Как оформляется ип: Что нужно чтобы открыть ИП в 2021 году (пошаговые инструкции для каждого случая)

Зарегистрировать ООО или ИП — СберБанк

Сервис регистрации бизнеса и дистанционного открытия счета позволяет подготовить и передать в ФНС РФ документы для регистрации индивидуальных предпринимателей (далее — ИП) или обществ с ограниченной ответственностью (далее — ООО) с единственным учредителем, который также является единоличным исполнительным органом в данном ООО, а также дистанционно открыть счет в ПАО Сбербанк.

Услуги по подготовке и передаче в ФНС РФ пакета документов для регистрации ИП или ООО с единственным учредителем оказывает АО «Деловая среда» (адрес: 117997, г. Москва, ул. Вавилова, д. 19, ИНН 7736641983, ОГРН 1127746271352), входит в группу компаний Сбербанка. Подробнее об услуге АО «Деловая среда», ограничениях и иных условиях на rbo.dasreda.ru.

Сервис доступен физическим лицам, являющимися пользователями интернет-банка и мобильного приложения «Сбербанк Онлайн». Интернет-банк и мобильное приложение «Сбербанк Онлайн» доступен клиентам — держателям банковских карт Сбербанка (за исключением корпоративных карт), подключенных к СМС-сервису «Мобильный банк». Для использования «Сбербанк Онлайн» необходим доступ к сети Интернет. В отношении информационной продукции 0+.

Услуги по открытию расчетного счета предоставляет ПАО Сбербанк. Подробнее о расчетно-кассовом обслуживании в Сбербанке, тарифах, условиях и ограничениях, иных условиях, а также интернет-банке и мобильном приложении «Сбербанк-Онлайн» на sberbank.ru. ПАО Сбербанк. Генеральная лицензия Банка России на осуществление банковских операций № 1481 от 11.08.2015.

Сервис предполагает отсутствие оплаты государственной пошлины, поскольку регистрационные документы в ФНС РФ подаются в электронной форме (ст. 333.35 НК РФ).

ПАО Сбербанк и АО «Деловая среда» не оказывают государственные или муниципальные услуги.

В период тестового использования Сервиса услуги по подготовке и передаче в ФНС РФ документов для регистрации ИП или ООО с единственным учредителем, а также услуги по дистанционному открытию счета в ПАО Сбербанк через сайт АО «Деловая среда» оказываются без взимания платы. Период тестового использования cервиса указан на cайте АО «Деловая среда».

Регистрация ИП и ООО — бесплатный онлайн-сервис помощи в подготовке пакета документов для регистрации бизнеса ИП или ООО. Услугу «Мастер подготовки документов» для регистрации бизнеса ИП и/или ООО» предоставляет АО «Деловая среда».

¹ Сервис доступен в пилотном режиме. Ознакомиться со списком офисов вы можете на карте отделений ПАО.

² 2 Среднее время заполнения анкеты и подготовки документов в рамках сервиса, предоставленного АО «Деловая среда».

Регистрация ИП в Томске. Открытие ИП: как оформить ИП (Томск

Запишитесь на консультацию юриста компании АРГУМЕНТ по регистрации ИП в Томске по телефону: 8(3822)507230, или закажите звонок.

Услуги АРГУМЕНТ по регистрации ИП в Томске:

подготовка документов для регистрации ИП (Томск).

услуги по регистрации ИП под ключ (Томск).

подготовка документов для открытия расчетного счета (Томск).

АРГУМЕНТ может отправлять Ваши документы в ФНС через Интернет, тогда Вам НЕ ПРИДЕТСЯ самостоятельно обращаться в налоговый орган или к нотариусу.

Индивидуальным предпринимателем (ИП) признается гражданин, зарегистрированный в таком качестве в установленном порядке и осуществляющий без образования юридического лица предпринимательскую деятельность, самостоятельную, на свой риск деятельность, которая направлена на систематическое получение прибыли от продажи товаров, оказания услуг, пользования имуществом или выполнения разного вида работ.

Регистрация ИП в Томске и оформление документов

Регистрация ИП в Томске происходит по месту (постоянной) регистрации гражданина — в Межрайонной ИФНС России № 7 по Томской области.

Регистрация ИП в Томске: пошаговая инструкция (2019 г.)

1. Первый шаг — это заполнение заявления (по форме Р21001) о регистрации в качестве ИП.

2. Второй шаг — перед подачей документов необходимо оплатить государственную пошлину за открытие ИП и приложить документы о её оплате к заявлению (при подаче документов на регистрацию ИП в Томске в электронном виде — госпошлина не оплачивается).

Из документов, которые понадобятся для регистрации ИП в Томске (для предъявления налоговому работнику), Вам необходим только паспорт.

3. Третий шаг — определиться с системой налогообложения перед открытием ИП. В зависимости от выбранных видов деятельности, Вам могут подходить разные налоговые режимы. Изменить вид деятельности и систему налогообложения после регистрации ИП будет сложнее, поэтому желательно заранее проконсультироваться со специалистом и указать в заявлении (по форме Р21001) о регистрации в качестве ИП правильные коды ОКВЭД, тогда у Вас не будет сложностей с переходом на правильный налоговый режим.

Переход на нужную Вам систему налогообложения осуществляется в зависимости от выбранного режима либо после регистрации ИП, либо одновременно с подачей документов на регистрацию ИП.

Обратиться в налоговый орган за регистрацией в качестве предпринимателя Вы можете как лично, так и прибегнув к помощи юридической компании в Томске АРГУМЕНТ, не затрачивая лишнее время на заполнение документов, посещение и отстаивание очередей в банке и налоговой. 

Если Вы хотите сдать документы на регистрацию в налоговый орган самостоятельно, Вам подойдет услуга «Подготовка документов для регистрации ИП».

Если Вы не готовы растрачивать свое время на поездки по инстанциям, воспользуйтесь услугой — «Регистрация ИП под ключ».

Воспользуйтесь сервисом АРГУМЕНТ зарегистрировать ИП онлайн, и приходите один раз за готовыми документами!

Если Вы не знаете, как оформить ИП в Томске, воспользуйтесь опытом и знаниями наших юристов, связанными с открытием ИП в Томске. Также у юристов компании АРГУМЕНТ Вы всегда можете получить консультацию о том, как открыть ИП в Томске, в том числе, получить пошаговую инструкцию о регистрации ИП самостоятельно (если Вы хотите только оформить документы по регистрации ИП в Томске и Томской области, но подавать их в налоговые органы намерены сами).

Запишитесь на консультацию юриста компании АРГУМЕНТ по регистрации ИП в Томске по телефону: 8(3822)507230, или закажите звонок.

Срок регистрации ИП в 2021 году

Содержание

1. Затраты времени на регистрацию ИП
2. Как сэкономить время на открытии ИП

При регистрации физ. лица в качестве индивидуального предпринимателя через ИФНС срок регистрации составит 3 рабочих дня. Нужно обращаться в регистрирующую инспекцию по прописке. Это не всегда удобно. Например, если вы проживаете в другом районе или городе, добавится время на дорогу.

Можно также подать документы через МФЦ. Сейчас, в 2021 году, большиство из этих центров взаимодействуют с ФНС по электронному документооброту, так что время регистрации сильно не изменится.

В обоих случаях вам необходимо узнать, к какой инспекции вы относитесь.

Удобный вариант создания ИП — через онлайн-сервис Альфа-Банка. Сервис возьмет на себя все регистрационные вопросы и поможет подготовить документы, выпустить ЭЦП, направить документы онлайн, а также для вас будет открыт расчетный счет в Альфа-Банке. Всё это бесплатно! Не нужно оплачивать даже госпошлину.

1. Затраты времени на регистрацию ИП

Для регистрации ИП вам понадобится время на следующие действия:

1. Сбор необходимых документов — от 1 дня.
2. Подача документов — от 1 дня.
3. Регистрация ИП — 3-7 дней.
4. Получение документов в бумажном виде— от 1 дня.

В сумме получается примерный срок от 5 до 14 дней. Больше времени займет регистрация ИП, при которой документы направляются почтой — прибавится время на доставку письма в ФНС.

2. Как сэкономить время на открытии ИП

1. Подготовьте комплект документов автоматически с помощью нашего бесплатного онлайн-сервиса. Это быстрый и надежный вариант. Программа не допускает ошибок и оформляет документы в точном соответствии с требованиями закона и ФНС.

2. Позвоните в ИФНС или МФЦ, уточните вопросы о подаче. Что можно узнать:

• График работы
• Есть ли возможность записаться заранее
• Нужно ли оплачивать госпошлину в МФЦ

Большиство многофункциональных центров рабоатет с ФНС по электронному документообороту, это значит, что гопошлину оплачивать не потребуется, но всё же лучше уточнить это заранее перед визитом.

3. Запишитесь на приём заранее:

Чтобы не терять время зря в живой очереди постарайтесь записаться на приём заранее.

• Через сервис ФНС или Госуслуги можно записаться на приём в ФНС
• В МФЦ можно записаться через сайт МФЦ, а в некоторых центрах по телефону
• Если выбрали способ подачи через нотариуса, также запишитесь к нему на конкретное время

4. Есть несколько вариантов подать заявление:

• наиболее удобный способ — зарегистрировать ИП онлайн через бесплатный сервис Альфа-Банка. Вам помогут подготовить документы, выпустить ЭЦП, направить документы через интернет, а также откроют расчетный счет.
• лично на приеме в ИФНС или через МФЦ
• по почте, отправив заверенные нотариусом документы заказным письмом
• через нотариуса, используя его электронную подпись

Срок ответа налоговой зависит от того, как долго документы будут туда доставляться при выбранном способе подачи.

5. Получите готовое свидетельство о постановке на учет на электронную почту. Оно имеет такую же юридическую силу, как бумажное и подписывается электронной цифровой подписью ФНС. Для получения бумажного варианта документов о регистрации, нужно проставить отметку на последней странице формы № Р21001.

Получите полный пакет документов для регистрации ИП бесплатно!

Наш онлайн-сервис для вас бесплатно сформирует все необходимые документы для открытия ИП. На это уйдет всего 15 минут.
Заполните поля формы своими данными, следуя подсказкам. Затем необходимо скачать и распечатать готовые документы. Сервис учитывает все новые требования закона и ФНС.
Также вы получите инструкцию по подаче.

Все сервисы на сайте

С помощью нашего бесплатного сервиса вы можете автоматически подготовить документы в налоговую. Укажите свои данные в форме и через 15 минут сможете скачать готовые документы. Наш сервис работает без ошибок.

С какого возраста можно открыть ИП

Каждый гражданин имеет право оформиться в качестве индивидуального предпринимателя, однако, не совсем понятно каков минимальный возрастной порог для осуществления данного действия. Можно ли открыть ИП, когда исполнилось 14 лет, или законом разрешается сделать это только после достижения 18-летнего возраста?

Если такое действие разрешается провести в раннем возрасте, то какие условия должны быть исполнены, и какой пакет документов необходимо предоставлять? Попробуем детально разобраться в вопросе о том, с каких лет можно будет открыть ИП. Кроме того, рассмотрим необходимый пакет документов для регистрации индивидуального предпринимательства и особые условия для несовершеннолетних.

Регистрация ИП в 14 лет

Гражданин РФ получает паспорт государственного образца в 14 лет, и, начиная с этого возраста, может оформить индивидуальное предпринимательство. Как правило, молодые люди стремятся к эмансипации, то есть созданию своей финансовой независимости от родителей, и для этого стараются стать предпринимателями в 14 лет.

Для того чтобы осуществить регистрацию ИП с 14 лет, необходимо получить нотариально заверенное согласие от родителей или органов опеки и попечительства. Кроме того, при отказе родителей и опеки в выдаче согласия на открытие ИП несовершеннолетним гражданином он может обратиться в суд для признания его дееспособным. Таким образом, стать индивидуальным предпринимателем можно только при наличии согласия родителей либо органов опеки и попечительства или по решению судебных органов о признании гражданина дееспособным.

Кроме указанного согласия или решения суда для регистрации ИП, в таком возрасте необходимо собрать и предоставить следующий пакет документов:

• заявление по форме № Р21001 о государственной регистрации в качестве ИП;
• копию паспорта гражданина РФ;
• сведения о регистрации места жительства;
• справку об отсутствии (наличии) судимости или факта наличия (отсутствия) уголовного преследования;
• документ о выплате государственной пошлины, составляющей 800 р.

Регистрация в качестве индивидуального предпринимателя вполне осуществима, только необходимо заручиться согласием родителей или компетентных государственных органов.

Регистрация ИП в 16 –17 лет

Граждане РФ в 16 –17 лет еще не являются совершеннолетними, но наравне с 14-летними имеют право заниматься предпринимательской деятельностью. Им также необходимо получить нотариально заверенное согласие своих родителей или разрешение органов опеки и попечительства, а также можно действовать через судебные органы с целью подтверждения дееспособности.

Пакет документов также не отличается, а потому необходимо предоставить заявление на открытие ИП, копию паспорта и сведения о прописке, справку о наличии/отсутствии судимости или уголовного преследования, документ об оплате государственной пошлины.

Особенности регистрации ИП несовершеннолетними

Как было отмечено ранее, несовершеннолетние граждане могут открыть ИП с согласия родителей или разрешения государственных органов, но этого не всегда может быть достаточно для осуществления данного мероприятия. Регистрация ИП до совершеннолетия не может быть осуществлена, если имеются следующие обстоятельства:

• гражданин устроился на муниципальную или государственную службу;
• он не обладает дееспособностью, к примеру, состоит на учете в наркологическом диспансере;
• является иностранным гражданином и не имеет российского гражданства.

