مشکل تشخیص تصویر یکی از رایج ترین مسائلی است که با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی با موفقیت حل شده است. فرمول‌های مختلفی از مشکل در اینجا امکان پذیر است که یکی از بهترین آنهاست گزینه های ساده- تشخیص مجموعه ثابتی از کاراکترها.

مثال 3.11.تشخیص نامه سیستم MatLab عملکرد خاصی را ارائه می دهد

>> = prprob;

این تابع دو ماتریس باینری را برمی گرداند: در ماتریس الفبا (اندازه 35x26)، هر ستون یک حرف را رمزگذاری می کند، و ماتریس اهداف (اندازه 26x26) مورب است و برای شناسایی ستون خدمت می کند.

هر ستون الفبا مربوط به یک ماتریس 7x5 است که یک تصویر باینری از حرف است.

تابع زیر تمام ستون های الفبا را به صورت حروف نمایش می دهد (این تابع باید در فهرست کاری MatLab قرار گیرد):

نمودارهای تابع (الفبا)

fprintf("plotletters در حال ترسیم 25 حرف اول است\n");

اندازه (الفبا)؛

error("Plotletters به ​​ستون هایی با 35 عدد نیاز دارند");

MM = نقشه رنگی (خاکستری)؛

MM=MM(پایان:-1:1،:);

imagesc(تغییر شکل(الفبا(:,j),5,7)");

نتیجه اجرای تابع در شکل نشان داده شده است. 3.12:

>> نمودارها (الفبا)؛

شکل 3.12.کدگذاری الفبای باینری

بر اساس ساختار ماتریس اهداف، شبکه عصبی باید دارای 26 نورون خروجی باشد. بیایید تعداد نورون های لایه پنهان را 10 قرار دهیم.

>> net = newff(minmax(الفبا)،،("logsig" "logsig")،"traingdx");

>> P = الفبا. T = اهداف;

بیایید تعداد دوره ها را تنظیم کنیم و فرآیند یادگیری را شروع کنیم:

>> net.trainParam.epochs = 1000;

>> = قطار (خالص، P، T)؛

منحنی یادگیری در شکل نشان داده شده است. 3.13.

شکل 3.13.تغییر خطا در طول فرآیند آموزش

برای بررسی کیفیت شبکه آموزش دیده، تصاویر نویزدار حروف را در نظر بگیرید (شکل 3.14):

>> noisyP = الفبا+randn(اندازه(الفبا)) * 0.2;

>> plotletters (noisyP)؛

دستور زیر شبکه را روی یک مجموعه ورودی نویز اجرا می کند:

>> A2 = sim(net,noisyP)؛

ماتریس A2 در اینجا حاوی اعداد مختلفی در محدوده است. با استفاده از تابع رقابت کنندمی توانید حداکثر عنصر را در هر ستون انتخاب کنید، سپس مقدار 1 را به آن اختصاص دهید و عناصر باقیمانده ستون را صفر کنید:

شکل 3.14.تصاویر حروف در حضور نویز

>>برای j=1:26

A3 = رقابت (A2(:,j));

answer(j) = find(compet(A3) == 1);

سپس می توانید به صورت بصری پاسخ شبکه به بردارهای ورودی نویزدار را با استفاده از دستورات ارزیابی کنید:

>> NetLetters=alphabet(:,پاسخ);

>> plotletters (NetLetters)؛

در شکل شکل 3.15 نتیجه تشخیص نهایی را نشان می دهد.

شکل 3.15.نتیجه تشخیص شبکه عصبی

بدیهی است که برخی از حروف به اشتباه شناسایی شده اند. این ممکن است نتیجه آموزش ضعیف شبکه، یا سطح نویز بسیار بالا، یا انتخاب نادرست تعداد نورون ها در لایه داخلی باشد.

اجازه دهید صفحه‌ای در مقابل خود داشته باشیم که به دوازده سلول، 4×3 تقسیم شده است. سلول‌ها گسستگی عناصر تصویر را منعکس می‌کنند. هنگام فوکوس کردن تصویر، سلول یا روشن می شود یا خیر. "روشنایی" یک مقدار واحد از بزرگی تحریک آن را تعیین می کند، "عدم قرار گرفتن در معرض" - صفر. بنابراین، حرف O روشنایی سلول ها را تعیین می کند که در شکل 2.1 تعیین شده است. همانطور که در شکل 2.2 نشان داده شده است، حرف A صفحه را روشن می کند.

