Азии, в то время как конкуренты бросились в погоню.

Стратегическая ясность.

Поразительно большое количество руководителей не могут сообщить инвестиционному сообществу четкую стратегию роста — и платят высокую цену.Compaq не смогла убедить инвесторов в том, что ее принцип сверхмасштабного роста может работать, тогда как прямая модель Dell находила отклик у инвесторов. Согласно недавнему опросу Bain, лояльность сотрудников также зависит от понимания и веры в стратегию компании на будущее. Компании, достаточно сообразительные, чтобы определять и применять повторяемую формулу роста, имеют преимущество в виде стратегической ясности: повторяющиеся формулы убедительны и просты для понимания.

Даже когда конкуренты работают на одних и тех же географических рынках, ищут одних и тех же клиентов и связаны с одними и теми же каналами, компания с повторяющейся формулой обычно будет расти быстрее и прибыльнее, чем ее конкуренты.Чтобы увидеть этот принцип в действии, давайте вернемся к Nike и сравним его путь роста с Reebok. Недостатком Reebok был недисциплинированный подход к росту. Reebok переходила от одного соседства к другому, не имея четкого плана. Компания стремилась позиционировать себя как спортивная компания, а не как компания, занимающаяся модой и фитнесом, например, — но подорвала этот подход, добавив такие бренды, как Ralph Lauren и обувь Polo. Несвязанные инвестиции, такие как приобретение лодочной компании Boston Whaler, также подорвали Reebok в то время, когда ее основной обувной бизнес подвергался серьезным атакам.

Nike тем временем совершенствовал свою повторяемую формулу. Компания продавала обувь в течение 22 лет, когда она ворвалась в баскетбол с одобрения Майкла Джордана в 1985 году, после чего в 1986 году последовал выход в теннис с Джоном Макинроем в качестве звезды бренда. На протяжении 1990-х компания набирала обороты, занимаясь бейсболом, футболом, велоспортом, волейболом, пешим туризмом, футболом, а затем гольфом. Обувь двигала бизнес, но Nike все больше и больше повторяла свой успех, перейдя на рынок одежды и товаров повседневного спроса.Звездная мощь его сторонников сделала логическим следующим шагом международное расширение. Начав вместе с Reebok, Nike увеличила свою долю на мировом рынке с 22% в 1990 году до 38% в 2002 году, что в четыре раза превышает долю своего ближайшего конкурента.

Что в этой истории для типичной компании? Во-первых, повторяемость не достигается в одночасье. Компании Nike потребовалось время, чтобы найти повторяющийся узор. Во-вторых, повторяемая формула расширения смежности практически доказывает имитацию.Формула Nike помогла компании оторваться от конкурентов, которые наблюдали за ее успехом, но не могли с ним сравниться. Действительно, способность Nike повторить успех была песней сирены, которая заманила конкурентов в собственную игру Nike, где их усилия не увенчались успехом. Например, усилия Reebok по дублированию ореола Nike Air Jordan привели к созданию кроссовок Shaq Attack. Но копирование одного хода в модели Nike не дало Reebok особого внимания, и к тому времени, когда Reebok понял игру Nike, Nike вырвался слишком далеко вперед, чтобы успеть.Наконец, повторяемость — это стратегическая направленность. Nike завершила свое расширение, не вытеснив основной бизнес по производству спортивной обуви. В самом деле, компания увеличила силу первоначального бизнеса, а затем направила эту рыночную власть в новые прилегающие районы, всего в двух шагах от ядра.

Однако по определению смежность всегда слишком удалена для успешных повторителей. По мере того, как компании становятся лучше в быстром расширении смежности, возможности расширяются. Наряду с уверенностью в том, что они могут агрессивно следовать за клиентами в новых местах, компаниям необходимо развить уверенность, чтобы говорить «нет», когда организация находится в напряженном состоянии.Например, гольф-клубы на данном этапе могут оказаться слишком далеко для Nike. Похоже, Тайгер Вудс так считает. Недавнее решение Вудса поменять клюшки Nike на более старые, когда он попытался восстановить свою выигрышную форму, предполагает, что Nike все еще есть над чем поработать, чтобы расширить бизнес за счет клюшек для гольфа.

