Классификация арматура и маркировка: Классификация арматуры: виды, классы и группы

Классификация арматуры: виды, классы и группы

Стальная арматура выполняет в строительство огромное количество задач, иногда даже противоположных, но больше всего она получила востребованность в сооружении железобетонных конструкций. При кажущейся однообразности арматурных стержней они сильно отличаются по конструктивным особенностям, потому что для каждой бетонной конструкции предназначаются свои виды арматуры.

Классификация

В строительстве существует огромное количество операций, где присутствие арматуры обязательно. Все процессы разные, каждому предъявляются свои требования. Поэтому даже профессионалы не всегда могут сказать, где и какая арматура должна использоваться. Поэтому и была проведена классификация арматурных стержней, цель которой – упростить выбор и провести унификацию продукции.

Горячекатаная арматура

Стальная арматура делится на классы в зависимости от разных параметров.

1. По технологии изготовления она относится к категориям горячекатаной, холоднодеформированной и катаной.
2. По типу профиля: рифленая и гладкая. К первой относятся классы А2, А3, А4 и А5, ко второй А1.
3. По эксплуатационным условиям: напрягаемая и ненапрягаемая. В первом случае сооружения каркаса или армирующей сетки арматуру натягивают, заливают бетоном, а после его высыхания освобождают. Происходит сжатие стали, которая сжимает и бетонную конструкцию.
4. По ориентации в арматурных каркасах она может быть продольной или поперечной. В продольных рядах арматурные стержни класса А1 устанавливать не рекомендуется. И подвергать ее сварке нельзя.

Технология производства холоднодеформированной арматуры

Отдельно в классификации стоит  разделение по химическому составу металла (стали). Три позиции:

1. В основе лежит класс прочности. Он разделяется на несколько позиций. Существует разные обозначения типов арматуры, поэтому иногда потребители путаются. К примеру, класс А1, он же АI или А240. Соответственно А2-AII-А300; А3-АIII-А400; А4-АIV-А500; А5-АV-А600 и так далее.
2. Производители выпускают термически упрочненную арматуру, в маркировку которой входит буква «т». Здесь шесть классов. Ат400, Ат500, Ат600, Ат800, Ат1000, Ат1200. Если просто, то в процессе производства арматурных стержней при горячей деформации производят дополнительное быстрое охлаждение, за счет чего увеличиваются прочностные характеристики металла.
3. По степени окисления: СП – спокойная, КП – кипящая, ПС – полуспокойная. В основе разделения лежит технология производства. К примеру, кипящая сталь получила название, потому что в процессе заливки из нее бурно выделяются газы, она кипит. Это самая низкосортная сталь за счет образования внутри большого количества пор от выделяющегося газа. Из трех групп при сооружении арматурных каркасов и сеток лучше выбирать спокойную.

При выборе обращайте внимание на арматурные классы. Они определяют в какую конструкцию какую арматуру надо укладывать. По классам четко проведено разделение основных параметров и характеристик стального профиля. А именно диаметра, предела прочности на разрыв и исходного материала, из которого изделие выпускается. Ниже приведена упрощенная таблица, в которой параметры разбросаны в зависимости от класса арматурных стержней.

Таблица арматурных классов

Различия классов

В строительной сфере существует такой термин, как монтажная арматура. К этой группе относится класс А1 (старая маркировка, от которой сегодня отходят, применяя А240). Монтажную разновидность можно использовать только в ненагружаемых сооружениях. Устанавливать ее в армирующие каркасы несущих конструкций запрещено. Чаще всего ее и подвергают сварке.

А300 и А400 сегодня используют в несущих конструкциях гражданского и промышленного строительства. Это распространенные типы арматуры, применяемые повсеместно.

И еще один момент, все, что касается классов от 1 до 4, относится к строительной арматуре. Более высокие классы считаются промышленными.

Дополнительная маркировка

Производители в маркировке арматурных стержней указывают буквами дополнительные свойства и качества изделия. К примеру:

• буква «К» обозначает, что прутки были обработаны антикоррозийными составами;
• «С» — свариваемая арматура.

Обозначения ставят после цифрового показателя текучести стали в МПа. Для примера марка А300С – горячекатаная арматура с пределом текучести 300 МПа, которую можно использовать для сварки. Буква «А» обозначает, что стальные прутки относятся к категории горячекатаной. В маркировке холоднодеформированной арматуры ставится буква «В», катаная – буква «К».

Подвергать сварке можно только тип с обозначением «С». В арматурных каркасах, которые будут использованы для несущих конструкций из бетона, применяют стандартный материал. Здесь сварка не используется, а элементы каркаса соединяются вязальной проволокой. Прочность соединения не вызывает сомнения, при этом проволока дает возможность стержням свободно перемещаться относительно друг друга в пределах 1-2 мм. Подвижность элементов каркаса не нагружает стыки в процессе заливки и схватывания бетона.

Форма профиля

У класса А240 профиль в виде гладкого стержня. Остальные имеют рифленую поверхность, в которых рисунок выступов разный. Сегодня производители пускают в основном три рисунка:

1. Кольцевой, выпускаемый по ГОТС 57-81. Это старый советский стандарт, соответственно большинство отечественных производителей выпускают этот тип арматуры.
2. Серповидный. Пришел он с запада, на рынке стержни с таким рисунком присутствуют, даже некоторые отечественные заводы предлагают данный тип арматуры. Сегодня заводы стран СНГ решают задачи вхождения на мировые рынки с учетом требований мировых стандартов. А серповидный профиль – мировой стандарт.
3. Смешанный. Это новый подход к решению задачи, связанной с повышением прочности конструкций из бетона. Используют профиль только для стержней выше А500.

Виды профилей

Композитная арматура для бетона

Сегодня главное разделение арматурных стержней производится по материалу, из которого они изготавливаются. Два вида:

• стальная;
• композитная.

Второй вид – современное изделие, которое изготавливается из волокон разного происхождения, заливаемых связующими полимерными составами. Используется три вида волокон: стекловидные, базальтовые и углеродные. Соответственно сама арматура называется стеклопластиковой, базальтопластиковой и углепластиковой.

Стеклопластиковая арматура используется в строительстве чаще. У нее высокая прочность и небольшой удельный вес. Главное преимущество – высокий предел прочности на разрушение. Показатель в 2,5 раза выше, чем у стали. Поэтому равная замена стальной на композитную в зависимости от нагрузок определяется меньшим диаметром: сталь – 6 мм, стеклопластик 3, 57 мм (внутренний диаметр).

Базальтопластиковая и углепластиковая разновидности отличаются повышенной стойкостью к агрессивным средам. Стоят они дороже первого вида, поэтому арматура из стеклянных волокон применяется в строительных операциях чаще. У композитного материала низкая огнестойкость. Пластик начинает плавиться при температуре +160С.

Используют композитные арматурные стержни в сооружении фундаментов и других несущих конструкций редко. Допускается применение, если фундамент из бетона заливается на прочную основу, которая сама сможет выдержать большие нагрузки. Чаще композитные модели используют для армирования кирпичной кладки, в качестве каркаса для бетонных труб и других ненагружаемых изделий, как сетки для обшивки стен и других поверхностей. Основное применение они нашли в цементных стяжках. Их укладывают в виде сетки, связывая элементы вязальной проволокой. По понятным причинам сварке такой материал не подлежит.

Заключение по теме

Виды арматуры, обозначенные выше, это классификация, которая делает удобным точный подбор материала под необходимые требования сооружаемых конструкций или железобетонных изделий. Поэтому важно разобраться в типах и видах арматурных стержней, особенно по чисто внешнему виду. Он дает возможность определить, к какому классу выбираемый материал относится. А внешних различий, как было обозначено выше, много. Здесь не только вид профиля, но даже диаметр прутков. Все остальные параметры можно узнать в сертификате качества, выдаваемого на каждую партию продукции.

маркировка по ГОСТ, основные категории

Арматура может отличаться по множеству параметров — наличию армирующих ребер, диаметру, химическому составу и другим. Для упорядочивания была создана классификация арматуры по классам, которая позволяет сгруппировать похожие детали в несколько категорий. Какая существует классификация арматуры согласно ГОСТ? Чем отличаются детали различных классов? Действительно ли существует старый и новый класс арматуры? В нашей статье мы узнаем ответы на эти вопросы.

Краткие сведения

Согласно ГОСТ арматурные детали разбиваются на ряд независимых классов, которые обладают рядом отличительных физических особенностей. Классы арматуры отличаются друг от друга по диаметру, металлическому составу, уровню удлинения после разрыва, уровню сопротивления удлинению и так далее. Маркировка классов осуществляется с помощью буквенно-числового кода, который начинается с буквы A (мы рассмотрим этот вопрос ниже).

Классификация арматуры по классам

Класс арматуры	Диаметр сечения (в миллиметрах)	Уровень сопротивления разрыву (в мегапаскалях)	Коэффициент удлинения после разрыва	Основные марки стали	Особенности эксплуатации
A240	6-40	370	0,25	СТ3КП, СТ3СП	Для создания и армирования легких конструкций стандартной или навесной категории
A300	10-80	490	0,19	СТ5КП, 18Г2С	Неплохо выдерживает легкую и среднюю нагрузку.
A400	6-40	590	0,14	35ГС, 25Г2С	Отлично выдерживает среднюю и высокую нагрузку, поэтому широко применяется в промышленном, индустриальном строительстве.
A600	6-40	880	0,06	80С	Обладает высокой прочностью; применяется для возведения крупных навесных конструкций, многоэтажных домов.
A800	6-40	1030	0,07	23ХГ2Ц	Обладает сверхвысокой прочностью; используется для возведения высоких многоэтажных домов, военных ангаров, построек для обслуживания техники и самолетов.

Классификация по назначению

Также существует классификация арматуры по назначению, хотя на практике она применяется редко. В зависимости от назначения различают следующие виды арматурных запчастей:

• Рабочая категория. Детали этого типа используются для армирования поверхностей и создания небольших бетонных/железобетонных конструкций. Диаметр сечения определяется на основании расчетов или с помощью прямых замеров.
• Конструктивная категория. Сюда попадают детали, которые используются для создания средних или больших бетонных/железобетонных конструкций. Диаметр сечения определяется на основании расчетов или методом прямых замеров, но также учитываются технологические особенности применения (уровень натяжения, температура окружающей среды).
• Монтажная категория. В эту группу попадают арматурные запчасти, которые объединяются в массивные сетки или каркасы. Основная задача деталей этого типа — армирование и укрепление поверхностей, а также создание основы для заливки запчасти бетонной смесью. Диаметр сечения определения эмпирическим способом с учетом особенностей эксплуатации.
• Анкерная категория. В эту группу включаются запчасти, которые формируют основу для бетонных/железобетонных конструкций. Арматурные детали объединяются в сетки или каркасы с помощью сварки непосредственно перед заливкой. Диаметр определяют эмпирическим путем с учетом удельного расширения при бетонировании.

Маркировка по ГОСТ

Классы арматуры согласно ГОСТ имеют уникальное обозначение, которое позволяет отличить одни детали от других. Маркировка представляет собой буквенно-числовой код, который начинается с буквы «A» (это обозначение указывает, что деталь является именно строительной арматурой). После буквы A указывается трехзначное число, которое обозначает класс арматуры. Рядом с буквой A или после числа могут указываться дополнительные буквы, указывающие на особые свойства материала. Перечислим эти дополнительные обозначения:

• C — наличие этой буквы указывает на то, что для соединения запчастей друг с другом можно применять сварку. Буква C обычно указывается после числа, а не сразу же после буквы A.
• K — наличие буквы-маркера указывает на то, что детали не ржавеют и являются химически инертными (не контактируют с водой, воздухом и жидкими веществами). Буква K указывается также после числового обозначения.
• T — деталь подверглась термомеханическому упрочнению. T-запчасти хорошо выдерживают нагрев до высоких температур и могут выдерживать большую механическую нагрузку. Буква T указывается после буквы A, но перед числовым кодом.
• B — запчасть подверглась вытяжке. B-детали являются лучше переносят растяжение, а в случае разрыва уровень удлинения будет ниже стандартного уровня. Буква B указывается после числа в конце маркировочного кода.

Также обратите внимание, что существуют классы арматуры старые и новые. Старая классификация была придумана еще в советское время, однако сегодня она вышла из употребления (ее заменила новая классификация). Согласно старой классификации каждому арматурному прутку должен быть присвоен код, который также начинается с буквы «A». Однако на второй позиции указывалось не арабское, а римское число через дефис. Скажем, новая маркировка A240 соответствует старому обозначению A-I, A300 соответствует A-II и так далее.

В старом формате рядом с буквой A также могли ставиться дополнительные обозначения, если арматура имела какие-либо особенности. Скажем, марка AC-II соответствует современному обозначению A300C, а буква C указывает на то, что детали можно соединять друг с другом с помощью сварки.

Соответствие старой и новой маркировки

Соответствие старых и новых форматов Вы можете найти в таблице ниже:

Основные категории

В России популярны следующие классы арматуры — A240, A400, A500C, AT800. Ниже мы их детально рассмотрим.

A240 (A-I)

Арматура этого типа делается из углеродистых сталей, которые дополнительно содержат небольшое количество марганца, никеля, хрома, меди. Марка A240 — гладкая арматура. Если диаметр сечения составляет менее 12 миллиметров, то A240 может быть в виде крупных мотков, скрепленных проволокой. Запчасти диаметром более 12 миллиметров делается в виде отдельных прутков небольшой длины (до 5 метров). Марка используется для возведения небольших легких конструкций. Также ею можно армировать небольшие объекты — компактные колонны, бордюры, перегородки, стены.

A400 (A-III)

Прутки класса A400 обладают круглым сечением с рифленой поверхностью. Рифление на запчасти появляется за счет небольших выступов, которые расположены под наклоном 40-45 градусов относительно центральной оси арматуры. Делают A400 из углеродистой стали, в состав которой входит большое количество присадочных компонентов. Главным присадочных компонентом является марганец, который делает сплав более прочным, надежным. Помимо марганца в состав сплава входят и другие компоненты — хром, никель, медь. Наличие ребер жесткости обеспечивает более качественное сцепление A400 с бетонным составом.

Поэтому из марки A400 часто делают прочные композитные запчасти на основе железобетона — стены, полы, потолки, наклонные поверхности, вертикальные столбы, балки, мосты. Еще одна сфера применения — армирования дорожного покрытия. Для соединения деталей A400 друг с другом можно применять сварку, однако сварение рекомендуется делать встык ванным методом либо с помощью автоматов для точечной сварки. Альтернативные сварочные технологии являются менее надежными, а получившаяся конструкция будет обладать низкой устойчивостью при изгибе. Это негативно влияет на срок годности железобетонного изделия.

A500C

Марка A500C появилась на российском рынке сравнительно недавно — в 90-е годы. Арматура этого типа проходит ряд вспомогательных технологических обработок (горячая обкатка, термическое упрочнение). Эти обработки заметно повышают физические свойства материала — упругость, прочность, растяжение. Также марка A500C плохо контактирует с водой и воздухом, поскольку является химически инертной. Интересно, что марка A500C выплавляется из обыкновенной стали, содержащей среднее количество углерода и минимальное количество легирующих добавок.

Это делает материал более дешевым в производстве, что будет весьма кстати для строителя. Марка A500C хорошо переносит сварку, а соединить можно практически любым сварным способом — внахлест, встык, методом перекрестного наложения и так далее. Марка может применяться для возведения как крупных, так и мелких построек на основе бетона. Это могут элементы дома или весь дом целиком, мосты, навесные конструкции, ангары средних размеров, опорные столбы, линии электропередач. Единственный крупный недостаток A500C — ухудшение физических свойств при низких температурах (ниже -30 градусов). Поэтому детали этого типа не рекомендуется использовать на территории Крайнего Севера.

AT800

Марка AT800 относится к классу сверхпрочных арматур, которые прошли горячую прокатку и термомеханическое упрочнение. Поверхность материала обычно является рифленой, хотя встречаются и гладкие разновидности марки AT800. Марка применяется для возведения крупных массивных конструкций на основе железобетона. Это могут быть многоэтажные дома, мосты, ангары и так далее. Термомеханическое упрочнение выполняет следующие функции:

• Повышение пластичности при сохранении прочности материала (пластичность повышается на 20-30%).
• Повышение усталостной прочности, что позволяет запчастям сохранить форму даже при длительной эксплуатации.
• Улучшение антикоррозийных свойств, минимизация риска растрескивания материала при контакте с химическими веществами.

Несколько слов о запорной арматуре

Помимо строительной существует также запорная арматура. Важно понимать, что между этими запчастями нет ничего общего:

• Строительная арматура представляет собой длинные металлические прутки, которые используются для армирования металлических, бетонных и железнобетонных конструкций.
• Запорная арматура — это запчасти особой категории, которые используются для регулирования потока жидкости в трубопроводных системах.

Основные примеры запорных деталей — краны, клапаны, вентили, задвижки, заслонки, поворотные затворы. Запорные запчасти также делают из металлов, хотя разброс сплавов здесь несколько больше. Детали могут быть не только из стали или чугуна, но и из алюминия, меди, титана, композитных сплавов. Сегодня в продаже появились запорные детали на основе сверхпрочного пластика. Технические особенности запчастей этого типа — высокая прочность, устойчивость к воздействию механической деформации, химическая инертность, антикоррозийные свойства.

По ГОСТ все запчасти должны иметь упаковку, на которую в обязательном порядке должна быть нанесена маркировка. Обязательные сведения — название, товарный знак, диаметр сечения в миллиметрах, марка материала корпуса. Классификация запорной арматуры:

• Непосредственно запорные детали. Применяются для включения или отключения водяного потока, а также регулируют уровень подачи жидкости. Примеры — краны, вентили, задвижки, затворы.
• Регулирующие запчасти. Используются для регуляции уровня подачи жидкости в крупных водосборных системах и резервуарах. Примеры — дроссельные вентили, клапаны, редукторы уровня перелива.
• Предохранительные детали. Защищают водосборники от избыточного давления + предотвращают незапланированное истекание жидкости во внешнюю среду. Примеры — клапаны различных категорий (импульсные, электрические, аварийные, обратные).
• Защитные запчасти. Применяются для отключения нагревательных элементов и/или источников высокого давления. Примеры — клапаны различных типов (впускные, обратные, автоматические, аварийные).
• Контрольные детали. Контролируют уровень жидкости в системе, а также удаляют лишний конденсат. Примеры — водоуказательные приборы, счетчики, горшки-конденсаторы, клапаны отвода жидкости.