چه کاری باید انجام شود تا دستگاهی که در حال طراحی آن هستیم بتواند بگوید چه حرفی است؟

بدیهی است که تمام سیگنال های تحریک سلول های صفحه نمایش که با حرف O روشن می شوند باید به کانکتوری که مدار I را اجرا می کند ارسال شود. زمانی که تمام سلول‌های صفحه‌ای که تصویر روی آن قرار می‌گیرد، با حرف O روشن می‌شود، تولید می‌شود. وجود یک سیگنال واحد در خروجی رابط، پاسخ را تعیین می‌کند: "این حرف O است."

برنج. 2.1.آموزش حرف O

برنج. 2.2.آموزش حرف الف

برای حرف A هم باید همین کار را کرد.

بیایید هر سلول صفحه را با مختصات آن علامت گذاری کنیم. سپس روی زبان منطق ریاضیآنچه انجام داده‌ایم را می‌توان در قالب گزاره‌های منطقی نوشت - محمول:

این محمولات تجسم «الکترونیکی» را با استفاده از روش‌های طراحی مدار تعیین می‌کنند.

در این حالت ، حروف با یکدیگر "تداخل" نخواهند کرد ، زیرا روشنایی سلول های صفحه مربوطه تا حدی منطبق نیست و مقدار واحد پیوند فقط برای یکی از آنها تعیین می شود.

اگر حرف K را روی صفحه قرار دهید چه؟ سپس هیچ یک از دو اتصال دهنده یک مقدار واحد تولید نمی کند، زیرا هیچ تصادفی کاملی از روشنایی سلول های صفحه مربوطه وجود نخواهد داشت. برای "آموزش" حرف K به سیستم، باید یک ربط دیگر را معرفی کنید و همان ساختارهای بالا را انجام دهید.

بنابراین، می توان گفت که ما یک سیستم برای تشخیص دو حرف "درست" داده شده ایجاد کرده ایم.

اما اگر حروف روی صفحه با دست لرزان نوشته شده باشد چه باید کرد؟ سپس باید اجازه دهیم نور جایگزین برخی از سلول‌های همسایه صفحه نمایش داده شود و این موضوع را با استفاده از عملیات تفکیک OR در نظر بگیریم. همانطور که مشخص است، در نتیجه این عملیات، اگر حداقل یک سیگنال واحد در ورودی وجود داشته باشد، یک سیگنال واحد تولید می شود.

بیایید امکان تشخیص حرف O را در نظر بگیریم و امکان روشنایی سلول های (1،1)، (1،3)، (4،1)، (4،3) را فراهم کنیم. سپس گزاره ساخته شده قبلی به شکل زیر در می آید:

به طور مشابه، برای حرف A، اجازه دهید سلول های (4،1) و (4،3) روشن شوند:

برنج. 2.3.آموزش مشترک حروف "او" و "الف"

با ترکیب هر دو محمول، نمودار شکل 2.3 را دریافت می کنیم.

بنابراین، ما یک رویکرد "مدار-فنی" را برای یادگیری و تشخیص، بر اساس استفاده از توابع بولی و عملکرد پیاده‌سازی کرده‌ایم. متغیرهای بولی 0, 1.

ساخت یک شبکه عصبی منطقی آموزش دیده برای تشخیص حروف

اکنون بیایید آن مرحله را برداریم، آن انتقال، که سادگی مبتکرانه تجسم طبیعی را تعیین می کند، طراحی شده برای داده های ناقص، غیرقابل اعتماد بودن، "نویز"، نیاز به سرعت بالا، قابلیت اطمینان بالا و یکنواختی. زیرا ما نمی توانیم یک مدار الکترونیکی پنهان در جمجمه را تصور کنیم.

طبیعت و ما به عنوان بخشی از آن هرگز اطلاعات دقیق، قطعی و قابل اعتماد نداریم. نور سلول های صفحه نمایش مانند گیرنده های چشم ما هرگز کامل نمی شود، تصویر هرگز درست نیست، نویز، حذف و غیره وجود دارد. سپس مفاهیم شباهت و تداعی اهمیت حیاتی پیدا می کنند. «شبیه‌ترین تصویر به «نمایش داده‌شده»، وضعیتی که به وجود آمده است، و چه اقداماتی توجیه‌پذیرتر است؟ - این سؤالی است که در میان خطرات و دستاوردهای بسیار، اصل زندگی ما را تعیین می کند. انجمنی بودن تفکر ما مطلق است.