В самом деле, каждый успешный ретранслятор, который мы исследовали в нашем исследовании, входил в смежные области, которые не оправдались — Lloyds ушел с большого рынка финансовых услуг Калифорнии, Staples отказался от продажи страховых продуктов, Olam, как мы видели, вышел из черного перца. и резина.В каждом случае компании использовали свои неудачи, чтобы ближе познакомиться со вкусами и привычками своих клиентов и собственными ограничениями компаний.

Источники повторяемости

Конечно, неудачные эксперименты — не единственный способ выяснить, что работает. В наших интервью с генеральными директорами мы слышали поразительно похожие наблюдения о процессе разработки повторяемой формулы расширения смежности. Почти 80% успешных формул смежности, которые мы изучили, были построены на понимании поведения клиентов.Это логическая связь для компаний: чем больше компания настроена на предпочтения своих клиентов, тем легче она может обнаружить неиспользованные возможности.

Сегментирование клиентов.

Для многих компаний основой повторяющейся формулы является эффективная сегментация клиентов. Это может стать неожиданностью, особенно для руководителей, разочаровавшихся в традиционных методах, используемых для группировки клиентов в логические кластеры. За последние десять лет сегментация стала рассматриваться некоторыми руководителями высшего звена как сфера деятельности маркетологов и рекламных агентств — полезная для маркетинговых кампаний, но не как рычаг стратегии роста.Упрек против сегментации заключается в том, что ее недостаточно практично использовать для распределения ресурсов, особенно когда разграничение клиентов слишком сильно основано на образе жизни и психологической мотивации.

Тем не менее, правильно структурированная, с прагматическими сегментами, которые показывают, как поведение клиентов приводит к принятию решений о покупке, сегментация клиентов становится почвой для повторяемых переходов по смежности. Компании могут лучше понять потребности клиентов. Возможно, даже более ценной является структура, которую такой анализ обеспечивает для принятия очень крупномасштабных инвестиционных решений с целью поиска новых смежностей.Определение жизненной ценности каждого сегмента и определение рыночной доли компании в каждом из них позволяет руководству оценить привлекательность новых возможностей соседства. Те же инструменты помогают выявлять закономерности успеха, подкрепляя повторяющиеся формулы, когда они появляются.

Dell, например, использовала этот подход для ввода одной смежности за другой. Благодаря своей модели прямого обращения к заказчику Dell регулярно общается с конечными пользователями и передает эту информацию в глубокие и подробные сегменты.Затем Dell подразделяет существующие клиентские сегменты, внося небольшие корректировки в свою прямую модель, чтобы задействовать источники нового роста. Например, Dell сначала разделила свою деятельность в государственном секторе на образование и правительство; затем было сегментировано образование по начальным и средним школам; высшее образование было разделено на колледжи и университеты. Для каждого сегмента Dell изменила ориентацию на продукты, изменила структуру обучения сотрудников отдела продаж и, что наиболее важно, изменила структуру затрат на персонал. Такой подход позволяет Dell удерживать высокоприоритетные сегменты и с поразительной точностью контролировать свои показатели.В результате компания разработала стратегию, в которой конкурентное преимущество основывается не только на объеме, но и на знании своих клиентов и способности эффективно их обслуживать.

Растущая доля кошелька.

Согласно нашему исследованию, продажа сопутствующих товаров клиентам, которых вы хорошо знаете, — другими словами, увеличение доли кошелька — является еще одной весьма успешной стратегией расширения. Однако многие фирмы ошибаются: Saatchi & Saatchi в сфере консалтинга, Sears в сфере финансовых услуг, Allegis в сфере путешествий и многие другие.Успех зависит от понимания поведения ваших клиентов и следования знакомым путям построения нового бизнеса.