Заключение

Подведем итоги. Для удобства строительную арматуру разбивают на несколько классов. Каждый класс обладает своими физико-химическими свойствами — характер поверхности, диаметр сечения, состав, прочность, устойчивость к коррозии, растяжение при сломе. Основные категории — A240, A400, A500C, AT800. Если материал подвергался дополнительной обработке, то он может маркироваться дополнительными буквами — K, T, B и другие.

Существует устаревшая маркировка, у которой арабские цифры в маркировочном коде заменяются на римские. Существует также классификация арматуры по назначению. В соответствии с ней запчасти делятся на классы по особенностям применения (а не по физическим свойствам). В соответствии с этой классификацией различают рабочие детали, конструктивные, монтажные и анкерные.

Используемая литература и источники:

• Бондаренко В. М., Суворкин Д. Ш. Железобетонные и каменные конструкции, М.: Высшая школа, 1987.
• Алексеев, В. С. Универсальный справочник строителя / В.С. Алексеев. — М.: Рипол Классик, 2006.
• Соколов, Б. С. Прочность и трещиностойкость стеновых панелей зданий / Б.С. Соколов. — М.: АСВ, 2010.
• ГОСТ по арматуре

Марки стали арматуры — классификация, таблицы по ГОСТ

Арматура используется для улучшения характеристик бетона. Она дает прирост прочности, позволяет выдерживать большие нагрузки без растрескивания и крошения. Без использования каркаса из металлических стержней или проволочной сетки стало бы невозможным возведение бетонных опор, мостов, подземных сооружений и других построек.

По назначению армированиеделится на четыре вида:

• Анкерное. Применяется для создания закладных элементов в бетонировании.
• Конструктивное. Исключает деформацию строения, распределяет нагрузки. Благодаря этому бетон не оседает, компенсируется температурное расширение.
• Рабочее. Нужно, чтобы принимать основную нагрузку и увеличивать прочность.
• Монтажное. Применяется, когда нужно соединить разрозненные детали в единый каркас.

Характеристики продукции указывают на то, где ее можно использовать. Продается напрягаемая и ненапрягаемая арматура, приспособленная для установки в опорных и ненагруженных конструкциях.

По методу установки выбирают продольные и поперечные разновидности. Первый тип хорошо противостоит вертикальным трещинам, второй – наклонным.

Классы арматуры и области их использования

В продаже вы найдете стержни, различающиеся по диаметру, длине и типу поверхности. Есть гладкие и рифленые разновидности. Для удобства обозначения их разделили на классы, для каждого прописана область использования и набор характеристик, марка стали арматуры.

Есть следующие виды:

• А1 (А240, АI). Один из самых распространенных типов материла для изготовления ЖБИ – лотков, плит перекрытия, опорных элементов. Диаметр составляет от 6 до 40 мм. В зависимости от этого параметра товар поставляется в мотках или стержнях.
• А2 (А300, АII). Диаметр достигает 80 мм. Допускается использование как каркаса для свай. Установка в бетон повышает его устойчивость к вертикальным нагрузкам.
• А3 (А 400, АIII). На поверхности прутка есть ребра. Рифление улучшает сцепление с бетоном. Диаметр до 40 мм. До 10 мм продукция поставляется в мотках, больше – в стержнях.
• А4 (А600, АIV). Металлические элементы используются как основа для ЖБИ разного назначения. Они подойдут при производстве деталей, на которые оказывается динамическая нагрузка. Распространено применение и в строительстве – не только гражданском, но и промышленном.
• А5 (А800, АV). Материал создается из конструкционной низколегированной стали. Рекомендованная область применения – создание предварительно напряженных ЖБИ. Подойдет для возведения мостов и гидротехнических сооружений.
• А6 (А1000, АVI). Характеристики позволяют использовать стальные стержни на самых ответственных участках – от объектов ядерной промышленности до дамб. Так как товар дорогостоящий, он производится по предварительному заказу. Дает хорошее сцепление с бетоном за счет особого строения ребер – они кольцевые или серповидные. Допускается применение и с ЖБИ. Армирование существенно продляет срок их эксплуатации.
• А400С. Изготавливается горячекатаным методом. Диаметр достигает 40 мм. Отличается наличием двух ребер, расположенных продольно. Используется в частном строительстве, при возведении невысоких конструкций.
• А500С. Дополнительно усиливается механическими и термическими методами. Не приспособлена к сильным динамическим нагрузкам, используется с базовыми видами ЖБИ.
• А600С. Отличается повышенной стойкостью к коррозии за счет добавления к сплаву молибдена и ванадия. Подойдет для монолитных домов, строительства в районах с высокой сейсмической активностью.

Ниже представлена таблица классов и марок арматуры с прописанными основными характеристиками.

Марки стали для производства арматуры

Классификация марки и классы арматурной стали указывает на эксплуатационные характеристики. Среди наиболее распространенных разновидностей:

• 20ГС. Конструкционная низколегированная сталь. Хорошо поддается сварке, потому подходит для изготовления армирующих каркасов.
• 35ГС. Еще одна конструкционная низколегированная разновидность. Хорошо защищена от агрессивных сред и давления.
• Ст3кп. Конструкционная углеродистая обыкновенного качества. Показывает хорошее сцепление с бетоном, не портится из-за давления, вибрации, воздействия агрессивных сред.
• 22Х2Г2АЮ. Характеристики этой низколегированной конструкционной стали позволяют применять ее для изготовления как обычных, так и предварительно напряженных железобетонных конструкций.
• 80С. Прочный материал, выдерживает сильное напряжение и агрессивное воздействие внешних сред.

В таблице ниже указано соответствие класса арматурной стали, марки использованного при изготовлении сырья и диаметра профиля создаваемого прутка.

Таблица классов арматуры и марок стали – сталь для арматуры по ГОСТ 5781-82

От чего зависит область применения арматуры?

На то, где будет применяться конкретный вид стержней, влияет несколько факторов:

• Степень нагруженности.
• Потенциальные угрозы.
• Область применения ЖБИ или расположение армируемой постройки.

Прежде чем купить партию стальных прутов, нужно понять, какими будут действующие на них нагрузки, – статическими или динамическими. Учитываются и механические параметры будущего каркаса. Если нужно соединить несколько частей методом сварки, сталь должна отличаться хорошим уровнем свариваемости.

Маркировка и классификация арматуры

Магазины «ПРОРАБ» работают в обычном режиме!

• г. Майкоп, ул. Шовгенова, 295
  • г. Майкоп, ул. Шовгенова, 295
  • г. Майкоп, ул. Батарейная, 4а

Режим работы: пн-пт: 08:00-19:00, сб-вс: 08:00-18:30Заказать звонок+7 (8772) показать +7 (8772) показать

• 3D-обзор магазинов
• Новости
• Бонусы и скидки
• Акции
• Советы
• Профессионалам

• Меню
• Доставка и подъем
• Возврат
• Бонусы и скидки
• Акции
• Советы
• Профессионалам
• Каталог товаров
• Металл215
  • Арматура, пруток23
  • Труба профильная30
  • Уголок18
  • Лист15
  • Труба водогазопроводная17
  • Швеллер8
  • Сетка дорожная21
  • Проволока39
  • Просечка17
  • Квадраты и полосы8
  • Заглушки для труб19
• Стройматериалы977
  • АБЦ изделия (труба, муфты)7
  • Сухие смеси, грунтовки190
    • Клеи для плитки и камня30
    • Штукатурки21
    • Штукатурные сетки43
    • Шпаклевки19
    • Смеси для пола10
    • Грунтовки18
    • Монтажные и кладочные смеси10
    • Цемент, песок, керамзит, щебень12
    • Добавки для строительных растворов24
  • Строительство стен и перегородок74
    • Гипсокартон10
    • Блоки строительные10
    • Кирпич7
    • Профили, маяки, уголки28
    • Серпянка, уплотнительная лента19
  • Утеплители, изоляционные материалы66
    • Утеплители38
    • Гидро-пароизоляция26
    • Звукоизоляция2
  • Гидроизоляция21
    • Готовая21
  • Кровля и водосток225
    • Рулонная кровля10
    • Металлическая кровля60
    • Поликарбонат29
    • Водостоки40
    • Шифер5
    • Водоотведение60
    • Комплектующие для профнастила21
  • Сайдинг и фасадные панели127
    • Сайдинг30
    • Аксессуары для сайдинга35
    • Фасадная панель62
  • Декоративный камень3
    • Облицовочные материалы3
  • Подвесные потолки9
    • Панели2
    • Комплектующие для подвесной системы7
  • Плитка тротуарная5
    • Геотекстиль5
  • Внешняя канализация12
    • Люки канализационные и лючки12
  • Расходные материалы43
    • Мешки строительные3
    • Пленки строительные32
    • Тенты строительные8
  • Строительная химия98
    • Очистители2
    • Пропитки96
  • Строительное оборудование96
    • Бетоносмесители20
    • Леса строительные10
    • Лестницы58
      • Односекционные лестницы4
      • Двухсекционные лестницы6
      • Трехсекционные лестницы5
      • Лестницы-траснформеры4
      • Стремянки39
    • Вышки5
    • Товары для безопасности на стройке3
• Напольные покрытия1341
  • Ламинат, паркет, массив210
    • Ламинат210
  • Линолеум, ковролин, ковровые дорожки118
    • Линолеум72
    • Ковролин21
    • Ковровые дорожки11
    • Искусственная трава14
  • Ковры и коврики419
    • Ковры236
    • Коврики для дома116
    • Детские ковры и коврики4
    • Грязезащитные и придверные коврики61
    • Коврики для ступеней2
  • Плинтусы и пороги558
    • Плинтус напольный64
    • Пороги231
    • Соединения для плинтусов263
  • Средства для укладки и ухода за напольными покрытиями3
    • Инструмент3
  • Подложка, поролон33
    • Подложка рулонная6
    • Подложка с фольгой12
    • Подложка листовая6
    • Подложка пробковая1
    • Поролон7
    • Лента демпферная1
• Плитка593
  • Плитка, керамогранит, мозаика363
    • Напольная плитка45
    • Настенная плитка56
    • Керамогранит41
    • Мозаика60
    • Зеркальная плитка23
    • Бордюры, декоры138
  • Затирки65
    • Затирки цементные60
    • Затирки силиконовые5
  • Инструменты для укладки плитки42
    • Инструменты для укладки плитки3
    • Плиткорезы и комплектующие39
      • Плиткорезы32
      • Ролики для плиткорезов7
  • Аксессуары для плитки93
    • Профили для плитки55
    • Крестики и клинья для плитки31
    • Противоскользящие ленты для плитки2
    • СВП3
    • Средства для очистки и ухода за плиткой2
  • Люки ревизионные сантехнические30
    • Ревизионные люки открытого типа30
• Инструменты6834
  • Электроинструменты923
    • Дрели103
      • Дрели безударные24
      • Дрели ударные68
      • Дрели-миксеры11
    • Шуруповерты117
      • Шуруповерты аккумуляторные87
      • Шуруповерты сетевые23
      • Отвертки аккумуляторные7
    • Перфораторы51
      • Перфораторы SDSmax4
      • Перфораторы SDS+47
    • Сварочные аппараты111
      • Сварочные аппараты38
      • Электроды14
      • Проволока5
      • Аксессуары для сварки34
      • Маски20
    • Станки13
      • Станки деревообрабатывающие4
      • Станки сверлильные3
      • Прочие станки6
    • Станки точильные18
      • 125 мм7
      • 150 мм6
      • 200 мм5
    • Лобзики29
    • Шлифовальные машины173
      • Ленточные шлифовальные машины9
      • Полировальные шлифмашины6
      • Плоскошлифовальные машины24
      • УШМ (болгарки)120
      • Щеточные шлифмашины1
      • Эксцентриковые шлифовальные машины (ОШМ)13
    • Рубанки17
    • Фрезеры12
    • Граверы9
    • Краскопульты13
    • Компрессоры и аксессуары51
      • Компрессоры26
      • Компрессоры автомобильные1
      • Аксессуары для компрессоров24
    • Фены35
    • Миксеры4
    • Мойки высокого давления66
      • Мойки высокого давления20
      • Аксессуары для моек46
    • Пилы65
      • Пилы сабельные5
      • Пилы торцовочные14
      • Пилы циркулярные31
      • Электропилы цепные15
    • Пылесосы12
      • Пылесосы7
      • Аксессуары для пылесосов5
    • Штроборезы3
    • Вибраторы для бетона9
    • Молотки отбойные6
      • HEX 305
      • SDS-max1
    • Ножницы электрические2
    • Мультитулы3
    • Степлеры электрические1
  • Аксессуары для электроинструментов2460
    • Аккумуляторы для электроинструментов7
    • Алмазные диски для бензорезов11
      • 300 мм1
      • 350 мм10
    • Алмазные диски для плиткореза19
      • 150 мм2
      • 180 мм4
      • 200 мм3
      • 230 мм1
      • 250 мм5
      • 350 мм4
    • Алмазные диски для УШМ113
      • 100-110 мм1
      • 115 мм12
      • 125 мм40
      • 150 мм17
      • 180 мм15
      • 200 мм2
      • 230 мм25
      • 250 мм1
    • Биты для шуруповертов103
      • Биты62
      • Наборы бит24
      • Головки магнитные6
      • Адаптеры11
    • Буры по бетону285
      • Буры SDS+232
      • Буры SDS-Max51
      • Наборы буров2
    • Зарядные устройства для электроинструментов5
    • Коронки156
      • Коронки по бетону56
      • Коронки по дереву35
      • Коронки по керамограниту20
      • Коронки по металлу35
      • Коронки по стеклу10
    • Насадки для мультитулов3
    • Ножи для рубанков4
    • Отрезные диски для УШМ89
      • Отрезные диски по камню9
      • Зачистные диски12
      • 115 мм4
      • 125 мм28
      • 150 мм4
      • 180 мм9
      • 200 мм1
      • 230 мм15
      • 300 мм1
      • 355 мм4
      • 400 мм2
    • Патроны для дрелей39
      • 10 мм22
      • 13 мм8
      • 16 мм3
      • Аксессуары6
    • Пики и зубила для перфораторов41
      • Зубила SDS+9
      • Зубила SDS-Max9
      • Пики SDS+6
      • Пики SDS-Max5
      • Другие12
    • Пилки для электролобзиков69
      • Пилки63
      • Наборы пилок6
    • Пильные диски131
    • Полировальный инструмент8
      • Диски полировальные4
      • Круги полировальные3
      • Круги фетровые1
    • Полотна для сабельных пил17
    • Аксессуары для граверов30
    • Сверла825
      • Сверла по бетону100
      • Сверла по дереву169
      • Сверла по металлу486
      • Сверла по по стеклу и кафелю70
    • Стойки для электроинструментов1
      • Стойки для УШМ1
    • Фрезы по дереву46
      • Фрезы35
      • Наборы фрез4
      • Подшипники для фрез7
    • Шарошки и борфрезы36
    • Щетки для дрелей84
      • Наборы щеток84
    • Щетки для УШМ88
      • Щетки88
    • Шлифовальные круги, листы, губки и другое250
      • Для ЛШМ78
      • Для ОШМ и УШМ40
      • Для ПШМ прямоугольные20
      • Для ПШМ треугольные9
      • Круги лепестковые для УШМ70
      • Круги абразивные для точил20
      • Тарелки опорные7
      • Черепашки6
  • Специальный инструмент53
    • Инструменты для гипсокартона3
      • Валики игольчатые2
      • Рубанки1
    • Инструменты для наливного пола3
      • Валики игольчатые для бетона3
    • Инструменты для электрики26
      • Отвертки-пробники12
      • Инструменты для обжима проводов4
      • Стрипперы10
    • Клейма3
    • Крюки для вязки арматуры3
    • Съемники14
      • Съемники подшипников9
      • Съемники стопорных колец5
    • Прочее1
  • Ключи458
    • Балонные ключи20
      • Крестообразные ключи2
      • Ступичные ключи8
      • Двухсторонние торцевые ключи5
      • Г-образные односторонние ключи5
    • Ключи-трещотки10
    • Ключи комбинированные59
      • Трещеточные ключи23
      • Обычные ключи36
    • Ключи накидные5
    • Ключи разводные21
    • Ключи рожковые54
    • Ключи торцевые, трубчатые38
      • Г-образные двухсторонние ключи16
      • Двухсторонние торцевые ключи18
      • Наборы ключей4
    • Ключи трубные18
      • Трубные, рычажные ключи типа НИЗ6
      • Трубные, рычажные кованные ключи12
    • Ключи шестигранные49
      • Шестигранники27
      • Звездочки1
      • Наборы ключей21
    • Наборы ключей21
      • Комбинированные ключи11
      • Накидные ключи1
      • Рожковые ключи8
    • Головки100
      • Головки 1/418
      • Головки 3/82
      • Головки 1/253
      • Головки 3/48
      • Другие головки19
    • Воротки, удлинители27
      • Воротки8
      • Удлинители12
      • Шарниры карданные6
      • Переходники1
    • Наборы головок18
    • Наборы инструментов18
  • Молотки, кувалды, киянки, аксессуары138
    • Зубила, кернеры, пробойники37
      • Зубила33
      • Кернеры3
      • Пробойники1
    • Кирки5
    • Киянки17
      • Киянки с черной резиной11
      • Киянки с белой резиной2
      • Киянки с черно-белой резиной4
    • Кувалды18
    • Молотки48
      • Молотки с фибергласовой рукояткой22
      • Молотки с деревянной рукояткой26
    • Молотки-гвоздодеры4
    • Молотки специальные7
      • Молотки-кирочки6
      • Молотки кровельщика1
    • Ручки для молотков, кувалд2
  • Хозяйственные инструменты28
    • Шилья6
    • Лупы22
  • Пилы и аксессуары146
    • Пилы по дереву59
    • Пилы по металлу19
    • Пилы по другим материалам6
    • Стусла12
      • Стусла8
      • Стусла с пилой2
      • Пилы для стусл2
    • Полотна для пил50
      • Полотна для пил по дереву33
      • Полотна для пил по кафелю5
      • Полотна для пил по металлу12
  • Отвертки171
    • Отвертки диэлектрические6
    • Отвертки крестовые30
    • Отвертки со сменными насадками12
    • Отвертки специальные42
    • Отвертки ударные1
    • Отвертки шлицевые30
    • Наборы отверток50
  • Инструменты ручные474
    • Бокорезы и кусачки53
    • Диэлектрические инструменты9
      • Бокорезы, кусачки1
      • Длинногубцы, тонконосы1
      • Клещи4
      • Плоскогубцы, пассатижи3
    • Длинногубцы, тонконосы19
    • Дыроколы1
    • Напильники, надфили62
      • Напильники51
      • Надфили11
    • Ножницы по металлу26
      • Левые ножницы3
      • Правые ножницы6
      • Прямые ножницы17
    • Ножи104
      • Ножи строительные45
      • Ножи хозяйственные31
      • Лезвия для ножей25
      • Точилки для ножей3
    • Клещи19
      • Универсальные строительные клещи5
      • Зажимные клещи6
      • Переставные клещи7
      • Клещи для скрутки1
    • Ломы и гвоздодеры28
      • Ломы11
      • Гвоздодеры17
    • Пинцеты12
    • Пистолеты для герметика24
    • Плоскогубцы, пассатижи40
    • Рашпили4
    • Рубанки10
    • Стамески, долото23
      • Долото16
      • Стамески2
      • Наборы1
      • Наборы резцов4
    • Стеклодомкраты6
    • Стеклорезы14
    • Щетки по металлу20
      • Щетки с деревянной ручкой11
      • Щетки с пластмассовой ручкой4
      • Изогнутые щетки5
  • Штукатурно-отделочные инструменты570
    • Шпатели196
      • Зубчатые шпатели22
      • Прямые шпатели132
      • Резиновые и пластмассовые шпатели34
      • Скребки8
    • Кельмы и расшивки59
      • Зубчатые кельмы7
      • Угловые кельмы4
      • Кельмы-ковши3
      • Кельмы бетонщика6
      • Кельмы каменщика9
      • Кельмы отделочника7
      • Кельмы печника4
      • Кельмы штукатура13
      • Другие кельмы2
      • Расшивки4
    • Шлифовальные сетки165
      • Бруски наждачные6
      • Шлифлисты на тканевой основе34
      • Губки14
      • Шлифшкурка в рулонах24
      • Шлифлисты на бумажной основе12
      • Сетки шлифовальные57
      • Сеткодержатели, терки11
      • Бруски для шлифования7
    • Миксеры58
    • Правила15
    • Строительные ведра и емкости27
      • Ведра9
      • Тазы18
    • Терки, гладилки48
      • Гладилки9
      • Терки39
    • Прочее2
  • Средства индивидуальной защиты15

Маркировка арматуры рифленой и гладкой, классификация, расшифровка

Строительство крупного объекта подразумевает доставку материалов большими партиями для армирования бетонных конструкций. Как определить соответствие товара, правильность выполнения заявки? Предприятия следуют требованиям ГОСТов по контролю качества. Маркировка арматуры производится после проведения испытаний образцов партии.

