Станислав орехов: современная школа дизайна интерьера и архитектуры — студия дизайна Станислава Орехова

Содержание

современная школа дизайна интерьера и архитектуры — студия дизайна Станислава Орехова

18 декабря 2017

Станислав Орехов — дизайнер, руководитель
студии, преподаватель в школе дизайна.

Окончил Московский государственный
строительный университет.

Проектирует дома и офисы в Москве и
за границей с 2004 года.

Строит:
— дома на Рублевке для частных клиентов
— офисы для Сбербанка и Аэрофлота
— общественные пространства для Москва-Сити
— современные квартиры для комфортной жизни

Выбирает материалы и покупает мебель для клиентов
по выгодной цене. Ищет подрядчиков, отвечает за
качество, контролирует смету, строителей и сроки.

Чтобы успешно справляться со сложными задачами
организовал системную студию дизайна. Прописал
сценарий работы, финансовую модель, создал
шаблоны проектирования, правила взаимодействия
и мотивации сотрудников.

В частном порядке помогает другим дизайнерам построить
структуру студии, чтобы делегировать часть задач и

освободить свое время для развития и творчества.

Чтобы системно делиться знаниями на базе студии
открыл школу дизайна. Создал двадцать программ
обучения для начинающих и опытных дизайнеров.

Проводит открытые лекции и мастер-классы, пишет статьи,
снимает видео, консультирует коллег и клиентов.

Занимается общественной деятельностью: разработал
стандарт профессии дизайнера интерьеров для
Министерства труда Российской Федерации.

Для обмена опытом в среде профессионалов каждый
год в апреле организует и ведет крупнейшую в России
Дизайн-конференцию www.designconference.ru

Помогает поставщикам кратко и понятно сформулировать
предложение о сотрудничестве для дизайнера, чтобы
вызвать доверие и заинтересовать продуктом клиентов.

Публикует:
— Полезные материалы на YouTube-канале
— Проекты с описанием — в портфолио студии
— Выпускников школы и их работы — в историях

— Учебные программы — в каталоге курсов на сайте

***

Пресса: приглашенный редактор

Назван журналом Дом & Интерьер «Создателем самой успешной студии 3D-визуализации»

Видеограф Андрей Мызников снял фильм студии и Школе:

Интервью

Станислав открыт для беседы с представителями прессы и интернет-изданиями. Отвечает на вопросы качества дизайна, удаленного образования, стандартизации профессии.

Автор

тематических статей и публикаций, работы Станислава, студии и учеников неоднократно печатались в российской и зарубежной прессе.

Опыт в числах

15 лет практики
70 дизайн-проектов
1000 выпускников
8 Дизайн-конференций посетили 1000 гостей
200 живых выступлений.
20 курсов по дизайну

Награжен лучшими ресурсами 3D графики и дизайна

www.render.ru Award
www.evermotion.org Award
www.cgsociety.org Award
Номинант премии INTERIA AWARDS

Разработчик методик

Первой в мире методики создания коммерческой 3D визуализации.
Удаленного обучения дизайну интерьеров с практикой.
Внедрения системного подхода в творческий процесс дизайна, управление творческим коллективом.
Разделения работы дизайнера на функции, стандарт профессии.
Комплектации и управление дизайн-проекта по методу ААН.

Постоянный участник тематических выставок

Красивые дома, Архмосква, Мосбилд.

Опыт преподавания

Станислав Орехов был приглашен как спикер, лектор, вел мастер-классы, участвовал в конференциях, проводил как отдельные презентации, так и многодневные мероприятия для университетов, коммерческих организаций, образовательных учреждений. Среди них:

Компания Autodesk — выступление для кураторов продуктов Autodesk в ВУЗах.
Московский Государственный Строительный Университет (МГСУ) – лекции для студентов: как начать — свое дело в сфере проектирования и дизайна.
Британская Высшая Школа дизайна, Screamschool.ru — мастер-классы о коммерческой 3d визуализации.
Приглашенный спикер на бизнес-конференциях.
Приглашен выступать на многих других (профильных и не профильных, технические и мотивирующих) конференциях, тренингах и мастер-классах.