Важный момент! Если несовершеннолетний гражданин до 18 лет вступает в законный брак, то он получает эмансипацию, то есть становится полностью дееспособным и независимым в юридическом смысле от своих родителей. В некоторых субъектах РФ действуют нормативно-правовые акты, согласно которым вступать в брачные отношения могут граждане, достигшие возраста 14 лет. И если такое обстоятельство имеется, то гражданин может также открывать ИП, поскольку считается дееспособным.

При отсутствии ограничивающих условий и наличии разрешения родителей и государственных органов открытие ИП до 18 лет не составит особого труда, необходимо лишь собрать соответствующие документы и передать их в налоговую инспекцию. Отметим, что регистрироваться необходимо в той ИФНС, к которой гражданин относится в связи со своей пропиской.

Документы подавать можно несколькими способами:

• при личном посещении налоговой инспекции;
• с использованием услуг многофункциональных центров;
• онлайн на сайте ФНС РФ;
• почтовым отправлением с описью и объявленной ценностью.

Кроме того, несовершеннолетний гражданин может подавать документы как самостоятельно, так и через доверенное лицо, на которое составляется нотариально оформленная доверенность.

Рекомендации по открытию ИП в возрасте до 18 лет

Специалисты советуют несовершеннолетним гражданам, желающим заниматься предпринимательской деятельностью, отнестись со всей серьезностью к мероприятию подобного рода. Для этого необходимо обратить внимание на следующие моменты:

• изучить нормативно-правовую базу по вопросам предпринимательства в России;
• найти бухгалтера для составления и сдачи отчетности в налоговые органы либо научиться делать это самому;
• имеет ли смысл начинать предпринимательскую деятельность с такого возраста или подождать до момента совершеннолетия;
• в случае отказа родителей или государственных органов в разрешении на предпринимательскую деятельность изучить вопрос подачи искового заявления в судебные органы для признания дееспособности.

Прежде чем изучать вопрос о том, как открыть ИП в 16 лет или в более раннем возрасте, необходимо понять, что данная деятельность имеет определенные особенности. Кроме того, гражданин, зарегистрировавший ИП, будет нести ответственность, а потому за все выполняемые операции всегда нужно будет отвечать.

Как оформить сотрудника на работу в ИП: пошаговая инструкция

Физическое лицо, зарегистрированное в установленном порядке как индивидуальный предприниматель в процессе развития своей деятельности, сталкивается с необходимостью приема на работу сотрудников. Главными вопросом для него является: как оформить сотрудника на работу в ИП, согласно действующего законодательства. На этот и другие вопросы мы ответим в данной статье, предоставив пошаговую инструкцию для индивидуального предпринимателя.

Если ИП необходимо принять на работу сотрудника, то ему необходимо четко знать этапы осуществления данного процесса. То есть определить очередность действий и сроки их выполнения:

• Во-первых, сопровождение приема сотрудников подразумевает под собой договорные отношения, то есть заключение гражданско-правового либо трудового договора;
• При заключении трудового договора, необходимо будет составить и подписать все кадровые документы. Их количество и перечень зависит от деятельности ИП и должности, на которую нанимается сотрудник;
• И последний, но не менее важный этап, это необходимость зарегистрировать себя как работодателя в ФСС, то есть ИП обязан платить взносы для страхования сотрудников от травм полученных на производстве и несчастных случаев.

Общий порядок трудоустройства сотрудника у ИП – в инфографике ниже:

Читайте также статью ⇒ “Налоговые льготы для ИП-инвалида 3 группы“.

Заключения договора найма

Итак, для того, чтобы принять на работу сотрудника, необходимо определиться с договором и правомерностью его заключения. Для начала ИП должен ознакомиться с законодательной базой, а именно со ст. 421 ГК РФ, которая регулирует гражданско-правовые отношения и сост. 56 ТК РФ, регулирующей трудовые отношения.

Для сравнения приведем некоторые характеристики двух вариантов договоров:

Проанализировав данные таблицы можем сделать вывод, что гражданско-правовые отношения более предпочтительны для ИП, за счет упрощенного оформления и минимальных выплат за работника. Но существует одно, но. В случае выявления проверяющими некорректности заключенного договора к ИП будут применены штрафные санкции, так что лучше сразу проводить наем персонала в рамках законодательства.

Читайте также статью ⇒ “Как ИП на УСН перейти на самозанятость: инструкция, документы“.

Документальное оформление трудовых отношений

Останавливаясь на заключении трудового договора рассмотрим порядок предоставления и подписания кадровых документов между работодателем и его сотрудником:

• Сотрудник должен предоставить список таких документов, как паспорт гражданина РФ, трудовую книжку, если он не совместитель, диплом об образовании, СНИЛС (свидетельство о государственном пенсионном страховании) и бумаги воинского учета. Также работодатель может потребовать список таких документов, как документ о прохождении медкомиссии, справка о сумме доходов у соискателя, справка о доходе на предыдущем месте работы, справка о составе семьи, справка о беременности женщины, которую берут на работу, копии документов о рождении детей. Также, существует перечень документов, которые потребовать работодатель не может, это такие документы как ИНН и документ устанавливающий регистрацию будущего сотрудника.
• Далее кандидат пишет заявление о приеме на работу, это не обязательный документ, но чаще всего работодатель требует его. Установленного шаблона нет, написать можно в свободной форме;
• Следующим шагом является составление и подписание договора, в котором должны быть прописаны все нюансы договорных отношений. В случае, если сотрудник приступил к своим рабочим обязанностям, и договор не был подписан, то соглашение является заключенным, но только в ненадлежащей форме. Подписывается договор в двух экземплярах. После подписания данного договора ИП должен его зарегистрировать в органе местного управления;
• Далее сотрудник должен ознакомиться и подписать все внутренние документы, такие как должностная инструкция, положение об охране труда и другие, их перечень зависит от деятельности ИП;
• После подписания всех сопроводительных документов работодатель должен издать приказ о приеме сотрудника на работу и ознакомившись с ним, сотрудник должен его подписать. Дата приказа не должна быть ранее даты составления трудового договора;
• Создание личной карточки сотрудника. Личная карточка заведенная на сотрудника – это обязательный документ, который запрашивают проверяющие в первую очередь. Установленного образца бланка нет, но информация и обязательные реквизиты должны в ней присутствовать;
• ИП вносит запись в трудовую книжку вновь принятого сотрудника. Согласно действующего законодательства РФ, запись в трудовой книжке делается, если сотрудник проработал на новом месте более пяти дней. Заполнение предусматривает собой запись черной или синей ручкой разборчивым почерком без употребления сокращений. В случае, если это первое место работы сотрудника, то он предоставляет работодателю новую трудовую книжку и ИП занимается заполнением титульного листа и указания всей персональной информации сотрудника. Вся информация о месте работе и должности наемного рабочего должна быть заполнена согласно данным приказа о приеме на работу.

Читайте также статью ⇒ “Заявление о продлении патента ИП“.

Регистрация ИП в ФСС в 2021 году

Фонд социального страхования – это государственный орган, который занимается дополнительными выплатами и социальными льготами гражданам Российской Федерации, такими как выплаты на матерей и детей (на рождение ребенка, декретных, первого триместра беременности, уход за ребенком до полутора лет, при усыновлении и других), выплаты по больничным листам, компенсации по нетрудоспособности и производственного травматизма, а также выплат на погребение. Все эти выплаты происходят не на прямую от ФСС гражданам, а через работодателя, но только в том случае, если он стоит на учете в фонде.

Таким образом, индивидуальный предприниматель при первом приеме на работу сотрудника должен обязательно пройти регистрацию в ФСС. Для этого необходимо:

• Ознакомиться с порядком регистрации и снятия с регистрации юридических и физических лиц. Данная информация указана в Приказе МинздравСоцразвития России от 07.12.2009г. № 959н.;
• Далее, необходимо обратиться в орган Фонда социального страхования по месту регистрации и предоставить список таких документов как заявление, паспорт ИП, свидетельство подтверждающее, что работодатель является ИП, ИНН, выписка из ЕГРИП, трудовые книжки нанимаемых сотрудников.

Данную процедуру ИП должен пройти в тридцатидневный срок после приема на работу сотрудника. Невыполнение данного обязательства влечет за собой административную ответственность.

Ранее ИП должен был стать на учет еще и в Пенсионный фонд, но после 2017 года данная процедура упростилась, так как теперь этими взносами занимается налоговый орган. Т.е. Пенсионный фонд больше не регистрирует ИП, как работодателей. То есть единственной задачей работодателя является страхование сотрудников от травматизма, именно для этих целей ИП регистрируется в ФСС.

В момент приема на работу первого сотрудника ИП обязан заниматься еще рядом новых обязанностей. Такими как:

• Оценка условий труда на рабочем месте. Условия труда в первую очередь влияют на производительность персонала, поэтому они должны регулярно контролироваться и соответствовать действующему законодательству;
• Своевременное проведение расчетов с персоналом, зарплата, отпуск, больничный;
• Ведение табеля учета рабочего времени. Это документ, который составлен на каждого сотрудника и отражает использование рабочего времени, в рамках отчетного периода. Его ведение является обязательным и для ИП, в том числе. Ведется он и в бумажном и в электронном виде. Каждому сотруднику присваивается табельный номер, который будет фигурировать во всех отчетных документах;
• Ведение графика отпусков. Данный документ хотя и составляется в произвольной форме, но является обязательным для ведения у ИП. В нем отражается информация по отпускам каждого сотрудника по месяцам ухода в отпуск.

Что такое S&P 500?

• S&P 500 — это рыночный индекс, отражающий результаты деятельности около 500 компаний в США.
• В индекс S&P 500 включаются только компании с большой капитализацией, соответствующие заранее определенным критериям.
• Индекс S&P 500 был официально оформлен в 1957 году компанией Standard & Poor’s; известный поставщик индексов и рыночных данных.
• С момента своего создания в 1957 году, индекс показал среднегодовую доходность около 10%.
• S&P рассматривается как точное представление об экономике США; периоды экономического роста и спадов отражаются в индексном фонде на протяжении всей истории.

Что такое S&P 500?

Рыночный индекс — это инвестиционный портфель, целью которого является представление определенного сегмента фондового рынка. Некоторые рыночные индексы включают промышленный индекс Доу-Джонса (DIJA), композитный индекс Nasdaq и, конечно же, индекс Standard and Poor’s 500, также известный как S&P 500.S&P 500 отслеживает результаты деятельности около 500 крупных компаний в Соединенных Штатах и, следовательно, нацелен на представление результатов фондового рынка США и экономики США в целом. Поскольку так много компаний включено в индекс S&P 500, многие считают это отличным способом диверсифицировать инвестиционный портфель.

Какие компании входят в S&P 500?

Комитет ежеквартально оценивает компании и включает в S&P только те компании, которые соответствуют длинному списку критериев.Например, компании, включенные в S&P, должны базироваться в США, иметь листинг на американской бирже, предлагать акции и иметь исторический отчет о положительной прибыли. Но одним из наиболее известных предварительных условий является то, что компания должна иметь рыночную капитализацию не менее 8,2 миллиарда долларов. Рыночная капитализация или «рыночная капитализация» — это причудливый способ обозначить стоимость выпущенных акций компании. Математически рыночная капитализация известна как количество акций в обращении, умноженное на цену одной акции.Благодаря этому критерию, S&P 500 известен тем, что представляет только компании с большой рыночной капитализацией или компании с большой капитализацией. Кроме того, S&P 500 считается индексом, взвешенным по капитализации. Проще говоря, компании с наибольшей рыночной капитализацией оказывают большее влияние на общую стоимость S&P 500.

Многие известные компании, такие как Apple, Amazon и Microsoft, включены в S&P 500. Однако популярность не является обязательным требованием, и менее известные компании также включаются.Тем не менее, компании, входящие в S&P, стремятся представлять одиннадцать секторов бизнеса: энергетику, недвижимость, коммунальные услуги, услуги связи, материалы, промышленность, товары первой необходимости, здравоохранение, финансы, потребительские права и технологии.

История S&P 500

Хотя сегодня индекс S&P 500 популярен, индексный фонд не был первым в своем роде. Индекс Dow Jones Industrial Average (DIJA) предшествует появлению индекса S&P 500 на много лет.DIJA была создана в 1896 году и состояла из 12 компаний, представляющих промышленный сектор. Концепция S&P 500 возникла только в 1926 году, когда Standard Statistics Company создала индекс, который включал только 90 акций. В то время он назывался Composite Index. В 1941 году Standard Statistics объединилось с Poor’s Publishing и стало Standard & Poor’s и зарекомендовало себя как компания, специализирующаяся на предоставлении индексов и рыночных данных. Затем, в 1957 году, Standard & Poor’s формализовало индекс S&P 500, который мы видим сегодня.В индекс включено около 500 компаний против 90 первоначальных.

Со временем S&P 500 точно отразил экономику США; индекс видел всплески в цене во время экономического бума и падал во время спада. С момента своего создания S&P обеспечивает более высокую доходность, чем другие основные активы, и рассматривается финансовым сообществом как более безопасное вложение.