Оглавление:

1. Нюансы обозначений
2. Разновидности и методы нанесения
3. Примеры расшифровки

Содержание маркировки

Описание характеристик продукции на упаковке или поверхности необходимы для исключения ошибок при выполнении работ, контроле применения, соответствия проектной документации.

Маркировка содержит информацию:

• Предприятие-изготовитель.
• Класс проката.
• Другие данные, на усмотрение производителя, заказчика.

Виды обозначений, способ нанесения

Сокращение, шифрование информации:

1. Цифровое, буквенное.

• Клеймо класса арматуры расположено по одной линии, обозначение завода-изготовителя – на любых свободных участках с промежутком 5 и более ребер.
• Обозначение предприятия: аббревиатура, номер (ГОСТ 34028-2016), наименование, товарный знак.
• Повторение маркировки через 180 см, не более.
• Индивидуальный рисунок рифления, другие отличительные особенности, определяющие производителя, наличие товарного знака, допускают отсутствие обозначения завода.
• Примеры клейм Челябинского металлургического комбината:

2. Изменение геометрии, наклона:

• Шифр класса начинается с одного измененного выступа, предприятия-изготовителя – с двух, заканчивается одним ребром.
• Количество правильных выступов между измененными определяет номер производителя, класс. Обозначение десятков, единиц заканчивается двумя наклонными, утолщенными ребрами.

Сокращенная таблица обозначения предприятий:

3. Допускается маркировать нанесением краски, лака определенного цвета. Выполняется по согласованию с заказчиком для обозначения класса проката. Особенности:

• Ширина полосы ЛКМ: ≈ 200 мм.
• Отступ от концов не более 50 см.

4. Сочетания предыдущих пунктов.

Как маркируют:

1. Нанесение на поверхность продукции:

• Ручное.
• Машинное.
• Электрографирование.

2. Маркируют ярлыки из водостойкого материала. На бухту или связку навешивается 1 бирка.

Расшифровка арматуры по классам

Первая буква обозначения класса – способ производства:

• «А» – горячекатанный прокат.
• «В» – холоднодеформированный.
• Ат – горячекатанная, термоупрочненная арматура.

Числовое значение после литеры – минимальный показатель нагрузки на растяжение без возникновения пластических деформаций.

После цифр указываются дополнительные технические характеристики:

• «С» – допустимо применение сварки всех видов.
• Пластичность повышенная «Н», высокая – «Е».
• «К» – оцинкованный, гальванизированный, способный противостоять коррозии.
• «У» – сохранение прочности при циклических нагрузках.
• «Р» – противостояние изменениям прочностных свойств под воздействием растягивающих напряжений.

Пример расшифровки: А500С – горячекатанная, свариваемая, предел текучести 500 Н/мм².

Условные обозначения сортового проката

Маркировка содержит сведения об изделии.

1. Назначение:

• Для фундамента, монолитного строительства, других видов работ на ненапрягаемых участках: А240 ~ А600.
• Сортовой прокат для конструкций, работающих на растяжение (пролеты, балки): Аn600 ~ А1000.

2. Форма сечения. Арматура бывает рифленой и гладкой. А400 ~ А1000 – периодический профиль, А240 – гладкий.

3. Конфигурация сечения – с одно-, двух-, трех-, четырехсторонним расположением ребер (1ф ~ 4ф).

4. Форма выпуска. Строительная арматура А240 ~ А600n поставляется в мотках, прутках. Изготовление А800, А1000 в бухтах не допускается.

5. Протяженность одной партии:

• Прутья мерной (МД), немерной (НД) длины.
• Смешанная протяженность (МД1).
• Мотки.

6. Процентный допуск отклонений массы 1 метра профилированной продукции: ОМ1, ОМ2.

Примеры расшифровки:

1. Пруток 1ф-НД-12-9000-ОМ1-А600:

• Рифленая арматура. Конфигурация 1ф.
• Немерной длины.
• Диаметр – 12 мм
• Длина прута – 9 м.
• Допуск отклонения массы 1 метра – ОМ1.
• Класс – А600.

2. Моток Зф-10-ОМ2-А500СН:

• Рифленый сортовой прокат. Форма сечения – 3ф.
• Диаметр – 10 мм.
• Отклонения по массе – ОМ2
• Класс – А500, свариваемость, повышенная пластичность.

Предприятия обязаны маркировать изделия. Отсутствие описания – отступление от требований ГОСТа.

таблица и технологические характеристики металлических прутьев

Сегодня на больших строительных объектах, где проводится заливка бетона, обязательно используют арматуру, изготовленную из различных марок стали. В класс арматуры входит несколько видов стальных изделий, имеющих высокую прочность. Бетон, обладая отличными технологическими показателями, к сожалению, легко ломается при большом растяжении или изгибающих нагрузках. Этот недостаток устраняют металлические прутья.

Необходимость классификации

При закладке фундамента или других строительных работах применяется разная марка стальных стержней. Эти изделия отличаются несколькими важными факторами. Для показа характеристики материала были разработаны классы арматуры, таблица которых включает в себя полную информацию об этих металлических изделиях:

• Класс.
• Диаметр.
• Свойства.

В соответствии с таблицей, при проектировании будущего объекта выбирается подходящая марка стали арматуры, а также её прочностные характеристики.

Применяемые марки

При изготовлении металлических прутков используется несколько видов стали, имеющих подходящие технологические свойства.

• Легированная.
• Углеродистая.

В обозначение углеродистой стали входят буквы и цифры. Например, Ст 6. Цифра обозначает, сколько процентов углерода находится в сплаве. Чем она больше, тем более высокой прочностью отличается марка арматуры, тем меньше её пластичность.

Маркировка арматурной стали

Все стержни подразделяются на несколько классов, которые отличаются конкретной маркировкой. Она может иметь старое или новое обозначение. Сегодня для строительства различных объектов применяются металлические стержни:

• А240.
• А300.
• А400.
• А600.
• А800.
• А1000.

Две первых марки относятся к монтажной арматуре. Они отличаются своим профилем. Он может быть:

• Гладким.
• Рифлёным.
• Серповидным.

При выполнении монтажных операций используется только гладкий профиль. Эта ненапряженная арматура имеет невысокую прочность, поэтому её запрещено использовать в монтаже несущих конструкций. Эти изделия относятся к первому классу, их диаметр находится в диапазоне 6—40 мм.

Ко второму классу относятся стержни А3, имеющие рифлёный профиль. Этот класс является самым востребованным. Диаметр прутка колеблется в пределах 10—100 мм. Такая арматура обладает высокой прочностью. Металлические прутья рассчитаны на длительную эксплуатацию. Чаще всего в строительных работах используют диаметры 8—40 мм.

Для создания прочной конструкции, например, огромного цеха, где будет установлено тяжёлое оборудование, устанавливают стальные стержни А5-А6.

Для изготовления любого класса металлических прутьев применяется арматурная сталь СТ 3. В качестве легированного сплава выступает марка 25Г2С. Иногда её заменяет сталь 35 ГС.

Несколько дополнительных различий

Среди большого количества основных классов арматуры, маркируемых обычным способом, существуют и некоторые дополнительные виды стержней, в обозначение которых включены их некоторые особенности.

Например, маркировка А3К. Так обозначается стержень, относящийся к классу А3, но имеющий специальную дополнительную защиту от появления коррозии. Другими словами, буква «К» говорит о покрытии металлической поверхности уникальным составом, который не будет ржаветь достаточно долго. К сожалению, такая арматура стоит намного дороже обычной, изготовленной из углеродистой стали.

Если в маркировке прутьев имеется буква «С», значит, такой материал легко поддаётся сварке. Отличить подобную запись очень легко. Буква находится на последнем месте в аббревиатуре. К примеру, обозначение А500С, говорит о строительном стержне, с которым можно проводить сварочные операции.

Однако, нужно всегда иметь в виду, что не каждый класс стальной арматуры легко соединить с другим металлом сварным методом. Иногда сталь просто не поддаётся свариванию. Она предназначена для выполнения других задач. Арматурные каркасы соединяются часто специальной проволокой, иногда используют дополнительные муфты. В этом случае сварка становится ненужной, она играет второстепенную роль.

Конечно, создание прочного каркаса требует сварочных работ. Именно для этого промышленность выпускает дополнительный подкласс арматуры, которая предназначена для соединения с другими металлоконструкциями путём сварки.

Специальные виды арматуры

Для выполнения сантехнических работ применяется специальная трубопроводная оснастка. Она также подразделяется на несколько классов. Самым важным считается класс герметичности. От его показателей зависит, насколько качественным будет соединение трубопровода. Уровень герметичности детали сообщается в техническом описании, с которым можно ознакомиться при покупке изделия.

Гравировальные станки, системы лазерной маркировки, ударно-точечный станок

Наша международная компания разрабатывает инновационные решения для постоянной маркировки и для автоматизированной идентификации для полного отслеживания промышленных компонентов.

Мы предлагаем высококачественные системы для всех технологий маркировки : наши решения для маркировки включают лазерных, точечно-точечных и разметочных машин , которые отличаются особой прочностью и надежностью и предназначены для повышения производительности и предлагают непревзойденного качества маркировки .Наш каталог продукции варьируется от стандартных машин до полностью разработанных по индивидуальному заказу решений для маркировки. Наши инженеры могут настроить любой продукт в соответствии с вашими потребностями: регулировка размера окна для маркировки, индивидуальный зажим на портативных машинах, добавление автоматического устройства подачи этикеток … Все наши индивидуальные гравировальные станки созданы с самым тщательным вниманием, чтобы обеспечить функциональность дизайн, качество, инновации и высочайшая производительность ваших производственных линий.

Наши машины для маркировки и прослеживаемости , от автономных систем под ключ до полностью индивидуальных решений, подходят для ваших нужд и могут быть полностью интегрированы в ваши промышленные производственные линии.Таким образом, мы отвечаем требованиям основных игроков в различных отраслях промышленности: автомобилестроении, строительстве, металлургии, нефти и газе, строительстве и многих других. Мы являемся мировым лидером в области точечно-точечной маркировки , а наши лазерные решения предлагают множество первоклассных опций: 3D, интегрированное зрение, HD, Datamatrix… для всех типов маркировки на любом материале.

В компании SIC Marking мы стремимся поставить клиента на первое место благодаря исключительному индивидуальному заказу оборудования, получая выгоду от эксклюзивного технического опыта и непревзойденной производственной активности.

Имея 10 представительств и более 40 эксклюзивных дистрибьюторов по всему миру, наша квалифицированная техническая служба высшего качества предлагает быструю и эффективную поддержку нашим клиентам по всему миру.

Классификация и маркировка — Большая химическая энциклопедия

Классификация и маркировка искробезопасного оборудования по группам взрыва (I, IIA, IIB, IIC) и температурным классам (T1-T6) организованы так же, как для, например, дляg., взрывонепроницаемая оболочка — d (маркировку см. в таблицах 4.1 и 4.2, глава 4 и глава 5). Однако некоторые особенности, которые важны для типа взрывозащиты «Искробезопасность» — только i, будут объяснены ниже. [Pg.362]

В принципе, искробезопасность — это характеристика электрической цепи. Он может работать в автономном устройстве, например в переносной лампе. Электрическая цепь, однако, может быть образована двумя (или более) аппаратами, например передатчик, который подключен к ограничивающему каскаду (далее описывается как Ex i-изолятор).[Pg.362]

Как правило, этот Ex i-изолятор устанавливается в безопасном месте и подключается к дополнительному оборудованию без взрывозащиты, например к одноконтурному контроллеру или к ПЛК (программируемый логический контроллер). Таким образом, в области искробезопасности различают два типа устройств. [Pg.362]

Искробезопасные устройства предназначены для использования или установки в потенциально взрывоопасной газовой среде. [Pg.362]

Сопутствующее оборудование обычно устанавливается в безопасной зоне.Многие приложения искробезопасности в приборах дистанционного управления и контроля собраны таким образом, что искробезопасное оборудование, например датчик или исполнительный механизм во взрывоопасной зоне подключен к соответствующему устройству, например защитный барьер или изолятор Ex i в безопасной зоне (см. рис. 6.196). При этом соответствующее устройство берет на себя функцию безопасного ограничения тока и напряжения в искробезопасной цепи до допустимых значений. [Pg.363]

Классификация и маркировка одежды для защиты от ультрафиолетовых лучей Требования к детской одежде для защиты от эритемно-взвешенного солнечного ультрафиолетового излучения… [Стр.162]

Объем Требования к методам испытаний, безопасности, эффективности, классификации и маркировке, рекомендациям по установке. [Pg.727]

Охватывает классификацию, упаковку и маркировку опасных грузов. Включены требования к проектированию, производству, модификации, ремонту, утверждению, сертификации и маркировке переносных контейнеров под давлением. Объясняется роль утвержденных лиц в соблюдении правил. [Pg.594]

Выживаемость пациентов с лейкемией заметно улучшилась за последние 30 лет.Это результат тщательной классификации и оценки риска, что является предпосылкой при выборе лечения, направленного на то, чтобы пациенты … [Pg.1401]

Было разработано несколько методов количественной оценки флюороза зубов. Наиболее часто используемым методом является индекс Дина [49], который классифицирует флюороз по шкале от 0 до 4 следующим образом: класс 0, отсутствие флюороза, класс 1, очень легкий флюороз (непрозрачные белые участки, неравномерно покрывающие поверхность зуба), класс 2, легкий флюороз. (белые участки, покрывающие 25-50% поверхности зуба) класс 3, флюороз средней степени (поражены все поверхности, с некоторыми коричневыми пятнами и заметным износом поверхностей, подверженных истиранию) и класс 4, тяжелый флюороз (широко распространенные коричневые пятна и ямки).Для классификации используется средний балл двух наиболее сильно пораженных зубов. Другие широко используемые методы оценки флюороза зубов включают индекс Тильструпа-Фейерскова (TFI) [50] и определение поверхности зуба … [Pg.496]

Автор имел наглость сделать структурную классификацию и постулировать корреляции во многих случаях без строгих доказательств. Это частично основано на опыте и интуиции, но предполагается, что ряд таких постулатов со временем окажется неверным.Есть надежда, что в большинстве случаев они послужат полезной цели, даже если только побудят читателя указать на такие ошибки. Если назначение вызывает серьезные сомнения, ставится вопросительный знак, и, конечно же, самые сомнительные случаи перечислены в разделе «Несекретные». [Pg.3]

Поскольку экспериментальные результаты, в соответствии с дизайном полностью рандомизированных блоков, обрабатываются дисперсионным анализом, экспериментальные результаты рандомизированных блоков будут представлены как двусторонняя классификация и обозначение, как представлено в разд.1.5. Мы только вводим изменение, когда измеренные значения или отклик помечаются y, а коэффициенты — X j. Дизайн полностью рандомизированной блочной структуры представлен в Таблице 2.44 … [Pg.229]

Отмечены значительные улучшения в технологиях двухмерного электрофореза в полиакриламидном геле с высоким разрешением (2-D PAGE) и масс-спектрометрии (MS). начало протеомного анализа. Протеомика позволяет анализировать тысячи белков одновременно и может идентифицировать маркеры для раннего обнаружения, классификации и прогноза заболеваний, а также точно определять цели для улучшения результатов лечения [42].[Pg.527]

Карта точных знаний о безопасности шахт — это значок, который показывает местоположение и взаимосвязь. Итак, после того, как мы отметим, классифицируем и сохраним каждое знание … [Pg.1246]