Клиенты

Приглашен работать с крупными российскими и международными компаниями, среди которых:

«Сбербанк России», «Аэрофлот», Mirax Group, ОАО «Газпром», «Связной», «Пик», HINES, Корпорация «Баркли», Midland Development, Группа компаний «Ташир», МИД Казахстана, «Моспроект-2», «ИНКОМ-Недвижимость», ADGGroup, Правительство Московской области, гостиница «Националь», Kelly Hoppen, Philippe Starck и yoo.com, Ginza Project и другие частные клиенты и инвесторы.

Международные проекты

Работал в странах и городах:
Россия: Москва, Московская область, Санкт-Петербург, Сочи, Екатеринбург.
Казахстан: Алматы, Атырау, Астана.
Франция: Париж, Ницца, окрестности Ла-Манша, Лион.
Ирландия: Дублин.
ОАЭ: Дубаи. Сингапур.
Украина: Севастополь, Киев.
Швеция: Стокгольм.
Великобритания: Лондон.
Азербайджан: Баку.
Турция: Стамбул.
США: Майами.
Греция: Крит.
Кипр: Лимасcол.
Испания: Малага.

Любимые проекты

В портфолио студии.

Достижения клиентов/студентов/учеников

2000 высококачественных изображений и проектов, выполненных в процессе обучения;
Профессиональное сотрудничество с нашей студией и партнерами после окончания обучения;
Неоднократное размещение работ на главной странице тематических интернет ресурсов;
Увеличение качества и стоимости услуг после прохождения обучения;
Создание собственных студий после обучения на курсах;
Смена и расширение основного типа заказчика и проектов;
Смена рода деятельности и профессии;
Развитие уже существующей студии;
Публикации в журналах.

Немного личного

Родился в 1982 г. в городе Ногинск (Московская область), все детство провел на Дальнем Востоке (Хурба-2, Комсомольск-на-Амуре), вернулся, поступил и окончил МГСУ, строительный университет, факультет ПГС. Профессиональный путь: обучение — работа — МНОГО работы — частная практика — студия — Школа дизайна.

В свободное время

Путешествует, изучает мир
Посещает интересные места и мероприятия
Общается с друзьями и коллегами
Занимается саморазвитием, учится новому

Как связаться со Станиславом

1. Лично встретится на Дизайн-конференции или другом живом мероприятии.
2. Вопросы по обучениюи рабзору работ — 2 раза в неделю во вторник и в пятницу в 21:00 ля участников платных курсов.
3. Предложения о сотрудничестве и другие вопросы можно задать через личного помощника Наталью — [email protected] или по телефону +7 499 499 0 199.

Знакомые лица

С Еленой Теплицкой, дизайнером, модельером, автором обучающих программ и тренингов (www. teplitskaya.ru)

С Марат Ка, декоратором, дизайнером, архитектором, телеведущим (www.maratka.ru)

С Никасом Сафроновым, художником (www.nikas-s.ru)

С Максимом Вересовым и Ольгой Платоновой, ландшафтным дизайнером, телеведущей.

Президент Союза Дизайнеров России Назаров Юрий Владимирович,
дизайнер Станислав Орехов,
секретарь Союза Художников России Якушин Анатолий Борисович,
президент Союза Архитекторов России, Боков Андрей Владимирович.

С Марией Шаховой, создателем программы «Фазенда» (www.fazenda-tv.ru)

С Александром Васильевым, историком моды.

С Mark Davison (Head of Design), главой отдела дизайна компании yoo.com, представителем
Филиппа Старка и Кэлли Хоппен на переговорах в «Баркли».

С Радиславом Гандапасом, бизнес-спикером и тренером (www.radislavgandapas.com)

С Дмитрием Постельником, руководителем образовательных программ Autodesk в России (www.autodesk. ru)

С Татьяной Плотниковой, телеведущей.

C Сергеем Мазаевым, группа «Моральный Кодекс» (www.moralcodex.ru)

С Сергеем Колесниковым, актером, телеведущим.

С прорабом и телеведущим ТНТ, Сан Санычем.

С Дмитрием Потапенко, предпринимателем (www.potapenko.ru).

Региональный вице-премьер крупной золотодобывающей корпорации «Kinross Gold»
Warwick Morley-Jepson в офисе студии Станислава Орехова на обсуждении проекта.

С Сергеем Эстриным, выдающимся архитектором (www.estrin.ru),
победителем множества престижных профессиональны конкурсов.

С Юной Мегре, дизайнером ресторанов Ginza Project (www.megreinteriors.com)

На съемках телепередачи «Фазенда» с Романом Будниковым, телеведущим.