Инвестиции в S&P 500

Большинство крупных брокерских компаний и инвестиционных платформ предлагают возможность инвестировать в индексные фонды S&P 500, включая публичные.SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY), Vanguard S&P 500 ETF (VOO) и iShares Core S&P 500 ETF (IVV) — это лишь несколько примеров фондов S&P 500, доступных для инвесторов. Люди часто инвестируют в индексы, которые отслеживают S&P 500, потому что фонды представляют собой разнообразный выбор компаний с большой капитализацией. Индексный фонд, включающий акции из различных отраслей и секторов, часто считается менее рискованным, поскольку его успех не зависит от одной компании или тенденции. Не склонные к риску или начинающие инвесторы могут найти индекс S&P 500 как хорошее место для начала своего инвестиционного пути.

Средняя доходность S&P 500

Как уже упоминалось, S&P 500 следует тем же моделям экономики США и, следовательно, переживает периоды роста и депрессии. Например, после финансового кризиса 2008 года стоимость S&P упала примерно на 37%. Напротив, в 2019 году индекс S&P увеличился примерно на 31%. При этом с момента его создания в 1957 году до конца 2019 года средний годовой доход индекса составлял около 10%.Это обычно выше, чем доходность других активов, но, как и в случае с другими инвестициями, время выхода на рынок решает все; если кто-то инвестирует в неподходящее время, прибыль может быть не такой благоприятной.

Итого

В S&P 500 входит множество компаний с большой капитализацией из различных секторов бизнеса, которые удовлетворяют очень конкретному списку критериев. Поскольку S&P представляет очень много разных отраслей и компаний с высокой стоимостью, исторически он успешно отражал различные взлеты и падения Великобритании.С. Экономика и фондовый рынок. Хотя показатели S&P меняются из года в год, средняя годовая доходность с момента его создания в 1957 году составляет 10%. В то время как S&P 500 рассматривается как хорошее вложение для тех, кто более склонен к риску, инвестирование в S&P не является безрисковым. Время — это все в мире инвестирования, и это не исключение.

Вышеуказанный контент оплачивается Общественностью и предназначен только для общих информационных целей.Он не предназначен для использования в качестве инвестиционного совета или какого-либо другого профессионального совета, и на него нельзя полагаться как таковой. Прежде чем принимать меры на основании такой информации, мы рекомендуем вам проконсультироваться с соответствующими профессионалами. Мы не поддерживаем третьих лиц, упомянутых в статье. Рыночные и экономические взгляды могут быть изменены без предварительного уведомления и могут быть несвоевременными при представлении здесь. Не делайте выводов и не предполагайте, что какие-либо ценные бумаги, секторы или рынки, описанные в этой статье, были или будут приносить прибыль.Прошлые результаты не являются гарантией будущих результатов. Есть вероятность потери. Исторические или гипотетические результаты представлены только в иллюстративных целях.

Оценка и авторизация безопасности DOI

Федеральный закон о модернизации информационной безопасности (FISMA) от 2014 г. требует от федеральных агентств разработки, документирования и реализации общегосударственной программы обеспечения информационной безопасности для информации и систем, поддерживающих операции и активы агентства, в том числе предоставленные или управляемые другим агентством, подрядчиком или другими источниками.

В поддержку этого требования все системы и приложения, поддерживающие федеральные правительственные учреждения, должны соответствовать Специальной публикации (SP) 800-37 Национального института стандартов и технологий (NIST) Рамки управления рисками (RMF) в качестве стандарта для процесса оценки и авторизации (A&A). перед запуском в производство и каждые пять лет после этого.

Процесс A&A — это комплексная оценка и / или оценка политик информационной системы, технических / нетехнических компонентов безопасности, документации, дополнительных мер безопасности, политик и уязвимостей.Процесс A&A устанавливает степень, в которой конкретный проект и реализация соответствуют набору определенных требований безопасности, определенных организацией, государственными директивами и федеральными предписаниями, в формальном разрешительном пакете. Этот пакет авторизации рассматривается уполномоченным должностным лицом (AO), и официальное заявление об аккредитации информационной системы предоставляется либо как разрешение на работу (ATO), либо как ATO с условиями или прямым отказом в разрешении на работу.В условиях ATO информационная система должна работать в определенном режиме безопасности с использованием предписанного набора мер безопасности и функционировать с приемлемым уровнем риска для агентства. Каждая информационная система помещается в программу непрерывного мониторинга информационной безопасности (ISCM) (NIST SP 800-137), которая поддерживает постоянную осведомленность об информационной безопасности, уязвимостях и угрозах для информационной системы.

DOI Office of the Chief Information Officer (OCIO) предоставляет услуги аккредитации A&A с помощью проверенной методологии, которая обеспечивает готовность клиентов и эффективную доставку, сводя к минимуму влияние на ваши группы технической поддержки.

Бизнес-центр передового опыта в области безопасности информационных систем (ISSLOB COE)

OCIO выполняет разработку, обновление и анализ всей необходимой документации по безопасности, предоставляет консультационные услуги A&A персоналу информационных систем и выполняет независимую оценку информационной системы, чтобы гарантировать, что все необходимые меры безопасности системы присутствуют, правильно реализованы и работают должным образом.

Наши службы A&A

Индивидуальные услуги A&A

OCIO предлагает индивидуальные услуги A&A, включая:

• Жизненный цикл разработки системы Интеграция служб A&A
• Сертификация и аккредитация перед развертыванием
• Повторная авторизация системы
• Ежегодные обзоры в полете
• Тест CP / DR, проверка соответствия (дополнительно)

Дополнительные услуги

В дополнение к базовому пакету A&A OCIO может оказать помощь в создании или обновлении следующего:

• Подготовка документации A&A
• Политики безопасности
• Процедуры безопасности
• Технические рекомендации по безопасности
• План обучения и осведомленности о безопасности
• План управления конфигурацией
• План управления исправлениями
• Правила поведения
• План аварийного / аварийного восстановления
• План реагирования на инциденты
• План непрерывного мониторинга

Быстрое взаимодействие

Отдельного договора не требуется.
Обоснование единственного источника не требуется.

OCIO ISSLOB COE может предоставлять услуги A&A DOI и федеральным правительственным учреждениям. Поскольку OMB имеет статус ISSLOB, работа инициируется на основе Межведомственного соглашения (IAA) с направлением деятельности Внутреннего бизнес-центра.

IAA будет ссылаться на согласованный Меморандум о взаимопонимании с подтверждающими документами Предложение, Заявление о работе и Правила взаимодействия. Органы, в соответствии с которыми предоставляется A&A: Закон об экономике — 31 USC 1535 и Фонд оборотных средств, 43 USC 1467, 1468.

Для дополнительной информации:

Связаться с OCIO ISSLOB

Телефон: 303-969-5700

Рейтинговые агентства, форсирующие выпуск 03/08

Управление рисками предприятия

ERM: Рейтинговые агентства навязывают выпуск

S&P хочет добавить анализ ERM для всех рейтингов бизнес-секторов

Майкл Дж. Муди, MBA, ARM

По разным причинам управление рисками предприятия (ERM) привлекает значительное внимание в течение последних шести месяцев.Одна из основных причин такого внимания — предположения относительно того, как можно было бы справиться с проблемой субстандартной ипотеки, если бы различные финансовые учреждения полностью инвестировали в свои программы ERM. На данный момент ясно, что многие традиционные разрозненные программы управления рисками не смогли предотвратить последствия. Большинство экспертов сходятся во мнении, что одним из основных недостатков было отсутствие всеобъемлющего, общеорганизационного взгляда на управление рисками. В результате, похоже, в финансовом секторе возобновился интерес к ERM.

Одна группа, которая серьезно относится к ERM, — это страховая отрасль. Многие страховые компании считались первыми, кто перешел на ERM. Во многом благодаря участию актуариев в отдельных страховых компаниях многие считают, что страховщики находятся на переднем крае ERM. Дополнительной причиной раннего интереса к ERM со стороны страховой отрасли явилась поддержка этой концепции различными рейтинговыми агентствами.

Раннее вознаграждение

В начале движения ERM рейтинговые агентства начали понимать ценность ERM.И за последние несколько лет они разработали методологию, которая включает программу ERM финансовой компании в общий рейтинг. Standard & Poor’s (S&P) было одним из ведущих сторонников использования критериев ERM при присвоении рейтингов. S&P формализовало свою оценку ERM в 2005 году, и за ней быстро последовало большинство других рейтинговых организаций. S&P указывает, что их анализ ERM впоследствии был ответственен за повышение рейтингов из-за исключительных программ ERM, а также за снижение рейтингов отчасти из-за плохих программ ERM.В результате этого тщательного анализа ERM стало ключевой темой обсуждения в повестках дня большинства советов по финансовым услугам.

S&P сообщило, что им удалось найти две конкретные формы информации в результате проведенного к настоящему времени анализа ERM. Первый тип информации — это «степень, в которой фирма всесторонне владеет рисками, с которыми она сталкивается». Второй тип информации, которую может получить S&P, — это «степень, в которой руководство фирмы оптимизирует выручку с учетом рисков, на которые они готовы и способны принять».На данный момент S&P использует анализ ERM по большинству финансовых учреждений, включая страховые компании, и отмечает, что «хотя ERM радикально не меняет способ присвоения рейтингов, структура дает более глубокое понимание, которое заставило нас изменить рейтинги и / или перспективы многих компаний ». Хорошим примером, по мнению S&P, является ураган «Катрина», который привел к убыткам в размере 41 миллиарда долларов. После урагана S&P обнаружило, что ERM является «отличительным элементом при проверке кредитных рейтингов страховщиков.”

Переезд на

За последние 12 месяцев возникли серьезные предположения относительно того, будут ли S&P и другие рейтинговые агентства распространять свои критерии ERM на другие предприятия сектора нефинансовых услуг. Дело в том, что S&P уже начало распространять свои критерии ERM на секторы нефинансовых услуг в попытке расширить свой опыт оценки ERM. В результате в апреле 2006 года S&P решило начать пилотную программу, направленную на энергетические компании.Проект, рассчитанный на год, позволил S&P оценить программу управления торговыми рисками 10 энергетических компаний.

В результате этой программы S&P указывает, что ему удалось получить значительные дополнительные объемы новой количественной и качественной информации для пополнения своих традиционных данных стресс-тестов капитала и ликвидности для этого сегмента рынка.

Первоначально S&P собиралось ограничить фокус анализа процессами контроля рисков от торговли на рынках топлива и электроэнергии, но начало получать более широкое представление о возможностях и культуре компаний в области управления рисками, которые могут повлиять на общий рейтинг.Основываясь на достигнутых положительных результатах, S&P решило распространить свой ERM-анализ на все энергетические компании к началу 2008 года.

Однако это оставляет открытым вопрос относительно других секторов промышленности. Однако в конце прошлого года S&P положило конец спекуляциям. «Сейчас мы предлагаем внедрить анализ управления рисками предприятия (ERM) в процесс корпоративного кредитного рейтинга во всем мире в качестве перспективной структурированной основы для оценки управления как основного компонента при определении общего профиля бизнеса.”

S&P отмечает, что именно профиль бизнеса наряду с финансовым профилем являются ключевыми факторами кредитного рейтинга компании. И, как и в случае с рейтингами страховых компаний, S&P указывает, что оно ожидает, что ухудшение или улучшение программы ERM компании «приведет к изменениям рейтингов и прогнозов до того, как последствия станут очевидными в опубликованных финансовых результатах».

Скромное предложение

На данный момент S&P еще не обязалось проводить анализ ERM для других сегментов отрасли.Фактически, 15 ноября 2007 года S&P изложило свое мнение о важности ERM и попросило общественность прокомментировать предлагаемое продвижение в нефинансовые сегменты промышленности. S&P попросило респондентов направить комментарии до 1 марта 2008 года. На момент написания статьи официальное уведомление о результатах еще не произошло, но можно предположить, что будет несколько заинтересованных сторон, которые не выиграют от добавления анализа ERM.

Если это произойдет, и мы предполагаем, что S&P начнет распространять свой анализ ERM на все сегменты отрасли, основываясь на результатах, достигнутых в страховой отрасли, компании начнут бороться за внедрение современного ERM. программы.А поскольку анализ может иметь как положительное, так и отрицательное влияние на общий рейтинг компании, фирмы скоро увидят конкурентные преимущества, которые могут быть получены от правильно реализованной программы ERM.

Кроме того, большинство экспертов полагают, что, как это произошло в сегменте финансовых услуг, другие рейтинговые агентства вскоре последуют их примеру, оставив мало мест для компаний, которые не придерживались ERM, чтобы спрятаться.

Объем работ

На основании прошлой работы S&P понимает, что любой ERM-анализ нефинансовых сервисных организаций должен основываться на уникальных рисках, структурах и культуре конкретной отрасли.S&P указывает, что ERM должно быть разным в каждом секторе промышленности, потому что риски и необходимые меры контроля рисков различаются от сегмента к сегменту. Но хотя S&P понимает, что не существует «единого рецепта» для лучшей ERM-платформы, оно способно определить эффективность управления рисками, полагаясь на индивидуализированную и последовательную общую структуру. В связи с этим S&P обнаружило четыре основных компонента, которые будут составлять часть анализа ERM, независимо от того, какой отраслевой сегмент будет задействован.Эти четыре основных компонента включают:

Анализ культуры и корпоративного управления рисками — «измеряет важность рисков и управления рисками при принятии ежедневных корпоративных суждений». Помимо оценки культуры управления рисками, S&P также оценит организационную структуру, а также роли, возможности и ответственность лиц, отвечающих за выполнение плана управления рисками. Кроме того, S&P рассмотрит систему управления рисками, которая сильно влияет на корпоративные суждения сотрудников по управлению рисками.S&P считает это важным аспектом ERM.