UL — это пример одобрительной лаборатории, от ее исключительно квалифицированной работы зависит промышленность и правительство. Он идентифицирует продукт, который был произведен в соответствии с классификацией UL и последующими услугами, и который имеет санкционированную классификационную маркировку UL в качестве заявления производителя о том, что продукт соответствует требованиям UL.Инспекция лаборатории UL на заводе включает посещение представителем UL фабрики или другого объекта. Целью проведения экспертизы и / или испытаний продукции является обеспечение соответствия утвержденным требованиям UL. Экспертиза — это средство, которое показывает, как производитель осуществляет свою деятельность, чтобы определить соответствие требованиям UL. [Pg.871]

Н. Бхаттачарья, Р. Бандйопадхьяй, М. Бхуян, Б. Туду, Д. Гош, А. Джана, Электронный нос для классификации черного чая и корреляция измерений с отметками дегустатора чая.IEEE Trans. Instmm. Измер. 57 (7), 1313-1321 (2008) … [Pg.159]

Многие способы получения полимеров можно разделить на два типа реакций, основанных на механизмах полимеризации, ступенчатых и цепных реакциях (5) . Эта классификация реакций в прошлом называлась реакциями конденсации или присоединения, но эта архаичная номенклатура постепенно исчезает. Шаг и цепочка меток были разработаны для двух типов полимеризации Флори и Марком (5, 6). Все ступенчатые реакции проводят одинаковую ступенчатую реакцию между всеми реакционноспособными объектами в реакционной смеси…. [Pg.801]

Классификация фильтров указывается на фильтре или пакете фильтров. Эти классификации являются не маслостойкими для серии N (одобрены для загрязняющих частиц, не содержащих масел, таких как пыль, пары или туманы, не содержащие масла), маслостойкие серии R (одобрены для всех загрязняющих частиц, включая те, которые содержат масло, такие как пыль, туман , или пары — ограничение по времени в 8 часов при наличии масел) и маслостойкость P-Series (одобрена для всех твердых частиц, включая те, которые содержат масло, например пыль, пары или туман).(См. Ограничения производителя на время использования на упаковке.) … [Стр.396]

Подразделение Финансов Корпорации Список кодов SIC

Публикации группы машинного обучения

Публикации группы машинного обучения

Публикации, Группа машинного обучения, Департамент инженерии, Кембридж

тем: текущая группа:
[Балог
| Бауэр
| Берт
| Дзюгаите
| Гаррига-Алонсо
| Ge
| Гахрамани
| Гу
| Ялонго
| Эрнандес-Лобато
| Килбертус
| Peharz
| Пинслер
| Расмуссен
| Рохас-Карулла
| & Sacute; cibior
| Steinrücken
| Рич Тернер
| Веллер]

бывших участников:
[Боргвардт
| Bratières
| Буй
| Calliess
| Чен
| Каннингем
| Дэвис
| Deisenroth
| Duvenaud
| Eaton
| Frellsen
| Фригола
| Ван Гаэль
| Гал
| Heaukulani
| Heller
| Хоффман
| Houlsby
| Huszár
| Ноулз
| Кок
| Лакост-Жюльен
| Ли
| Ллойд
| Ломели
| Лопес-Пас
| Мэтьюз
| Макаллистер
| McHutchon
| Мохамед
| Наварро
| Орбанц
| Ортега
| Палла
| Quadrianto
| Роуленд
| Рой
| Саатчи
| В бар
| Райан Тернер
| Шах
| Snelson
| ван дер Вилк
| Уильямсон
| Уилсон]

по годам:

Мартин Трапп, Роберт Пехарц, Хонг Ге, Франц Пернкопф и Карл Эдвард
Расмуссен.
глубокий
структурированные смеси гауссовских процессов .
В 23-я Международная конференция по искусственному интеллекту и
Статистика , Online, август 2020.

Abstract: Gaussian
Процессы (GP) — это мощные непараметрические модели байесовской регрессии, которые
допускают точный апостериорный вывод, но обладают высокой вычислительной мощностью и памятью
расходы.Чтобы улучшить масштабируемость врачей общей практики, приблизительный апериорный
вывод часто используется, когда выдающийся класс приближения
методики основаны на местных экспертах общей практики. Однако методики местных экспертов
предложенные до сих пор либо не очень принципиальны, либо имеют ограниченный
приближение гарантирует или приводит к трудноразрешимым моделям. В этой статье мы
представить глубоко структурированные смеси экспертов GP, модель случайного процесса
который i) допускает точный апостериорный вывод, ii) имеет привлекательные вычислительные
и затраты на память, и iii) при использовании в качестве приближения GP позволяет получить прогнозные данные.
неопределенности постоянно лучше, чем предыдущие экспертные оценки.В различных экспериментах мы показываем, что смеси с глубокой структурой имеют низкую
ошибка аппроксимации и часто бывает конкурентоспособной или превосходит предыдущую
Работа.

Вессель Бруинсма, Эрик Перим, Уилл Теббут, Дж. Скотт Хоскинг, Арно Солин и
Ричард Э. Тернер.
Масштабируемый
точный вывод в гауссовских процессах с несколькими выходами .
В 37-я Международная конференция по машинному обучению . Труды
Machine Learning Research, 2020.

Abstract: Multi-output
Гауссовские процессы (MOGP) используют гибкость и интерпретируемость
GP при захвате структуры по выходам, что желательно для
Например, в пространственно-временном моделировании.3) $. Однако эта стоимость
по-прежнему кубична в размерности подпространства $ m $, которое по-прежнему
непомерно дорого для многих приложений. Мы предлагаем использовать
достаточная статистика данных для ускорения вывода и обучения в
МОГП с ортогональными базами. Метод достигает линейного масштабирования в $ m $ в
практика, позволяющая масштабировать эти модели до больших $ m $ без ущерба для
значительная выразительность или требующая приближения. Этот прогресс открывает
широкий спектр реальных задач и может быть совмещен с существующим GP
приближения в режиме plug-and-play.Мы демонстрируем эффективность
метод на различных синтетических и реальных наборах данных.

Дэвид Р. Берт, Карл Эдвард Расмуссен и Марк ван дер Уилк.
Конвергенция
разреженного вариационного вывода в регрессии гауссовских процессов .
Journal of Machine Learning Research , 21, 2020.

Аннотация: Гауссовские процессы — это распределения по функциям,
универсальные и математически удобные априорные задачи в байесовском моделировании.
Однако их использование часто затруднено для данных с большим количеством
наблюдений, N, из-за кубической (в N) стоимости матричных операций, используемых в
точный вывод.Было предложено много решений, основанных на M 2).
Хотя вычислительные затраты кажутся линейными по N, истинная сложность зависит от
о том, как M должен масштабироваться с N, чтобы обеспечить определенное качество приближения.
В этой работе мы исследуем верхнюю и нижнюю границы того, как M должен расти.
с N для обеспечения высокого качества приближений. Мы показываем, что можем сделать
KL-расхождение между приближенной моделью и точной апостериорной
сколь угодно малой для модели регрессии гауссовского шума с M D), и
метод с общими вычислительными затратами O (N (log N) ^2D (log log
N) ² ) может использоваться для выполнения вывода.

Тимоти Гебхард, Ники Килбертус, Ян Гарри и Бернхард Шёлкопф.
сверточный
нейронные сети: волшебная палочка для обнаружения гравитационных волн? .
Physical Review D , 100 (6): 063015, сентябрь 2019 г., doi
https://doi.org/10.1103/PhysRevD.100.063015.

Резюме: За последние несколько лет методы машинного обучения в
частные сверточные нейронные сети, были исследованы как метод
для замены или дополнения традиционных методов согласованной фильтрации, которые
используется для обнаружения гравитационно-волновой сигнатуры сливающихся черных дыр.Однако на сегодняшний день эти методы еще не были успешно применены к
анализ длинных отрезков данных, записанных Advanced LIGO и Virgo
гравитационно-волновые обсерватории. В этой работе мы критически исследуем использование
сверточных нейронных сетей как инструмента поиска сливающихся черных дыр.
Мы определяем сильные и слабые стороны этого подхода, выделяем некоторые
распространенные ошибки при переводе между машинным обучением и
гравитационно-волновая астрономия и обсудить междисциплинарные проблемы.В частности, мы подробно объясняем, почему только сверточные нейронные сети
нельзя использовать для утверждения о статистически значимой гравитационно-волновой
обнаружение. Однако мы продемонстрируем, как их все еще можно использовать для быстрой пометки
время потенциальных сигналов в данных для более подробного изучения. Наши
архитектура сверточной нейронной сети, а также предлагаемая производительность
метрики лучше подходят для этой задачи, чем стандартный двоичный
схема классификации. Подробная оценка нашего подхода на Advanced
Данные LIGO демонстрируют потенциал таких систем как триггерные генераторы.Наконец, мы сделаем предостережение, построив противостоящие примеры,
которые демонстрируют интересные «режимы отказа» нашей модели, где входы без
видимое сходство с реальными гравитационно-волновыми сигналами идентифицируется как таковое
по сети с высокой степенью уверенности.

Алессандро Давиде Ялонго, Марк ван дер Вилк, Джеймс Хенсман и Карл Эдвард
Расмуссен.
Преодоление среднего поля
приближения в моделях рекуррентных гауссовских процессов .
В 36-я Международная конференция по машинному обучению , Лонг-Бич, июнь
2019.

Abstract: Мы определяем новый вариационный вывод
схема для динамических систем, переходная функция которых моделируется
Гауссовский процесс. Вывод в этой настройке либо использовал
вычислительно-интенсивные методы MCMC, или полагались на факторизации
вариационный задний. Как мы демонстрируем в наших экспериментах,
факторизация между латентными состояниями системы и функцией перехода может привести
к неверно откалиброванной задней части и к изучению излишне больших шумовых терминов.Мы устраняем эту факторизацию, явно моделируя зависимость
между траекториями состояний и апостериорным гауссовским процессом. Образцы
латентные состояния могут быть легко сгенерированы путем кондиционирования этого
представление. Получаемый нами метод (VCDT: вариационно-связанная динамика
и траектории) обеспечивает лучшую прогнозирующую способность и более калиброванный
оценки функции перехода, но сохраняет то же время и пространство
сложности как методы среднего поля. Код доступен по адресу:
https: // github.com / ialong / GPt.

Дэвид Р. Берт, Карл Эдвард Расмуссен и Марк ван дер Уилк.
Скорость сходимости для разреженных
вариационная регрессия гауссовского процесса .
arXiv , 2019.

Abstract: Отличная вариационная
были разработаны аппроксимации апостериорного гауссовского процесса, которые позволяют избежать
масштабирование O (N ³ ) с размером набора данных N. Они уменьшают
вычислительных затрат на O (NM ² ), где M & Lt; N — количество
индуцирующие переменные, которые резюмируют процесс.В то время как вычислительные затраты
кажется линейным по N, истинная сложность алгоритма зависит от того, насколько
M должен увеличиваться, чтобы обеспечить определенное качество приближения. Мы обращаемся к этому
характеризуя поведение верхней границы расходимости КЛ к
задний. Показано, что с большой вероятностью расхождение КЛ может быть сделано
сколь угодно малым путем увеличения M медленнее, чем N. Частный случай
Интересно то, что для регрессии с нормально распределенными входами в
D-размеры с популярным квадратным экспоненциальным ядром,
M = O (log ^D N) достаточно.Наши результаты показывают, что по мере роста наборов данных
Апостериоры гауссовского процесса действительно можно аппроксимировать дешево и обеспечить
конкретное правило увеличения М в сценариях непрерывного обучения.

Адриа Гаррига-Алонсо, Карл Эдвард Расмуссен и Лоуренс Эйчисон.
Глубокие сверточные сети как
мелкие гауссовские процессы .
В Международной конференции по обучающим представлениям (ICLR) ,
2019.

Abstract: Мы показываем, что выход (остаток)
сверточная нейронная сеть (CNN) с соответствующими априорными весами
а biases — гауссовский процесс (GP) в пределе бесконечного числа
сверточные фильтры, расширяющие аналогичные результаты для плотных сетей.Для
CNN, эквивалентное ядро ​​можно вычислить точно и, в отличие от «глубокого
ядра «, имеет очень мало параметров: только гиперпараметры оригинала
CNN. Далее мы покажем, что это ядро ​​имеет два свойства, которые позволяют ему быть
вычисляется эффективно; стоимость оценки ядра для пары изображений
аналогичен одиночному прямому проходу через исходный CNN только с одним
фильтр на слой. Ядро, эквивалентное 32-слойной ResNet, получает 0,84%
ошибка классификации по MNIST, новый рекорд для врачей общей практики с сопоставимым числом
параметров.

Джеймс Рекейма, Уильям Теббут, Вессель Бруинсма и Ричард Э. Тернер.
Гауссиан
модель авторегрессионной регрессии (GPAR) .
В 22-я Международная конференция по искусственному интеллекту и
Статистика . Proceedings of Machine Learning Research, 2019.

Abstract: Модели регрессии с несколькими выходами должны использовать
зависимости между выходными данными для максимального повышения эффективности прогнозирования. В
применение гауссовских процессов (GP) к этому параметру обычно дает
модели, требовательные к вычислениям и имеющие ограниченное представление
сила.Мы представляем авторегрессионную регрессию гауссовского процесса (GPAR)
model, масштабируемая модель GP с несколькими выходами, способная фиксировать нелинейные,
возможно изменение входных данных, зависимости между выходами в простом и
управляемый способ: правило продукта используется для декомпозиции совместного распределения
над выходами в набор условных операторов, каждое из которых моделируется
стандартный GP. Эффективность GPAR продемонстрирована на различных синтетических и
реальные проблемы, превосходящие существующие модели GP и достижение
высочайшая производительность по установленным критериям.

Алессандро Давиде Ялонго, Марк ван дер Вилк, Джеймс Хенсман и Карл Эдвард
Расмуссен.
Нефакторизованная вариационная
логический вывод в динамических системах .
В Первом симпозиуме по достижениям в приближенном байесовском выводе ,
Монреаль, декабрь 2018 г.

Аннотация: Мы ориентируемся на
вариационный вывод в динамических системах, где дискретный временной переход
функция (или правило эволюции) моделируется гауссовским процессом. Доминирующий
подход до сих пор заключался в использовании факторизованного апостериорного распределения,
разъединение функции перехода от состояний системы.Это не совсем так
в целом и может привести к чрезмерной уверенности в задней части перехода
функции, а также переоценка внутренней стохастичности
система (технологический шум). Мы предлагаем новый метод решения этих проблем.
и не требует дополнительных вычислительных затрат.

Матей Балог, Илья Толстихин и Бернхард Шёлкопф.
Дифференциально
Выпуск частной базы данных через ядро ​​означает вложения .
В 35-я Международная конференция по машинному обучению , Стокгольм,
Швеция, июль 2018 года.

Реферат: Закладываем теоретические
основы для новых механизмов выпуска баз данных, которые позволяют третьим сторонам
построить последовательные оценки статистики населения, гарантируя, что
конфиденциальность каждого человека, вносящего свой вклад в базу данных, защищена. В
Предлагаемая структура основана на двух основных идеях. Во-первых, выпуская (оценка)
ядро означает вложение данных, генерирующих случайную величину вместо
сама база данных по-прежнему позволяет третьим сторонам создавать согласованные
оценщики широкого класса статистики населения.Во-вторых, алгоритм
может соответствовать определению дифференциальной конфиденциальности, основываясь на опубликованных
ядро означает встраивание в полностью синтетические точки данных, контролируя
точность через метрику, доступную в гильбертовом пространстве воспроизводящего ядра.
Мы описываем два экземпляра предлагаемой структуры, подходящие под
различных сценариев, и доказать теоретические результаты, гарантирующие дифференциацию
конфиденциальность полученных алгоритмов и непротиворечивость оценок
построены из их выходов.

Комментарий: [arXiv]

Манон Кок и Арно Солин.
Масштабируемое магнитное поле захлопывается
3d с использованием карт гауссовского процесса .
В Труды 21-й Международной конференции по слиянию информации
(принято к публикации) , Кембридж, Великобритания, июль 2018 г.

Аннотация: Мы представляем метод масштабируемого и полностью трехмерного магнитного поля.
одновременная локализация и картирование (SLAM) с использованием локальных аномалий в
магнитное поле как источник информации о местоположении.Эти аномалии связаны с
на наличие ферромагнитного материала в конструкции зданий и
в таких предметах, как мебель. Мы представляем карту магнитного поля с помощью
Гауссовская модель процесса и хорошо известные физические свойства
магнитное поле. Строим карты локального магнитного поля, используя
трехмерная шестиугольная блочная черепица. Чтобы сделать наш подход
вычислительно управляемой, мы используем регрессию гауссовского процесса пониженного ранга в
в сочетании с сажевым фильтром Rao-Blackwellised.Мы показываем, что это
можно получить точные оценки положения и ориентации, используя
измерения со смартфона, и что наш подход обеспечивает масштабируемую
алгоритм магнитного SLAM с точки зрения вычислительной сложности и карты
место хранения.

Мария Ломели, Марк Роуленд, Артур Греттон и Зубин Гахрамани.
Antithetic и Монте-Карло
ядерные оценки для частичного ранжирования .
препринт arXiv arXiv: 1807.00400 , 2018.

Аннотация:
В наше время данные рейтингов повсеместны и полезны для самых разных
таких приложений, как рекомендательные системы, отслеживание множества объектов и
предпочтение обучения.Однако большинство рейтинговых данных, встречающихся в реальных
мир неполный, что препятствует прямому применению существующих
инструменты моделирования для полных рейтингов. Наш вклад — это новый способ
расширить методы ядра для полного ранжирования до частичного ранжирования с помощью
согласованные оценки Монте-Карло для матриц Грама: матрицы ядра
значения между парами наблюдений. Мы также представляем новую вариацию
схема редукции, основанная на противоположной вариативной конструкции между
перестановки для получения улучшенной оценки для ядра Mallows.В
соответствующая оценка антитела ядра имеет меньшую дисперсию, и мы
эмпирически продемонстрировать, что он имеет лучшую производительность в различных
Задачи машинного обучения. Обе оценки ядра основаны на расширении ядра
означает вложения в вложение набора полных ранжировок, согласованных с
наблюдается частичное ранжирование. Они образуют вычислительно управляемую альтернативу
к предыдущим подходам к частичным данным ранжирования. Обзор существующих
также предоставляются ядра и метрики для перестановок.

Тханг Д. Буй, Куонг В. Нгуен и Ричард Э. Тернер.
Потоковое
аппроксимации разреженных гауссовских процессов .
В Достижениях в системах обработки нейронной информации 31 ,
том 31, Лонг-Бич, Калифорния, США, декабрь 2017 г.

