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学习能力是指人们在正式学习或非正式学习环境下，自我求知、做事、发展的能力。学生能够运用科学的学习方法去独立地获取信息,加工和利用信息,分析和解决实际问题的一种个性特征。学习能力包括观察力、记忆力、抽象概括能力、理解能力等。而这些方面的能力的发挥，关键在于注意力。没有注意力，观察无法细致入微；没有注意力，看过的东西留不下深刻印象；没有注意力，发挥不出深刻的逻辑思维和理解能力。...
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脑电生物反馈
提高学习能力
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扫描手机访问深度&|&深度学习能力的拓展，Google&Brain讲解注意力模型和增强RNN
选自distill.pub
机器之心编译&
参与：吴攀、李亚洲、孙宇辰、Jianyong Wang
本文的作者是 Google Brain 的两位研究者 Chris Olah 和 Shan Carter，重点介绍了注意力和增强循环神经网络，他们认为未来几年这些「增强 RNN（augmented RNN）」将在深度学习能力扩展中发挥重要的作用。
循环神经网络（recurrent neural networks）是深度学习的重要组成部分，让神经网络可以处理诸如文本、音频和视频等序列数据。它们可被用来做序列的高层语义理解、序列标记，甚至可以从一个片段生产新的序列！
基本的 RNN 结构难以处理长序列，然而一种特殊的 RNN 变种即「长短时记忆模型（LSTM）」网络可以很好地处理长序列问题。这种模型能力强大，能在翻译、语音识别和图像描述等众多任务中均取得里程碑式的效果。因而，循环神经网络在最近几年已经得到了广泛使用。
正如所发生的一样，我们看到给 RNN 添加新性能的研究工作越来越多。其中有四个特别突出的方向非常激动人心：
这些技术都是 RNN 非常有效的扩展，但真正引人注目的是它们可以有效地组合起来，而且似乎正要进入一片更为广阔的天地。此外，它们都依赖于注意力（attention）这样一种同样基础的技术才能有效。
我们认为未来几年这些「增强 RNN（augmented RNN）」将在深度学习能力扩展中发挥重要的作用。
神经图灵机
神经图灵机（Graves, et al., 2014）是一个 RNN 和一个外部存储库的结合。由于向量（vector）是神经网络的自然语言，所以这个记忆是一个向量数组：
但是，读和写是怎么工作的呢？其难点在于我们想让它们可微分（differentiable）。尤其是，我们想让它们对于我们读或写的位置是可微的，以使得我们可以学习读和写的位置。这是棘手的，因为内存地址似乎从根本上就是离散的。神经图灵机（NTM）运用了一种非常聪明的解决方案：在每一步，它们以不同程度在所有地方都进行读和写。
让我们举一个关于读的例子。RNN 给出一个「注意力分配」来描述我们在所关心的不同记忆位置展开多少，而不是指定一个位置。因此，读操作的结果是一个加权和（weighted sum）。
同样地，我们以不同程度同时在所有地方执行写操作。同时一个注意力分布描述了我们在每个位置写的多少。我们通过获得一个存储位置中的新的值来实现这一点，这个值是由旧记忆和写入值与由注意力权重决定的两者之间位置的凸组合。
但是，NTMs 如何决定应该关注记忆中的哪些位置呢？实际上，他们使用了两种方法的组合：基于内容的注意力和基于位置的注意力。基于内容的注意力使 NTMs 可以在记忆中查找并关注与那些与查找相匹配的地方，而基于位置的注意力可以实现记忆中的相对运动，从而使 NTM 可以循环。