На съемках телепередачи «Это мой дом» для РЕН ТВ (www.ren-tv.com) с участниками программы,
оператором и ведущим Петром Фадеевым.

На сцене с Тотаном Кузембаевым, великим архитектором современности (www. totan.ru).

Ведущие ProbusinessTV Наталья Баршева, Тимур Гафитулин. На съемках передачи.

С Роберто Пальмери, итальянским дизайнером и Светланой Котлуковой, PR поддержкой
для дизайнеров (www.archdialog.ru)

С Андреем Парабеллумом, инфобизнесменом (www.infobusiness2.ru)

С Дианой Балашовой, дизайнером-телеведущей на сцене Дизайн-Конференции (www.balashovadesign.com)

С Vittorio Molteni, знаменитым итальянским дизайнером и нашим постоянным клиентом.

С Владимиром Масориным, владелецем компании «Стелс».

Помощницы Наташа и Ира.

C командой V-Ray (www.chaosgroup.com) на выставке.

С Александром Левитасом, бизнес-консультантом (www.levitas.ru)

С мэтром современного дизайна, одим из самых креативных дизайнеров Голландии, арт-директором
студии Kobe, Андре Стевенс (Andre Stevens).

С Борисом Уборевичем-Боровским: архитектором, председатель Московского архитектурного
общества, Член Союза московских архитекторов Профессор МАрхИ (www. uborevich.ru).

С Петром Осиповым, создателем Бизнес-молодости (www.molodost.bz)

С Николаем Мрочковским (www.finance1.ru)

С Антоном Маториным, коучем и консультантом в области стресс-менеджмента и сопровождения
личных изменений (www.tonych.com)

С Сергеем Цыпцыным, создателем CG Event (www.cgevent.ru)

С Николаем Козловым: профессиональный психолог, доктор психологических наук,
профессор, автором 8 книг-бестселлеров общим тиражом более 10 млн. экземпляров (www.syntone.ru)

С Алексом Василюком (Alex Vasiliuk, Vrayguide.com)

С Режиссером «Турецкого Гамбита» Джаником Файзиевым.

С Андреем Багатурия, Архитектор Бизнес Групп (www.abgrp.ru)

С Ливоном Айрапетовым, архитектором с очень интересным взглядом на профессию и мир (www.paperteam.ru)

С Евгением Вендровским (Rhythm Hues, USA), руководителем крупной студии анимации численностью
более 1600 человек. Студия разрабатывает спецэффектыэффекты к голливудским фильмам.

С Дмитрием Логиновым, всемирно известным дизайнером (www.dimaloginoff.com)

Съемка передачи 100% фильм о 3d визуализации на РЕН ТВ.

C Бразильскими девчонками.

;]

Станислав Орехов – Новости, биография, должность и фото на Калуга 24

Магазином «Глория Джинс» займется Роспотребнадзор

28 мая сотрудники областного управления административно-технического контроля вновь выехали на проверку магазина «Глория Джинс» на улице Кирова, получив еще один сигнал от калужан, что магазин работает вопреки запрету. «При подтверждении информации будет составлено еще одно административное расследование и протокол.

Калужский магазин нарвался на проверку

Областному управлению административно-технического контроля всё-таки удалось взять сотрудников магазина «Глория Джинс» «с поличным». В среду управление, вновь получив сигнал о том, что магазин работает, они нагрянули в «Глорию Джинс» и обнаружили, что двери открыты, а внутри находятся покупатели.

Магазины Калуги возобновили работу, не дождавшись снятия режима ограничений

В областное управление административно-технического контроля продолжают поступать жалобы калужан на то, что некоторые непродовольственные магазины вопреки запрету продолжают работать. Среди нарушителей режима повышенной готовности, который был установлен правительством Калужской области 17 марта, оказался магазин «Глория Джинс» на улице Кирова в Калуге.

За помощь в поимке пьяного лихача калужский водитель получил от полиции дрель

За активную гражданскую позицию и помощь, оказанную полиции при задержании пьяного ночного гонщика, начальник УМВД России Калуге Станислав Орехов вручил благодарственное письмо калужанину Игорю Кобуса. Он также получил от Станислава Орехова ценный подарок – электродрель.