Аннотация: Разреженные аппроксимации для моделей гауссовских процессов обеспечивают
набор методов, которые позволяют использовать эти модели в режиме больших данных
и позволяют избежать аналитических трудностей.Однако поле
отсутствует принципиальный метод обработки потоковых данных, в котором апостериорный
распределение по значениям функций и гиперпараметры обновляются в
онлайн-мода. Небольшое количество существующих подходов либо используют неоптимальные
разработанные вручную эвристики для изучения гиперпараметров или страдающие от
катастрофическое забывание или медленное обновление при поступлении новых данных. Эта бумага
разрабатывает новую принципиальную основу для развертывания гауссовского процесса
вероятностные модели в настройке потоковой передачи, обеспечивающие принципиальные методы
для изучения гиперпараметров и оптимизации местоположений псевдо-ввода.В
предложенная структура проверена экспериментально с использованием синтетических и реальных
наборы данных.

Комментарий: Первые два автора внесли одинаковый вклад.

Кшиштоф Чороманский, Марк Роуленд и Адриан Веллер.

необоснованная эффективность структурированных случайных ортогональных
вложения .
В Достижения в системах обработки нейронной информации 31 , Лонг-Бич,
California, December 2017.

Abstract: Мы исследуем класс
вложений на основе структурированных случайных матриц с ортогональными строками, которые
может применяться во многих приложениях машинного обучения, включая размерность
редукция и ядерное приближение.Как для модели Johnson-Lindenstrauss
преобразование и угловое ядро, мы показываем, что мы можем выбирать матрицы
обеспечивая гарантированное повышение точности и / или скорости по сравнению с
более ранние методы. Введем матрицы с комплексными элементами, которые дают
значительное дальнейшее повышение точности. Предоставляем геометрические и марковские
основанные на цепочке перспективы, чтобы помочь понять преимущества, и эмпирические
результаты, которые предполагают, что этот подход полезен в более широком диапазоне
Приложения.

Алессандро Давиде Ялонго, Марк ван дер Вилк и Карл Эдвард Расмуссен. Заключение в закрытой форме и
прогнозирование в моделях пространства состояний гауссовского процесса .
В NIPS Time Series Workshop 2017 , Long Beach, December 2017.

Abstract: Мы исследуем аналитический вариационный вывод
схема для гауссовской модели пространства состояний процесса (GPSSM) — вероятностная
модель для идентификации системы и моделирования временных рядов. Наш подход
выполняет вариационный вывод как по состояниям системы, так и по переходу
функция. Мы используем марковскую структуру в истинно апостериорном, а также
индуцирование точечной аппроксимации для достижения линейной временной сложности по длине
временного ряда.В отличие от предыдущих подходов, выборка методом Монте-Карло отсутствует.
требуется: вывод оформляется как детерминированная задача оптимизации. В
количество экспериментов, мы демонстрируем возможность моделирования нелинейных
динамика при наличии как шума процесса, так и шума наблюдения, а также
вменять недостающую информацию (например, скорости из исходных координат во времени),
для устранения шума и для оценки размерности системы.
Наконец, мы также вводим закрытый метод многоэтапного прогнозирования,
и новый критерий оценки качества наших приблизительных
задний.

Роуэн Макалистер и Карл Эдвард Расмуссен.
Эффективное использование данных
обучение с подкреплением в непрерывном состоянии-действии
Гауссово-ПОМДП .
В Достижения в системах обработки нейронной информации 31 , Лонг-Бич,
California, December 2017.

Abstract: Мы представляем
эффективный по данным метод обучения с подкреплением для непрерывного действия состояния
системы в условиях значительного шума наблюдения. Решения для эффективного использования данных
есть небольшой шум, такой как PILCO, который изучает задачу подъема тележки в
30-е гг.PILCO оценивает политику, планируя траектории состояний, используя динамику
модель. Однако PILCO применяет политики к наблюдаемому состоянию, поэтому
планирование в смотровом пространстве. Мы расширяем PILCO фильтрацией, чтобы вместо этого планировать
в пространстве убеждений, в соответствии с частично наблюдаемыми марковскими решениями
планирование процесса (POMDP). Это позволяет обучаться с эффективным использованием данных в
значительный шум наблюдения, превосходящий более простые методы, такие как
постфактум применение фильтра к политикам, оптимизированным исходным
(нефильтрованный) алгоритм PILCO.Тестируем наш метод на раскачивании тележки вверх.
задача, которая связана с нелинейной динамикой и требует нелинейного управления.

Мартин А. Скоглунд, Зоран Сьянич и Манон Кок.
Вкл.
оценка ориентации с помощью итерационных методов в евклидовом пространстве .
В Труды 20-й Международной конференции по информации
Fusion , Сиань, Китай, июль 2017 г. doi
10.23919 / ICIF.2017.8009830.

Реферат: Настоящая статья
представлены три итерационных метода оценки ориентации.Первые два
основаны на формулировках повторного расширенного фильтра Калмана (IEKF) с
различные государственные представительства. Первый — это хорошо известный блок
кватернион как состояние (q-IEKF), в то время как другой использует отклонение ориентации
который мы называем IMEKF. Третий метод основан на нелинейных методах наименьших квадратов.
(NLS) оценка угловой скорости, которая используется для параметризации
ориентация. Результаты получены с использованием моделирования Монте-Карло и
сравнение выполняется с неитеративным EKF и мультипликативным EKF (MEKF)
как исходный.Результат ясно показывает, что IMEKF и метод на основе NLS
превосходят q-IEKF, и все три превосходят неитеративный
методы.

Александр Кхае Ву Наварро, Джес Фреллсен и Ричард Э. Тернер.
Обобщенное многомерное
Распределение фон Мизеса: вывод и приложения .
Январь 2017.

Abstract: Круговые переменные возникают в
множество контекстов моделирования данных, начиная от робототехники и кончая социальными
науки, но машинное обучение
сообщество.Эта статья частично устраняет этот дисбаланс, расширяя некоторые
стандартные инструменты вероятностного моделирования в круговой области. Сначала мы
ввести новое многомерное распределение по круговым переменным, называемое
многомерное обобщенное распределение фон Мизеса (mGvM). Это распределение может
быть построена путем ограничения и перенормировки общей многомерной
Гауссово распределение на единичный гипертор. Ранее предложенный
Показано, что многомерные круговые распределения являются частными случаями этого
строительство.Во-вторых, мы вводим новую вероятностную модель для круговой
регрессия, вдохновленная гауссовскими процессами, и метод для
вероятностный анализ главных компонент с круговыми скрытыми переменными.
Эти модели могут использовать стандартные инструменты моделирования (например, ковариационные функции
и методы автоматического определения релевантности). В-третьих, мы показываем, что
апостериорное распределение в этих моделях — это распределение mGvM, которое позволяет
разработка эффективной вариационной схемы свободной энергии для выполнения
приблизительный вывод и приблизительное обучение методом максимального правдоподобия.

Тханг Д. Буй, Джозия Ян и Ричард Э. Тернер.
Объединяющая основа для
Псевдоточечные приближения гауссовского процесса с использованием математического ожидания
Сибирский .
18 (104): 1-72, 2017.

Аннотация: Гауссовские процессы (ГП)
гибкие распределения по функциям, которые позволяют делать предположения высокого уровня
о неизвестных функциях, которые нужно закодировать в экономном, гибком и общем
путь. Несмотря на элегантность, применение GP ограничено вычислительными и
аналитические трудности, возникающие, когда данных достаточно много или
при использовании негауссовских моделей.Следовательно, богатство GP
аппроксимационные схемы были разработаны за последние 15 лет для решения
эти ключевые ограничения. Многие из этих схем используют небольшой набор псевдо
точки данных для обобщения фактических данных. В этой статье мы разрабатываем новый
фреймворк псевдоточечной аппроксимации с использованием Power Expectation Propagation
(Power EP), который объединяет большое количество этих псевдоточечных приближений.
В отличие от большей части предыдущей уважаемой работы в этой области, новая структура
построены на стандартных методах приближенного вывода (вариационная свободная энергия,
EP и Power EP), а не приближения к
сама вероятностная генеративная модель.Таким образом, все приближение
выполняется во «время вывода», а не во «время моделирования», разрешая
неудобные философские и эмпирические вопросы, которые беспокоят предыдущие
подходы. Важно отметить, что мы демонстрируем, что новая структура включает новые
методы псевдоточечной аппроксимации, которые превосходят существующие подходы на
задачи регрессии и классификации.

Манон Кок, Йерун Д. Хол и Томас Б. Шен.
Использование
инерционные датчики для определения положения и ориентации . Основы и тенденции в обработке сигналов , 11 (1-2): 1-153, 2017.

Abstract: В последние годы инерциальные датчики MEMS (3D
акселерометры и 3D-гироскопы) стали широко доступны благодаря их
небольшие размеры и невысокая стоимость. Измерения инерционным датчиком получаются при высоком
частота дискретизации и может быть интегрирована для определения положения и ориентации
Информация. Эти оценки точны в краткосрочном периоде, но страдают
от дрейфа интеграции в более длительных временных масштабах.Чтобы решить эту проблему,
инерционные датчики обычно комбинируются с дополнительными датчиками и моделями.
В этом руководстве мы сосредоточимся на аспектах обработки сигналов положения и
оценка ориентации с помощью инерциальных датчиков. Обсуждаем различное моделирование
варианты выбора и выбранный ряд важных алгоритмов. Алгоритмы включают
сглаживание и фильтрация на основе оптимизации, а также дешевле в вычислительном отношении
расширенный фильтр Калмана и реализации дополнительных фильтров. Качество
их оценок проиллюстрировано с использованием как экспериментальных, так и смоделированных
данные.

Комментарий: arXiv

Марк ван дер Вилк, Карл Эдвард Расмуссен и Джеймс Хенсман.
сверточный
Гауссовские процессы 93 656.
В Достижения в системах обработки нейронной информации 31 , 2017.

Abstract: Мы представляем практический способ введения
сверточную структуру в гауссовские процессы, что делает их более подходящими для
высокомерные входы, такие как изображения. Главный вклад нашей работы — это
построение междоменного индуцирующего точечного приближения, которое
хорошо адаптирован к сверточному ядру.Это позволяет нам получить
обобщающее преимущество сверточного ядра вместе с быстрым, но
точный апостериорный вывод. Мы исследуем несколько вариантов
сверточное ядро ​​и примените его к MNIST и CIFAR-10, которые имеют оба
известно, что это сложно для гауссовских процессов. Мы также показываем, как
маргинальное правдоподобие может использоваться для определения оптимального соотношения между
сверточные ядра и ядра RBF для дальнейшего повышения производительности. Мы надеемся на это
эта иллюстрация полезности предельной вероятности поможет
автоматизировать обнаружение архитектур в более крупных моделях.

Комментарий: arXiv

Тханг Д. Буй, Даниэль Эрнандес-Лобато, Хосе Мигель Эрнандес-Лобато,
Инчжэнь Ли и Ричард Э. Тернер.
глубокий гауссовский
процессы для регрессии с использованием приближенного математического ожидания .
В 33-й Международной конференции по машинному обучению , Нью-Йорк, США,
Июнь 2016.

Аннотация: Глубинные гауссовские процессы (ДГП)
многослойные иерархические обобщения гауссовских процессов (ГП) и являются
формально эквивалентен нейронным сетям с множеством бесконечно широких скрытых
слои.DGP — это непараметрические вероятностные модели, и как таковые, возможно,
более гибкие, обладают большей способностью обобщать и лучше
калиброванные оценки неопределенности, чем альтернативные глубинные модели. Эта бумага
разрабатывает новую приближенную байесовскую схему обучения, которая позволяет DGP
применяется к ряду средне- и крупномасштабных задач регрессии для первой
время. В новом методе используется приблизительная процедура распространения ожидания.
и новое и эффективное расширение вероятностного обратного распространения
алгоритм обучения.Оцениваем новый метод нелинейной регрессии
на одиннадцати реальных наборах данных, показывая, что он всегда превосходит GP
регрессии и почти всегда лучше, чем современные детерминированные
и основанные на выборке приближенные методы вывода для байесовских нейронных
сети. В качестве побочного продукта эта работа обеспечивает всесторонний анализ шести
приближенные байесовские методы обучения нейронных сетей.

Матей Балог, Баладжи Лакшминараянан, Зубин Гахрамани, Дэниел М. Рой и
Йи Уай Тех.
Ядро Мондриана .
В 32-я Конференция по неопределенности в искусственном интеллекте , стр.
32-41, Джерси-Сити, Нью-Джерси, США, июнь 2016 г.

Аннотация: Мы представляем ядро ​​Мондриана, функцию быстрой случайной выборки.
приближение к ядру Лапласа. Подходит как для партии, так и для онлайн
обучается, и допускает быструю процедуру выбора ширины ядра как случайную
функции могут эффективно повторно использоваться для ядра любой ширины. Особенности
построены путем выборки деревьев с помощью процесса Мондриана [Roy and Teh, 2009], и
мы подчеркиваем связь с лесами Мондриана [Lakshminarayanan et al.,
2014], где деревья также отбираются с помощью процесса Мондриана, но подходят
независимо. Эта ссылка дает новое представление о взаимосвязи между
методы ядра и случайные леса.

Комментарий: [Доп.
Материал] [arXiv] [Постер]
[Слайды]
[Код]

Александр Г. Д. Мэтьюз, Джеймс Хенсман, Ричард Э. Тернер и Зубин
Гахрамани.
О методах разреженной вариации
и расхождение Кульбака-Лейблера между случайными процессами .В 19-я Международная конференция по искусственному интеллекту и
Статистика , Кадис, Испания, май 2016.

Резюме: The
вариационная структура для обучения индуцирующих переменных (Титсиас, 2009a)
оказал большое влияние на литературу по гауссовскому процессу. Фреймворк может быть
интерпретируется как минимизация строго определенного расхождения Кульбака-Лейблера
между аппроксимирующим и задним отростками. Насколько нам известно, это
Эта связь до сих пор не упоминалась в литературе.В этой статье мы
дать существенное обобщение литературы по этой теме. Мы даем
новое доказательство результата для бесконечных наборов индексов, которое позволяет выводить точки
которые не являются точками данных и вероятностями, которые зависят от всех значений функции.
Затем мы обсудим расширенные наборы индексов и покажем, что, в отличие от предыдущих
работает, предельной последовательности увеличения недостаточно, чтобы гарантировать
согласованность вариационного вывода с исходной моделью. Мы тогда
характеризует дополнительное условие, при котором такая гарантия возможна.в заключение
мы показываем, как наша структура проливает свет на междоменные разреженные приближения
и разреженные приближения для процессов Кокса.

Матиас Стефан Бауэр, Марк ван дер Уилк и Карл Эдвард Расмуссен.
Понимание
вероятностные приближения разреженных гауссовских процессов .
В Успехах в системах обработки нейронной информации 29 , 2016.

Abstract: Хорошие разреженные приближения необходимы для
практический вывод в гауссовских процессах как вычислительная стоимость точных
методы недопустимы для больших наборов данных.Полностью независимое обучение
Условная (FITC) и вариационная свободная энергия (VFE) приближения:
два последних популярных метода. Несмотря на внешнее сходство, эти
приближения обладают удивительно разными теоретическими свойствами и ведут себя
по-разному на практике. Мы тщательно исследуем два метода для
регрессии как аналитически, так и на иллюстративных примерах, и нарисовать
выводы для практического применения.

Комментарий: arXiv

Роберто Каландра, Ян Петерс, Карл Эдвард Расмуссен и Марк Питер Дайзенрот. Коллектор
Гауссовские процессы для регрессии .
In International Joint Conference on Neural Networks , 2016.

Abstract: Готовая ковариация гауссовского процесса (GP)
функции кодируют предположения гладкости структуры функции для
быть смоделированным. Для моделирования сложных и недифференцируемых функций эти
допущения о гладкости часто бывают слишком ограничительными. Один из способов облегчить это
ограничение состоит в том, чтобы найти другое представление данных, введя
пространство функций.Это пространство функций часто изучается неконтролируемым образом,
что может привести к представлениям данных, бесполезным для общего
задача регрессии. В этой статье мы предлагаем многообразные гауссовские процессы, a
новый контролируемый метод, который совместно изучает преобразование данных в
пространство признаков и регрессия GP от пространства признаков к наблюдаемому пространству.
Manifold GP — это полный GP и позволяет изучать представления данных, которые
полезны для общей задачи регрессии. В качестве доказательства концепции мы
оценить наш подход к сложным негладким функциям, где стандартные GP
плохо выполнять, например, ступенчатые функции и задачи робототехники с контактами.

Карл-Иоганн Симон-Габриэль, Adam & Sacute; cibior, Илья Толстихин и Бернхард
Schölkopf.
Последовательный
Оценка среднего ядра для функций случайных величин .
In Advances in Neural Information Processing Systems 30 , 2016.

Abstract: Мы обеспечиваем теоретическую основу для
непараметрическое оценивание функций случайных величин с использованием среднего ядра
вложения. Мы показываем, что для любой непрерывной функции f согласованные оценки
среднего вложения случайной величины X приводят к согласованным оценкам
среднее вложение f (X).Для ядер Матерна и достаточно гладких
функции мы также обеспечиваем скорости сходимости. Наши результаты распространяются на
функции нескольких случайных величин. Если переменные зависимы, мы
требуют оценки среднего вложения их совместного распределения как
отправная точка; если они независимы, достаточно иметь отдельные
оценки средних вложений их маргинальных распределений. В любом
В этом случае наши результаты охватывают оба средних вложения, основанные на i.i.d. образцы также
как расширения «сокращенного набора» с точки зрения зависимых точек расширения.В
последнее служит оправданием использования таких расширений для ограничения памяти
ресурсов при применении подхода как основы для вероятностных
программирование.

Джеймс Хенсман, Александр Г. Д. Мэтьюз, Маурицио Филиппоне и Зубин
Гахрамани.
MCMC
для вариационно разреженных гауссовских процессов .
В Достижения в системах обработки нейронной информации 28 , страницы 1-9,
Монреаль, Канада, декабрь 2015 г.

Abstract: Gaussian
Модели процессов (GP) составляют основу вероятностного машинного обучения.Были предприняты значительные усилия по исследованию трех проблем с
Модели GP: как эффективно выполнять вычисления при большом количестве данных; как
аппроксимировать апостериорную, когда вероятность не гауссова, и как
оценить апостериорную оценку параметра ковариационной функции. Эта статья одновременно
обращается к ним, используя вариационное приближение к апостериорному, которое
редкие в поддержке функции, но в остальном свободной формы. В результате
Гибридная схема выборки Монте-Карло, которая учитывает негауссову
аппроксимация по значениям функций и параметрам ковариации
одновременно с эффективными вычислениями на основе разреженных
GPS.Код для воспроизведения каждого эксперимента в этом документе будет доступен.
в ближайшее время.