این بدان معنی است که ما باید از متغیرهای بولی کاملاً تعریف شده (0، 1، "بله - نه"، "سفید - سیاه" و غیره) به سمت عدم قطعیت، قابلیت اطمینان یا سایر ارزیابی‌های اطلاعات - به سمت متغیرهای واقعی حرکت کنیم.

اما پس از آن لازم است که از جبر بولی دور شویم، زیرا مفاهیم ربط و تفکیک برای متغیرهای واقعی تعریف نشده اند. اینجاست که تجزیه و تحلیل و به کارگیری اصول اجرای طبیعی به کمک می آید - اصول شبکه عصبی که در مغز ما تجسم یافته است.

بیایید مدار آموزش دیده ای را که دریافت کردیم به یک شبکه عصبی تبدیل کنیم (شکل 2.4).

هر سلول صفحه یک نورون گیرنده است که در نتیجه روشنایی مقدار مشخصی از تحریک را بدست می آورد و مقداری بین صفر و یک می گیرد. گیرنده هایی که جایگزین صفحه نمایش می شوند ورودی یا لایه گیرندهشبکه های عصبی. ما هر رابط و جداکننده را با یک مدل نورون واحد برای کل شبکه جایگزین خواهیم کرد. اجازه دهید لایه خروجی شبکه را معرفی کنیم که در مثال ما از دو نورون تشکیل شده است که تحریک آنها نتیجه تشخیص را تعیین می کند. اجازه دهید نورون های لایه خروجی را با نام حروف - O و A نام گذاری کنیم.

گیرنده ها، مانند یک صفحه نمایش، از بیرون هیجان زده می شوند. با این حال، نورون های دیگر، با تقلید از گسترش تحریک در مغز، اجرا می کنند تابع انتقال(از نظر تئوری کنترل خودکار) یا عملکرد فعال سازی(از نظر تئوری شبکه های عصبی). این تابع سیگنال های ورودی یک نورون را با در نظر گرفتن وزن این ورودی ها (فعلاً بررسی آنها را به تعویق می اندازیم) به مقدار تحریک این نورون تبدیل می کند که مطابق با اتصالات بیشتر از طریق شبکه منتقل می شود. از نورون ها و رسیدن به یک یا چند نورون از لایه خروجی.

برنج. 2.4.شبکه عصبی برای تشخیص حروف "O" و "A"

از آنجایی که کار مغز در سطح منطقی شبیه سازی می شود، عملکرد فعال سازیانتخاب بسیار ساده است بنابراین، در مثال ما کافی است موارد زیر را انتخاب کنید عملکرد فعال سازیبرای یافتن مقدار تحریک نورون i:

در ابتدا پیدا می کنیم

سپس می گذاریم

کتاب های مایکل نیلسون "شبکه های عصبی و یادگیری عمیق".

من ترجمه را به چندین مقاله در Habré تقسیم کردم تا خواندن آن آسانتر شود:
بخش 1) مقدمه ای بر شبکه های عصبی
قسمت 2) ساخت و ساز و نزول شیب
قسمت 3) پیاده سازی یک شبکه برای تشخیص رقم
قسمت 4) کمی در مورد یادگیری عمیق

معرفی

سیستم بینایی انسان یکی از شگفت انگیزترین سیستم های بینایی در جهان است. در هر نیمکره مغز ما یک قشر بینایی حاوی 140 میلیون نورون با ده ها میلیارد اتصال بین آنها وجود دارد، اما یک قشر از این قبیل وجود ندارد، چندین مورد از آنها وجود دارد و با هم یک ابر رایانه واقعی را در سر ما تشکیل می دهند. در طول تکامل برای درک اجزای بصری جهان ما اقتباس شده است. اما اگر بخواهید برنامه ای بنویسید که مثلاً اعداد دست نویس را تشخیص دهد، دشواری تشخیص الگوهای بصری آشکار می شود.