За последние 14 лет компания American Express продемонстрировала силу повторяемой формулы, основанной на продаже сопутствующих товаров клиентам, которых она знает. В 1970-х годах переход от чеков к «пластиковым» шёл полным ходом, что способствовало росту количества основных зеленых и золотых карт AmEx. Поскольку в 1980-е годы рыночная динамика замедлилась, команда менеджеров решила создать «финансовый супермаркет» продуктов на основе основного бизнеса кредитных карт.Эта стратегия привела к серии приобретений — семь за шесть лет — начиная с брокерской фирмы Shearson Loeb Rhodes в 1981 году и заканчивая EF Hutton в 1987 году. Компания резко выросла в размерах, но рентабельность снизилась, и цена акций упала более чем на 50%. с 1987 по 1991 год, когда сменилось высшее руководство.

Способность Nike повторить успех была песней сирены, которая заманила конкурентов в собственную игру Nike, где их усилия не увенчались успехом.

Новая команда быстро продала все приобретенные предприятия, кроме одного, а затем приступила к укреплению первоначального основного бизнеса — платежных карт.Они начали с анализа подробного микроэкономического поведения покупателей, отраженного в миллионах транзакций, совершаемых каждый день. Данные содержат шаблоны возможностей — например, от индивидуальных потребителей до корпоративных держателей карт или от сосредоточения внимания на деловых поездках до розничных продаж и повседневных расходов. Из пары карточек без дополнительных услуг менеджеры AmEx создали семейство карточек с различными процентными ставками, условиями, услугами и программами вознаграждения. В процессе они обнаружили четыре повторяемых формулы: поиск новых сегментов клиентов; создание новых, более точно ориентированных продуктов для платежных и кредитных карт, включая популярные программы вознаграждения; расширение типов продавцов, в которых держатели карт могут использовать свои карты; и продажа дополнительных услуг существующим клиентам карты.

Каждый раз, когда AmEx рассматривает новый продукт, группы сначала изучают рыночные данные, чтобы увидеть, поддерживает ли существующее покупательское поведение этот шаг. «Мы часто обслуживаем одних и тех же клиентов», — говорит Альфред Келли-младший, президент группы потребительских услуг и услуг для малого бизнеса. «Они просто могут быть в разных сегментах в зависимости от того, на работе ли они, в отпуске или делают покупки в выходные».

Зеркальное отображение смежностей с клиентами.

Другие компании открывают возможности, отслеживая планы своих клиентов по расширению и предвидя их потребности.

В середине 1990-х, например, поиск новых возможностей STMicroelectronics привел к тому, что европейская компания, производящая микропроцессоры, наметила ключевые сегменты клиентов, в которых она могла бы стать номером один в мире. Беспроводные телефоны только начинали набирать популярность, и производители телефонов, в том числе Nokia, клиент ST, хотели добавить в свои телефоны новые услуги и функции, не облагая налогом батареи. ST увидела возможность смежности: ее ведущая технология в области управления питанием для микропроцессоров может быть адаптирована для расширения возможностей беспроводных телефонов.Сегодня ST является ведущим поставщиком Nokia однокристальной системы, способной управлять всем телефоном. Опираясь на этот успех, ST продолжила поставлять систему производителям беспроводных телефонов в США и Азии. Точно так же, когда клиенты ST в компьютерной индустрии начали расширяться и выпускать дисководы, принтеры и мониторы, компания увидела возможность расти вместе со своими клиентами на рынке, который в значительной степени игнорируется ее конкурентом, Intel. ST инвестировала в адаптацию своих логических микросхем и сегодня является ведущим мировым поставщиком компьютерной периферии.