Руководители управляющей компании пойдут под суд за злоупотребление доверием Калугатеплосети

Руководители калужской управляющей компании «Квартал» стали фигурантами уголовного дела, возбужденного по части 2 статьи 165 УК РФ («Причинение имущественного ущерба путем обмана или злоупотребления доверием»).

Об этом 13 сентября на планерке в городской управе сообщил начальник УМВД России по Калуге Станислав Орехов.

Градоначальник обошел дозором улицу Воронина

25 декабря городской голова Константин Горобцов и начальник УМВД по Калуге Станислав Орехов вместе с полицейскими и народными дружинниками приняли участие в рейде «Калужский дозор». Все участники рейда, включая градоначальника и главного полицейского Калуги, перед его началом прошли инструктаж и получили свежие ориентировки.

Начальники полиции прошли по улицам Калуги вечерним дозором

85 руководителей подразделений и служб УМВД России по Калужской области стали участниками «Калужского дозора». Каждый участник полицейской операции проводившейся под этим названием, получил маршрут патрулирования и задание обеспечить безопасность на всем его протяжении.

Пропавшего в Калуге мальчика нашел «Дорожный патруль»

После продолжавшихся несколько часов поисков, в которых принимали участие полицейские, волонтеры поискового отряда «Лиза Алерт» и около двадцати машин объединяющей водителей общественной организации «Дорожный патруль», пропавший 20 октября 12-летний Дима Захаров был найден. Как сообщил К24 начальник УМВД России по Калуге Станисалав Орехов, около часа ночи 21 октября один из водителей, принимавших участие в поисках, обнаружил мальчика, похожего на Диму Захарова, в районе санатория «Калуга-Бор».

Калужские бабушки-дружинницы взяли с поличным вора

Бабушки-дружинницы, объединенные в отряд «Ольговские ветераны» по горячим следам задержали жителя Дзержинского района, укравшего из магазина музыкальный центр. Преступление было раскрыто бабушками еще в феврале, но известно об этом стало лишь 25 мая.

{-1}\) и

количество пройденных шагов \(L\).

На практике эффективность выборки, как с точки зрения скорости итерации, так и итераций на эффективную выборку, очень чувствителен к этим трем параметры настройки Neal (2011), Hoffman and Gelman (2014).

Если \(\эпсилон\) слишком велико, интегратор чехарды будет неточным и слишком много предложений будет отклонено. Если \(\epsilon\) слишком мало, слишком много мелких шагов предпримет интегратор-чехарда, ведущий к длительному времени моделирования за интервал. Таким образом, цель состоит в том, чтобы сбалансировать скорость принятия между этими крайними значениями.

Если \(L\) слишком мало, траектория, вычерчиваемая на каждой итерации, будет быть слишком коротким, и выборка превратится в случайное блуждание. Если \(L\) есть слишком большой, алгоритм будет выполнять слишком много работы на каждой итерации.

Если массовая матрица \(\Sigma\) плохо подходит для ковариации назад, размер шага \(\эпсилон\) должен быть уменьшен до сохранять арифметическую точность и в то же время количество шаги \(L\) увеличены, чтобы сохранить время моделирования, чтобы гарантировать статистическая эффективность.

Время интегрирования

Фактическое время интегрирования равно \(L \, \эпсилон\), функция числа шагов. Некоторые интерфейсы к Stan устанавливают приблизительное время интеграции \(t\) и интервал дискретизации (размер шага) \(\эпсилон\). В этих случаях количество шагов будет округлено до

\[ L = \left\lfloor \frac{t}{\epsilon} \right\rfloor.

, а фактическое время интегрирования по-прежнему будет \(L \, \epsilon\).

Автоматическая настройка параметров

Стэн может автоматически оптимизировать \(\epsilon\) для соответствия целевая скорость приема, способная оценить \(\Sigma\) на основе прогрева выборочные итерации и возможность динамически адаптировать \(L\) на лету во время выборка (и во время прогрева) с использованием выборки без разворота (NUTS) алгоритм Хоффмана и Гельмана (2014).

Эпохи прогрева Рис. Адаптация во время разминки происходит в три этапа: начальный быстрый адаптационный интервал (I), серия расширяющихся медленных адаптаций интервалы (II) и окончательный интервал быстрой адаптации (III). Для ГМК, как быстрые, так и медленные интервалы используются для адаптации размера шага, в то время как медленные интервалы используются для изучения (ко) дисперсии необходимо по метрике. Нумерация итераций начинается с 1 на слева от рисунка и увеличивается справа.