شهود ساده - "9 دارای یک حلقه در بالا و یک دم عمودی در پایین است" به طور الگوریتمی چندان آسان نیست. شبکه‌های عصبی از مثال‌هایی استفاده می‌کنند، قوانینی را استنباط می‌کنند و از آنها درس می‌گیرند. علاوه بر این، هرچه نمونه‌های بیشتری به شبکه نشان دهیم، اطلاعات بیشتری در مورد ارقام دست‌نویس می‌آموزد، بنابراین آنها را با دقت بیشتری طبقه‌بندی می‌کند. ما برنامه ای در 74 خط کد می نویسیم که ارقام دست نویس را با دقت بیش از 99 درصد تشخیص می دهد. پس بزن بریم!

پرسپترون

شبکه عصبی چیست؟ برای شروع، مدل یک نورون مصنوعی را توضیح خواهم داد. پرسپترون در سال 1950 توسط فرانک روزنبلات توسعه یافت و امروز ما از یکی از مدل های اصلی او استفاده خواهیم کرد - پرسپترون سیگموئید. پس چگونه کار می کند؟ Persepron یک بردار را به عنوان ورودی می گیرد و مقداری خروجی را برمی گرداند.

روزنبلات یک قانون ساده برای محاسبه مقدار خروجی پیشنهاد کرد. او مفهوم «اهمیت» و سپس «وزن» هر مقدار ورودی را معرفی کرد. در مورد ما، این بستگی به بزرگتر یا کمتر بودن آن از یک مقدار آستانه خاص دارد.

و این تمام چیزی است که ما نیاز داریم! با تغییر بردار اوزان، می توان به طور مطلق به دست آورد مدل های مختلفتصمیم گیری. حالا بیایید به شبکه عصبی برگردیم.

بنابراین، می بینیم که شبکه از چندین لایه نورون تشکیل شده است. لایه اول لایه ورودی یا گیرنده ها ()، لایه بعدی پنهان () و آخرین لایه، لایه خروجی (). شرایط کاملاً دست و پا گیر است، بیایید آن را با حاصل ضرب اسکالر بردارها جایگزین کنیم. در مرحله بعد، بگذارید آن را افست پرسپترون یا آن را به سمت چپ حرکت دهید. ما گرفتیم:

مشکل یادگیری

برای اینکه ببینیم یادگیری چگونه ممکن است کار کند، فرض کنیم مقداری وزن یا تعصب در شبکه را تغییر دهیم. ما می خواهیم این تغییر کوچک در وزن باعث ایجاد یک تغییر کوچک متناظر در خروجی شبکه شود. از نظر شماتیک به این صورت است:

اگر این امکان وجود داشت، می‌توانستیم وزن‌ها را در جهتی که برای ما مطلوب است دستکاری کنیم و به تدریج شبکه را آموزش دهیم، اما مشکل اینجاست که با مقداری تغییر در وزن یک نورون خاص، خروجی آن می‌تواند به طور کامل از 0 به 1 تبدیل شود. این می تواند منجر به یک خطای پیش بینی بزرگ برای کل شبکه شود، اما راهی برای حل این مشکل وجود دارد.

نورون سیگموئید

ما می توانیم با معرفی نوع جدیدی از نورون مصنوعی به نام نورون سیگموئید بر این مشکل غلبه کنیم. نورون‌های سیگموئید مشابه پرسپترون‌ها هستند، اما به گونه‌ای اصلاح شده‌اند که تغییرات جزئی در وزن و سوگیری آن‌ها تنها باعث تغییر کوچکی در خروجی آن‌ها می‌شود. ساختار یک نورون سیگموئید مشابه است، اما اکنون می تواند به عنوان ورودی و خروجی به عنوان خروجی دریافت کند.

کاملاً به نظر می رسد موارد مختلف، اما من به شما اطمینان می دهم که پرسپترون و نورون سیگموئید اشتراکات زیادی دارند. اجازه دهید فرض کنیم که , پس و بنابراین . برعکس نیز صادق است، اگر، پس و . بدیهی است که هنگام کار با یک نورون سیگموئید، پرسپترون صاف تری داریم. و در واقع:

معماری شبکه های عصبی

طراحی لایه های ورودی و خروجی یک شبکه عصبی بسیار ساده است. به عنوان مثال، فرض کنید ما در حال تلاش برای تعیین اینکه آیا یک "9" دست نویس در یک تصویر است یا خیر. یک راه طبیعی برای طراحی شبکه، کدگذاری شدت پیکسل های تصویر در نورون های ورودی است. اگر اندازه تصویر باشد، یک نورون ورودی داریم. لایه خروجی دارای یک نورون است که حاوی مقدار خروجی است، اگر بزرگتر از 0.5 باشد، "9" در تصویر وجود دارد، در غیر این صورت نه. در حالی که طراحی لایه های ورودی و خروجی یک کار نسبتاً ساده است، انتخاب معماری لایه پنهان یک هنر است. محققان انواع مختلفی از اکتشافات طراحی لایه پنهان را توسعه داده اند، مانند مواردی که به جبران تعداد لایه های پنهان در برابر زمان آموزش شبکه کمک می کند.