Модель роста

ST заключалась в том, чтобы адаптировать основную технологию на основе информации, полученной от дюжины крупнейших клиентов, применить эту технологию в новых сегментах, выйти в новые регионы, а затем снова запустить цикл. Формула доказала свою высокую устойчивость в нестабильной отрасли. Генеральный директор Паскуале Писторио поддерживает тесный контакт с ключевыми менеджерами по работе с клиентами крупнейших клиентов ST, часто присоединяясь к ним во время визитов к своим клиентам. Более 95% бюджета ST на НИОКР уходит на разработку новых возможностей для существующих клиентов, вместо того, чтобы делать ставки на будущие технологии, которые в целом выглядят многообещающими.• • •

История STMicroelectronics иллюстрирует два ключевых принципа повторяемости. Во-первых, расширение смежности будет успешным только тогда, когда оно будет построено вокруг сильных основных предприятий, которые имеют потенциал для лидерства в экономике. Во-вторых, лучшее место для поиска возможностей сближения — это внутри самых сильных клиентов компании.

Повторяемость — это всего лишь одна из формул, позволяющих превысить средние темпы роста в вашем секторе. Есть и другие: инвестиции в более быстрые инновации продуктов или усиление рыночной власти, чтобы назвать пару.Но целенаправленные компании с сильным ядром, которые нашли формулу для многократного расширения своих сильных сторон на новые арены, сделали это на долгую перспективу. Такая повторяемость год за годом становится источником роста и ценности. Формула повторяемости уже заложена в вашем опыте — вам просто нужно ее найти.

Версия этой статьи появилась в выпуске Harvard Business Review за декабрь 2003 г. .

Прикладное глубокое обучение — Часть 3: Автоэнкодеры | Арден Дертат

Добро пожаловать в третью часть серии «Прикладное глубокое обучение». Часть 1 представляла собой практическое введение в искусственные нейронные сети, охватывающее как теорию, так и приложения, с большим количеством примеров кода и визуализацией. В Части 2 мы применили глубокое обучение к реальным наборам данных, рассмотрев 3 наиболее часто встречающиеся проблемы в качестве тематических исследований: бинарная классификация, мультиклассовая классификация и регрессия.

Теперь мы начнем погружаться в конкретные архитектуры глубокого обучения, начиная с самого простого: автоэнкодеров.

1. Введение
2. Архитектура
3. Реализация
4. Автоэнкодеры с шумоподавлением
5. Разреженные автоэнкодеры
6. Примеры использования
7. Заключение

Код для этой статьи доступен здесь в виде ноутбука Jupyter, попробуйте сами, загрузите его и попробуйте .

Автоэнкодеры — это особый тип нейронных сетей с прямой связью, в которых вход совпадает с выходом. Они сжимают ввод в код меньшей размерности , а затем реконструируют вывод из этого представления.Код представляет собой компактное «резюме» или «сжатие» ввода, также называемое представлением в скрытом пространстве .

Автоэнкодер состоит из 3 компонентов: кодировщика, кода и декодера. Кодер сжимает ввод и создает код, затем декодер восстанавливает ввод только с использованием этого кода.

Чтобы построить автокодировщик, нам нужны 3 вещи: метод кодирования, метод декодирования и функция потерь для сравнения вывода с целью. Мы рассмотрим их в следующем разделе.

Автоэнкодеры — это, в основном, алгоритм уменьшения (или сжатия) размерности с парой важных свойств:

• Специфичные для данных: Автоэнкодеры могут только осмысленно сжимать данные, аналогичные тем, на которых они были обучены. Поскольку они изучают особенности, специфичные для данных обучающих данных, они отличаются от стандартного алгоритма сжатия данных, такого как gzip. Поэтому мы не можем ожидать, что автокодер, обученный рукописным цифрам, сжимает альбомные фотографии.
• Lossy: Выход автокодировщика не будет точно таким же, как вход, это будет близкое, но ухудшенное представление.Если вам нужно сжатие без потерь, они не подходят.
• Без учителя: чтобы обучить автоэнкодер, нам не нужно делать ничего особенного, просто передайте ему необработанные входные данные. Автоэнкодеры считаются методом неконтролируемого обучения , поскольку для обучения им не нужны явные ярлыки. Но если быть более точным, это самоуправляемый , потому что они генерируют свои собственные метки из данных обучения.