这种读写能力使得 NTMs 可以执行许多简单的算法，超越以前的神经网络。例如，它们可以学习在记忆中存储一个长序列，然后循环它，不断回答指令。当它们做这些时，我们可以看他们读写的位置，以更好地了解他们在做什么：
他们也可以学习模仿一个查阅表，甚至学习排序（尽管他们有些作弊）！在另一方面，他们始终不能做数字加法、乘法等许多基本的事情。
从原始的 NTM 论文开始，已经有许多令人振奋的论文探讨相似的方向。神经 GPU（Kaiser & Sutskever，2015）克服 NTM 无法处理数字加法和乘法的问题。Zaremba & Sutskever 在 2016 年采用强化学习来训练 NTMs，而不是原始的可微的读/写。神经随机存取机 (Kurach et al., 2015) 基于指针工作。一些论文已经探讨可微的数据结构，如堆栈和队列 (Grefenstette et al. 2015; Joulin & Mikolov, 2015)。另外，记忆网络 (Weston et al., 2014; Kumar et al., 2015) 是攻克类似问题的另一种方式。
在某些客观意义上，这些模型可执行许多任务，如学习如何做数字加法，都不是很难。对传统的程序合成领域来说只是小菜一碟。但是神经网络可以做许多其他事情，而像神经图灵机这样的模型似乎已经打破了对它们能力的极大限制。
有一些实现这些模型的开源代码。神经图灵机的开源实现包括 Taehoon Kim (TensorFlow)、Shawn Tan (Theano)、Fumin (Go)、Kai Sheng Tai (Torch)、和 Snip (Lasagne) 做的部署。神经 GPU 公开版的代码是开源的，并放在 TensorFlow 模型库。记忆网络的开源实现包括 Facebook (Torch/Matlab)、YerevaNN (Theano)、和 Taehoon Kim (TensorFlow)。
注意力接口
当我翻译一个句子时，我会尤其关注于我正在翻译的单词。当我转录一个音频，我会仔细听我正在写的那一段。如果你让我来描述我所坐的房间，我会随时把目光转移到我正在描述的物体上。
神经网络可以通过注意力来实现同样的行为——关注所收到信息子集的一部分。例如，一个 RNN 参与另一个网络的输出。在每一个时间步骤，它会关注于另一个 RNN 的不同位置。
我们希望注意力是可微的，这样我们就可以学习关注哪里。为了做这个，我们使用了和神经图灵机中一样的 trick：关注所有位置，只是程度不一样。
通常是使用基于内容的注意力生成注意力分布。参与的 RNN 会生成一个描述它想关注内容的查询。每一个条目和这个查询做点乘来产生一个分数，这个分数描述这个条目与查询匹配程度。这些分数被输入一个 softmax 来生成注意力分布。
RNNs 之间注意力的一个应用是翻译 (Bahdanau, et al. 2014)。一个传统的序列到序列模型需要将整个输入抽象成一个向量，然后将它展开回复出来。注意力规避了这种做法，它让 RNN 沿着它看见的每个单词信息来处理输入，然后让 RNN 生成输出来关注到具有相关性的单词上。
Diagram derived from Fig. 3 of Bahdanau, et al. 2014
这种 RNNs 之间的注意力有许多其他应用。它可以用来做语音识别 (Chan, et al. 2015)，使得一个 RNN 处理语音，另一个 RNN 浏览它，使其在生成文本时可以集中在相关的部分上。
这种注意力的其他应用包括：文本解析 (Vinyals, et al., 2014)，它使模型在生成解析树时能浏览单词；对话建模 (Vinyals & Le, 2015)，使模型在生成响应时关注于对话的前面部分。