تاکنون از شبکه‌های عصبی استفاده کرده‌ایم که در آن‌ها خروجی یک لایه به عنوان سیگنال برای لایه بعدی استفاده می‌شود، به این گونه شبکه‌ها شبکه‌های عصبی مستقیم یا شبکه‌های پیش‌خور می‌گویند. با این حال، مدل های دیگری از شبکه های عصبی وجود دارد که در آنها حلقه های بازخورد امکان پذیر است. این مدل ها شبکه های عصبی بازگشتی () نامیده می شوند. شبکه‌های عصبی بازگشتی تأثیر کمتری نسبت به شبکه‌های پیش‌خور داشته‌اند، تا حدی به این دلیل که الگوریتم‌های آموزشی برای شبکه‌های بازگشتی (حداقل تا به امروز) کارایی کمتری دارند. اما شبکه های تکراری هنوز هم بسیار جالب هستند. آنها از نظر روحی به نحوه عملکرد مغز ما بسیار نزدیکتر از شبکه های بازخورد هستند. و این امکان وجود دارد که شبکه های تکراری بتوانند مشکلات مهمی را حل کنند که با شبکه های دسترسی مستقیم به سختی قابل حل است.

بنابراین، این همه برای امروز است، در مقاله بعدی در مورد نزول گرادیان و آموزش شبکه آینده ما صحبت خواهم کرد. با تشکر از توجه شما!

تمرین تشخیص حروف سطوح دشواری مختلف. یک ماسک با نویز به نامه اعمال می شود. گاهی اوقات برای اینکه بفهمید چه نوع نامه ای در این کار وجود دارد، گاهی اوقات باید زودباور باشید.

آموزش خواندن و حروف الفبای روسی به کودکان. چه حرفی نشان داده شده است؟ پاسخ صحیح را در سمت راست انتخاب کنید.

کدام حرف پنهان است؟ بازی آنلاین برای توسعه اولیهفرزندان. تشخیص حروف الفبای روسی

نحوه یادگیری حروف الفبای روسی

اغلب حروف الفبای روسی به ترتیب شروع به آموزش می کنند، همانطور که در آغازگر نوشته می شوند. در واقع حروف باید به ترتیب دفعات استفاده آموزش داده شوند. من یک اشاره کوچک به شما می دهم - حروف در مرکز صفحه کلید بیشتر از حروف در حاشیه استفاده می شوند. بنابراین، ابتدا باید A، P، R، O... را به خاطر بسپارید و مواردی مانند Y، X، F، Shch را برای یک میان وعده بگذارید.

چه چیزی بهتر است - آموزش خواندن حروف یا هجاها به کودک؟

بسیاری از معلمان بلافاصله به صورت هجا تدریس می کنند. پیشنهاد می کنم این مشکل کوچک را کنار بگذارید و به جای یادگیری هجاها، بازی های آنلاین انجام دهید. اینگونه است که کودک همزمان یاد می گیرد و بازی می کند. یا بهتر بگوییم به نظرش می رسد که دارد می نوازد و در عین حال بی اختیار صداهای لازم را تکرار می کند.

مزیت بازی های آنلاین این است که اگر حرفی را اشتباه تلفظ کنید، شبیه ساز با صبر و حوصله پاسخ صحیح را تکرار می کند تا زمانی که به یاد بیاورید.

آیا کتاب های ABC به شما در یادگیری حروف کمک می کند؟ چرا از پرایمرهای کاغذی هنوز در تمرینات آموزشی استفاده می شود؟

به طور سنتی از کتاب های ABC کاغذی برای آموزش حروف استفاده می شود. مزایای آنها غیر قابل انکار است. اگر نسخه کاغذی را روی زمین بیاندازید، لازم نیست نگران شکستن دستگاه باشید. پرایمرها را می توان در یک صفحه خاص باز کرد و در مکانی قابل مشاهده قرار داد. همه اینها در دستگاه های الکترونیکی یافت نمی شود.