Анализ управления рисками — «помогает достичь управления рисками посредством выявления, измерения и мониторинга рисков, установления и обеспечения соблюдения лимитов риска, а также управления рисками для достижения этих лимитов посредством предотвращения рисков, передачи рисков или других процессов управления рисками». Анализ будет сосредоточен на трех ключевых аспектах практики управления рисками организации:

• Политики, включая бизнес-стратегии, толерантность к риску, полномочия на риск и раскрытие информации

• Инфраструктура, включая персонал, операции, данные и технологии

• Методология, включая показатели риска, стресс-тестирование, валидацию и производительность

Анализ подготовки к возникающим рискам — «те риски, которые представляют собой совершенно новые или чрезвычайно редкие неблагоприятные события, и поэтому ими нельзя управлять с помощью процесса контроля рисков.Фирмы начинают находить инновационные способы борьбы с такими рисками, включая анализ тенденций, планирование на случай непредвиденных обстоятельств и сканирование окружающей среды.

Анализ стратегического управления рисками — «формальный процесс, который фирма использует для включения идей рисков, управления рисками и возврата риска в корпоративные процессы принятия стратегических решений». Этот аспект анализа будет включать всестороннее измерение риска, связанного с профилем риска организации.

S&P указывает, что будет оценивать каждый из вышеупомянутых компонентов при разработке отраслевой оценки ERM. Очевидно, что степень важности каждого фактора будет различаться для разных сегментов отрасли.

На этом этапе большинству руководителей должно быть ясно, что ERM в ближайшем будущем появится во всех отраслевых сегментах. И влияние будет таким же значительным, как и для страховой отрасли. Те фирмы, у которых есть отличные программы ERM, получат дополнительный рычаг в рейтинговой матрице; те, кто меньше этого, пострадают от последствий.

Автор
Майкл Дж. Муди, MBA, ARM, является управляющим директором компании Strategic Risk Financing, Inc. (SuRF). SuRF — это независимая консалтинговая фирма, созданная для продвижения практики управления рисками предприятия. Основная цель SuRF — активно продвигать концепцию управления рисками предприятия путем предоставления актуальной объективной информации о концепции, используемых структурах и вовлеченных игроках.

границ | Математическая формализация пространственного пулера иерархической временной памяти

1.Введение

Иерархическая временная память (HTM), созданная Хокинсом и Джорджем (2007), представляет собой алгоритм машинного обучения, вдохновленный неокортексом и разработанный для изучения последовательностей и создания прогнозов. В своей идеализированной форме он должен иметь возможность производить обобщенные представления для аналогичных входных данных. Учитывая данные временных рядов, HTM должна иметь возможность использовать свои изученные представления для выполнения типа зависящей от времени регрессии. Такая система окажется невероятно полезной во многих приложениях, использующих пространственно-временные данные.Один пример использования HTM с данными временных рядов был недавно продемонстрирован Cui et al. (2016), где HTM использовалась для прогнозирования количества пассажиров такси. Лавин и Ахмад (2015), кроме того, использовали HTM для обнаружения аномалий. Известность HTM в сообществе машинного обучения была ограничена, в основном из-за эволюционирующего характера алгоритмического определения HTM и отсутствия формализованной математической модели. Эта работа направлена ​​на преодоление разрыва между алгоритмом, вдохновленным нейробиологией, и алгоритмом, основанным на математике, путем построения чисто математической основы вокруг исходного алгоритмического определения HTM.

HTM моделирует на высоком уровне некоторые структуры и функции неокортекса. Его структура повторяет структуру кортикальных миниколонок, где область HTM состоит из множества столбцов, каждый из которых состоит из множества ячеек. Один или несколько регионов образуют уровень. Уровни иерархически сложены в древовидную структуру, чтобы сформировать полную сеть, изображенную на рисунке 1. В HTM соединения устанавливаются через синапсы , где как проксимальные, так и дистальные синапсы используются для формирования прямых и соседних соединений соответственно.

Рисунок 1. Изображение HTM с различными уровнями детализации .

Текущая версия HTM является преемником алгоритма коркового обучения HTM (Hawkins et al., 2011). В текущей версии HTM двумя основными алгоритмами являются пространственный пулер (SP) и временная память (TM). SP отвечает за ввод в формате разреженного распределенного представления (SDR) и создание нового SDR, где SDR — это двоичный вектор, обычно имеющий разреженное количество активных битов, т.е.е., бит со значением «1» (Ahmad and Hawkins, 2015). Таким образом, SP можно рассматривать как функцию отображения из входного домена в новый домен функций. В предметной области следует использовать один SDR для представления аналогичных SDR из входной области. Алгоритм представляет собой тип алгоритма конкурентного обучения без учителя (Rumelhart and Zipser, 1985), который использует форму векторного квантования (Gersho and Gray, 2012), напоминающую самоорганизующиеся карты (Kohonen, 1982). TM отвечает за обучение последовательностей и создание прогнозов.Этот алгоритм следует правилу Хебба (Hebb, 1949), согласно которому связи образуются между ячейками, которые ранее были активными. Посредством образования этих связей можно усвоить последовательность. Затем TM может использовать полученные знания о последовательностях для формирования прогнозов.

HTM возникла как абстракция неокортекса; как таковой, он не имеет явной математической формулировки. Без математической основы трудно понять ключевые характеристики алгоритма и способы его улучшения.В общем, существует очень мало работ по математике, лежащей в основе HTM. Хокинс и Ахмад (2016) недавно представили начальную математическую формулировку ТМ. Ахмад и Хокинс (2015) дополнительно предоставили некоторые начальные формализации для SP. Латтнер (2014) дал первоначальное представление о SP, связав его с векторным квантованием. Он также представил некоторые уравнения, управляющие перекрытием вычислений и выполнением обучения; однако эти уравнения не были обобщены для учета местного ингибирования.Бирн (2015) начал использовать матричную запись и заложил основу для этих уравнений; однако некоторые компоненты алгоритма, такие как повышение, не были включены. Leake et al. (2015) предоставили некоторые идеи относительно инициализации SP. Он также предоставил дополнительную информацию о том, как инициализация может повлиять на начальные вычисления в сети; однако его основное внимание было сосредоточено на инициализации сети. Цель этой работы — предоставить полную математическую основу для SP HTM и продемонстрировать, как ее можно использовать в различных задачах машинного обучения.Наличие математической основы создает основу для будущих алгоритмических улучшений, позволяет более эффективно реализовать программное обеспечение и облегчает разработчикам оборудования путь к разработке масштабируемого аппаратного обеспечения HTM.

Основными, новыми вкладами, внесенными этой работой, являются следующие:

• Создание полной математической основы для SP, включая усиление и локальное ингибирование.

• Использование SP для изучения функций.

• Использование SP в качестве препроцессора для непространственных (категориальных) данных.

• Создание возможного математического объяснения количества обновления постоянства.

• Анализ выбора постоянства.

2. Алгоритм пространственного пулера

SP состоит из трех фаз, а именно перекрытия, торможения и обучения. В этом разделе будут представлены три фазы на основе их первоначального алгоритмического определения. Этот алгоритм следует итеративному онлайн-подходу, при котором обновления обучения происходят после представления каждого ввода.Перед выполнением алгоритма должны быть выполнены некоторые инициализации.

В SP существует много столбцов. Каждый столбец имеет уникальный набор проксимальных синапсов, соединенных через проксимальный сегмент дендрита. Каждый проксимальный синапс предварительно подключается к одному столбцу на входе, то есть каждый столбец в SP подключается к определенному атрибуту на входе. Уровень активности входного столбца используется как синаптический вход, т.е. активный столбец имеет значение «1», а неактивный столбец — «0».

Чтобы определить, подключен ли синапс или нет, проверяется значение постоянства синапса. Если значение постоянства по крайней мере равно порогу подключения, синапс подключается; в противном случае он не подключен. Значения постоянства — это скаляры в закрытом интервале [0, 1].

Перед первым выполнением алгоритма должны быть определены потенциальные связи проксимальных синапсов с входным пространством и начальные значения постоянства. Вслед за Хокинсом и соавт.(2011), каждый синапс случайным образом связан с уникальным атрибутом на входе, то есть количество синапсов на столбец и количество атрибутов являются биномиальными коэффициентами. Затем постоянства синапсов случайным образом инициализируются значением, близким к пороговому значению связанного постоянства. Затем постоянства регулируются таким образом, что более короткие расстояния между положением столбца SP и положением входного столбца приводят к более высоким начальным значениям постоянства. Три фазы SP описаны в следующих подразделах.

2.1. Этап 1: перекрытие

Первая фаза SP используется для вычисления перекрытия между каждым столбцом и его соответствующими входными данными, как показано в алгоритме 1. В алгоритме 1 SP представлен объектом sp . Метод col .connected_synapses () возвращает экземпляр для каждого синапса на проксимальном сегменте col , который подключен, то есть синапсы, имеющие значения постоянства, превышающие пороговое значение постоянного подключения, psyn_th .Метод syn .active () возвращает «1», если вход syn активен, и «0» в противном случае. pseg_th — это параметр, который определяет порог активации проксимального сегмента, так что должно быть не менее pseg_th активных соединенных проксимальных синапсов на данном проксимальном сегменте, чтобы он стал активным. Параметр col.boost — это значение ускорения для столбца col , которое инициализировано значением «1».

Алгоритм 1.SP этап 1: перекрытие .

2.2. Фаза 2: ингибирование

Вторая фаза SP используется для вычисления набора активных столбцов после того, как они были заблокированы, как показано в алгоритме 2. В алгоритме 2 kmax_overlap ( C, k ) — это функция, которая возвращает k — -й наибольший перекрытие колонн С . Метод sp .neighbors ( col ) возвращает столбцы, которые находятся в пределах окрестности col , включая col , где размер соседства определяется радиусом запрета.Параметр k — это желаемый уровень активности столбца. В строке 2 алгоритма 2 вычисляется k -ое по величине значение перекрытия из соседства col . Столбец считается активным, если его значение перекрытия больше нуля и вычисленное минимальное перекрытие составляет мес. .

Алгоритм 2. SP, фаза 2: ингибирование .

2.3. Этап 3: обучение

Третья фаза SP используется для проведения операций обучения, как показано в алгоритме 3.Этот код состоит из трех частей — адаптации постоянства, операций повышения и обновления радиуса запрета. В алгоритме 3 syn.p относится к значению постоянства syn . Функции min и max возвращают минимальное и максимальное значения своих аргументов, соответственно, и используются для сохранения значений постоянства, ограниченных в закрытом интервале [0, 1]. Константы syn.psyn_inc и syn.psyn_dec представляют собой величины приращения и уменьшения постоянства проксимальных синапсов, соответственно.

Алгоритм 3. SP этап 3: обучение .

Функция max_adc ( C ) возвращает максимальный активный рабочий цикл столбцов в C , где активный рабочий цикл — это скользящее среднее, обозначающее частоту активации столбца. Точно так же рабочий цикл перекрытия представляет собой скользящее среднее, обозначающее, что частота значения перекрытия столбца, по меньшей мере, равна порогу активации проксимального сегмента. Функции col .update_active_duty_cycle () и col .update_overlap_duty_ cycle () используются для обновления активного и перекрывающегося рабочих циклов, соответственно, путем вычисления новых скользящих средних. Параметры col.odc , col.adc и col.mdc относятся к циклу перекрытия col , активному рабочему циклу и минимальному рабочему циклу, соответственно. Эти рабочие циклы используются для обеспечения определенной степени активации колонок.

Метод col .update_boost () используется для обновления повышения для столбца col , как показано в алгоритме 4, где maxb относится к максимальному значению повышения. Важно отметить, что в техническом описании явно не определено, как следует вычислять повышение. Эта функция повышения была получена из исходного кода реализации Numenta HTM, платформы Numenta для интеллектуальных вычислений (NuPIC) (Numenta, 2016).

Алгоритм 4. Повышение скорости обновления: col .update_boost () .

Метод sp .update_inhibition_radius () используется для обновления радиуса запрета. Радиус ингибирования устанавливается равным среднему размеру рецептивного поля, который представляет собой среднее расстояние между всеми подключенными синапсами и их соответствующими столбцами на входе и SP.

3. Математическая формализация

Вышеупомянутая операция SP поддается векторизованной нотации. Переопределив операции для работы с векторами, можно не только создать математическое представление, но и значительно повысить эффективность операций.Обозначения, описанные в этом разделе, будут использоваться в качестве обозначений для остальной части документа.

Все векторы будут строчными, полужирными буквами и шляпкой со стрелкой. Предполагается, что векторы являются векторами-строками, так что транспонирование вектора дает вектор-столбец. Все матрицы будут написаны прописными буквами жирным шрифтом. Индексы в векторах и матрицах используются для обозначения того, где элементы индексируются в соответствии с соглашением строка-столбец, так что X _{i, j} ∈ X относится к X в индекс строки i и индекс столбца j .Точно так же X _i — это вектор-строка, содержащий все элементы в строке i . Символы ⊙ и ⊕ используются для представления поэлементного умножения и сложения соответственно. Поэлементные операции между вектором и матрицей выполняются по столбцам, так что x⇀T⊙Y = x⇀iYi, j ∀i∀j.

Пусть I ( k ) будет определен как индикаторная функция, так что функция будет возвращать 1, если событие k истинно, и 0 в противном случае.Если входом в эту функцию является вектор событий или матрица событий, каждое событие будет оцениваться независимо, при этом функция возвращает вектор или матрицу того же размера, что и ее вход. Любая переменная с надстрочным индексом в круглых скобках используется для обозначения типа этой переменной. Например, x⇀ (y) используется, чтобы указать, что переменная x⇀ имеет тип y . В случае, если у операции есть до и после, состояния будут обозначаться с помощью надстрочных индексов, так что x⇀ (i) и x⇀ (f) будут представлять начальную и конечную версии x⇀, соответственно.