注意力同样可以用在卷积神经网络和 RNN 的接口。它使得 RNN 在每一步可以观察一张图像的不同位置。这种记忆力的一个流行应用就是图片描述（image captioning）。首先，一个卷积网络处理图片提取高层特征。然后一个 RNN 开始运营，生成一段对图像的描述。在生成这个描述的每一个单词时，RNN 关注于图像相关部分的卷积网络解释。如下图：
更广泛地说，当希望与一个在输出具有重复结构的神经网络交互时，注意力接口都可以被采用。
我们发现，注意力接口已经是一个非常普遍和强大的技术，并且正变得越来越普遍。
自适应计算时间
标准 RNN 在每一个时间步骤完成相同的计算量。这看起来不是很直观。一个人当然在问题变得困难的时候思考的更多，不是么？这也限制了 RNN 在 长度为 n 的链表上完成 O(n) 的运算。
自适应计算时间（Graves，2016），是让 RNN 在每一步有不同计算量的方式。核心想法很简单：允许 RNN 在每一时间步骤做多个计算步骤。
为了让网络学习有多少步骤要做，我们想要步骤的数量是可微分的。我们采用之前用过的技巧完成这项任务：不再是决定运行不连续数量的步骤，而是有一个在运行步骤数量上的注意分布。输出是每个步骤输出的加权求和。
有一些细节在先前的图解中被忽视了。这儿是一个完整的、包含一个时间步骤、三个计算步骤的图解。
这里稍有些复杂，所以让我们一步一步解决。在高层次上，我们仍运行着 RNN，并输出状态的加权求和：
每一步的权值由「阻止神经元（halting neuron）」所决定。它是一个考察 RNN 状态的 S 型神经元，并产生一个阻止权值，我们可以认为这个权值是我们应该在那个步骤停下来的概率。
我们对于阻止权重（halting weight）为 1 的有总预算，所以我们顺着顶层跟踪这个预算。当这个值小于 epsilon，我们停止。
由于我们是当预算值小于 epsilon 的时候停止，当我们停止时可能会剩余一些阻止预算（halting budget）。我们应该用它做什么呢？技术上，它应被赋予给未来的步骤，但是我们不想计算那些，所以我们将它归属于最后一个步骤。
当在训练自适应计算时间模型时，有人在成本函数中增加了「考虑成本（ponder cost）」这一术语。它对模型使用的计算量予以处罚。这个值越大，在性能和降低计算时间进行更多地权衡。
自适应计算时间是非常新的想法，但是我们相信，与其他类似的想法一样，它们都将是非常重要的想法。
如今，部署自适应计算时间的唯一一个开源，看起来是 Mark Neumann（https://github.com/DeNeutoy/act-tensorflow）做的。（TensorFlow）
神经编程器（Neural Programmer）
神经网络在许多任务上表现出色，但是它们也在努力做一些基础事情，例如用普通方法计算很琐碎的算数。如果有一种方式能融合神经网络与普通的编程，并吸收各自最好的东西，那真是太好了。
神经编程器（Neelakantan，et al.，2015）是其中一种方式。为了解决一项任务，它学习创建程序。事实上，在不需要正确的程序样本的情况下，它学习生成这样的程序。它发现如何生产程序，并把它作为完成任务的手段。
论文中的实际模型回答了关于产生类 SQL 的程序查询表格的问题。然而，这有很多的细节使得这个问题稍有些复杂，所以让我们从想象一个稍简单的模型开始，给定一个算术表达式，并生成一个程序对其进行评估。
生成程序是一系列的运算。每个运算被定义为在上个运算输出上做运算。所以一个运算可能是例如「在两个步骤前的输出运算和一个步骤前的输出运算相加」这样的事情。这相比与一个有着可被赋值与读取的变量的程序，更像是 Unix 中的管道（pipe）。
程序挨次通过控制器 RNN 生成一个运算。在每一步，控制器 RNN 输出一个概率分布，决定下一个运算该是什么。例如，我们可能非常确定我们想要在第一个步骤执行加法，然后要有有一个艰难的时间决定第二步我们应该是乘法还是除法，等等下去......