با این حال، شبیه سازهای آموزش خواندن قابل برنامه ریزی مزایای خاصی نیز دارند، به عنوان مثال، آنها برخلاف همتایان کاغذی خود می توانند صحبت کنند. بنابراین، ما می توانیم منابع کاغذی و الکترونیکی را توصیه کنیم.

آیا تمرینات آنلاین به شما کمک می کند حروف را به خاطر بسپارید؟

تاکید اصلی هنگام استفاده از بازی های الکترونیکی و آنلاین این است که فرد به طور غیرارادی اطلاعات یکسانی را بارها تکرار می کند. هرچه تکرار بیشتر اتفاق بیفتد، اطلاعات محکم‌تر به هشیاری و مغز وارد می‌شود. بنابراین، تمرینات آنلاین مکمل بسیار مفیدی برای مکعب های سنتی و کتاب های کاغذی هستند.

کودک را از چه سنی باید به مراکز آموزشی فرستاد؟

سرعت بلوغ متفاوت است. معمولا. دختران تا سن معینی در رشد از پسران جلوتر هستند. دختران زودتر شروع به صحبت می کنند، آنها اجتماعی تر هستند و تمایل بیشتری به یادگیری دارند. برعکس، پسرها اغلب بسیار اوتیستیک هستند - که به تنهایی راه می روند. از اینجا می توان نتیجه گرفت که دختران کمی زودتر از پسرها خواندن را یاد می گیرند. اما این فقط یک نمودار خارجی است. هر کودک فردی است و آمادگی او برای یادگیری را می توان در عمل آزمایش کرد. آیا فرزند شما از حضور در کلاس ها لذت می برد؟ آیا چیزی در ذهنش باقی می ماند بعد از اینکه آن را بیاموزد؟

شاید سعی کنید خودتان مطالعه کنید، به خصوص که سوار شدن در اتوبوس زمان بر است و هیچکس بهتر از مادر و پدر کودک شما را درک نمی کند.

اگر فرزندتان حروف را به خاطر نمی آورد چه باید کرد؟

درس خواندن سخت است. و بستگی به بزرگسال یا کودک بودن آن ندارد. یادگیری آن بسیار بسیار دشوار است. علاوه بر این، کودکان فقط از طریق بازی یاد می گیرند. واقعیت دیگر این است که برای یادگیری چیزی باید چندین بار تمرین یا تکرار شود. بنابراین، جای تعجب نیست که کودکان حروف را بسیار ضعیف به خاطر می آورند.

گروه جداگانه ای از کودکان وجود دارند که دیر شروع به صحبت می کنند و در عین حال نه تنها حروف، بلکه صداها را نیز اشتباه می گیرند. با چنین بچه هایی باید حروف را با هم بکشید، از همه مواد ممکن برای این کار استفاده کنید، غلات، کبریت، سنگریزه، مداد - هر چیزی که در دست است. آن را بکشید و از فرزندتان بخواهید آن را تکرار کند.

می تواند انجام شود دیکته های گرافیکی، می توانید قرعه کشی و تکرار کنید.

اگر کودک شما حروفی مانند D و T را با هم اشتباه می گیرد چه باید کرد

اگر کودک حروف را اشتباه می گیرد، به این معنی است که برای رفتن به خواندن کلمات خیلی زود است. برگردید و حروف را تکرار کنید. کودکان اغلب حروف صوت و بدون صدا یا املای مشابه را اشتباه می گیرند، به عنوان مثال، P و R. تمرین تکرار می تواند کمک کند. به عنوان مثال، می توانید حروف را با هم مجسمه سازی کنید، می توانید حروف را از بدن بسازید، به عنوان مثال، با قرار دادن بازوهای خود به طرفین برای به تصویر کشیدن حرف T.

چگونه به کودک بیاموزیم که اگر نمی خواهد حروف را حفظ کند

تکرار مادر یادگیری است. حروف را در کلمات تکرار کنید، حروف را در هجاها تکرار کنید، سعی کنید حروف را حدس بزنید. اجازه دهید کودک نامه را بنویسد و شما سعی کنید حدس بزنید. یا، می توانید برعکس این کار را انجام دهید - سعی کنید یک نامه از دانه های برنج تشکیل دهید، تا پسر یا دختر شما حدس بزند که چه نوع حرفی است. می توانید با چوب روی ماسه بنویسید.