Джеймс Роберт Ллойд и Зубин Гахрамани.
Статистический
критика модели с использованием ядра двух образцов тестов .
В Достижения в системах обработки нейронной информации 29 , страницы 1-9,
Монреаль, Канада, декабрь 2015 г.

Abstract: Мы предлагаем
исследовательский подход к критике статистических моделей с использованием максимального среднего
несоответствие (MMD) двух выборочных тестов. Типовые подходы к модельной критике
потребовать от практикующего специалиста выбрать статистику для измерения
расхождения между данными и статистической моделью.MMD два образца теста
вместо этого построена как аналитическая максимизация на большом пространстве
возможная статистика и поэтому автоматически выбирает статистику, которая
большинство показывает какие-либо несоответствия. Мы демонстрируем на синтетических данных, что
выбранная статистика, называемая функцией свидетеля, может использоваться для идентификации
где статистическая модель наиболее искажает данные, на которых она была обучена. Мы
затем примените процедуру к реальным данным, где оцениваемые модели
ограниченные машины Больцмана, глубокие сети доверия и гауссовский процесс
регрессии и продемонстрировать, каким образом эти модели не отражают
свойства данных, на которых они обучаются.

Фелипе Тобар, Тханг Д. Буй и Ричард Э. Тернер.
Обучение
стационарный временной ряд с использованием гауссовского процесса с непараметрическими
ядра .
В Достижения в системах обработки нейронной информации 29 , Монреаль
CANADA, Dec 2015.

Abstract: Мы вводим гауссовский
Модель свертки процесса (GPCM), двухэтапная непараметрическая генеративная
процедура для моделирования стационарных сигналов как свертка между
процесс белого шума с непрерывным временем и нарисован линейный фильтр с непрерывным временем
из гауссовского процесса.GPCM — это непараметрическое окно с непрерывным временем.
скользящего среднего и, условно, сам является гауссовским процессом с
непараметрическое ядро, определенное вероятностным образом. Генеративная
модель может быть эквивалентно рассмотрена в частотной области, где мощность
спектральная плотность сигнала задается с помощью гауссова процесса. Один из
основной вклад статьи заключается в разработке нового вариационного
подход свободной энергии, основанный на междоменных индуцирующих переменных, которые эффективно
изучает линейный фильтр с непрерывным временем и определяет управляющий белый шум
процесс.В свою очередь, эта схема дает вероятностные оценки в замкнутой форме.
ядро ковариации и сигнал без шума как в шумоподавлении, так и
сценарии прогнозирования. Кроме того, процедура вариационного вывода
предоставляет закрытые выражения для приближенного апостериорного
спектральная плотность с учетом наблюдаемых данных, что приводит к новому байесовскому
непараметрические подходы к оценке спектра. Предлагаемый GPCM
подтверждено с использованием синтетических и реальных сигналов.

Джеймс Хенсман, Александр Г. Д. Г. Мэтьюз и Зубин Гахрамани. Масштабируемый
Классификация вариационных гауссовских процессов .
В 18-я Международная конференция по искусственному интеллекту и
Статистика , страницы 1-9, Сан-Диего, Калифорния, США, май 2015 г.

Резюме: Гауссовская классификация процессов является популярной.
метод с рядом привлекательных свойств. Показываем, как масштабировать модель
в рамках вариационной точки индукции, превосходя состояние
искусство по эталонным наборам данных. Важно отметить, что вариационная формулировка
используется для классификации в задачах с миллионами точек данных,
как мы демонстрируем в экспериментах.

Алекс Дэвис.
эффективный
реализация регрессии гауссовского процесса для машинного обучения .
Кандидатская диссертация, Кембриджский университет, инженерный факультет, Кембридж, Великобритания,
2015.

Abstract: В диссертации представлены основы для
эффективная реализация гауссовской регрессии процесса для машинного обучения.
Он рассматривает это в трех частях: эффективные итерационные методы расчета
прогнозирующее распределение и производные гауссовского процесса с фиксированной
гиперпараметры, определяющие три широких класса ядер управляемых
сложности, которые позволяют масштабировать порядок величины в предыдущем
рамки и исследование альтернативных целевых функций и
улучшенные производные для оптимизации гиперпараметров модели.

Марк Питер Дайзенрот, Дитер Фокс и Карл Эдвард Расмуссен.
Гауссовские процессы для обучения с эффективным использованием данных в робототехнике и управлении .
Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному анализу ,
37: 408-423, 2015, DOI
10.1109 / TPAMI.2013.218.

Резюме: Автономное обучение
было многообещающим направлением в области управления и робототехники более десяти лет.
поскольку обучение на основе данных позволяет сократить количество инженерных
знания, которые в противном случае требуются.Однако автономное усиление
подходы к обучению (RL) обычно требуют множества взаимодействий с системой
изучать контроллеры, что является практическим ограничением в реальных системах, например
как роботы, где многие взаимодействия могут быть непрактичными и отнимать много времени. Чтобы
для решения этой проблемы современные подходы к обучению обычно требуют
конкретные знания в форме демонстраций экспертами, реалистичные
симуляторы, заранее сформированные политики или конкретные знания об основных
динамика. В этой статье мы придерживаемся другого подхода и ускоряем
обучение путем извлечения дополнительной информации из данных.В частности, мы узнаем
вероятностная непараметрическая гауссовская модель переходного процесса
система. Путем явного включения неопределенности модели в долгосрочное планирование
и контроллер, изучающий наш подход, снижает влияние ошибок модели,
ключевая проблема в модельном обучении. По сравнению с современным RL наши
Метод поиска политик на основе моделей обеспечивает беспрецедентную скорость обучения.
Мы демонстрируем его применимость к автономному обучению в реальном роботе и
контрольные задачи.

Роджер Фригола.
байесовский временной ряд
обучение с гауссовскими процессами .
Кандидатская диссертация, Кембриджский университет, инженерный факультет, Кембридж, Великобритания,
2015.

Резюме: Анализ данных временных рядов
важен в столь разных областях, как социальные науки, биология, инженерия
или эконометрика. В этой диссертации мы представляем ряд алгоритмов
предназначен для изучения байесовских непараметрических моделей временных рядов. Цель
эти виды моделей двоякие.Во-первых, они стремятся делать прогнозы, которые
количественно оценить неопределенность из-за ограничений количества и качества
данных. Во-вторых, они достаточно гибкие, чтобы моделировать очень сложные данные.
предотвращая переоснащение, когда данные не требуют сложных
модели. Начнем с обобщающего обзора литературы по моделям временных рядов.
на основе гауссовских процессов. Затем мы сосредоточим наше внимание на гауссовой
Модель пространства состояний процесса (GP-SSM): байесовское непараметрическое обобщение
нелинейных моделей в пространстве состояний с дискретным временем.Мы представляем новую формулировку
GP-SSM, который предлагает новое понимание его свойств. Затем мы продолжаем
использовать эти идеи путем разработки новых алгоритмов обучения для
GP-SSM на основе цепи Маркова частиц Монте-Карло и вариационной
вывод. Наконец, мы представляем отфильтрованный нелинейный авторегрессивный
модель с простым, надежным и быстрым алгоритмом обучения, который делает ее хорошо
подходит для его применения неспециалистами по большим наборам данных. Его основной
преимуществом является то, что он позволяет избежать затратных в вычислительном отношении (и потенциально
сложно настроить) шаг сглаживания, который является ключевой частью обучения нелинейному
модели в пространстве состояний.

Ярин Гал, Ютян Чен и Зубин Гахрамани.
Скрытый
Гауссовские процессы для оценки распределения многомерных категориальных
данные .
В Труды 32-й Международной конференции по машинному обучению
(ICML-15) , страницы 645-654, 2015.

Резюме:
Многомерные категориальные данные встречаются во многих приложениях машинного обучения.
Одна из основных трудностей с этими векторами категориальных переменных заключается в
разреженность. Число возможных наблюдений растет экспоненциально с увеличением вектора
длина, но разнообразие наборов данных может быть плохим по сравнению.Последние модели имеют
добился значительного улучшения контролируемых задач с этими данными. Эти
модели встраивают наблюдения в непрерывное пространство, чтобы зафиксировать сходство
между ними. Основываясь на этих идеях, мы предлагаем байесовскую модель для
неконтролируемая задача оценки распределения многомерных категориальных
данные. Мы моделируем векторы категориальных переменных, генерируемые из
нелинейное преобразование непрерывного скрытого пространства. Нелинейность
отражает мультимодальность в распределении.Непрерывное представление
обращается к разреженности. Наша модель связывает воедино многие существующие модели, связывая
линейная категориальная латентная гауссова модель, гауссовский процесс латентный
переменная модель и гауссовская классификация процессов. Мы делаем вывод для
наша модель основана на последних разработках в области вариационной выборки.
вывод. Мы эмпирически показали, что модель превосходит линейную и
дискретные аналоги в задачах вменения разреженных данных.

Э. Гильбоа, Юнус Саатчи и Джон П.Каннингем.
Масштабирование многомерного вывода для структурированных гауссовских процессов .
Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному анализу , стр.
424-436, 2015 г., doi
10.1109 / TPAMI.2013.192.

Аннотация: Точный гауссовский
регрессия процесса (GP) имеет время выполнения O (N ³ для размера данных N, что делает
это трудноразрешимо для больших N. Многие алгоритмы для улучшения масштабирования GP
аппроксимировать ковариацию с матрицами более низкого ранга. Другая работа использовала
структура, присущая конкретным ковариационным функциям, в том числе GP с
подразумеваемая марковская структура, а входы на решетке (оба позволяют O (N) или O (N
журнал N) время выполнения).Однако эти достижения GP не были распространены на
настройка многомерного ввода, несмотря на преобладание
многомерные приложения. В этой статье представлены и проверены три романа.
расширения структурированных GP до многомерных входов для моделей с
аддитивные и мультипликативные ядра. Сначала мы представляем новый метод для
вывод в аддитивных GP, показывающий новую связь между классическими
метод подгонки и байесовский каркас. Мы расширим эту модель, используя два
достижения: вариант регрессии проекционного преследования и метод Лапласа
приближение для негауссовских наблюдений.Наконец, для мультипликативных
структуры ядра, мы представляем новый метод для GP с входами на
многомерная сетка. Мы проиллюстрируем силу этих трех достижений на
несколько наборов данных, достигающих производительности, равной или очень близкой к наивной
ГП на порядки дешевле.

Комментарий: arXiv

Ярин Галь и Ричард Тернер.
Улучшение
Аппроксимация разреженного спектра гауссовского процесса путем представления неопределенности
в частотных входах .В Труды 32-й Международной конференции по машинному обучению
(ICML-15) , страницы 655-664, 2015.

Аннотация: Standard
разреженные псевдовходовые аппроксимации гауссовского процесса (GP) не могут обрабатывать
комплекс хорошо функционирует. Альтернативы с разреженным спектром пытаются ответить на этот вопрос
но, как известно, чрезмерно подходят. Мы предлагаем использовать вариационный вывод для
приближение разреженного спектра, чтобы избежать обеих проблем. Мы моделируем
ковариационная функция с приближением конечного ряда Фурье и рассматривать ее
как случайная величина.Функция случайной ковариации имеет апостериорную, на
помещается вариационное распределение. Вариационное распределение
преобразует случайную ковариационную функцию в соответствии с данными. Мы изучаем
свойства нашего приблизительного вывода, сравните его с альтернативными, и
распространить его на распределенную и стохастическую области. Наше приближение
захватывает сложные функции лучше, чем стандартные подходы, и избегает
переоснащение.

Джеймс Роверт Ллойд.
Представительство,
изучение, описание и критика вероятностных моделей с приложениями
к сетям, функциям и реляционным данным .Кандидатская диссертация, Кембриджский университет, инженерный факультет, Кембридж, Великобритания,
2015.

Abstract: Эта диссертация вносит вклад в
разнообразие аспектов вероятностного вывода. При выполнении вероятностного
вывод, нужно сначала представить свои убеждения с вероятностью
распространение. Указание деталей распределения вероятностей может быть
трудная задача во многих ситуациях, но при выражении убеждений о сложных
структуры данных, может быть даже не очевидно, что формирует такое распределение
должен взять.Этот тезис начинается с демонстрации того, как теоремы представления
из-за Олдоса, Гувера и Калленберга можно использовать для указания соответствующих
модели данных в виде сетей. Затем эти теоремы распространяются на
чтобы выявить соответствующие распределения вероятностей для произвольных
реляционные данные или базы данных. Более простая структура данных для определения вероятности
распределения для функций; многие распределения вероятностей для
функции использовались веками. Мы демонстрируем, что многие из этих
распределения могут быть выражены на общем языке гауссовского процесса
ядра, построенные из нескольких базовых элементов и операторов.Структура
этот язык позволяет эффективно автоматизировать построение
вероятностные модели функций. Кроме того, формальные математические
язык ядер может быть аккуратно отображен на естественный язык, что позволяет
автоматические описания автоматически построенных моделей. Далее
автоматизируя построение статистических моделей, необходимость уметь
эффективно проверять или критиковать эти модели становится больше. Этот тезис
демонстрирует, как два примера тестов ядра могут использоваться, чтобы продемонстрировать, где
вероятностная модель больше всего не согласуется с данными, позволяющими
доработки модели.Предлагая новый метод модельной критики, это
В диссертации также кратко обсуждается философия модельной критики в
контекст вероятностного вывода.

Фелипе Тобар, Петар М. Джури & cacute; и Данило П. Мандич.
Без присмотра
моделирование в пространстве состояний с использованием воспроизводящих ядер .
Транзакции IEEE по обработке сигналов , 63: 5210 — 5221, 2015.

Аннотация: Новая структура для проектирования пространства состояний
модели (SSM), в которых функция перехода между состояниями модели
параметризуется с использованием воспроизводящих ядер.Природа SSM требует
изучение скрытой функции, которая находится в пространстве состояний и для которой
пары выборок ввода-вывода недоступны, что запрещает использование
контролируемое обучение ядра на основе градиентов. С этой целью мы предлагаем
узнать веса смешивания оценки ядра путем выборки из их
апостериорная плотность с использованием методов Монте-Карло. Сначала мы представляем офлайн
версия предложенного алгоритма, за которой следует онлайн-версия, которая
выполняет вывод как для параметров, так и для скрытого состояния через
фильтрация частиц.Точность оценки состояния перехода
функция сначала проверяется на синтетических данных. Далее покажем, что
предложенный алгоритм превосходит адаптивные фильтры ядра в предсказании
реальных временных рядов, а также дает вероятностные оценки, что является ключевым
преимущество перед стандартными методами.

Фелипе Тобар и Данило П. Мандич.
Дизайн
положительно определенных кватернионных ядер .
Письма об обработке сигналов IEEE , 22: 2117 — 2121, 2015.

Аннотация: Кватернионные воспроизводящие ядерные гильбертовы пространства (QRKHS) были
предложено недавно и обеспечивает многомерное пространство признаков (альтернатива
к многоядерному подходу с действительными значениями) для общего обучения ядра
Приложения. Текущая проблема в обучении кватернионному ядру — это
отсутствие общих кватернионнозначных ядер, которые необходимы для использования
все преимущества теории QRKHS в реальных задачах. Это письмо
предлагает новый способ разработки ядер с кватернионными значениями, это достигается
преобразование трех сложных ядер в кватернионные и затем объединение
их реальная и мнимая части.Основываясь на этой общей конструкции, наша
акцент делается на новом кватернионном ядре полиномиальных функций, которое
оценивается при прогнозировании приложений сетей bodysensor.

Фелипе Тобар и Данило П. Мандич.
Высокомерная регрессия ядра: руководство для практиков .
В W.-C. Сиу Ю. К. Лим, Х. К. Кван, редактор, Trends in Digital Signal
Обработка: Праздничный сбор в честь А.Г. Константинида ,
глава 9, страницы 287-310. CRC Press, 2015.

Фелипе Тобар и Ричард Э. Тернер.
Моделирование
сложных сигналов с использованием гауссовских процессов .
В Труды Международной конференции IEEE по акустике, речи,
и обработка сигналов (ICASSP) , страницы 2209 — 2213, 2015.

Abstract: При обработке комплексных сигналов оценка
алгоритмы требуют полного знания (или точной оценки) второго
статистики порядка, это делает гауссовские процессы (GP) хорошо подходящими для
моделирование сложных сигналов, поскольку они разработаны с точки зрения ковариации
функции.Работа с двумерными сигналами с использованием GP требует четырех ковариаций
матрицы, или, что то же самое, две комплексные матрицы. Предлагаем GP на базе
подход к моделированию сложных сигналов, при котором статистика второго порядка
изучаются с максимальной вероятностью; в частности, комплексный подход GP
позволяет надежно оценить коэффициент округлости, когда
наблюдаемый сигнал искажен (круговым) белым шумом. Предлагаемая модель
подтверждено с использованием климатических сигналов как для круглых, так и для некруглых случаев.В
полученные результаты открывают новые возможности для сотрудничества между комплексом
сообщества обработки сигналов и гауссовских процессов в сторону привлекательных
представление и статистическое описание двумерных сигналов.

Джеймс Роберт Ллойд, Дэвид Дювено, Роджер Гросс, Джошуа Б. Тененбаум и
Зубин Гахрамани.
Автоматическое строительство и
Описание непараметрических регрессионных моделей на естественном языке .
В Ассоциация по развитию искусственного интеллекта (AAAI) ,
Июль 2014 г.

Abstract: В данной статье представлены первые
автоматического статистика, сосредотачиваясь на проблемах регрессии. Наша система
исследует открытое пространство статистических моделей, чтобы найти хорошие
объяснение набора данных, а затем создает подробный отчет с цифрами
и текст на естественном языке. Наш подход рассматривает неизвестные функции регрессии
непараметрически с использованием гауссовских процессов, что имеет два важных
последствия. Во-первых, гауссовские процессы могут моделировать функции в терминах
свойства высокого уровня (например,грамм. плавность, тренды, периодичность, точки пересадки).
В совокупности с композиционной структурой нашего языка моделей
это позволяет нам автоматически описывать функции простыми терминами. Во-вторых,
использование гибких непараметрических моделей и богатого языка для составления
их открытые формы также приводят к современной экстраполяции
производительность оценивалась по 13 наборам данных в реальном времени из различных
домены.