Все определяемые пользователем параметры определены в таблице 1. Это параметры, которые должны быть определены перед инициализацией алгоритма. Все эти параметры являются постоянными. Пусть термины s , a , i , j и k определены как целочисленные индексы. Отныне они ограничены следующим образом: s ∈ [0, n _s ), a ∈ [0, n _a ), i ∈ [0, n _c ), j ∈ [0, n _c ] и k ∈ [0, n _ps ).

Таблица 1. Параметры, определяемые пользователем для SP .

3.1. Инициализация

Сети соревновательного обучения обычно имеют каждый узел, полностью связанный с каждым атрибутом на входе. SP следует другой логике, создавая новую проблему, касающуюся видимости ввода. Как объяснялось ранее, подмножество входных атрибутов, которые подключаются к конкретному столбцу, определяются случайным образом. Пусть c⇀∈ {0,1,…, nc − 1} 1 × nc определяется как набор всех индексов столбцов, так что c⇀i является индексом столбца в i .Пусть U∈ {0,1} нс × na определяется как набор атрибутов для всех входов, так что U _{s, a} является атрибутом для входа s с индексом a . Пусть Λ∈ {0,1,…, na − 1} nc × nps — индексы исходного столбца для каждого проксимального синапса в каждом столбце, так что Λi, k — индекс исходного столбца проксимального синапса c⇀i с индексом k. . Другими словами, каждый Λi, k относится к определенному индексу в U _s .

Пусть ac⇀∈ {0,1} 1 × na определено как вектор событий, такой что ac⇀a≡∃! A∈Λi∀a. Следовательно, ac⇀a — это событие атрибута a , подключенного к столбцу a , где ∃! определяется как количественная оценка уникальности. Вероятность подключения к столбцу одного атрибута, U _{s, a} , представляет собой отношение n _ps и n _a , как показано в уравнении (1).

Также желательно знать среднее количество столбцов, с которыми будет связан атрибут.Чтобы вычислить это, пусть λ⇀∈ {0,1,…, nc + nps} 1 × na определяется как вектор случайных величин, такой что λ⇀a≡∑i = 0nc − 1∑k = 0nps − 1I ( a = Λi, k). Следовательно, λ⇀a — это количество соединений между каждым атрибутом и всеми столбцами. Учитывая, что вероятность образования соединения в n _c следует биномиальному распределению, ожидаемое количество столбцов, к которым будет подключаться атрибут, представляет собой просто уравнение (2).

Eλ⇀a = ncP (ac⇀a) (2)

Используя уравнение (1), можно вычислить вероятность того, что атрибут никогда не подключится, как показано в уравнении (3).Поскольку вероятности независимы, она просто сводится к произведению вероятности того, что атрибут не соединяется со столбцом, взятым по всем столбцам. Пусть λ′≡∑a = 0na − 1I (λ⇀a = 0) — случайная величина, определяющая количество несвязанных атрибутов. Затем из уравнения (3) ожидаемое количество ненаблюдаемых атрибутов может быть тривиально получено как уравнение (4). Используя уравнения (3) и (2), можно получить нижнюю границу для n _c и n _ps , выбирая эти параметры таким образом, чтобы получить определенную степень видимости атрибута.Чтобы с высокой вероятностью гарантировать соблюдение всех атрибутов, уравнение (3) должно быть достаточно близко к нулю. Это достигается путем полного подключения столбцов SP к входным столбцам или наличия достаточно большого количества столбцов. Как только это будет выполнено, желаемое количество наблюдений атрибута может быть определено с помощью уравнения (2).

Pλ⇀a = 0 = (1 − P (ac⇀a)) nc (3)

E [λ ′] = naPλ⇀a = 0 (4)

После того, как каждый столбец получит свой набор входных данных, необходимо инициализировать постоянства.Как указывалось ранее, постоянства были определены для инициализации случайным значением, близким к _s , но смещенным в зависимости от расстояния между источником (входной столбец) и местом назначения (столбец SP) синапса. Для получения дополнительных разъяснений использовался исходный код NuPIC (Numenta, 2016). Было обнаружено, что постоянства инициализировались случайным образом, при этом примерно половина постоянств создавала связанные проксимальные синапсы, а оставшиеся постоянства создавали потенциальные (несвязанные) проксимальные синапсы.Кроме того, чтобы гарантировать, что каждый столбец имеет хорошие шансы быть выбранным во время ингибирования, в каждом столбце имеется не менее _d связанных проксимальных синапсов.

Пусть Φ∈Rnc × nps определяется как набор постоянств для каждого столбца, такой, что Φi — это набор постоянств для проксимальных синапсов для c⇀i. Пусть max (v⇀) определяется как функция, которая возвращает максимальное значение в v⇀. Аналогично, пусть min (v⇀) будет определена как функция, которая будет возвращать минимальное значение в v⇀.Каждый Φi, k инициализируется случайным образом, как показано в уравнении (5), где Unif представляет собой равномерное распределение. Используя уравнение (5), ожидаемое значение постоянства составляет ρ _s ; следовательно, половина проксимальных синапсов, подключенных к каждому столбцу, будет инициализирована в подключенном состоянии. Это означает, что ρ _d следует выбрать таким образом, чтобы ρ _d ≤ n _ps /2, чтобы гарантировать, что каждый столбец будет иметь более чем нулевую вероятность стать активный.Кроме того, входные данные столбцов также должны быть приняты во внимание, так что ρ _d следует выбрать достаточно малыми, чтобы учесть разреженность входных данных.

Φi, k∼Unif (ρs − ϕδ, ρs + ϕδ) (5)

Перед обучением можно предсказать начальную реакцию SP на заданный вход. Это понимание позволяет создавать параметры таким образом, чтобы обеспечить желаемый уровень активности столбца. Пусть X∈ {0,1} nc × nps определяется как набор входных данных для каждого столбца, так что X _i является набором входных данных для c⇀i.Каждый X _{i, k} отображается на определенный U _{s, a} , так что X _i ⊂ U 9028 _s при n _ps ≠ n _a и X _i ⊆ U _s в противном случае. Пусть A∈ {0,1} nc × nps определяется как матрица событий, такая, что A _{i, k} ≡ X _{i, k} = 1. A _{i, k} , следовательно, является событием, когда активен атрибут, подключенный через проксимальный синапс k к столбцу i . Пусть P (Ai, k) определяется как вероятность того, что атрибут, связанный через проксимальный синапс k со столбцом i , является активным. Следовательно, P (∃Ai, k∈Ai) определяется как вероятность того, что любой проксимальный синапс, подключенный к столбцу i , является активным. Точно так же P (∃Ai, k∈A) определяется как вероятность того, что любой проксимальный синапс в любом столбце будет активным.Связь между этими вероятностями приведена в уравнениях (6) и (7).

P (∃Ai, k∈Ai) = 1−1 − P (Ai, k) na (6)

P (∃Ai, k∈A) = 1−1 − P (∃Ai, k∈Ai) nc (7)

Пусть as⇀∈ {0,1,…, nps} 1 × nps определяется как вектор случайных величин, такой что as⇀i≡∑k = 0nps − 1Xi, k. Следовательно, as⇀i — это количество активных проксимальных синапсов в столбце i . Ожидаемое количество активных проксимальных синапсов в столбцах и затем определяется уравнением (8). Пусть as≡1nc∑i = 0nc − 1∑k = 0nps − 1Xi, k, случайная величина, определяющая среднее количество активных проксимальных синапсов в столбце.Уравнение (8) затем обобщается до уравнения (9) — ожидаемого количества активных проксимальных синапсов для каждого столбца. Если E [as] <ρd, очень маловероятно, что в данном столбце будет достаточно активных проксимальных синапсов, чтобы этот столбец стал активным. Это может привести к недостаточному уровню активации колонки, тем самым ухудшив качество продукции, производимой SP. Поэтому рекомендуется выбирать ρ _d как функцию разреженности входных данных, так что ρd ρ _d повысит уровень конкуренции между колоннами; однако это также увеличит вероятность включения зашумленных столбцов, то есть столбцов, входные данные синапсов которых связаны с атрибутами во входных данных, которые в совокупности имеют мало контекстуального значения.

E [as⇀i] = npsP (∃Xi, k∈Xi∣Xi, k = 1) (8)

E [as] = npsP (∃Xi, k∈X∣Xi, k = 1) (9)

Пусть AC∈ {0,1} nc × nps определяется как матрица событий, такая что ACi, k≡Ai, k∩I (Φi, k≥ρs). Следовательно, ACi, k — это событие, когда проксимальный синапс k активен и подключен к столбцу i .Пусть ac⇀∈ {0,1,…, nps} 1 × nps определяется как вектор случайных величин, такой что aci⇀≡∑k = 0nps − 1ACi, k. Следовательно, aci⇀ — это количество активных и связанных проксимальных синапсов для столбца –. Пусть P (ACi, k = 1) ≡P (Ai, k) ρs, вероятность того, что проксимальный синапс активен и подключен. Следуя уравнению (8), ожидаемое количество активных соединенных проксимальных синапсов в столбце и определяется уравнением (10).

E [ac⇀i] = ∑k = 0nps − 1P (ACi, k = 1) (10)

Пусть Bin ( k; n, p ) определяется как функция массы вероятности (PMF) биномиального распределения, где k — количество успехов, n — количество испытаний и p вероятность успеха в каждом испытании.Пусть at≡∑i = 0nc − 1I ((∑k = 0nps − 1Xi, k) ≥ρd), случайная величина, определяющая количество столбцов, имеющих не менее ρ _d активных проксимальных синапсов. Пусть act≡∑i = 0nc − 1I ((∑k = 0nps − 1ACi, k) ≥ρd), случайная величина, определяющая количество столбцов, имеющих не менее ρ _d активных связанных проксимальных синапсов. Пусть π _x и π _ac определены как случайные величины, которые равны общему среднему значению P (A) и P (AC), соответственно.Ожидаемое количество столбцов не менее ρ _d активных проксимальных синапсов и ожидаемое количество столбцов не менее ρ _d активных соединенных проксимальных синапсов затем задаются уравнениями (11) и ( 12) соответственно.

В уравнении (11) суммирование вычисляет вероятность наличия менее _d активных соединенных проксимальных синапсов, где индивидуальные вероятности в сумме следуют PMF биномиального распределения.Чтобы получить желаемую вероятность, берется дополнение этой вероятности. Тогда ясно, что среднее значение — это не что иное, как вероятность, умноженная на n _c . Для уравнения (12) логика аналогична, с ключевым отличием в том, что вероятность успеха является функцией как X , так и ρ _s , как это было в уравнении (10). .

E [at] = nc1 − ∑t = 0ρd − 1Bin (t; nps, πx) (11)

E [act] = nc1 − ∑t = 0ρd − 1Bin (t; nps, πac) (12)

3.2. Этап 1: перекрытие

Пусть b⇀∈R> 01 × nc определяется как набор значений повышения для всех столбцов, так что b⇀i является повышением для c⇀i. Пусть Y≡I (Φi≥ρs) ∀i, битовая маска для активации проксимального синапса. Следовательно, Y _i является битовой маской вектора-строки, где каждая «1» представляет подключенный синапс, а каждый «0» представляет несвязанный синапс. Таким образом обеспечивается возможность подключения (или ее отсутствие) для каждого синапса в каждом столбце.⇀i≥ρd, 0 в противном случае i (13)

Рис. 2. Пример фазы 1 SP, где n _c = 12, n _ps = 5 и ρ _d = 2 . Предполагалось, что повышение для всех столбцов имеет начальное значение «1». Для простоты показаны только соединения для примера столбца, выделенного серым цветом. Столбец в примере перекрывается двумя, поскольку он имеет ровно два активных и связанных синапса.

3.⇀ — индикаторный вектор, представляющий активацию (или отсутствие активации) для каждого столбца. Результат индикаторной функции определяется величиной γ⇀∈N1 × nc, которая определяется уравнением (16) как

ρ _c -ое по величине перекрытие (нижнее ограничено единицей) в окрестности c⇀ i∀i.

Сравнивая эти уравнения с алгоритмом 2, γ⇀ представляет собой слегка измененную версию mo . Вместо того, чтобы быть ρ _c -м по величине перекрытием для каждого столбца, оно дополнительно ограничено единицей снизу.Возвращаясь к алгоритму 2, строка 3 представляет собой двухусловный оператор, оцениваемый как истинный, если перекрытие составляет не менее мес. и больше нуля. Если просто заставить mo быть хотя бы одним, двусловное условие сводится к единственному условию. Это условие оценивается в индикаторной функции; следовательно, уравнение (15) выполняет логику оператора if в алгоритме 2. Продолжая демонстрацию, показанную на рисунках 2 и 3, показывает пример выполнения второй фазы.⇀≡I (α⇀i≥γ⇀i) ∀i (15)

γ⇀≡max (kmax (Hi⊙α⇀, ρc), 1) ∀i (16)

Рис. 3. Пример фазы 2 SP, где ρ _c = 2, а радиус ингибирования равен двум . Значения перекрытия были определены из примера SP фазы 1. Эллипс представляет радиус подавления, простирающийся на две единицы во всех направлениях от столбца примера. Столбец в качестве примера активен, потому что он имеет значение перекрытия, равное двум, которое, по крайней мере, равно значению ρ _c -го наибольшего значения перекрытия.Следует отметить, что в этом примере в пределах радиуса ингибирования примерного столбца активными являются более ρ _c столбцов. Эта ситуация допустима и возникает, когда соседние столбцы имеют достаточно большие значения перекрытия, близкие к столбцу примера.