Давайте рассмотрим детали кодировщика, кода и декодера.И кодер, и декодер представляют собой полностью связанные нейронные сети с прямой связью, по сути, это ИНС, которые мы рассмотрели в Части 1. Код — это единственный уровень ИНС с выбранной нами размерностью. Количество узлов на уровне кода (размер кода) — это гиперпараметр , который мы установили перед обучением автокодировщика.

Это более подробная визуализация автоэнкодера. Сначала входные данные проходят через кодировщик, который является полностью подключенной ИНС, для создания кода. Декодер, имеющий аналогичную структуру ИНС, затем производит вывод только с использованием кода.Цель состоит в том, чтобы получить результат, идентичный входному. Обратите внимание, что архитектура декодера является зеркальным отображением кодировщика. Это не требование, но обычно так и есть. Единственное требование — размерность входа и выхода должна быть одинаковой. Можно играть с чем угодно в середине.

Есть 4 гиперпараметра, которые нам нужно установить перед обучением автоэнкодера:

• Размер кода: количество узлов на среднем уровне. Меньший размер приводит к большему сжатию.
• Количество слоев: автоэнкодер может быть сколь угодно глубоким. На рисунке выше у нас есть 2 уровня в кодировщике и декодере, без учета ввода и вывода.
• Количество узлов на слой: архитектура автокодировщика, над которой мы работаем, называется автокодировщиком с накоплением, , поскольку слои накладываются друг на друга. Обычно сложенные автокодеры выглядят как «сэндвич». Количество узлов на уровне уменьшается с каждым последующим уровнем кодера и увеличивается обратно в декодере.Также декодер симметричен кодеру с точки зрения структуры слоев. Как отмечалось выше, в этом нет необходимости, и мы полностью контролируем эти параметры.
• Функция потерь: мы используем либо среднеквадратичную ошибку (mse) , либо бинарную кроссэнтропию . Если входные значения находятся в диапазоне [0, 1], то мы обычно используем кроссэнтропию, в противном случае мы используем среднеквадратичную ошибку. Чтобы узнать больше, посмотрите это видео.

Автоэнкодеры обучаются так же, как ИНС, с помощью обратного распространения ошибки.Ознакомьтесь с введением части 1, чтобы узнать больше о том, как обучаются нейронные сети, это напрямую относится к автоэнкодерам.

Теперь давайте реализуем автокодер для следующей архитектуры, 1 скрытый слой в кодировщике и декодере.

В качестве входных данных мы будем использовать чрезвычайно популярный набор данных MNIST. Он содержит черно-белые изображения рукописных цифр.

Они имеют размер 28×28, и мы используем их как вектор из 784 чисел между [0, 1]. Подробности смотрите в блокноте jupyter.

Теперь мы реализуем автоэнкодер с Keras. Гиперпараметры: 128 узлов в скрытом слое, размер кода 32, двоичная кроссентропия — это функция потерь.

Это очень похоже на ИНС, над которыми мы работали, но теперь мы используем функциональный API Keras. Обратитесь к этому руководству за подробностями, но вот небольшое сравнение. Раньше мы добавляли слои с помощью последовательного API следующим образом:

model.add (Dense (16, activate = 'relu'))
model.add (Dense (8, activate = 'relu'))

С функциональным API мы делаем это:

layer_1 = Dense (16, activate = 'relu') (input)
layer_2 = Dense (8, activate = 'relu') (layer_1)

Это более многословно, но более гибкий способ определения сложных моделей.Мы можем легко взять части нашей модели, например, только декодер, и работать с ними. Выходные данные метода Dense — это вызываемый уровень, используя функциональный API, который мы предоставляем ему с входом и сохраняем выход. Выходные данные слоя становятся входными данными следующего слоя. С последовательным API метод add неявно справился с этим за нас.