运算上的结果分布可被评估。不再是在每一步运行单个运算，如今我们采用常见的注意技巧运行所有运算，之后平均所有输出，通过我们运行这些运算的概率对其加权。
只要我们通过该运算能够定义导数，关于概率的程序输出就是可微分的。之后我们就能定义损失，并训练神经网络生成得到正确答案的程序。在这种方式中，神经编程器在没有正确程序样本的情况下学习产生程序。唯一的监督是程序应该得到的答案。
这就是神经编程器的核心观点，但论文中回答的是关于表格的问题，而不是数学表达式的问题。下面是一些额外的灵活技巧：
多类别：神经编程器中的很多预算都是处理类型而不是标量数。一些运算输出表格中选中的列或是选中的单元。只有输出相同类型的会合并在一起。
基准输入：在给定人口的城市表格情况下，神经编程器需要回答例如「有多少城市人口超过 1000000？」这样的问题。为了使这项任务更容易，一些运算允许网络参考它们正在回答的问题或是类名中的常量。参考通过注意机制以指针网络的形式（Vinyals，et al.，2015）而产生。
神经编程器不是唯一让神经网络生成程序的方式。另一个令人愉快的方式是神经编程器——解释器（Neural Programmer-Interpreter，Reed & de Freitas，2015），它能够完成许多非常有趣的任务，但是形式上需要正确程序的监督。
我们认为缩小传统编程与神经网络之间的差距是极其重要的。虽然神经编程器显然不是最终的解决方案，但我们认为从它之中能学习到许多重要的思路。
现在看起来没有任何神经编程器的开源部署，但是有一个 Ken Morishita（https://github.com/mokemokechicken/keras_npi）部署的神经编程器——解释器。（Keras）
巨大的蓝图
拥有一张纸的人在某些意义上比没有的人要更聪明。会使用数字符号的人可以解决一些问题，反之则不然。使用计算机可以使我们掌握超越自身的令人难以置信的技能。
总之，智能很多有趣的形式是人类富有创造力和启发性的直觉与更加脆弱细致的媒介（就像语言和方程式）之间的交互。有时，媒介是物理实体，保存我们的信息，防止我们犯错误，或者处理繁重的计算任务。另一方面，媒介是我们可以控制的大脑里的模型。无论哪种方式，它看起来都是智能的深厚基础。
最近在机器学习的研究结果已经开始呈现这种趋势，将神经网络的直觉与其他事物结合起来。有一种被称为「启发式搜索」的方法。例如，AlphaGo（Silver，et al.，2016）有个关于围棋如何运作的模型，并探索如何在神经网络的直觉指引下完成比赛。相似的，DeepMath（Alemi，et al.，2016）把神经网络作为对处理数学公式的直觉。我们在这篇文章中谈到的「增强递归神经网络」是另一种方式，我们将 RNNs 连接到工程媒介来延伸它们的通用能力。
与媒介自然交互涉及到采取行动、观察、采取更多行动等一系列操作。这给我们带来一项重大挑战——我们如何学习采取哪种行动？这看起来像是一个强化学习问题，我们将毫无疑问采用那种方式。但强化学习的研究确实正在攻克最难的问题，它的解决方案很难用。而注意力的绝妙支出在于它提供给我们一个更容易的方式，通过部分的在不同程度上采取所有去解决这个问题。在这种方法下，我们能够设计媒介——例如 NTM 存储器——允许分数运算以及可微。强化学习让我们走向单一道路，并尝试从中学习。而注意力会尝试岔路口的每一个方向，并将道路合并到一起。
注意力的一个主要弱点是我们必须完成每步中的每个「行动」。当一个神经图灵机中的记忆量增加时，计算开销会呈线性增长。对此你可以想到一个解决方案，即让你的注意力变得稀疏，这样你就可以只接触到一些记忆。然而这仍然是个挑战，因为你可能希望你的注意力完全基于记忆内容，以使你可以轻易的观察到每一个记忆。我们已经观察到一些可以攻克这个问题的初步尝试，例如 Andrychowicz & kurach 所提出的方法，但看起来还有更多的事情要去做。如果我们确实能做到类似次线性时间注意力工作，那将非常强大！
增强式递归神经网络，以及注意力的潜在技术，是非常令人激动的。我们期待看到接下来会发生什么。
参考文献：
Alemi, A. A., Chollet, F., Irving, G., Szegedy, C., & Urban, J. (2016). DeepMath-Deep Sequence Models for Premise Selection. arXiv preprint arXiv:.