При включенной адаптации (можно отключить, установив размер шага и матрица масс), период прогрева разбит на три этапа, как показано на рисунке адаптации прогрева, с двумя быстрыми интервалами, окружающими ряд растущих медленных интервалов. Здесь быстро и медленно относятся к параметрам, которые адаптироваться с использованием локальной и глобальной информации соответственно; в Гамильтоновские сэмплеры Монте-Карло, например, определяют размер шага как быстрый параметр и (ко) дисперсия как медленный параметр. Размер начальный и конечный быстрые интервалы и начальный размер все медленные интервалы настраиваются, хотя указанные пользователем значения могут немного изменить, чтобы обеспечить соответствие с разминкой период.

Мотивация этого разделения периода прогрева состоит в том, чтобы обеспечить более надежную адаптацию. Этапы следующие.

В начальном быстром интервале цепь может сходиться к типичному набору,
20 только с параметрами, которые можно узнать из местной адаптированной информации.
После этого начального этапа параметры, требующие глобального информация, например (ко)вариации, оцениваются в виде ряда расширяющиеся окна без памяти; часто быстрые параметры будут адаптированы здесь также.
Наконец, быстрые параметры могут адаптироваться к финальное обновление медленных параметров.

Эти интервалы можно контролировать с помощью следующей конфигурации параметры, все из которых должны быть целыми положительными числами:

Таблица параметров адаптации. Параметры управления адаптацией и их значения по умолчанию.

начальный буфер	ширина начального интервала быстрой адаптации	75
буфер терминов	ширина конечного интервала быстрой адаптации	50
окно	начальная ширина интервала медленной адаптации	25

Параметры адаптации интервала дискретизации

Алгоритмы Стэна HMC используют двойное усреднение Нестерова (2009) для оптимизировать размер шага. ²¹

Эта процедура оптимизации прогрева чрезвычайно гибкая и подходит для полноты, Стэн показывает каждый вариант настройки для двойного усреднения, используя обозначения Хоффмана и Гельмана (2014). На практике эффективность оптимизации чувствителен к значению этих параметров, но мы не рекомендуем изменять значения по умолчанию без опыта работы с алгоритм двойного усреднения. Для получения дополнительной информации см. обсуждение двойное усреднение в Hoffman and Gelman (2011), Hoffman-Gelman:2014.

Полный набор параметров двойного усреднения:

Таблица параметров адаптации размера шага Параметры, управляющие адаптацией размера шага, с ограничениями и значения по умолчанию.

`дельта`	целевая скорость принятия Метрополиса	[0, 1]	0,8
`гамма`	шкала регуляризации адаптации	(0, бесконечность)	0,05
`каппа`	показатель релаксации адаптации	(0, бесконечность)	0,75
`т_0`	смещение итерации адаптации	(0, бесконечность)	10

Путем установки целевого параметра приемлемости \(\delta\) на значение ближе на 1 (его значение должно быть строго меньше 1, а значение по умолчанию равно 0. 8), адаптация будет вынуждена использовать меньшие размеры шага. Это может повысить эффективность выборки (эффективный размер выборки на итерацию) при стоимость увеличения времени итерации. Повышение значения \(\delta\) также позволит некоторым моделям, которые в противном случае застряли бы, преодолеть их блокировки.

Дрожание размера шага

Все реализации HMC используют числовые интеграторы, требующие шага размер (эквивалентно временной интервал дискретизации). Стэн позволяет размер шага должен быть адаптирован или установлен явно. Стэн также разрешает шаг размер должен «дрожать» случайным образом во время выборки, чтобы избежать любого плохого взаимодействия с фиксированным размером шага и областями большой кривизны. джиттер — это пропорция, которую можно добавить или вычесть, поэтому максимальное величина джиттера равна 1, что приводит к выбору размера шага в диапазон от 0 до удвоенного размера адаптированного шага. Значение по умолчанию равно 0, не производя дрожания.

Небольшие размеры шага могут привести к отклеиванию пробоотборников HMC, которые в противном случае застрял с более высокими размерами шага. Недостатком является то, что дрожание ниже адаптированное значение увеличит количество необходимых шагов чехарды и таким образом замедлить итерации, в то время как дрожание выше адаптированного значения может вызвать преждевременный отказ из-за ошибки моделирования в Расчет гамильтоновой динамики. См. Neal (2011) для получения дополнительной информации. обсуждение джиттера размера шага.