Майкл Шобер, Давид Дювено и Филипп Хенниг. Вероятностные решатели ОДУ с
Рунге-Кутта означает .
препринт arXiv arXiv: 1406.2582 , июнь 2014 г.

Аннотация: Методы Рунге-Кутты представляют собой классическое семейство решателей для
обыкновенные дифференциальные уравнения (ОДУ), и базис для
уровень развития. Как и большинство численных методов, они возвращают точечные оценки.
Мы строим семейство вероятностных численных методов, которые вместо этого возвращают
процесс Гаусса-Маркова, определяющий распределение вероятностей по ОДУ
решение.В отличие от предыдущей работы, мы построим это семейство так, чтобы
апостериорные означает точное совпадение выходов семейства Рунге-Кутта, таким образом
унаследовав их проверенные хорошие свойства. Остальные степени свободы не
идентифицированные по совпадению с Рунге-Кутта, выбираются так, чтобы
Вероятностная мера соответствует наблюдаемой структуре ОДУ. Наши результаты проливают
свет на структуру решателей Рунге-Кутта с нового направления,
более богатый, вероятностный выход, низкие вычислительные затраты и новые
вопросы исследования.

Дэвид Дювено, Орен Риппель, Райан П. Адамс и Зубин Гахрамани.
Как избежать патологий в очень
Глубокие сети .
В 17-я Международная конференция по искусственному интеллекту и
Статистика , Рейкьявик, Исландия, апрель 2014 г.

Аннотация: Выбор подходящей архитектуры и регуляризации
стратегии для глубоких сетей имеют решающее значение для хорошей прогнозной производительности. Чтобы
Чтобы пролить свет на эту проблему, мы анализируем аналогичную задачу построения
полезные априоры о композициях функций.В частности, мы изучаем глубокие
Гауссовский процесс, разновидность бесконечно широкой, глубокой нейронной сети. Мы показываем
что в стандартных архитектурах репрезентативная емкость сети
имеет тенденцию захватывать меньшее количество степеней свободы по мере увеличения количества слоев,
сохраняя только одну степень свободы в пределе. Мы предлагаем
альтернативная сетевая архитектура, которая не страдает этой патологией. Мы
также исследуйте глубокие ковариационные функции, полученные путем составления бесконечного множества
функция трансформируется.Наконец, охарактеризуем класс моделей, полученных
выполнение отсева на гауссовских процессах.

Б. Бишофф, Д. Нгуен-Туонг, Д. ван Хоф, А. Мак-Хатчон, Карл Эдвард Расмуссен,
A. Knoll и M. P. Deisenroth.
Политика поиска
для обучения управлению роботом с использованием разреженных данных .
В Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации , стр.
3882-3887, Гонконг, Китай, 2014. IEEE, doi
10.1109 / ICRA.2014.6

2.

Аннотация: Во многих сложных
приложения робота, такие как захват и манипуляции, трудно
заранее запрограммируйте желаемые решения задач, так как роботы находятся в неопределенном
и динамическая среда.В таких случаях задачи обучения на основе опыта могут быть
полезная альтернатива. Чтобы получить обоснованное обучение и обобщение
производительность, машинное обучение, особенно обучение с подкреплением, обычно
требуется достаточно данных. Однако в тех случаях, когда не хватает данных
доступны для обучения из-за системных ограничений и практических проблем,
Обучение с подкреплением может действовать неоптимально. В этой статье мы исследуем
как моделирование обучения с подкреплением, в частности вероятностное
вывод для метода управления обучением (PILCO), может быть адаптирован, чтобы справиться с
случай разреженных данных для ускорения обучения.Основная идея — включить
дальнейшие предварительные знания в процессе обучения. Поскольку PILCO построена на
модель вероятностных гауссовских процессов, дополнительные системные знания могут
быть включены путем определения соответствующих предшествующих распределений, например линейный
означает гауссовский апор. Полученная рецептура PILCO остается в закрытой форме.
и аналитически поддающийся обработке. Предлагаемый подход оценивается на моделировании.
а также на физическом роботе Festo Robotino XT. Для робота
оценка, мы используем подход для обучения задаче подбора предметов.В
результаты показывают, что за счет включения предварительных знаний изучение политики можно ускорить
вверх при разреженных данных.

Себастьян Братьер, Нови Квадрианто, Себастьян Новозин и Зубен
Гахрамани.
Масштабируемый
Структурированное прогнозирование гауссовского процесса для графика фактора сетки
Приложения .
В 31-я Международная конференция по машинному обучению , 2014.

Abstract: Структурированное прогнозирование является важным и надежным
изучал проблему со многими приложениями машинного обучения.GPstruct — это
недавно предложенная модель структурированного прогнозирования, которая предлагает привлекательные
такие свойства, как ядро, непараметрические и поддерживающие байесовские
вывод (Bratières et al.2013). Модель помещает гауссовский процесс перед
над энергетическими функциями, которые описывают отношения между входными переменными
и структурированные выходные переменные. Однако потребность GPstruct в памяти составляет
квадратичная по количеству скрытых переменных и шкалы времени выполнения обучения
кубически. Это предотвращает применение GPstruct к проблемам, связанным с
графики коэффициентов сетки, которые широко используются в компьютерном зрении и пространственном
статистические приложения.Здесь мы исследуем масштабируемый подход к обучению.
Модели GPstruct, основанные на ансамблевом обучении, со слабыми обучающимися (предикторами)
обучены на подмножествах скрытых переменных и данных начальной загрузки, которые могут
легко распространяться. Мы показываем эксперименты с 4M скрытыми переменными на изображении
сегментация. Наш метод превосходит широко используемое условное случайное поле
модели, обученные с псевдо-правдоподобием. Более того, при сегментации изображений
проблемы, которые он улучшает по сравнению с последней современной предельной оптимизацией
методы с точки зрения прогнозных характеристик и калибровки неопределенности.Наконец, он хорошо обобщается для всех размеров обучающих наборов.

Тханг Д. Буй и Ричард Э. Тернер.
Древовидные приближения гауссовских процессов .
В З. Гахрамани, М. Веллинг, К. Кортес, Н.Д. Лоуренс и К.К. Вайнбергер,
редакторы, Достижения в системах обработки нейронной информации 28 ,
том 28, страницы 2213-2221. Curran Associates, Inc., 2014.

Abstract: Гауссовская регрессия процесса может быть ускорена с помощью
создание небольшого набора псевдоданных для обобщения наблюдаемых данных.Эта идея
лежит в основе многих схем аппроксимации, но такой подход
требует, чтобы количество псевдо-точек данных было масштабировано с диапазоном
входное пространство, если необходимо сохранить точность приближения. Этот
представляет проблемы в настройках временных рядов или в наборах пространственных данных, где большие
требуется количество псевдоданных, поскольку вычисления обычно масштабируются
квадратично с размером псевдоданных. В этой статье мы разрабатываем
приближение, сложность которого линейно растет с числом
псевдоданные.Это достигается путем наложения древовидной или цепной структуры на
псевдоданных и калибровка приближения с помощью
Минимизация Кульбака-Лейблера (КЛ). Вывод и обучение могут быть
выполняется эффективно с использованием алгоритма распространения уверенности по Гауссу. Мы
продемонстрировать обоснованность нашего подхода на множестве сложных регрессионных
задачи, включая вменение отсутствующих данных для наборов звуковых и пространственных данных. Мы
проследить компромисс между скоростью и точностью для нового метода и показать, что
граница доминирует над теми, которые получены из большого количества существующих
методы аппроксимации.

Алекс Дэвис и Зубин Гахрамани.
Случайный лес
ядро и другие ядра для больших данных из случайных разделов .
arXiv , abs / 1402.4293, 2014.

Abstract: Представляем
Ядра со случайным разбиением, новый класс ядер, полученный путем демонстрации
естественная связь между случайными разбиениями объектов и ядрами между
эти объекты. Покажем, как эту конструкцию можно использовать для создания ядер.
из методов, которые обычно не рассматриваются как случайные разделы, например
Случайный лес.Чтобы продемонстрировать возможности этого метода, мы предлагаем два
новые ядра, Ядро случайного леса и Ядро быстрого кластера, и показать
что эти ядра стабильно превосходят стандартные ядра по задачам
с использованием реальных наборов данных. Наконец, мы покажем, как форма этих ядер
поддаются естественному приближению, подходящему для определенных
проблемы с большими данными, позволяющие вывод O (N) в таких методах, как Gaussian
Процессы, опорные векторные машины и ядро ​​PCA.

Роджер Фригола, Ютьян Чен и Карл Э.Расмуссен.
Вариационный
Гауссовские модели процессов в пространстве состояний 93 656.
В З. Гахрамани, М. Веллинг, К. Кортес, Н.Д. Лоуренс и К.К. Вайнбергер,
редакторы, Достижения в системах обработки нейронной информации 27 ,
2014.

Аннотация: Модели пространства состояний успешно реализованы.
используется более пятидесяти лет в различных областях науки и техники.
Мы представляем процедуру для эффективного вариационного байесовского обучения
нелинейные модели в пространстве состояний, основанные на разреженных гауссовских процессах.Результат
обучения является послушным апостериорным над нелинейными динамическими системами. В
по сравнению с обычными параметрическими моделями, мы предлагаем возможность
легко найти компромисс между мощностью модели и вычислительными затратами, в то время как
избегая переобучения. В нашем основном алгоритме используется подход гибридного вывода.
сочетание вариационного Байеса и последовательного Монте-Карло. Мы также представляем
стохастический вариационный вывод и подходы к онлайн-обучению для быстрого
обучение с длинными временными рядами.

Роджер Фригола, Фредрик Линдстен, Томас Б.Шен и Карл Эдвард
Расмуссен.
Идентификация гауссовского
модели в пространстве состояний процесса со стохастическим приближением частиц
EM .
В Труды 19-го Всемирного Конгресса Международной Федерации
автоматического управления (IFAC) , 2014.

Резюме:
Гауссовские модели процесса в пространстве состояний (GP-SSM) представляют собой очень гибкое семейство
модели нелинейных динамических систем. Они составляют байесовский непараметрический
представление динамики системы и дополнительных
(гипер-) параметры, определяющие свойства этого непараметрического
представление.Байесовский формализм позволяет систематически рассуждать о
неопределенность в динамике системы. Мы представляем подход к максимуму
вероятностная идентификация параметров в GP-SSM с сохранением
полное непараметрическое описание динамики. Метод основан на
версия алгоритма стохастической аппроксимации, использующая последние
разработки в цепи Маркова частиц Монте-Карло для эффективного
идентификация.

Ярин Галь, Марк ван дер Вилк и Карл Расмуссен. Распределенный
вариационный вывод в регрессии разреженных гауссовских процессов и скрытых
вариативные модели .
В З. Гахрамани, М. Веллинг, К. Кортес, Н.Д. Лоуренс и К.К. Вайнбергер,
редакторы, Достижения в системах обработки нейронной информации 27 , стр.
3257-3265. Curran Associates, Inc., 2014.

Резюме:
Гауссовские процессы (GP) — мощный инструмент для вероятностного вывода
функции. Они были применены как к регрессии, так и к нелинейным
уменьшение размерности и предложение желаемых свойств, таких как неопределенность
оценки, устойчивость к переобучению и принципиальные способы настройки
гиперпараметры.Однако масштабируемость этих моделей до больших наборов данных
остается активной темой исследования. Мы вводим новую параметризацию
вариационного вывода для разреженных моделей регрессии GP и моделей со скрытыми переменными
что позволяет создать эффективный распределенный алгоритм. Это делается
используя разделение данных с учетом побуждающих факторов
переформулируйте нижнюю границу свидетельства в настройке Map-Reduce. Мы показываем, что
вывод хорошо масштабируется с данными и вычислительными ресурсами, в то время как
сохранение сбалансированного распределения нагрузки между узлами.Мы далее
продемонстрировать полезность масштабирования гауссовских процессов до больших данных. Мы показываем
что производительность GP улучшается с увеличением количества данных в регрессии
(на полетных данных с 2 миллионами записей) и моделирование скрытых переменных (на
MNIST). Результаты показывают, что врачи общей практики работают лучше, чем многие распространенные модели.
часто используется для больших данных.

Эндрю МакХатчон.
Нелинейное моделирование и
управление с использованием гауссовских процессов .
Кандидатская диссертация, Кембриджский университет, инженерный факультет, Кембридж, Великобритания,
2014 г.

Резюме: Во многих научных дисциплинах это
часто требуется для прогнозирования поведения системы или
вывести правильные контрольные значения, чтобы вызвать конкретный желаемый ответ.
Эффективное решение обеих этих задач зависит от построения модели.
фиксирование работы системы. В самых интересных ситуациях
модель должна улавливать сильно нелинейные эффекты и иметь дело с наличием
неопределенности и шума. Построение моделей таких систем исключительно на основе
теоретическое понимание основных физических принципов невозможно
сложны и требуют большого количества упрощающих предположений.Альтернатива
заключается в использовании подхода на основе данных, который строит модель непосредственно из
наблюдения. Мощный и принципиальный подход к этому — использование
Гауссовский процесс (GP).
В этой диссертации мы начнем с обсуждения того, как терапевты могут
применяться к наборам данных, на вход которых влияет шум. Мы представляем
«Шумный вход GP», который использует простую локальную линеаризацию для обозначения
входной шум в гетероскедастический выходной шум и сравнить его с другими
методы как теоретически, так и эмпирически.Мы показываем, что этот метод приводит
к эффективной модели для нелинейных функций с входным и выходным шумом. Мы
затем рассмотрим широкую тему моделей пространства состояний GP для применения в
динамические системы. Мы обсуждаем очень широкий спектр подходов к использованию терапевтов.
в моделях пространства состояний, включая введение нового метода, основанного на
согласование моментов, которое неизменно давало наилучшие характеристики. Мы анализируем
методы с некоторыми подробностями, включая систематическое сравнение между
приближенно-аналитический и частичный методы.Насколько нам известно, такое сравнение
ранее в этой области не предоставлялось. Наконец, мы исследуем
среда обучения автоматического управления, которая использует гауссовские процессы для моделирования
система, для которой мы хотим разработать контроллер. Дизайн контроллера для
сложные системы — сложная задача и, следовательно, структура, которая позволяет
автоматическое проектирование непосредственно из данных обещает быть чрезвычайно полезным. Мы
продемонстрировать, что ранее опубликованная структура не может справиться с
наличие шума наблюдения, но это введение пространства состояний
Модель резко улучшает свои характеристики.Этот вклад вместе с
некоторые другие предлагаемые улучшения открывают возможность для этой структуры
используется в реальных приложениях.

Амар Шах, Эндрю Гордон Уилсон и Зубин Гахрамани.
Студент-т
процессы как альтернатива гауссовским процессам .
В AISTATS , JMLR Proceedings. JMLR.org, 2014.

Аннотация: Мы исследуем процесс Стьюдента как альтернативу
Гауссов процесс как непараметрический априорный над функцией.Мы выводим закрытые
формировать выражения для предельного правдоподобия и прогнозного распределения
Студенческий процесс, интегрируя обратный процесс Уишарта до
ядро ковариации гауссовской модели процесса. Мы показываем удивительные
эквивалентности между различными иерархическими гауссовскими моделями процессов, ведущими
к процессам Стьюдента и вывести новую схему выборки для обратного
Процесс Уишарта, помогающий прояснить эти эквивалентности. В целом мы показываем
что процесс Стьюдента может сохранять привлекательные свойства гауссовского
процесс — непараметрическое представление, аналитическое маржинальное и прогнозирующее
распределений и простой выбор модели с помощью ядер ковариации, но
повышенная гибкость и предсказательные ковариации, которые, в отличие от гауссовского
процесса, явно зависят от значений обучающих наблюдений.Мы проверяем
эмпирически, что процесс Стьюдента особенно полезен в ситуациях, когда
есть изменения в ковариационной структуре или в таких приложениях, как байесовский
оптимизация, где точные прогнозные ковариации имеют решающее значение
производительность. Эти преимущества не требуют дополнительных вычислительных затрат по сравнению с
Гауссовские процессы.

Эндрю Гордон Уилсон.
Ковариация
Ядра для быстрого автоматического обнаружения и экстраполяции образов с помощью
Гауссовские процессы 93 656.Кандидатская диссертация, Кембриджский университет, Кембридж, Великобритания, 2014.