چرا نمی تواند حروف را درست تلفظ کند؟ چگونه به کودک بیاموزیم که حروف را واضح و واضح تلفظ کند؟

شکاف ممکن است در سطح فیزیولوژیکی باشد. فرد خودش را درست نمی شنود. یا به نظرش می رسد که درست صحبت می کند. بررسی این موضوع بسیار آسان است - فقط مکالمه را روی یک ضبط صوت ضبط کنید و به خواندن کودک گوش دهید.

همچنین می تواند یک کمبود آموزشی ساده باشد. به افراد مختلفتکرار اطلاعات قبل از به خاطر سپردن تعداد دفعات متفاوتی طول می کشد و یک کودک نیز از این قاعده مستثنی نیست. قبل از اینکه او شروع به تلفظ صحیح حروف و صداها کند باید بارها و در موقعیت های مختلف تکرار شود.

چیزی که باید به آن توجه شود این است که شما باید کودکان را دوست داشته باشید و به طور دوره ای با آنها کار کنید. فرآیندها را شروع نکنید.

چگونه الفبای آماده شدن برای مدرسه را به کودک خود آموزش دهیم

شما باید با کودکان به شیوه ای بازیگوش کار کنید. دقیقا همانطور که در این سایت آمده است. یکی دیگر از رازهای آموزش این است که شما باید در بخش های کوچک مطالعه کنید. کودکان نمی توانند بیش از 5 دقیقه توجه خود را حفظ کنند. بنابراین، مطالعه طولانی تر به سادگی بی فایده است.

حفظ الفبا را با چه حروفی باید شروع کرد؟

شما باید شروع به حفظ حروف با حروف رایج کنید. راز دوم این است که حروف تشکیل دهنده نام کودک، نام مادر و پدر را به خاطر بسپارید، می توانید نام برادر و خواهر، پدربزرگ و مادربزرگ را به این کلمات اضافه کنید. اینها نام های مورد علاقه من هستند.

به هر حال، اگر در حال یادگیری تایپ لمسی هستید، اولین کلمه ای که باید با آن آموزش تایپ را شروع کنید دوباره نام و نام خانوادگی شما است.

آیا کودک شما نیاز به حفظ حروف الفبای انگلیسی دارد؟

دانستن الفبای انگلیسی ضرری ندارد. آنها در مدرسه الفبا را مطالعه نمی کنند، اما بلافاصله شروع به خواندن می کنند و الفبا را به والدین واگذار می کنند. همچنین شایان ذکر است که حروف بزرگ و کوچک انگلیسی به نظر متفاوت هستند و باید به خاطر بسپارید. اگر کودک شما دیر شروع به صحبت کرد، به احتمال زیاد به خاطر سپردن حروف لاتین برای او مشکل ساز خواهد شد.

آیا می توان به کودک خواندن بلافاصله با کلمات را آموزش داد؟

روسی نوشتاری برخلاف انگلیسی یا فرانسوی شبیه روسی گفتاری است، بنابراین کلمات را به خاطر بسپارید

نحوه به خاطر سپردن اعداد برای کودک پیش دبستانی

اعداد را بکشید، چوب بشمارید، وقتی راه می روید، ماشین های قرمز و سفید را بشمارید، شمارش کنید که آیا تعداد مردان یا زنان بیشتری در خیابان راه می روند. همه چیز را به بازی تبدیل کنید.

سعی کنید متن را حرف به حرف خودتان بخوانید - نه تنها زمان زیادی طول می کشد، بلکه شبیه نحوه صحبت ما نیز نخواهد بود. بزرگسالان املا نمی کنند - مگر اینکه کلمه ناآشنا یا به زبان خارجی باشد. سپس برای شنیدن آن را به آرامی می خوانند و کلمات را با دقت تلفظ می کنند.

چرا کودک پیش دبستانی حروف را فراموش می کند؟ آموزش خواندن از طریق بازی

چرا نوزاد حروف را با وجود اینکه دیروز یاد گرفته فراموش می کند؟

معمولاً کودک برخی از حروف را به راحتی به خاطر می آورد، اما برخی حروف را نه چندان. نقش یک بزرگسال این است که آنچه را که بخشش موفق نمی شود، یادداشت کند و وظایف اضافی را بدهد.