Евклидова метрика

Все реализации HMC в Stan используют квадратичную кинетическую энергию функции, которые указаны до выбора симметричного, положительно определенная матрица, известная как 9Массовая матрица 0037 или больше формально метрика Betancourt and Stein (2011).

Если метрика постоянна, то результирующая реализация известна как Евклидов HMC. Стэн позволяет выбрать один из трех евклидовых HMC. реализации,

единичная метрика (диагональная матрица единиц),
диагональная метрика (диагональная матрица с положительными диагональными элементами) и
плотная метрика (плотная симметричная положительно определенная матрица)

настраивается пользователем.

Если массовая матрица указана как диагональная, то регуляризованная дисперсии оцениваются на основе итераций на каждом медленном этапе блок (обозначается II на стадиях адаптации к разминке фигура). Каждая из этих оценок основан только на итерациях в этом блоке. Это позволяет рано оценки, которые будут использоваться для помощи в разминке, а затем будут забыты позже чтобы они не влияли на окончательную оценку ковариации.

Если массовая матрица указана как плотная, то регуляризованная оценки ковариации будут выполняться, регуляризируя оценку до диагональная матрица, которая сама упорядочена по отношению к единичной матрице.

Дисперсия или ковариация оцениваются с использованием аккумуляторов Велфорда чтобы избежать потери точности во многих операциях с плавающей запятой.

Время прогрева и оценка матрицы масс

Матрица масс может компенсировать линейные (то есть глобальные) корреляции в задней части, что может значительно улучшить производительность HMC в некоторых проблемах. Для этого необходимо знать глобальные корреляции.

В сложных моделях глобальные корреляции обычно сложны, если не невозможно вывести аналитически; например, нелинейная модель компоненты сворачивают шкалы данных, поэтому стандартизация данных не всегда помогает. Поэтому Стэн оценивает эти корреляции онлайн с адаптивной разминкой. В моделях с сильной нелинейностью (т. е. локальные) корреляции, это обучение может быть медленным, даже при регуляризация. В конечном счете, именно поэтому разминка в Стэне часто требует быть таким длинным, и почему достаточно долгий прогрев может привести к такому существенные улучшения производительности.

Нелинейность

Массовая матрица компенсирует только линейные (эквивалентно глобальные или позиционно-независимые) корреляции в апостериорной. Иерархический параметризации, с другой стороны, затрагивают некоторые неприятные нелинейные (эквивалентно локальные или зависящие от положения) корреляции распространены в иерархических моделях. ²²

Одной из самых больших трудностей с плотными матрицами масс является оценка самой матрицы масс, которая вводит немного сценарий курицы и яйца; для того, чтобы оценить соответствующую массу матрица для выборки, требуется сходимость, и для того, чтобы сходятся, требуется соответствующая матрица масс.

Плотные и диагональные матрицы масс

Статистические модели, для которых выборка проблематична, обычно не преобладают линейные корреляции, для которых можно использовать плотную матрицу масс. регулировать. Скорее, они управляются более сложными нелинейными корреляции, которые лучше всего решаются с помощью лучшей параметризации или более продвинутые алгоритмы, такие как римановский HMC.

Время прогрева и кривизна

Время сходимости MCMC примерно эквивалентно автокорреляции время. Поскольку цепочки HMC (и NUTS), как правило, имеют низкую автокорреляцию они также имеют тенденцию сходиться довольно быстро.

Применяется только при наличии одинаковой кривизны по всей апостериорное предположение, которое нарушается во многих сложных моделях. Довольно часто хвосты имеют большую кривизну, в то время как основная часть задняя масса относительно хорошо себя ведет; другими словами, прогрев идет медленно не потому, что фактическое время сходимости медленное, а потому, что стоимость итерации HMC выше в конце.

Плохое поведение в хвостах – это патология, которую можно раскрывается при выполнении всего нескольких итераций прогрева. Глядя на вероятности принятия и размеры шагов первых нескольких итераций дает представление о том, насколько серьезна проблема и должна ли она быть решается с помощью моделирования, такого как более жесткие априоры или репараметризации.