3,4. Этап 3: обучение

Пусть clip ( M , фунтов , ub ) будет определен как функция, которая будет обрезать все значения в матрице M за пределами диапазона [ фунтов , ub ] до фунтов , если значение меньше фунтов , или до фунтов , если значение больше фунтов .⇀; поэтому, используя этот вектор в качестве маски, результатом уравнения (18) будет ноль, если столбец неактивен, в противном случае это будет величина обновления. Согласно алгоритму 3, количество обновлений должно быть ϕ ₊ , если синапс был активен, и ϕ _— , если синапс был неактивен. Синапс активен, только если активен его исходный столбец. Эта активация определяется соответствующим значением в X . Таким образом, X также используется в качестве маски, так что активные синапсы приведут к обновлению, равному ϕ ₊ , а неактивные синапсы (выбранные путем инвертирования X ) приведут к обновление, равное ϕ _— .Посредством отсечения поэлементной суммы Φ и δΦ постоянства остаются ограниченными между [0, 1]. Как и в случае с двумя предыдущими этапами, визуальная демонстрация продолжается, а на рисунке 4 показаны основные функции этого этапа.

Рис. 4. Пример SP фазы 3, демонстрирующий адаптацию постоянств . Серые столбцы используются для обозначения активных столбцов, в которых эти активации были определены из примера фазы 2 SP.Постоянства адаптируются на основе синаптического ввода для всех активных столбцов. Если синаптический вход активен, постоянство увеличивается, в противном случае — уменьшается.

Пусть η (a) ⇀∈R≥01 × nc определяется как набор активных рабочих циклов для всех столбцов, так что ηi (a) ⇀ является активным рабочим циклом для c⇀i. Пусть ηi (min) ⇀∈R≥01 × nc определяется уравнением (19) как набор минимальных активных рабочих циклов для всех столбцов, так что ηi (min) ⇀ — это минимальный активный рабочий цикл для c⇀i. Это уравнение явно такое же, как строка 9 в алгоритме 3.

η (мин) ⇀≡κamaxHi⊙η (а) ⇀∀i (19)

Пусть update_active_duty_cycle (c⇀) определяется как функция, которая обновляет рабочий цикл скользящего среднего для активного рабочего цикла для каждого c⇀i∈c⇀. Эта функция должна вычислять частоту активации каждого столбца. После вызова update_active_duty_cycle (c⇀) повышение для каждого столбца обновляется с помощью уравнения (20). В уравнении (20) β (ηi (a) ⇀, ηi (min) ⇀) определяется как функция повышения, согласно уравнению (21). Таким образом, показано, что функциональные возможности уравнения (20) эквивалентны алгоритму 4.

b⇀≡β (ηi (a) ⇀, ηi (min) ⇀) ∀i (20)

β (ηi (a) ⇀, ηi (min) ⇀) ≡β0ηi (min) ⇀ = 01ηi (a) ⇀> ηi (min) ⇀ηi (a) ⇀ 1 − β0ηi (min) + β0 в противном случае (21)

Пусть η (o) ⇀∈R≥01 × nc определяется как набор рабочих циклов перекрытия для всех столбцов, так что ηi (o) ⇀ — рабочий цикл перекрытия для c⇀i. Пусть update_overlap_duty_cycle (c⇀) определяется как функция, которая обновляет рабочий цикл скользящего среднего для рабочего цикла перекрытия для каждого c⇀i∈c⇀. Эта функция должна вычислить частоту перекрытия каждого столбца, равную как минимум ρ _d .После применения update_overlap_duty_cycle (c⇀) постоянства затем увеличиваются с помощью уравнения (22). Это уравнение эквивалентно строкам 13–15 в алгоритме 3, где умножение на индикаторную функцию используется для выполнения условного задания, а отсечение выполняется, чтобы гарантировать, что постоянства не выходят за границы.

Φ (f) = зажим Φ (i) ⊕κbρsI (ηi (o) ⇀ <ηi (min) ⇀), 0,1 (22)

Пусть d ( x, y ) определяется как функция расстояния, которая вычисляет расстояние между x и y .Чтобы упростить обозначение, пусть pos ( c, r ) будет определена как функция, которая будет возвращать позицию столбца с индексом c , расположенного на r областях от текущей области. Например, pos (0, 0) возвращает позицию первого столбца, расположенного в SP, а pos (0, -1) возвращает позицию первого столбца, расположенного в предыдущей области. Расстояние между pos (c⇀i, 0) и pos (Λi, k, −1) определяется как d (pos (c⇀i, 0), pos (Λi, k, −1)).

Пусть D∈R> 0nc × nps определяется как расстояние между столбцом SP и соответствующими исходными столбцами связанных синапсов, так что Di, k — это расстояние между c⇀i и входом проксимального синапса c⇀i с индексом k. . D определяется уравнением (23), где Y _i используется в качестве маски, чтобы гарантировать, что только подключенные синапсы могут участвовать в вычислении расстояния. Результатом этого поэлементного умножения будет расстояние между двумя столбцами или ноль для связанных и несвязанных синапсов соответственно.

D≡ (d (pos (c⇀i, 0), pos (Λi, k, −1)) ⊙Yi∀k) ∀i (23)

Радиус ингибирования, σ ₀ , определяется уравнением (24).Деление в уравнении (24) представляет собой сумму расстояний, деленную на количество подключенных синапсов. Это деление представляет собой среднее расстояние между исходным и целевым столбцами подключенных синапсов и, следовательно, является средним размером воспринимающего поля. Радиус подавления затем устанавливается равным среднему размеру воспринимающего поля после того, как оно было затоплено и повышено до минимального значения, равного единице, при этом радиус является целым числом, по крайней мере, равным единице. Сравнивая уравнение (24) со строкой 16 в алгоритме 3, они эквивалентны.

σo≡max1, ∑i = 0nc − 1∑k = 0nps − 1Di, kmax (1, ∑i = 0nc − 1∑k = 0nps − 1Yi, k) (24)

Существует два типа торможения, а именно глобальное и локальное. При глобальном запрете соседством считаются все столбцы в SP, то есть каждое значение в H будет установлено в единицу независимо от топологии системы. При локальном торможении соседство определяется радиусом торможения. Используя желаемый тип запрета, обновляется соседство для каждого столбца. Это делается с помощью функции h (c⇀i), которая зависит от типа запрета, а также от топологии системы.Эта функция показана в уравнении (25), где ζ⇀ представляет все столбцы, расположенные в наборе целочисленных декартовых координат, ограниченных фигурой n . Обычно размерная форма n представляет собой гиперкуб размером n . Обратите внимание, что если используется глобальное ингибирование, могут быть выполнены дополнительные оптимизации уравнений (16) и (19), и необходимость в уравнениях (24) и (25) отпадает. Для простоты были показаны только обобщенные формы уравнений, поддерживающие как глобальное, так и локальное торможение.

h (c⇀i) = c⇀глобальное торможение ζ⇀ локальное торможение (25)

4. Повышение

Важно понимать динамику повышения, используемую SP. Механизм повышения SP аналогичен механизму совести ДеСиено (1988). В этой работе кластеры, которые были слишком часто активными, наказывались, позволяя слабым кластерам вносить свой вклад в обучение. Основной механизм повышения SP использует обратный подход, вознаграждая редко активные столбцы. Очевидно, что частота и величина повышения будут влиять на усвоенные представления ИП.

Степень активации определяется функцией усиления, уравнением (21). Из этого уравнения ясно, что усиление колонки определяется минимальным активным рабочим циклом колонки, а также активным рабочим циклом колонки. Эти два значения связаны, поскольку минимальный активный рабочий цикл столбца является функцией его рабочего цикла, как показано в уравнении (19). Чтобы изучить, как эти два параметра влияют на усиление столбца, был создан рисунок 5. Из этого графика установлено, что неграничные условия для подъема колонны имеют форму 1 / ηi (min) ⇀.Это дополнительно показывает важность оценки функции кусочного повышения по порядку. Если второе условие оценивается перед первым условием, усиление будет установлено на минимум, а не на максимальное значение.

Рис. 5. Демонстрация наддува как функции минимального активного рабочего цикла колонки и активного рабочего цикла .

Чтобы изучить частоту повышения, среднее количество столбцов с усилением наблюдали путем изменения уровня разреженности входных данных для обоих типов ингибирования, как показано на рисунке 6.Для механизма повышения перекрытия, уравнение (20), происходит очень небольшое усиление, причем усиление происходит чаще для более плотных входов. Этого следовало ожидать, поскольку будет активным больше входных столбцов; таким образом, вызывая усиление конкуренции между столбцами ИП.

Рисунок 6. Демонстрация частоты обоих механизмов повышения в зависимости от разреженности входа . На верхнем рисунке показаны результаты для общего ингибирования, а на нижнем рисунке — для местного ингибирования.

Для механизма повышения устойчивости, уравнение (22), повышение в первую очередь происходит, когда разреженность составляет от 70 до 76%, при этом повышение почти не происходит за пределами этого диапазона. Это усиление является результатом параметров SP. В этом эксперименте n _ps = 40 и ρ _d = 15. Исходя из этих параметров, в столбце должно быть не менее 25 активных соединенных проксимальных синапсов, чтобы они имели ненулевое перекрытие. ; то есть, если разреженность составляет 75%, столбец должен быть подключен к каждому активному столбцу на входе, чтобы получить ненулевое перекрытие.Таким образом, если разреженность больше 75%, столбцы SP не смогут иметь ненулевое перекрытие, что приведет к отсутствию повышения. Для более низких значений разреженности усиление не требовалось, поскольку достигается адекватное покрытие активных входных столбцов.

Напомним, что инициализация SP выполняется случайным образом. Кроме того, позиции активных столбцов для этого набора данных случайны. Эта случайность в сочетании с ограниченным уровнем активности приводит к высокой степени нестабильности.Это наблюдается по очень большим полосам погрешностей. Некоторые инициализации SP привели к более благоприятным обстоятельствам, поскольку столбцы смогли подключиться к активным входным столбцам.

Для того, чтобы SP адаптировался к отсутствию активных входных столбцов, ему необходимо повысить свою постоянство. Это приведет к большому начальному усилению, пока постоянства не достигнут достаточно высокого значения. Как только перманентности достигнут этого значения, повышение будет требоваться лишь изредка, чтобы гарантировать, что постоянства никогда полностью не распадутся.Такое поведение наблюдается на Рисунке 7, где частота повышения постоянства была нанесена на график для разреженности 74%. Отложенный запуск происходит потому, что SP еще не определил, какие столбцы нужно будет увеличить. Как только этот набор определен, происходит большое усиление. Тенденция следует по экспоненте затухания, которая падает до достижения минимального уровня, после чего общая степень повышения остается постоянной. Эта тенденция была распространена среди редких видов, что приводило к заметному увеличению устойчивости.Спадающая экспонента, наклоненная вправо, также наблюдалась в работе ДеСиено (1988).

Рис. 7. Частота повышения для механизма повышения устойчивости при разреженности 74% . На верхнем рисунке показаны результаты для общего ингибирования, а на нижнем рисунке — для местного ингибирования. Для наглядности были показаны только первые 200 итераций, так как оставшиеся 800 распространяли тенденцию.

Эти результаты показывают, что необходимость в усилении может быть устранена простым выбором подходящих значений для n _ps и ρ _d .Таким образом, делается вывод, что эти механизмы повышения являются вторичными механизмами обучения, причем первичное обучение происходит в результате обновления постоянства в уравнении (17). Эти результаты позволяют системам с ограниченными ресурсами (особенно конструкциям оборудования) исключить повышение, при этом получая сопоставимые результаты; тем самым значительно уменьшая сложность системы.

5. Обучение функциям

5.1. Выбор функций и уменьшение размерности

Значение постоянства удобно рассматривать как вероятность.Эта вероятность используется для определения того, подключен ли синапс или нет. Он также представляет вероятность того, что вход синапса важен. Данный синаптический вход может быть представлен в нескольких контекстах, где контекст для конкретного экземпляра определяется как набор входов, соединенных через проксимальные синапсы со столбцом. Из-за инициализации сети очевидно, что каждый контекст представляет случайное подпространство; следовательно, каждый столбец изучает вероятность важности своего случайного подмножества атрибутов в пространстве признаков.Это видно из уравнения (18), поскольку постоянства, способствующие активации колонки, усиливаются положительно, а постоянства, не способствующие активации колонки, усиливаются отрицательно.

Если соблюдаются все контексты для данного синаптического входа, получается общая важность этого входа. Для определения того, как сочетаются контексты, можно использовать несколько методов. Самый щедрый метод — просто соблюдать максимум. Таким образом, если бы атрибут был важен хотя бы в одном из случайных подпространств, его бы наблюдали.⇀ представляет максимальную постоянство для каждого атрибута в U _s , а для данного U _s, необходимо соблюдать, он должен быть подключен, что может только случиться при его постоянстве не менее ρ _s . Затем исходный набор атрибутов может быть сокращен до нового набора значимых функций. Это делается путем выбора всех атрибутов, индексы которых находятся в u⇀, что получается с помощью уравнения (27).A∀i≥ρs∀a (28)

6. Экспериментальные результаты и обсуждение

Для эмпирического исследования производительности SP была создана Python-реализация SP, получившая название math HTM (mHTM). Эта библиотека была построена с использованием математической структуры, описанной в этой работе. Первоначальная реализация SP была ранее создана в соответствии с исходным алгоритмическим определением. Используя новую математическую структуру, было получено ускорение на три порядка.