Обратите внимание, что все уровни используют функцию активации relu , так как это стандарт для глубоких нейронных сетей.Последний уровень использует активацию сигмоида , потому что нам нужно, чтобы выходы находились между [0, 1]. Вход также находится в том же диапазоне.

Также обратите внимание на вызов функции fit, ранее с ИНС мы использовали:

model.fit (x_train, y_train)

Но теперь мы делаем:

model.fit (x_train, x_train)

Помните, что цели автокодировщика такие же, как и вход. Вот почему мы предоставляем данные обучения в качестве цели.

Визуализация

Теперь давайте визуализируем, насколько хорошо наш автоэнкодер восстанавливает свой ввод.

Мы запускаем автокодировщик на тестовом наборе, просто используя функцию прогнозирования Keras. Для каждого изображения в тестовом наборе мы получаем результат автокодировщика. Мы ожидаем, что вывод будет очень похож на ввод.

Они действительно очень похожи, но не совсем одинаковы. Более отчетливо это видно по последней цифре «4». Поскольку это была простая задача, наш автоэнкодер справился довольно хорошо.

Совет

Мы полностью контролируем архитектуру автоэнкодера. Мы можем сделать его очень мощным, увеличив количество слоев, узлов на слой и, что наиболее важно, размер кода. Увеличение этих гиперпараметров позволит автоэнкодеру изучать более сложные кодировки. Но мы должны быть осторожны, чтобы не сделать его слишком мощным. В противном случае автоэнкодер просто научится копировать свои входные данные в выход, не изучая никакого значимого представления. Он просто имитирует функцию идентификации.Автоэнкодер будет идеально реконструировать данные обучения, но он будет соответствовать выше без возможности обобщения на новые экземпляры, а это не то, что мы хотим.

Вот почему мы предпочитаем архитектуру «Sandwitch» и намеренно сохраняем небольшой размер кода. Поскольку уровень кодирования имеет более низкую размерность, чем входные данные, автокодер называется неполным . Он не сможет напрямую копировать свои входные данные в выход и будет вынужден изучать интеллектуальные функции.Если входные данные имеют шаблон, например цифра «1» обычно содержит несколько прямую линию, а цифра «0» круговая, он узнает этот факт и закодирует его в более компактной форме. Если входные данные были полностью случайными без какой-либо внутренней корреляции или зависимости, то неполный автокодировщик не сможет полностью восстановить их. Но, к счастью, в реальном мире существует много зависимостей.

Сохранение небольшого размера слоя кода заставило наш автоэнкодер изучить интеллектуальное представление данных.Есть еще один способ заставить автокодировщик изучать полезные функции, который добавляет случайный шум к его входам и заставляет его восстанавливать исходные данные без шума. Таким образом, автоэнкодер не может просто скопировать ввод на свой вывод, потому что ввод также содержит случайный шум. Мы просим его вычесть шум и произвести основные значимые данные. Это называется автокодировщиком шумоподавления .

Верхняя строка содержит исходные изображения. Мы добавляем к ним случайный гауссов шум, и зашумленные данные становятся входом в автокодировщик.Автоэнкодер вообще не видит исходное изображение. Но тогда мы ожидаем, что автоэнкодер восстановит исходное изображение без шума.

Есть только одно небольшое отличие между реализацией шумоподавляющего автокодера и обычной. Архитектура вообще не меняется, только функция подгонки. Мы обучили обычный автоэнкодер следующим образом:

autoencoder.fit (x_train, x_train)

Автоэнкодер с шумоподавлением обучается как:

autoencoder.fit (x_train_noisy, x_train)

Все просто, все остальное точно так же. На вход автоэнкодера поступает изображение с шумами, а ожидаемая цель — исходное изображение без шума.