Аннотация: По-настоящему интеллектуальные системы способны обнаруживать закономерности и
экстраполяция без вмешательства человека. Байесовские непараметрические модели,
которые могут однозначно представить выразительную априорную информацию и подробные
индуктивные предубеждения, предоставляют отличную возможность для развития умных
системы с приложениями практически в любом обучении и прогнозировании
задача.
Гауссовские процессы — это богатые распределения по функциям, которые
обеспечивают байесовский непараметрический подход к сглаживанию и интерполяции.А
ковариационная ядро ​​определяет поддержку и индуктивные уклоны гауссианом
процесс. В этой диссертации мы представляем новые ядра ковариации, позволяющие быстро
автоматическое обнаружение образов и экстраполяция с помощью гауссовских процессов.
В
во вводной главе мы обсуждаем высокоуровневые принципы, лежащие в основе всех
модели в этой диссертации: 1) мы обычно можем улучшить прогнозные
выполнение модели за счет учета дополнительной структуры данных; 2) чтобы
автоматически обнаруживать богатую структуру данных, модель должна иметь большой размер
поддержка и соответствующие индуктивные предубеждения; 3) нам больше всего нужна выразительность
модели для больших наборов данных, которые обычно предоставляют больше информации для
структура обучения, и 4) мы часто можем использовать существующие индуктивные предубеждения
(предположения) или структура модели для масштабируемого вывода, без
необходимость упрощения предположений.
В контексте этого введения мы
затем обсудите в главе 2 гауссовские процессы как машины ядра и мои
взгляды на будущее исследования гауссовских процессов.
В главе 3 мы
представить структуру сети регрессии гауссовских процессов (GPRN),
метод гауссовского процесса с несколькими выходами, который масштабируется до многих выходных переменных,
и учитывает зависящие от входа корреляции между выходами. Лежащий в основе
GPRN — это очень выразительное ядро, сформированное с использованием адаптивной смеси
скрытые базовые функции в нейросетевой архитектуре.GPRN — это
способен обнаруживать выразительную структуру данных. Мы используем GPRN для моделирования
изменяющиеся во времени уровни экспрессии 1000 генов, пространственно изменяющиеся
концентрации нескольких различных тяжелых металлов и многомерная волатильность
(ковариации шума, зависящие от входа) между доходностью индексов капитала и
обмен валюты, что особенно ценно для распределения портфеля.
Мы обобщаем GPRN на адаптивную сетевую структуру, которая не
зависят от гауссовских процессов или байесовских непараметрик; и мы намечаем
приложения для адаптивной сети в ядерном магнитном резонансе (ЯМР)
спектроскопия, ансамблевое обучение и моделирование точек изменения.
В главе 4
мы вводим простое ядро ​​закрытой формы для автоматического обнаружения шаблонов и
экстраполяция. Эти ядра спектральной смеси (SM) выводятся путем моделирования
спектральная плотность ядра (его преобразование Фурье) с использованием
Гауссова смесь масштабно-местоположения. Ядра СМ составляют основу всех стационарных
ковариаций, и может использоваться как прямая замена для стандартных ядер,
поскольку они сохраняют простые и точные процедуры обучения и вывода. Мы используем
Ядро SM для обнаружения закономерностей и выполнения экстраполяции на большие расстояния на
тренды атмосферного CO2 и данные о пассажирах авиакомпаний, а также синтетические
Примеры.Мы также показываем, что ядро ​​SM можно использовать для автоматического
реконструировать несколько стандартных ковариаций. Ядро SM и GPRN являются
очень дополняют друг друга; мы показываем, что использование ядра SM с адаптивной базой
функции в GPRN индуцируют выразительное априорное над нестационарным
ядра.
В главе 5 мы представляем GPatt, метод для быстрого
многомерная экстраполяция паттернов, особенно подходит для изображений и фильмов
данные. Без человеческого вмешательства — никакой ручной работы над функциями ядра и
никаких сложных процедур инициализации — мы показываем, что GPatt может решить
крупномасштабная экстраполяция паттернов, проблемы рисования и обнаружения ядра,
включая проблему с 383 400 тренировочными очками.GPatt использует
структура ядра продукта спектральной смеси (SMP) для быстрого, но точного
процедуры вывода. Мы обнаружили, что GPatt значительно превосходит популярные
альтернативные методы масштабируемых гауссовских процессов по скорости и точности.
Более того, мы обнаруживаем глубокие различия между каждым из этих методов,
предлагая выразительные ядра, непараметрические представления и масштабируемые
вывод, который использует существующую структуру модели, полезны в сочетании
для моделирования крупномасштабных многомерных узоров.
Модели в этом
диссертации доказали свою масштабируемость и значительно улучшенный прогнозный
производительность по сравнению с альтернативами: моделируемая дополнительная структура является
важная часть широкого спектра реальных данных, включая проблемы в
эконометрика, экспрессия генов, геостатистика, ядерный магнитный резонанс
спектроскопия, ансамблевое обучение, регрессия с несколькими выходами, точка изменения
моделирование, временные ряды, многомерная волатильность, рисование изображения, текстура
экстраполяция, экстраполяция видео, акустическое моделирование и ядро
открытие.

Эндрю Гордон Уилсон, Ютинг Ву, Дэниел Дж. Холланд, Себастьян Новозин, Мик Д.
Мантл, Линн Ф. Глэдден и Эндрю Блейк.
Байесовский вывод для ЯМР
спектроскопия с приложениями к химическому количественному определению .
препринт arXiv arXiv 1402.3580 , 2014.

Аннотация:
Спектроскопия ядерного магнитного резонанса (ЯМР) использует магнитные
свойства атомных ядер, чтобы обнаружить структуру, состояние реакции и
химическое окружение молекул.Мы предлагаем вероятностный генеративный
модель и процедуры вывода для ЯМР-спектроскопии. В частности, мы используем
взвешенная сумма тригонометрических функций, подвергающихся экспоненциальному убыванию для моделирования
сигналы спада свободной индукции (FID). Обсуждаем проблемы оценки
компоненты этой общей модели — амплитуды, фазовые сдвиги,
частоты, скорости затухания и дисперсии шума — и предлагают практические
решения. Мы сравниваем с обычной спектроскопией с преобразованием Фурье для
оценка относительных концентраций химических веществ в смеси, используя
синтетические и экспериментально полученные сигналы ПИД.Находим предложенную модель
особенно устойчив к низким отношениям сигнал / шум (SNR) и перекрытию
пики в преобразовании Фурье FID, что позволяет делать точные прогнозы
(например, ошибка 1% при низком SNR), которые невозможны с обычным
спектроскопия (ошибка 5%).

Хосе Мигель Эрнандес-Лобато, Джеймс Роберт Ллойдс и Даниэль
Эрнандес-Лобато.
гауссовский процесс
условные копулы с приложениями к финансовым временным рядам .
В Достижениях в системах обработки нейронной информации 27 , страницы 1-9,
Озеро Тахо, Калифорния, США, декабрь 2013 г.

Аннотация: The
оценка зависимостей между несколькими переменными является центральной проблемой в
анализ финансовых временных рядов. Обычный подход — выразить эти
зависимости в терминах функции копулы. Обычно функция связки
предполагается постоянным, но это может быть неточно, если есть ковариаты
это может иметь большое влияние на структуру зависимостей данных. Чтобы
учитывать это, байесовская структура для оценки условных
связки.В этих рамках параметры связки
нелинейно связано с некоторыми произвольными обусловливающими переменными. Мы оцениваем
способность нашего метода предсказывать изменяющиеся во времени зависимости от нескольких
акции и валюты и наблюдают стабильный прирост производительности по сравнению с
статические модели копул и другие методы нестационарных копул.

Давид Лопес-Пас, Филипп Хенниг и Бернхард Шолкёпф.
Рандомизированная зависимость
коэффициент .
В Достижениях в системах обработки нейронной информации 27 , страницы 1-9,
Озеро Тахо, Калифорния, США, декабрь 2013 г.

Аннотация: ср.
ввести рандомизированный коэффициент зависимости (RDC), меру
нелинейная зависимость между случайными величинами произвольной размерности на основе
о максимальном коэффициенте корреляции Хиршфельда-Гебелейна-Реньи. RDC
определяется в терминах корреляции случайных нелинейных проекций копул;
он инвариантен относительно преобразований маргинального распределения, имеет
низкие вычислительные затраты и простота реализации: всего пять строк кода R,
включены в конце статьи.

Томохару Ивата, Давид Дювено и Зубен Гахрамани.
Смеси деформированные для непараметрических
Кластер .
В 29-я Конференция по неопределенности в искусственном интеллекте ,
Bellevue, Вашингтон, июль 2013 г.

Реферат: Смесь
Гауссианы, подходящие к одному изогнутому кластеру или кластеру с тяжелым хвостом, сообщат, что
данные содержат множество кластеров. Чтобы получить более подходящие кластеры, мы
представить модель, которая искажает скрытую смесь гауссиан, чтобы произвести
непараметрические формы кластера.Возможная низкоразмерная латентная смесь
модель позволяет суммировать свойства многомерных кластеров
(или многообразия плотности), описывающие данные. Количество коллекторов, а также
так как форма и размер каждого коллектора определяются автоматически. Мы
вывести простую схему вывода для этой модели, которая аналитически интегрирует
из параметров смеси и функции деформации. Мы показываем, что наши
модель эффективна для оценки плотности, работает лучше бесконечного
Модели гауссовой смеси при восстановлении истинного числа кластеров, и
производит интерпретируемые сводки многомерных наборов данных.

Дэвид Дювено, Джеймс Роберт Ллойд, Роджер Гросс, Джошуа Б. Тененбаум и
Зубин Гахрамани.
Строение
открытие в непараметрической регрессии через композиционное ядро
поиск .
В 30-я Международная конференция по машинному обучению , Атланта,
Джорджия, США, июнь 2013 г.

Abstract: Несмотря на
важности, выбор структурной формы ядра в непараметрических
регресс остается черным искусством. Мы определяем пространство ядерных структур, которые
построены композиционно путем добавления и умножения небольшого количества базовых
ядра.Мы представляем метод поиска в этом пространстве структур
что отражает процесс научных открытий. Выученные структуры могут
часто разбивают функции на интерпретируемые компоненты и позволяют
экстраполяция на наборы данных временных рядов. Наш метод поиска структуры
превосходит многие широко используемые ядра и методы их комбинирования на
разнообразие задач прогнозирования.

Давид Лопес-Пас, Хосе Мигель Эрнандес-Лобато и Зубин Гахрамани.
гауссовский
обработать связки виноградной лозы для многомерной зависимости .В 30-я Международная конференция по машинному обучению , Атланта,
Джорджия, США, июнь 2013 г.

Резюме: Связки позволяют учиться
маржинальные распределения отдельно от многомерной структуры зависимости
(связка), которая связывает их вместе в функцию плотности. Лоза
факторизации облегчают изучение многомерных связок путем построения
иерархия условных двумерных связок. Однако, чтобы упростить вывод,
принято считать, что каждая из этих условных двумерных связок является
не зависит от его обусловливающих переменных.В этой статье мы ослабим это
предположение, обнаружив скрытые функции, которые определяют форму
условная связка с учетом ее обусловливающих переменных Мы изучаем эти функции
следуя байесовскому подходу, основанному на разреженных гауссовских процессах с
распространение математического ожидания для масштабируемого приблизительного вывода. Эксперименты по
наборы данных из реального мира показывают, что при моделировании всех условных зависимостей мы
получить более точные оценки базовой связки данных.

Эндрю Гордон Уилсон и Райан Прескотт Адамс. гауссовский
ядра процессов для обнаружения и экстраполяции паттернов .
В 30-я Международная конференция по машинному обучению , 18 февраля
2013.

Аннотация: Гауссовские процессы являются богатыми распределениями.
над функциями, которые обеспечивают байесовский непараметрический подход к сглаживанию
и интерполяция. Мы вводим простые ядра замкнутой формы, которые можно использовать
с гауссовскими процессами для обнаружения закономерностей и возможности экстраполяции. Эти
ядра получены путем моделирования спектральной плотности — преобразования Фурье
ядра — с гауссовой смесью.Предлагаемые ядра поддерживают широкий
класс стационарных ковариаций, но вывод гауссовского процесса остается
простой и аналитический. Мы демонстрируем предлагаемые ядра, открывая
паттернов и выполнение экстраполяции на большие расстояния на синтетических примерах, как
а также тренды атмосферного CO2 и данные о пассажирах авиакомпаний. Мы также показываем, что
мы можем реконструировать стандартные ковариации в рамках нашей структуры.

Комментарий: arXiv: 1302.4245

Себастьян Братьер, Нови Квадрианто и Зубен Гахрамани. байесовский
структурированное прогнозирование с использованием гауссовских процессов .
arXiv , abs / 1307.3846, 2013.

Abstract: Мы представляем
концептуально новую модель структурированного прогнозирования, GPstruct, которая
ядровый, непараметрический и байесовский по дизайну. Мотивируем модель
по отношению к существующим подходам, среди прочего, условные случайные поля
(CRF), марковские сети с максимальным запасом (M3N) и структурированный опорный вектор
машины (SVMstruct), которые воплощают только часть его свойств.Мы
представить процедуру вывода, основанную на цепи Маркова Монте-Карло. В
framework может быть создан для широкого диапазона структурированных объектов, таких как
линейные цепи, деревья, сетки и другие общие графы. В качестве доказательства концепции
модель тестируется на нескольких задачах обработки естественного языка и
задача сегментации видео-жестов, включающая линейную цепную структуру. Мы показываем
точности прогнозов для GPstruct, которые сравнимы или превышают
CRF и SVMstruct.

Роджер Фригола, Фредрик Линдстен, Томас Б.Шен и Карл Эдвард
Расмуссен.
Байесовский вывод и обучение в
Модели гауссовского процесса в пространстве состояний с частицей MCMC .
В L. Bottou, C.J.C. Берджес, З. Гахрамани, М. Веллинг и К.К. Вайнбергер,
редакторы, Достижения в системах обработки нейронной информации 26 .
Curran Associates, Inc., 2013.

Резюме: Пространство состояний
модели успешно используются во многих областях науки, техники и
экономика для моделирования временных рядов и динамических систем.Мы представляем полностью
Байесовский подход к логическому выводу и обучению в нелинейной непараметрической
модели в пространстве состояний. Мы помещаем гауссовский процесс перед переходом
динамики, в результате чего получается гибкая модель, способная фиксировать сложные динамические
явления. Однако для обеспечения эффективного вывода мы маргинализируем
динамику модели и вместо этого непосредственно вывести совместное сглаживание
распространение за счет использования специально разработанной цепочки Маркова частиц
Пробоотборники Монте-Карло. Как только образец из сглаживающего распределения
вычислено, можно сформулировать прогнозирующее распределение перехода состояний
аналитически.Мы используем разреженные гауссовские модели процессов, чтобы значительно уменьшить
Вычислительная сложность подхода.

Роджер Фригола и Карл Эдвард Расмуссен.
Встроенная предварительная обработка для
Отождествление байесовских нелинейных систем с гауссовскими процессами .
В документе Decision and Control (CDC), 52-й ежегодной конференции IEEE 2013 г., посвященной ,
2013.

Резюме: Мы представляем GP-FNARX: новую модель для
идентификация нелинейных систем на основе нелинейной авторегрессионной экзогенной
модель (NARX) с фильтрованными регрессорами (F), где нелинейная регрессия
Проблема решается с помощью разреженных гауссовских процессов (GP).Мы интегрируем данные
предварительная обработка с идентификацией системы в полностью автоматизированную процедуру
который идет от исходных данных к идентифицированной модели. Обе предварительная обработка
параметры и гиперпараметры GP настраиваются путем максимизации предельного
вероятность вероятностной модели. Получаем байесовскую модель
динамика системы, которая может сообщить о своей неопределенности в регионах, где
данных мало. Автоматизированный подход, моделирование неопределенности и
относительно низкая стоимость вычислений делает GP-FNARX хорошим кандидатом на
приложения в робототехнике и адаптивном управлении.

Э. Гилбоа, Юнус Саатчи и Джон П. Каннингем.
Масштабирование
многомерные гауссовские процессы с использованием прогнозируемой добавки
приближения .
В 30-я Международная конференция по машинному обучению , 2013.

Abstract: Точная регрессия гауссовского процесса (GP) имеет
O (N ³ ) время выполнения для размера данных N, что делает его трудноразрешимым для больших N.
Многие алгоритмы для улучшения масштабирования GP приближают ковариацию с
матрицы нижнего ранга.В других работах использовалась структура, присущая
конкретные ковариационные функции, в том числе GP с подразумеваемой марковской структурой,
и равномерные входы (оба включают время выполнения O (N)). Однако эти достижения GP
не были расширены до настройки многомерного ввода, несмотря на
преобладание многомерных приложений. В этом документе представлены и
тестирует новые расширения структурированных GP для многомерных входов. Мы
представить новые методы для аддитивных GP, показывая новую связь между
классический метод обратной фиксации и байесовский каркас.Для достижения оптимального
компромисс между точностью и сложностью, мы расширяем эту модель новым вариантом
проекционная регрессия преследования. Наш основной результат — погоня за проекциями
Гауссовская регрессия процесса — показывает ускорение на порядки, пока
сохраняя высокую точность. Естественные второй и третий этапы включают:
негауссовские наблюдения и методы равномерных сеток более высоких размерностей. Мы
представить новые методы для решения обоих этих необходимых направлений. Мы
полностью проиллюстрировать силу этих трех достижений на нескольких наборах данных,
достижение производительности, близкой к наивному Full GP, на порядки меньше
Стоимость.

Джеймс Роберт Ллойд.
Gefcom2012
иерархическое прогнозирование нагрузки: машины с градиентным бустом и гауссовский
процессы .
International Journal of Forecasting , 2013.

Резюме: В этом отчете обсуждаются методы прогнозирования почасовой нагрузки на
Энергетика США в рамках программы прогнозирования нагрузки Global Energy
Конкурс прогнозов на 2012 год, проходящий на Kaggle. Описанные методы
(машины повышения градиента и гауссовские процессы) являются универсальной машиной
алгоритмы обучения / регрессии и несколько конкретных настроек предметной области.
сделал.Несмотря на это, алгоритмы смогли обеспечить конкурентоспособность
предсказания и, надеюсь, они могут вдохновить более совершенные методы для
конкурировать с современными методологиями прогнозирования нагрузки.

Эндрю Гордон Уилсон, Элад Гилбоа, Арье Нехораи и Джон П. Каннингем.
Gpatt: быстрый многомерный
Экстраполяция паттернов гауссовскими процессами .
препринт arXiv arXiv: 1310.5288 , 2013.

Аннотация:
Гауссовские процессы обычно используются для сглаживания и интерполяции на
небольшие наборы данных.Мы вводим новую байесовскую непараметрическую структуру — GPatt
— включение автоматической экстраполяции образов с гауссовскими процессами на большие
многомерные наборы данных. GPatt объединяет и расширяет очень выразительные
ядра и быстрые методы точного вывода. Без человеческого вмешательства — нет
ручная работа с функциями ядра, без сложной инициализации
процедуры — мы показываем, что GPatt может решить экстраполяцию крупномасштабных паттернов,
inpainting и проблемы обнаружения ядра, включая проблему с 383 400
тренировочные точки.Мы обнаружили, что GPatt значительно превосходит популярные
альтернативные методы масштабируемых гауссовских процессов по скорости и точности.
Более того, мы обнаруживаем глубокие различия между каждым из этих методов,
предлагая выразительные ядра, непараметрические представления и масштабируемые
вывод, который использует структуру модели, полезен в сочетании для
моделирование крупномасштабных многомерных моделей.

Джеймс Роберт Ллойд, Питер Орбанц, Зубин Гахрамани и Дэниел М. Рой.
Случайно
априорные функции для заменяемых массивов с приложениями к графам и
реляционные данные .В Достижения в системах обработки нейронной информации 26 , страницы 1-9,
Озеро Тахо, Калифорния, США, декабрь 2012 г.

Abstract: A
фундаментальная проблема в анализе структурированных реляционных данных, таких как
графиков, сетей, баз данных и матриц заключается в извлечении резюме
общая структура, лежащая в основе отношений между отдельными субъектами. Реляционный
данные обычно кодируются в виде массивов; инвариантность к порядку
строк и столбцов соответствует заменяемым массивам.