SP был протестирован как на пространственных, так и на категориальных данных.Подробности этих экспериментов объясняются в следующих подразделах.

6.1. Пространственные данные

SP — это пространственный алгоритм, поэтому он должен хорошо работать с пространственными данными. Чтобы исследовать это, SP был протестирован с хорошо известной задачей компьютерного зрения. SP требует двоичного входа; поэтому желательно работать с изображениями, которые изначально были черно-белыми или которые можно было легко сделать черно-белыми без потери слишком большого количества информации. Еще одно преимущество использования этого типа изображения заключается в том, что кодировщик может быть не акцентирован, что позволяет сосредоточить основное внимание на SP.С учетом этих ограничений в качестве набора данных была выбрана модифицированная база данных рукописных цифр Национального института стандартов и технологий (MNIST) (LeCun et al., 1998).

Изображения MNIST представляют собой простые изображения в оттенках серого 28 × 28, при этом основная часть пикселей является черным или белым. Чтобы преобразовать их в черно-белые изображения, каждый пиксель был установлен на «1», если значение было больше или равно 255/2, и «0» в противном случае. Каждое изображение было дополнительно преобразовано в одномерное путем горизонтального размещения строк.SP имеет большое количество параметров, что затрудняет оптимизацию выбора параметров. Чтобы помочь в этом, было создано 1000 независимых испытаний, каждое из которых имеет уникальный набор параметров. Параметры были выбраны случайным образом в разумных пределах. Дополнительно были выбраны такие параметры, что E [λ ′] = 0. Чтобы уменьшить вычислительную нагрузку, размер набора данных MNIST был уменьшен до 800 входных данных для обучения и 200 входных данных для тестирования. Входные данные были выбраны из их соответствующих начальных наборов с использованием стратифицированного перемешивания с пятью разделениями. ⇀ в качестве функций (обозначенных как «вероятностные») и с использованием версии с уменьшенной размерностью исходный ввод как новый ввод (обозначается как «сокращение»).Результаты показаны в Таблице 2 и Таблице 3 для глобального и местного ингибирования соответственно. Для справки, та же SVM без SP привела к ошибке 7,95%. Количество измерений было уменьшено на 38,01 и 35,71% для глобального и локального ингибирования соответственно. И вероятностный, и редукционный методы работают лишь ненамного хуже, чем базовый классификатор SVM. Учитывая, что эти два метода используются для изменения необработанных входных данных, вполне вероятно, что изученные функции были лицом цифр (относящихся к атрибутам, равным «1»).В этом случае эти методы будут действовать почти как проходящие фильтры, поскольку SVM уже может определять, какие атрибуты более / менее значимы. При этом весьма желательно иметь возможность уменьшить количество атрибутов более чем на две трети для случая локального запрета, в то же время работая относительно близко к случаю, когда используются все атрибуты.

Таблица 2. Производительность SP по MNIST с использованием глобального ингибирования .

Таблица 3.Производительность SP по MNIST с использованием локального ингибирования .

Использование активных столбцов в качестве изученной функции является поведением по умолчанию, и именно те активации станут прямым входом на следующий уровень (при условии, что HTM с несколькими SP и / или TM). И глобальное, и локальное торможение превзошло SVM, но лишь незначительно. Учитывая, что использовалась только одна область SP, что основная цель SP состоит в том, чтобы отобразить входные данные в новый домен, который будет понят TM, и что SP не повлиял на способность SVM к классификации, общая производительность SP является приемлемой.Также возможно, что при двумерной топологии и ограничении инициализации синапсов локализованным радиусом может повыситься точность сети. Сравнимые результаты получены при сравнении глобального и местного ингибирования. Вероятно, это связано с глобальным формированием синаптических соединений при инициализации, так как это приводит к потере исходной топологии сети.

Для исследования техники восстановления входных данных был выбран случайный экземпляр каждого класса из MNIST.Затем входные данные были реконструированы, как показано на рисунке 8. В верхней строке показано исходное представление входных данных. Средняя строка показывает SDR входов. В нижнем ряду показаны реконструированные версии. Представления ни в коем случае не идеальны, но очевидно, что SP действительно изучает точное представление входных данных.

Рисунок 8. Реконструкция ввода из контекста SP . Показаны исходные входные изображения (вверху), SDR (в центре) и реконструированная версия (внизу).

6.2. Категориальные данные

Одной из основных целей SP является создание пространственного представления входных данных посредством процесса сопоставления входных данных с SDR. Чтобы выяснить это, SP был протестирован на наборе данных оценки автомобилей Bohanec and Rajkovic (1988) и Lichman (2013). Этот набор данных состоит из четырех классов и шести атрибутов. Каждый атрибут имеет конечное количество состояний без пропущенных значений. Для кодирования атрибутов использовался многовариантный кодировщик, состоящий из категориальных кодировщиков.Метки классов также были закодированы с помощью кодировщика одной категории.

Выбор параметров SP был определен путем экспериментов вручную. Использовалась перекрестная проверка путем разделения данных с использованием стратифицированного перемешивания с восемью разделениями. Для выполнения классификации использовалась SVM, где выход SP был соответствующим входом в SVM. Производительность SP также сравнивалась с простым использованием линейной SVM и классификатором случайного леса. Для этих классификаторов был выполнен простой шаг предварительной обработки, чтобы сопоставить текстовые значения с целыми числами.

Результаты показаны в Таблице 4. SVM работал плохо, с ошибкой 26,01%. Неудивительно, что классификатор случайного леса работал намного лучше, получив ошибку 8,96%. SP смог значительно превзойти любой из классификаторов, получив ошибку всего 2,32%. Из литературы наиболее известная ошибка в этом наборе данных составила 0,37%, что было получено с помощью усиленного многослойного персептрона (Oza, 2005).

Таблица 4. Сравнение классификаторов по набору данных оценки автомобилей .

Этот результат показывает, что SP смог отобразить входные данные в подходящий формат для SVM, тем самым значительно улучшив классификацию SVM. На основании этого определяется, что SP произвел подходящее кодирование.

6.3. Расширенное обсуждение

Сравнение производительности SP для пространственных данных с характеристиками категориальных данных дает некоторые интересные выводы. Было замечено, что для пространственных данных SP эффективно действует как проходной фильтр. Это происходит из-за того, что данные по своей природе пространственны.SP сопоставляет пространственные данные с новым пространственным представлением. Это сопоставление позволяет классификаторам, таким как SVM, иметь возможность классифицировать данные с одинаковой эффективностью.

Предварительная обработка категориальных данных с помощью SP предоставила SVM новое пространственное представление. Это пространственное представление было понято SVM так же легко, как если бы оно было пространственным по своей сути. Это означает, что SP может использоваться для создания пространственного представления из непространственных данных. Таким образом, это обеспечило бы другие алгоритмы, такие как TM и традиционные пространственные классификаторы, средства интерпретации непространственных данных.

7. Изучение механизма начального обучения

Чтобы завершить математическую формулировку, необходимо определить функцию, управляющую процессом первичного обучения. В SP есть много изученных компонентов: набор активных столбцов, соседство (через радиус запрета) и оба механизма повышения. Все эти компоненты являются функцией постоянства, которое служит вероятностью того, что входной столбец будет активен в различных контекстах.

Пусть ΔΦ∈ [0,1] nc × nps определяется как величина обновления постоянства, как показано в уравнении (29), где J∈ {1} nc × nps.⇀iΔΦi, k, где ΔΦi, k = ϕ + Xi, k − ϕ− (1 − Xi, k).

ΔΦ≡ϕ + X − ϕ− (J − X) (29)

Уравнение обновления постоянства затем логически разделяется на два отдельных компонента. Первый компонент — это набор активных столбцов, который используется для определения набора постоянств для обновления. Второй компонент — ΔΦ , который используется для определения величины обновления постоянства.

7.1. Правдоподобное происхождение обновленной суммы «Постоянство»

Замечено, что ΔΦ представляет невыученную функцию случайной величины, полученной из предшествующего распределения.Эта случайная величина не более чем X . Требуется, чтобы Xi, k∼Ber (P (Ai, k)), где Ber используется для обозначения распределения Бернулли. Напомним, что инициализация SP выполняется так, что каждый X _{i, k} ∈ X _i получается путем случайной выборки без замены из U _с . Каждый X _i ∈ X является независимым, поскольку они получены путем выборки из одного и того же U _s .Эта схема инициализации означает, что каждый X _i ∈ X является независимым и идентично распределенным (iid), но что каждый X _{i, k} ∈ X _i не iid

Если схема инициализации переопределяется так, что X _{i, k} ∈ X _i получается путем выборки с заменой, то каждое X _{i, k} ∈ X будет i.я бы. Это небольшое изменение в инициализации будет означать, что данный входной атрибут может наблюдаться нулевым столбцом до n _пс раз. Если n _c задано достаточно большим, то каждое значение U _s, будет по-прежнему наблюдаться, и общее влияние этого изменения должно быть незначительным. Предполагая, что эта новая схема инициализации используется, тогда Xi.i.d.˜ Ber ( θ ), где θ определяется как вероятность того, что вход активен.Используя PMF распределения Бернулли, вероятность θ при X получается в уравнении (30), где t ≡ n _c n _ps и X¯ = 1t∑i = 0nc − 1∑k = 0nps − 1Xi, k, общее среднее значение X . Соответствующая логарифмическая вероятность θ при X дается в уравнении (31).

L (θ; X) = ∏i = 0nc − 1∏k = 0nps − 1θXi, k (1 − θ) 1 − Xi, k = θtX¯ (1 − θ) t − tX¯ (30)

ℓ (θ; X) = tX¯log (θ) + (t − tX¯) log (1 − θ) (31)

Взятие градиента логарифма правдоподобия уравнения (31) относительно θ приводит к уравнению (32).Аналогично, частная производная логарифма правдоподобия для одного X _{i, k} приводит к уравнению (33). Уравнение (33) по своей форме предполагает, что может быть получено неограниченное локальное обновление θ . Пусть Θ∈ [0,1] nc × nps≡P (∃Ai, k∈A), такое, что Θ _{i, k} = ℙ ( A _{i, k} ). Напомним, что X заполняется на основе записей в одном U _s , т.е.например, X представляет текущий вход SP, а не все входы. Решение уравнения (32) для оценки максимального правдоподобия приводит к максимальному увеличению правдоподобия текущей выборки, а не генеральной совокупности. Понимая это, подход, аналогичный стохастическому градиентному восхождению, используется для получения уравнения (34), где δϕ + (Θi, k) и δϕ + (Θi, k) являются функциями i, k, которые вычисляют величину приращения и уменьшения постоянства для каждый Θi, k соответственно.

∇ℓ (θ; X) = tθX¯ − t1 − θ (1 − X¯) (32)

∂∂θℓ (θ; Xi, k) = 1θXi, k − 11 − θ (1 − Xi, k) (33)

ΔΦi, k = δϕ + (Θi, k) Xi, k − δϕ− (Θi, k) (1 − Xi, k) (34)

Связав уравнение (34) с уравнением (29), были определены δϕ + (Θi, k) и δϕ + (Θi, k), чтобы вернуть константы ϕ ₊ и ϕ _— , соответственно.Если вероятности каждого X _{i, k} = 1 достаточно близки по значению для всех U _s ∈ U , то глобальных констант может быть достаточно. Использование констант также упрощает уравнение обновления постоянства, что, вероятно, является причиной того, что исходный метод обновления постоянства, уравнение (18), использовал этот подход. Для более сложных входных данных это предположение маловероятно.Чтобы решить эту проблему, этот новый метод позволяет использовать локальный и адаптивный способ настройки постоянств.

7.2. Обсуждение выбора стойкости

Набор активных столбцов — это изученный компонент в уравнении (18). Эти столбцы используются для определения постоянств, выбранных для обновления. Получение набора активных столбцов осуществляется посредством процесса, аналогичного соревновательному обучению (Rumelhart and Zipser, 1985). В сети конкурентного обучения каждый нейрон на уровне конкурентного обучения полностью связан с каждым входным нейроном.Затем нейроны в конкурентном слое соревнуются, причем один нейрон выигрывает соревнование. Победивший нейрон устанавливает свой выход равным «1», в то время как все остальные нейроны устанавливают свой выход в «0». В глобальном масштабе это похоже на SP с двумя ключевыми отличиями. SP позволяет нескольким столбцам быть активными одновременно, и каждый столбец связан с различным подмножеством входных атрибутов.

Предположим, что каждый столбец эквивалентен конкурентной обучающей сети. Это создаст сеть с одним нейроном на конкурентном уровне и n _ps нейроном на входном уровне.Нейрон в конкурентном слое может иметь только состояние «1» или «0»; следовательно, одновременно будет активен только один нейрон. В этом контексте показано, что каждый столбец соответствует правилу конкурентного обучения.

В контексте полного SP, где каждый столбец представляет собой конкурентную обучающую сеть, SP может быть определен как набор конкурентных обучающих сетей, то есть ансамбль с типом конкурентной обучающей сети в качестве базового обучающегося. Напомним, что X ⊆ U _s , каждый X _i является входом для c⇀i.Кроме того, каждый X _i получается путем случайной выборки U _s без замены. Сравнивая этот набор с набором атрибутов (Bryll et al., 2003), основное отличие состоит в том, что выборка выполняется без замены, а не с заменой.