Визуализация

Теперь давайте посмотрим, можем ли мы восстановить изображения без шума.

Выглядит неплохо. Нижняя строка — это выходные данные автоэнкодера. Мы можем добиться большего, используя более сложную архитектуру автокодировщика, например сверточные автокодеры .Мы рассмотрим свертки в следующей статье.

Мы представили два способа заставить автокодировщик изучать полезные функции: сохранение небольшого размера кода и шумоподавление автокодировщиков. Третий метод использует регуляризацию . Мы можем упорядочить автоэнкодер, используя ограничение разреженности , так что только часть узлов будет иметь ненулевые значения, называемые активными узлами.

В частности, мы добавляем штрафной член к функции потерь, так что только часть узлов становится активной.Это заставляет автоэнкодер представлять каждый вход как комбинацию небольшого количества узлов и требует, чтобы он обнаружил интересную структуру в данных. Этот метод работает даже при большом размере кода, поскольку только небольшое подмножество узлов будет активным в любой момент.

Это довольно просто сделать в Keras с одним параметром. Напоминаем, что ранее мы создали слой кода следующим образом:

 code = Dense (code_size, activate = 'relu') (input_img) 

Теперь мы добавляем еще один параметр под названием activity_regularizer , указав степень регуляризации.Обычно это значение в диапазоне [0,001, 0,000001]. Здесь мы выбрали 10e-6.

 code = Dense (code_size, activation = 'relu', activity_regularizer = l1 (10e-6)) (input_img) 

Окончательная потеря разреженной модели на 0,01 выше стандартной из-за добавленного члена регуляризации.

Давайте продемонстрируем, что кодировки, генерируемые регуляризованной моделью, действительно редки. Если мы посмотрим на гистограмму кодовых значений для изображений в тестовом наборе, то распределение будет следующим:

Среднее значение для стандартной модели равно 6.6, но для регуляризованной модели это 0,8, довольно большое снижение. Мы видим, что большая часть кодовых значений в регуляризованной модели действительно равна 0, что мы и хотели. Дисперсия регуляризованной модели также довольно низкая.

Теперь мы можем задать следующие вопросы. Насколько хорошо автоэнкодеры сжимают входные данные? И являются ли они широко используемыми методами глубокого обучения?

К сожалению, автокодеры не так широко используются в реальных приложениях. Как метод сжатия они не работают лучше, чем его альтернативы, например, jpeg сжимает фотографии лучше, чем автокодировщик.А тот факт, что автокодеры ориентированы на данные, делает их непрактичными в качестве общей техники. У них есть 3 распространенных варианта использования:

• Шумоподавление данных: мы видели пример этого на изображениях.
• Уменьшение размерности: визуализация данных большой размерности является сложной задачей. t-SNE — наиболее часто используемый метод, но он борется с большим количеством измерений (обычно выше 32). Таким образом, автокодеры используются в качестве этапа предварительной обработки для уменьшения размерности, и это сжатое представление используется t-SNE для визуализации данных в 2D-пространстве.Хорошие статьи о t-SNE можно найти здесь и здесь.
• Вариационные автоэнкодеры (VAE): это более современный и сложный вариант использования автоэнкодеров, и мы рассмотрим их в другой статье. Но вкратце: VAE изучает параметры распределения вероятностей, моделирующих входные данные, вместо изучения произвольной функции в случае обычных автокодировщиков. Выбирая точки из этого распределения, мы также можем использовать VAE в качестве генеративной модели. Вот хорошая ссылка.

Автоэнкодеры — очень полезный метод уменьшения размерности.Они очень популярны в качестве учебных материалов на вводных курсах глубокого обучения, скорее всего, из-за своей простоты. В этой статье мы рассмотрели их подробно, и я надеюсь, вам понравилось.

Полный код этой статьи доступен здесь, если вы хотите взломать его самостоятельно. Если у вас есть какие-либо отзывы, напишите мне в Twitter.

.