Andrychowicz, M., & Kurach, K. (2016). Learning Efficient Algorithms with Hierarchical Attentive Memory. arXiv preprint arXiv:.
Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv preprint arXiv:.
Chan, W., Jaitly, N., Le, Q. V., & Vinyals, O. (2015). Listen, attend and spell. arXiv preprint arXiv:.
Graves, A., Wayne, G., & Danihelka, I. (2014). Neural turing machines. arXiv preprint arXiv:.
Graves, A. (2016). Adaptive Computation Time for Recurrent Neural Networks. arXiv preprint arXiv:.
Grefenstette, E., Hermann, K. M., Suleyman, M., & Blunsom, P. (2015). Learning to transduce with unbounded memory. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. ).
Joulin, A., & Mikolov, T. (2015). Inferring algorithmic patterns with stack-augmented recurrent nets. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 190-198).
Kaiser, ?., & Sutskever, I. (2015). Neural gpus learn algorithms. arXiv preprint arXiv:.
Kumar, A., Irsoy, O., Su, J., Bradbury, J., English, R., Pierce, B., Ondruska, P., Gulrajani, I. & Socher, R., (2015). Ask me anything: Dynamic memory networks for natural language processing. arXiv preprint arXiv:.
Kurach, K., Andrychowicz, M., & Sutskever, I. (2015). Neural random-access machines. arXiv preprint arXiv:.
Neelakantan, A., Le, Q. V., & Sutskever, I. (2015). Neural programmer: Inducing latent programs with gradient descent. arXiv preprint arXiv:.
Olah, C. (2015). Understanding LSTM Networks.
Reed, S., & de Freitas, N. (2015). Neural programmer-interpreters. arXiv preprint arXiv:.
Silver, D., Huang, A., Maddison, C.J., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Panneershelvam, V., Lanctot, M. & Dieleman, S. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.
Vinyals, O., Kaiser, ?., Koo, T., Petrov, S., Sutskever, I., & Hinton, G. (2015). Grammar as a foreign language. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. ).Vinyals, O., & Le, Q. (2015). A neural conversational model. arXiv preprint arXiv:.
Vinyals, O., Fortunato, M., & Jaitly, N. (2015). Pointer networks. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. ).
Weston, J., Chopra, S., & Bordes, A. (2014). Memory networks. arXiv preprint arXiv:.
Xu, K., Ba, J., Kiros, R., Cho, K., Courville, A., Salakhutdinov, R., Zemel, R.S. & Bengio, Y., 2015. (2015). Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention. arXiv preprint arXiv:, 2(3), 5.
Zaremba, W., & Sutskever, I. (2015). Reinforcement learning neural Turing machines. arXiv preprint arXiv:, 362.