В упаковке атрибутов должна использоваться такая схема, как голосование, чтобы определить, каким должен быть результат ансамбля. Для ИП форма голосования осуществляется путем построения α⇀.Каждый базовый учащийся (столбец) вычисляет степень своего влияния. Максимальная степень воздействия n _ps . Поскольку это значение является константой, каждое α⇀i может быть представлено как вероятность простым делением α⇀i на q . В этом контексте каждый столбец пытается максимизировать вероятность быть выбранным. Во время фазы запрета столбец выбирается как активный, если его вероятность равна, по крайней мере, _c -й наибольшей вероятностью в его окрестности.Затем этот процесс можно рассматривать как форму голосования, поскольку все столбцы в пределах соседства имеют значение перекрытия в качестве своего голоса. Если оцениваемый столбец наберет достаточно голосов, он будет переведен в активное состояние.

8. Заключение и дальнейшая работа

В этой работе была представлена ​​математическая основа для СП HTM. Используя структуру, было продемонстрировано, как SP можно использовать для изучения функций. Был исследован первичный механизм обучения СП. Было показано, что механизм состоит из двух отдельных компонентов: выбора постоянства и обновления степени постоянства.Правдоподобная оценка была предоставлена ​​для определения степени обновления постоянства, и было дано понимание поведения выбора постоянства.

Результаты этой работы обеспечивают основу для интеллектуальной инициализации SP. Благодаря математической структуре предоставленные уравнения могут использоваться для оптимизации конструкции оборудования. Такие оптимизации могут включать в себя удаление механизма повышения, ограничение поддержки до глобального запрета, использование матричных операций для повышения производительности, снижение мощности за счет уменьшения количества мультиплексоров и т. Д. В будущем планируется изучить оптимизированные конструкции оборудования.Дополнительно планируется сделать СП более гибким и адаптивным. Наконец, планируется расширить эту работу, чтобы обеспечить такой же уровень понимания TM.

Авторские взносы

JM написал статью, сформулировал начальную математику, разработал mHTM и провел эксперименты. EF помогала в формализации математики. Д.К. инициировал работу и помогал в экспериментальном проектировании. Все перечисленные авторы внесли значительный интеллектуальный вклад в работу и одобряют ее к публикации.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить Кевина Гомеса из Seagate Technology, сотрудников RIT Research Computing и членов исследовательской лаборатории NanoComputing, в частности Аманду Хартунг и Кори Меркель, за их поддержку и критические отзывы.Авторы также хотели бы поблагодарить рецензентов за их исчерпывающие отзывы для повышения общего качества статьи.

Сноски

Список литературы

Ахмад, С., Хокинс, Дж. (2015). Свойства разреженных распределенных представлений и их применение к иерархической временной памяти. Препринт arXiv arXiv: 1503.07469. Доступно по адресу: https://arxiv.org/abs/1503.07469

Google Scholar

Боханец, М., и Райкович, В. (1988). «Получение знаний и объяснение для принятия решений по нескольким признакам», 8-й международный семинар по экспертным системам и их приложениям, , (Авиньон) 59–78.

Google Scholar

Bryll, R., Gutierrez-Osuna, R., and Quek, F. (2003). Пакетирование атрибутов: повышение точности ансамблей классификаторов за счет использования случайных подмножеств признаков. Распознавание образов. 36, 1291–1302. DOI: 10.1016 / S0031-3203 (02) 00121-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

ДеСиено, Д. (1988). «Добавление совести к соревновательному обучению», в IEEE International Conference on Neural Networks, 1988 (San Diego, CA: IEEE), 117–124.

Google Scholar

Гершо А. и Грей Р. М. (2012). Векторное квантование и сжатие сигналов , Vol. 159. Нью-Йорк: Springer Science & Business Media.

Google Scholar

Хокинс, Дж., И Ахмад, С. (2016). Почему у нейронов тысячи синапсов, теория памяти последовательностей в неокортексе. Фронт. Нейронные цепи 10: 1–13. DOI: 10.3389 / fncir.2016.00023

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хебб, Д.О. (1949). Организация поведения: нейропсихологический подход . Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья.

Google Scholar

Кохонен Т. (1982). Самоорганизованное формирование топологически корректных карт признаков. Biol. Киберн. 43, 59–69. DOI: 10.1007 / BF00337288

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Латтнер, С. (2014). Иерархическая временная память — исследования, идеи и эксперименты . Магистерская работа, Линц: Johannes Kepler Universität.

Google Scholar

Лавин А. и Ахмад С. (2015). «Оценка алгоритмов обнаружения аномалий в реальном времени — эталонный тест аномалий numenta», в IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA) (Miami: IEEE), 38–44.

Google Scholar

Лик, М., Ся, Л., Роки, К., Имаино, В. (2015). Вероятностный взгляд на пространственный объединитель в иерархической временной памяти. World Acad. Sci. Англ. Technol. Int. J. Comput.Электр. Автомат. Контрольная информ. Англ. 9, 1111–1118.

Google Scholar

ЛеКун Ю., Боттоу Л., Бенжио Ю. и Хаффнер П. (1998). Применение градиентного обучения для распознавания документов. Proc. IEEE 86, 2278–2324. DOI: 10.1109 / 5.726791

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Оза, Н. С. (2005). «Онлайн-упаковка и ускорение», в Международная конференция IEEE по системам, человеку и кибернетике , Vol. 3 (Вайколоа: IEEE), 2340–2345.

Google Scholar

Rumelhart, D. E., and Zipser, D. (1985). Открытие особенностей путем конкурентного обучения. Cogn. Sci. 9, 75–112. DOI: 10.1207 / s15516709cog0901_5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Торнтон Дж. И Србич А. (2013). Пространственное объединение изображений в оттенках серого. Внутр. J. Mach. Учить. Киберн. 4, 207–216. DOI: 10.1007 / s13042-012-0087-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Формализованная математика

Формализованная математика издается ежеквартально и публикует статьи, которые являются отрывками из статей Mizar, внесенных в Mizar Mathematical Library (MML).

Основной версией журнала является электронная версия .
Официальное сокращение журнала: Formaliz. Математика.

Список рецензентов

• Кеничи Араи, Токийский университет науки, Япония
• Чеслав Билински, Университет Белостока, Польша
• Марко Каминати, Университет Сент-Эндрюс, Великобритания
• Роланд Когетто, Ла Лувьере , Бельгия
• Адам Грабовски, Белостокский университет, Польша
• Евгений Иванов, Национальный университет Тараса Шевченко, Киев, Украина
• Петер Йегер, Мюнхен, Германия
• Сезари Калишик, Университет Инсбрука, Австрия
• Артур Корнилов, Университет Артура Корнилова Белосток, Польша
• Сицюань Лян, Циндаоский университет науки и технологий, Китай
• Яцука Накамура, Университет Синшу, Япония
• Адам Наумович, Белостокский университет, Польша
• Хироюки Окадзаки, Университет Синшу, Япония

Белосток, Польша

• Марко Риккарди, Пизанский университет , Италия
• Кристоф Шварцвеллер, Гданьский университет, Польша
• Йозеф Урбан, Чешский институт информатики, Прага
• Кацуми Васаки, Университет Синшу, Япония
• Ясусиге Ватасе, Токио, Япония
• Фрик Видейк, Нидерланды .

Все статьи рецензируются как минимум тремя экспертами в соответствующей области ( процесс двойного слепого обзора ).

Как пересмотреть формализованную математику — рекомендации А. Бауэра.

Процесс рецензирования подробно описан в следующем документе, стр. 239-240: dx.doi.org/10.1007/978-3-540-73086-6_20, (файл pdf)

Политика авторства журнала (ghost- авторство и гостевое авторство) здесь.

Mathematical Proof-Checked Journal — все статьи проверяются системой Mizar и автоматически переводятся на английский язык.

Статьи доступны по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC-BY-SA) версия 3.0 Unported (creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/).
Подробный отчет по выбору лицензии: arxiv.org/abs/1107.3212.
Политика открытого доступа: этот журнал обеспечивает немедленный открытый доступ к своему содержанию.

В журнале не взимаются сборы за обработку статей (APC) или сборы за публикацию статей.

Статьи следует присылать:
Адам Грабовски,
Институт информатики
Белостокский университет
ul.Ciolkowskiego 1 M
15-245 Белосток, Польша
по электронной почте: [email protected]

Формализованный подход управления активами к долгосрочному планированию капитала и управлению активами

Последнее изменение: 26 января 2018 г.

Авторов:

• Райан Нагель ЧП, ENV SP — Хазен и Сойер
• H.Л. (Ленни) Мэтьюз-младший, ЧП — Город Норфолк, Департамент ЖКХ

Введение
Департамент коммунальных услуг города Норфолк, штат Вирджиния, как и другие коммунальные предприятия страны, столкнулся с потребностями в капитальном ремонте и обновлении, которые вскоре должны были опережать соответствующий рост доходов. Городские власти осознали необходимость упреждающего снижения общего риска коммунальных услуг и более точного планирования долгосрочных потребностей в капитале.Для достижения этих целей городские власти задействовали свой самый крупный и сложный объект, водоочистную станцию ​​Moores Bridges (MBWTP), как средство ускорения своих усилий по внедрению более формального, ориентированного на данные подхода к управлению активами в проекте улучшения капитального ремонта. идентификация и расстановка приоритетов.

MBWTP — это обычная водоочистная станция, расположенная недалеко от озера Райт в Норфолке. Имея мощность завода 108 миллионов галлонов в день, он обеспечивает очищенной питьевой водой города Норфолк и Вирджиния-Бич, часть военно-морской базы Норфолка и часть Чесапика.Первое строительство на территории завода произошло в 1873 году с последующим ремонтом в 1950-х и 1990-х годах.

В связи с возрастом, размером и величиной потребностей в капитале на MBWTP, городские власти решили инициировать детальную оценку активов объекта, чтобы не только спланировать и снизить ожидаемый инфраструктурный риск для города, но и использовать в качестве пилотное и общее руководство по проведению аналогичных оценок всех активов городской инфраструктуры водоснабжения и канализации.

Основной текст
Основными целями оценки активов компании Moores Bridges было выявить подробные 30-летние элементы программы капитального ремонта, связанные с заводом, а также текущую финансовую оценку объекта.В этой презентации будет обсужден ряд задач, которые были выполнены городскими властями, которые были разработаны для более точной оценки эффективного срока полезного использования активов завода на основе доступной информации об активах и проверки состояния:
• Анализ инвентаризации активов — городские власти провели анализ инвентаризации активов рабочего стола, изучили исторические операционные отчеты и посетили
для проверки / разработки инвентаризации активов завода, необходимой для надлежащей оценки рисков, определения стоимости активов и связанных с ними затрат на замену, а также определения долгосрочных потребностей в капитале.
• Оценка рисков — используя программное обеспечение и инструменты для мобильного сбора данных, городские власти оценили физические и эксплуатационные условия активов завода, чтобы выявить любые известные технологические, гидравлические или условные проблемы, которые влияют на затраты, эффективность или операции, и выявили общие последствия отказа для завода. ресурсы.
• Оценка активов — городские власти рассмотрели информацию о первоначальной стоимости активов, подтвердили срок полезного использования и оставшийся срок полезного использования активов завода на основе результатов оценки рисков, определили общие затраты на замену активов завода и разработали общую оценку затрат на строительство новое, сопоставимое водоочистное сооружение такой же мощности, как и завод Moores Bridges.
• Разработка программы капитального ремонта — городские власти провели анализ рисков, связанных с активами завода, и приоритизировали необходимые проекты ежегодного обновления и замены, используя подробный инструмент финансового прогнозирования.
• Обучение и документация по оценке рисков — для поддержки программы в будущем городские власти обеспечили персонал по эксплуатации и техническому обслуживанию
(O&M), чтобы определить текущее состояние ремонта и эксплуатации активов завода в зависимости от возраста. , историческое обслуживание и условия обслуживания / эксплуатации путем проведения аудиторных и полевых тренингов, охватывающих методологию оценки рисков, формы, инструменты и документацию методологий оценки в виде стандартных операционных процедур (СОП).
• Улучшение данных CMMS — городские власти интегрировали все данные оценки рисков, разработанные в рамках оценки активов Moores Bridges, в свою компьютеризированную систему управления техническим обслуживанием (CMMS)
и провели обучение обновлению данных для своего персонала по эксплуатации и техническому обслуживанию.
• Обучение финансовой модели — городские власти предоставили практическое обучение модели финансового прогнозирования персоналу, ответственному за разработку и определение приоритетов городской программы капитального ремонта.

Заключение
Оценка активов Moores Bridges, проведенная городом Норфолк, позволила: (1) более точно спланировать долгосрочные потребности в капитале на заводе; (2) проактивно устранять риски, связанные с водной инфраструктурой, для города на его крупнейшем предприятии; и (3) заложить основу для более формализованного, ориентированного на данные подхода к управлению активами во всех коммунальных предприятиях.Оценка активов Moores Bridges помогла городским властям предпринять более целенаправленные усилия по осуществлению следующего крупного этапа планирования и улучшения инфраструктуры, чтобы обеспечить наличие культуры и стратегии упреждающего управления активами, способствующих оптимизации капитала, а также финансовой и инфраструктурной устойчивости в будущем. .

За дополнительной информацией обращайтесь к автору по адресу [email protected].

Формализованная классификация моховых подстилок заболоченных ельников межгорных котловин Кузнецкого Алатау