Какие две вещи Вы узнали или выучили сегодня 03.05.2020?

Сегодня, 3 мая 2020 года, я узнал две интересные вещи, которые не только обогатили мои знания, но и заставили задуматься о важности постоянного обучения. 

1. Влияние сна на когнитивные функции

Сон имеет огромное значение для функционирования нашего мозга. Одно из открытий, которое я сделал, касается связи между качеством сна и когнитивными способностями:

- Восстановление: Во время сна происходит восстановление нейронов и «очистка» головного мозга от токсинов, которые накапливаются в процессе бодрствования. Это позволяет улучшить память и способность к обучению.
  
- Консолидация воспоминаний: Во сне информация, полученная за день, обрабатывается и консолидируется, что способствует лучшему запоминанию.

- Эмоциональная регуляция: Хороший сон помогает лучше справляться со стрессом и регулировать эмоции, что непосредственно влияет на наше поведение и уровень продуктивности на следующий день.

Из всех этих аспектов видно, как систематический подход к сну может предупредить когнитивное снижение и повысить качество жизни.

2. Принципы «глубокого обучения» в нейронных сетях

В этой области я узнал о принципах глубокого обучения, которые используют многослойные нейронные сети для решения сложных задач, таких как распознавание образов и обработка естественного языка:

- Многослойные структуры: Глубокие нейронные сети состоят из множества слоев (входного, скрытых и выходного). Каждый слой извлекает все более сложные признаки из данных. 

- Обучение с помощью градиентного спуска: Чтобы обучить нейронную сеть, используется алгоритм, основанный на градиентном спуске, который минимизирует разницу между предсказанными и истинными значениями. 

- Активирующие функции: Эти функции помогают нейронной сети решать нелинейные задачи. Наиболее известные функции включают сигмоиду, ReLU (Rectified Linear Unit) и гиперболический тангенс.

Можно представить обновленную формулу, которая включает обучение нейронной сети:

   Ошибка = истинное значение - предсказанное значение

Таким образом, ходя на шаге «обучение», мы корректируем веса и смещения, чтобы минимизировать эту ошибку.

# Простой пример реализации градиентного спуска для обновления весов
def gradient_descent(weights, learning_rate, gradients):
    for i in range(len(weights)):
        weights[i] -= learning_rate * gradients[i]
    return weights


Итог

Эти два вывода подчеркивают важность как физического (сна) состояния, так и интеллектуального (глубокое обучение) развития. Постоянное обучение и улучшение когнитивных функций помогает нам адаптироваться к быстро меняющемуся миру. 

Управление своим сном, а также освоение новых технологий и методов может стать важным шагом на пути к личностному и профессиональному успеху.