NUTS и его конфигурация

Пробоотборник без разворота (NUTS) автоматически выбирает соответствующий количество шагов чехарды в каждой итерации, чтобы позволить предложения пройти апостериор без выполнения лишней работы. Мотивация состоит в том, чтобы максимизировать ожидаемый квадрат расстояния прыжка (см. например, Roberts, Gelman, and Gilks (1997)) на каждом шаге и избегать случайного блуждания поведение, возникающее в пробоотборниках Metropolis или Gibbs со случайным блужданием, когда есть корреляция в задней части. Для точного определения Алгоритм NUTS и доказательство детального баланса см. Хоффман и Гельман (2011), Хоффман и Гельман (2014).

NUTS создает предложение, начиная с начальной позиции определяется параметрами, полученными на последней итерации. Это тогда генерирует независимый стандартный нормальный вектор случайного импульса. Это тогда развивает исходную систему как вперед, так и назад во времени, чтобы сформировать сбалансированное бинарное дерево. На каждой итерации алгоритма NUTS глубина дерева увеличивается на единицу, удваивая количество шагов чехарды и эффективно удваивает время вычислений. Алгоритм завершается одним из двух способов, либо

критерий NUTS (т. е. разворот в евклидовом пространстве на поддерево) выполняется для нового поддерева или завершенного дерева, или
глубина завершенного дерева достигает максимально допустимой глубины.

Вместо стандартного шага Metropolis последний параметр значение выбирается методом полиномиальной выборки со смещением в сторону вторая половина шагов траектории Бетанкура (2016b). ²³

Конфигурация образца без разворота включает установку ограничения глубины деревьев, которые он оценивает во время каждой итерации. Это контролируется параметром максимальной глубины. Количество чехард предпринятые шаги затем ограничиваются 2 в степени максимальной глубины минус 1. 9{\mathrm{глубина дерева}} — 1. \]

Глубина дерева — важный диагностический инструмент для NUTS. Например, Нулевая глубина дерева возникает, когда сразу же выполняется первый шаг чехарды. отклонено, и вернулось исходное состояние, что указывает на крайнюю кривизну и неудачно выбранный размер шага (по крайней мере, относительно текущего должность). С другой стороны, глубина дерева равна максимальной глубине указывает на то, что NUTS предпринимает много скачкообразных шагов и завершается преждевременно, чтобы избежать слишком длительного времени выполнения. Принимая очень много шаги могут быть признаком плохой адаптации, могут быть связаны с нацеливанием на очень высокая скорость принятия или может просто указывать на трудный апостериорный с чего взять пример. В последнем случае может помочь репараметризация с эффективностью. Но в тех редких случаях, когда модель правильно указано и необходимо большое количество шагов, максимальная глубина должны быть увеличены, чтобы гарантировать, что дерево NUTS может расти как большой по мере необходимости.

Каталожные номера

Нил, Рэдфорд. 2011. «MCMC с использованием гамильтоновой динамики». В Справочник по цепям Маркова Монте-Карло под редакцией Стива Брукса, Эндрю Гельмана, Галина Л. Джонса и Сяо-Ли Мэн, 116–62. Чепмен; Холл/CRC.

Хоффман, Мэтью Д. и Эндрю Гельман. 2011. «Семплер без разворота: адаптивная настройка длины пути в гамильтониане Монте-Карло». arXiv 1111.4246. http://arxiv.org/abs/1111.4246.

2014. «Семплер без разворота: адаптивная установка длины пути в гамильтоновом методе Монте-Карло». Журнал исследований машинного обучения 15: 1593–1623. http://jmlr.org/papers/v15/hoffman14a.html.

Нестеров, Ю. 2009. «Первично-двойственные субградиентные методы для выпуклых задач». Математическое программирование 120 (1). Спрингер: 221–59.

Бетанкур, Майкл и Лео С. Стейн. 2011. «Геометрия гамильтониана Монте-Карло». архив 1112.4118. http://arxiv.org/abs/1112.4118.

Робертс, Г. О., Эндрю Гельман и Уолтер Р. Гилкс. 1997. «Слабая сходимость и оптимальное масштабирование алгоритмов случайного блуждания в мегаполисе». Анналы прикладной теории вероятностей 7 (1): 110–20.

Бетанкур, Майкл. 2016б. «Определение оптимального времени интегрирования в гамильтониане Монте-Карло». arXiv 1601.00225. https://arxiv.org/abs/1601.00225.