نکته مهم دیگر منظم بودن است. از آنجایی که برای یک کودک تمام یادگیری، رک و پوست کنده و تکرار است، فرآیند یادگیری باید به گونه ای باشد که اطلاعات در فواصل زمانی معینی تکرار شوند.

ابینگهاوس (در مورد این مطلب در ویکی‌پدیا بیشتر بخوانید) مطالعه کرد که اطلاعاتی که برای یک فرد بی‌معنی هستند چقدر سریع فراموش می‌شوند و به این نتیجه رسیدند که 40٪ از اطلاعات در بیست دقیقه اول فراموش می‌شوند. و اگر نمی توان دقیقاً معنی یک حرف خاص را بیان کرد، این به معنای ناآشنا بودن این حرف است. باید یک تشخیص 100٪ بدون ابهام وجود داشته باشد.

تکرار، تکرار، تکرار

به عنوان مثال، شما انبارها را آموزش می دهید (هجا، ترکیب حروف) بر، و کودک کم و بیش یاد گرفت که ترکیب را بشناسد و بخواند. هجا BUT را به کارها اضافه کنید و از آنها بخواهید کلمات را بخوانند و به آنها کمک کنید حروفی را که هنوز برای کودک ناآشنا هستند بخوانند. با این حال، کودک می تواند خودش روی هجاها کلیک کند و به خواندن کامپیوتر گوش دهد.

و با احتمال 0.1 – به کلاس C 2. مسئله بیان شده را می توان با استفاده از یک SME با N ورودی و M خروجی که برای تولید بردار در خروجی آموزش داده شده است، حل کرد. ج، زمانی که ورودی داده می شود پ.

در طول فرآیند یادگیری، شبکه یک نقشه برداری P → C می سازد. به دست آوردن این نگاشت به طور کامل امکان پذیر نیست، اما ممکن است تعداد دلخواه جفت به دست آید ( p → c)، با نمایشگر متصل می شود. برای یک بردار دلخواه پدر ورودی می توانیم احتمالات تقریبی عضویت در کلاس را در خروجی بدست آوریم.

اغلب معلوم می شود که اجزای بردار خروجی می تواند کمتر از 0 یا بزرگتر از 1 باشد و شرط دوم (1) فقط تقریباً برآورده می شود. عدم دقت نتیجه ماهیت آنالوگ شبکه های عصبی است. اکثر نتایج به دست آمده با استفاده از شبکه های عصبی نادرست هستند. علاوه بر این، هنگام آموزش یک شبکه، شرایط تعیین شده بر روی احتمالات به طور مستقیم وارد شبکه نمی شود، بلکه به طور ضمنی در مجموعه داده هایی که شبکه بر روی آن آموزش داده می شود، گنجانده می شود. این دومین دلیل برای نادرست بودن نتیجه است.

راه های دیگری برای رسمی کردن وجود دارد.

ما حروف را به شکل تصاویر نقطه ای نشان خواهیم داد (شکل).

برنج. . تصویر نقطه ای.

سلول پیکسل تیره در تصویر مربوط به من ij = 1، نور - من ij = 0 . وظیفه این است که نامه ارائه شده را از روی تصویر مشخص کنید.

بیایید یک SME بسازیم N iایکس N jورودی ها، که در آن هر ورودی مربوط به یک پیکسل است: x k = I ij .روشنایی پیکسل اجزای بردار ورودی خواهد بود.

به عنوان سیگنال های خروجی، احتمالاتی را انتخاب می کنیم که تصویر ارائه شده با یک حرف داده شده مطابقت داشته باشد:

شبکه خروجی را محاسبه می کند:

خروجی کجاست ج 1 = 0.9 به این معنی است که برای مثال، تصویری از حرف "A" ارائه می شود و شبکه 90٪ از این خروجی مطمئن است. ج 2 = 0.1 - که تصویر مطابق با حرف "B" با احتمال 10٪ و غیره است.

راه دیگری وجود دارد: ورودی های شبکه به همین ترتیب انتخاب می شوند و خروجی فقط یک عدد است مترنامه ارائه شده شبکه یاد می گیرد که معنا بدهد مترمطابق تصویر ارائه شده من:

(من ij) → متر

در این مورد، نقطه ضعف این است که حروف با اعداد مشابه m، اما تصاویر غیر مشابه، ممکن است توسط شبکه در هنگام شناسایی اشتباه گرفته شوند.