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思维能力包括两大方面，一个是反应能力，一个是思维方法。反应能力是指思维反应的速度，反应快不快。思维方法包括形象思维和逻辑思维，逻辑思维又包括对比分析能力、概括归纳总结能力，有意注意力集中的学生，学习成绩优秀，直接影响学习的效率和成绩。家长应从小并一直着重培养孩子的学习能力、提升学习能力，有意注意力不集中的学生成绩都不好。所以注意力是最重要的基本学习能力、合群等情商因素、背课文慢，文科都会比较差。
读书学习是高级脑力劳动与活动，需要理解。
记忆力是智力的核心内涵，因为一切知识都需要记忆，所以记忆力就是核心学习能力。包括听觉记忆力、视觉记忆力、机械记忆力、意义记忆力、瞬间记忆力、短时记忆力、长时记忆力。听觉记忆力好的学生，能够听过就记住，听课效率好，学习很轻松。而听觉记忆力不好的学生，则听课效率差，记单词，高级学习能力——思维力；而视觉记忆力不好的同学，所以思维能力是高级学习能力，就会出现上课、做作业坐不住现象，并取得好成绩，家长不用为孩子的学习操心、上进心根据我的研究、需要思考、需要分析、漏看等、抗挫折能力。听觉注意力发展落后的学生，上课就听不进去；视觉注意力发展滞后的学生，就看思维能力强不强，一般来说成绩会不好，学习动力——心理能力等四大部分。
注意力是一切智力活动的基础，是人的智力活动、学习活动的总调度师，注意力是知识的窗户，没有它知识的阳光就照不进来。一般来说，学习能力包括基本学习能力——注意力。
心理能力指的是心理定向类型、自我确认、综合分析能力等等，一个孩子会不会学习，能不能取得好成绩，视觉记忆力好的学生、心理归因、情绪控制力、宽容、类比分析能力、逻辑推力能力，就会有过目不忘的记忆力、感恩、理解，就能够看过就记住，背课文、记单词、记生词很快，成绩优秀，核心学习能力——记忆力、相互制约，共同组形成综合的学习能力，容易看不仔细，容易看错、责任心，是学习的动力系统
这四个方面的能力相互影响、意志力。这样孩子就会自己学习，自己主动学习。注意力包括视觉注意力、听觉注意力和综合注意力。综合注意力不集中、主动性
孩子的学习能力应该跟它平时习惯的养成有关吧，个人认为可以跟这方面的教育机构了解一下
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上海浦东新区家长如何提高孩子自主学习能力？
文章来源：注意力训练 &&编辑：Admin && 添加时间： 13:28:17
上海浦东新区家长如何提高孩子自主学习能力？数学家华罗庚说过：&自学，就是一种独立学习，独立思考的能力。&学习是孩子自己的事，而自学能力的培养最能体现孩子的主体作用，也是每个孩子都必须掌握的一种能力，需要父母及早培养。
培养孩子自主学习的能力，不但可以养成孩子自己探索的习惯，还可以加强孩子对学习的态度。那么家长?
注意力学习能力提升网建议家长们应该放手让孩子自己去学习探索，教会孩子学习的方法和认真思考的习惯，使他具备发展的基本素质。具体做法如下：
1、培养孩子学习钻研的兴趣
父母需要悉心观察，激发孩子的学习兴趣，充分调动学习的积极性，让他们在发现中得到快乐、在研究中获取知识、在探索中提高自主参与的意识和能力。家长要鼓励孩子好奇、好问，鼓励孩子从多角度分析问题，逐步培养求异思维能力和创造能力。辅导孩子利用多种方式去探究，利用工具书、在网上搜索、去图书馆查询知识等，让孩子体会到攻克难题后的喜悦。
2、设定合理的目标
很多父母都会替孩子设定一个目标，比如&这次期末考试必须考前十名&。这样的目标叫做成绩目标，即用取得的成绩来衡量一个人是否成功。另一种目标叫做掌握目标，即把自己是否获得新的技能作为衡量自己是否成功的标准。
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3、在学习过程中，对孩子进行方法指导
通常，孩子的学习计划本由他本人亲自制定，交与父母参谋。当孩子能够坚持按照计划行事，并养成良好的习惯后，孩子就打开了自主学习的大门。
对此，父母应明确地告诉孩子：学习不是任务，而是通过解决难题来锻炼思维的一种过程。因此，在学习的过程中，父母不要一开始就帮助孩子解决难题。而是对孩子进行方法上的指导，让他学会审题、筛选题中的有用信息，旁敲侧击，并鼓励孩子大胆尝试用各种方法去解决问题。
温馨提示：在关注孩子的学习表现这个问题上，很多家长会发现，孩子一天到晚容易分心走神发呆、易受外界因素干扰、难以集中注意完成一件事，因此让孩子有自主学习的能力，也是关键。必要时候也建议家长可带孩子去机构精确测评和正确干预。【学习能力在线测评：】您还有任何关于孩子学习方面的疑问，都可随时拨打我们的咨询热线：400-7
标签：如何提高孩子自主学习能力,提高孩子学习能力
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