Типичное множество — это понятие, заимствованное из теории информации и относящееся к окрестностям (или окрестностям в мультимодальных моделях) существенной апостериорной вероятностной массы, через которую будет проходить цепь Маркова в состоянии равновесия. ↩
Эту оптимизацию размера шага во время адаптации пробоотборника не следует путать с выполнением метода оптимизации Стэна.↩
Только в римановой HMC метрика, которую можно рассматривать как массовую матрицу, зависящую от положения, начинает компенсировать нелинейные корреляции.↩
Стэн ранее использовал выборку срезов вдоль траектории, следуя оригинальной статье NUTS Хоффмана и Гельмана (2014).↩

Быстрый и точный способ проверки растений арахиса на наличие здоровых признаков

Длительный процесс выведения лучших растений арахиса можно ускорить с помощью метода биофизики, рамановской спектроскопии.

Техас Биофизики и селекционеры A&M AgriLife продемонстрировали использование рамановской спектроскопии для быстрого сканирования уровня олеиновой кислоты в арахисе. Олеиновая кислота, мононенасыщенное масло, увеличивает срок хранения арахиса. Масло также полезно для сердца.

Они также использовали этот метод для определения устойчивости растений к нематодам-вредителям.

Использование спектроскопии комбинационного рассеяния быстрее, дешевле и более портативно, чем стандартные подходы к скринингу сортов арахиса на эти полезные свойства. Исследование было недавно опубликовано в Scientific Reports.

«Мы показали, что этот метод может сэкономить огромное количество времени в нашем процессе скрининга», — сказал Джон Кейсон, доктор философии, соавтор и селекционер арахиса Texas A&M AgriLife Research, Стефенвилл. «Вы можете получить «отпечаток пальца» конкретного арахиса и получить большое количество информации. Возможности безграничны.»

«Комбинационная спектроскопия широко распространена в биохимии, но в основном неизвестна в мире фермеров и селекционеров», — сказал Дмитрий Куровский, к.т.н., главный исследователь исследования и доцент кафедры биохимии и биофизики Техасского сельскохозяйственного колледжа. сельского хозяйства и наук о жизни. «Однако он портативный, недорогой, точный и быстрый и может преобразовать цифровое сельское хозяйство».

Финансирование исследования поступило от AgriLife Research и Исследовательской инициативы губернаторского университета. Кроме того, Техасский совет производителей арахиса и Юго-западная ассоциация производителей арахиса предоставили группе Кейсона финансирование для покупки портативного рамановского спектрометра.

Преимущества комбинационного рассеяния света по сравнению с общепринятыми методами

В прошлом, если Кейсон хотел проанализировать устойчивость растений к вредителям или содержание жирных кислот в арахисе, он извлекал ДНК из растений или отправлял образцы в лабораторию для инфракрасного анализа. анализ. По словам Кейсона, оба метода требуют значительно больше времени, средств и трудозатрат, чем рамановские.

Для этого проекта сотрудники использовали имеющийся в продаже ручной рамановский спектрометр размером с обувную коробку. Рамановская спектроскопия измеряет, как материалы рассеивают безвредный лазерный свет. У каждого материала есть особый рассеянный «отпечаток пальца», который дает подсказки о многих типах молекулярной информации при сканировании за одну секунду. По словам Кейсона, запустить сканирование относительно просто, но сотрудники все еще разрабатывают и настраивают способы анализа данных.

Команда Кейсона прошла обучение и руководство у Куруского и трех молодых ученых из его лаборатории: Чарльза Фарбера, аспиранта; Ли Санчес, научный сотрудник; и Станислав Ризевский, доктор философии, приглашенный ученый.

Ли Санчес, соавтор и аспирант биохимии, берет образцы арахиса для исследования. Фото предоставлено Дмитрием Куровским

Сканирование листьев арахиса позволило отличить устойчивые к нематодам растения от восприимчивых с точностью примерно 75%. Более того, при сканировании семян арахиса с точностью 82% можно было различить сорта с высоким уровнем олеиновой кислоты.

Другие проекты по выращиванию арахиса в работе

В настоящее время группа расширяет свои исследования растений арахиса. Первая цель заключается в использовании рамановского рассеяния для быстрого выделения сортов арахиса с высокой устойчивостью к засухе.

Рубрики