如何训练大脑运算速度
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（共有8个回答）
谁说没有了，，，，，你可以试着想一些不现实的问题。然后针对一个问题，展开想象。尽量多想出答案，但别怕你的答案荒谬，，，因为你所能想出来的，别人不一定能想出来。但这不是让你胡思乱想，而是训练天马行空的思路，。。这样锻炼的时间长了以后就能让你的脑子转速变快。
多训练心算能力
1.学习珠算.2.练习速算技巧.(有很多算式都有规律杯可循,百度一下应该能找到)以上结合起来即可
&做数学题 做语文题
展开你的想象力，尽量多想，就可以训练大脑的运算速度了
多看写网络小说就可以了，我就是这样的
一直以来你只使用了你大脑的不到5%，你一直只是在用有限的潜能做无效的努力，你的内在强大到不可思议的力量，却一直在沉睡，你可知道：右脑的记忆能力是左脑的100万倍以上！网状思维是线性思维效率的1千倍以上！一目十行的阅读速度是逐字阅读的100倍以上！内在的潜意识能量是显意识的一万倍以上！......一年以前，如果你唤醒你内在的巨人，你获得的成就一定是现在的5~10倍，现在，如果你唤醒你内在的巨人，你的人生必将增值数百倍！&我就是左撇子&就右脑天生强于左脑的人&但被'纠正&过&现在我也在弥补自己的左边&&一个右脑较为发达人的优势右脑控制着人的空间思维能力、艺术表达能力、创造性思维能力。&&&右脑常常受人的直觉支配，看问题总是着眼于整体和全局。具体来说，你总是把事物作为一个整体来考虑，而不是把一件事分成若干个小部分。这是由于人的右脑把一个一个独立的部分整合成一个整体的缘故。与此相伴而生的，还有人的梦境、意识和理念等。&&&右脑比较发达的人通常都对音乐、艺术等有一定的兴趣。此类人学习时，也颇有创造性，对周围的环境会有强烈的情绪反应，而不是进行例行的分析和思考。很多时候，会发现自己在不知不觉中已经找到了问题的正确答案，而有时也搞不清楚这个答案是如何找到的。现在你应该明白，直觉对你们这些右脑较发达的人有多重要了吧！&右脑处理问题时总是杂乱无章，而左脑则中规中矩、有条不紊。&&&如果想练习右脑可以练左手写字&书写需要调动脑子里众多不相干的功能，协同合理运行。这包括：精密运动能力、语言能力、对文字的空间想象能力，同时还有众多的思维链在协同运作。在书写的过程中，大脑被整体动员起来，记忆、组合以及对记忆的调用必须高度配合才能完成。对右脑有一定刺激还有&多听听大师的音乐&&&&&花之歌&&&&&小提琴协奏曲E小调&&&&&小号协奏曲D大调&&&&&长笛协奏曲D大调&&&&&皮尔金曲组1号&&&&&月光曲&&德彪西&&&&G玄之歌&巴赫&&&&&皮尔金曲组2号&&&&&梦幻曲......&&&作白日梦&也可以开发右脑&多看科幻片&发挥想象力&联想力&想象自己在球场上表演高超技术其实也是不知不绝开发右脑&&&&&至于&右脑强可以过目不望&我可以说绝对有人可以&因为我这个被&纠正&的左撇子都可以读2遍&把一首诗背的滚瓜烂熟&注意力集中时在20分钟背了4篇英语文章{虽然文章不很长]&&肯定有比我强的人.&右脑与左脑的另一个重大区别是，左脑储存和掌管的是近期的和即时的信息，而右脑则是遗传信息的宝库。&&&&&&&&从进化的角度看，低等动物只有右脑，没有左脑，高等动物才分化出左右脑。&&&&&&&&左脑是人的“本生脑”，记载着人出生以来的知识。右脑则是人的“祖先脑”，储存从古至今人类进化过程中的遗传因子的全部信息。初生婴儿左脑受损，可以照常吃母亲的奶，若右脑受损，就不会吃奶，丧失了人的本能。&&&&&&&左脑和右脑储存的信息量是大不一样的，如果说人生短短几十年积累的知识是一滴水的话，右脑存储的祖先千百万年遗留给我们的遗传信息则是一片汪洋大海！&&&&&&&&正确使用右脑，人生才能更加充实美好。尽管人人都得使用左脑，因为左脑掌管语言功能。但以左脑为中心的生活方式却是单色调的，因为左脑是以利害得失和愉悦感情统治的世界，用非常狭隘的视野观察人生和社会，人们难免迷失于纷纷扰扰的现实社会。&&&&&&&&右脑是人类遗传信息的巨大宝库，学会用右脑思考，你会基于人类亿万年遗传信息考虑问题，因而更豁达，视角更宽广。用右脑思考，你会发现，原来生活可以更美好。&有关“脑”的科学研究发现，人的左右脑功能有着很大的区别。“左半球”与“右半球”各司其职、各具特长，又共同协调指挥着人的一切活动。左脑是语言脑，长于语言、逻辑、写作、数字计算功能；右脑是音乐脑，侧重音乐、美术、识别图象和面容、快速阅读等能力。大脑与人的肢体活动密切相关，左右脑分别与身体对侧的神经系统相连。现在人们对于脑的开发和利用还远远不够。长期以来，无论是学校还是家庭，均以开法左脑为主，忽视了对右脑巨大潜能的挖掘和利用。而最近的研究表明，许多较高级的功能，如具体思维能力、直觉思维能力、复杂关系的理解能力等，都集中在右脑。所以，右脑在创造性思维活动中起主要作用。严格来说，只有将左右脑都很好开发的人，才能真正算得上健康、聪明的人。那么，如何从小开发幼儿的右脑呢？首先在教育内容上，应注意发挥图形材料、形象材料的作用；在育儿方法上应重视孩子自己动手、动脑的实验法、操作法；在培养能力上，应注重孩子想象、思维能力的培养。在活动与游戏中注意发现与培养幼儿学习的兴趣和爱好，特别要保护和尊重幼儿的好奇心，这些都是调动幼儿脑力、开发智力、促进右脑发展的前提。同时应该认识的是，如果左半身活动频繁，就会促进右脑发达，使左右脑更协调工作、提高效率。因此，平时应有意识地在孩子的活动游戏中，进行左视野和左儿听力训练；以及训练使用左手、左脚。例如要求孩子用左手拿筷子，用左手把积木按图案摆出来；也可在孩子拍皮球时，练习左手拍一下，右手拍一下，双手交替拍；还可训练孩子左手拣火柴、左脚跳橡皮筋等。此外，在幼儿教育中，要更多、更好地运用形象化的语言，促使幼儿萌发出形象来。实际上，语言教育是一切教育的根本，不懂语言，便不会产生出形象，而没有形象的伴随，幼儿就不能很好地理解和掌握语言。因此，在与幼儿的交往中，要注意语言的生动和新颖，不能只说些抽象名词，而应对孩子说苹果是圆的、红的、脆的、甜的等。总之，孩子是国家的未来和希望，通过各种行之有效的方法开发右脑，才能不断提高孩子的形象思维能力与创造性，因为在创造过程中，右脑的想象、知觉、思维、灵感等因素，是创造力突破的关键。&
多多清理垃圾或者体检一下
通过看和摆来训练宝宝的记忆能力、快速的闪卡，刺激大脑反应速度，快速先让孩子熟悉游戏材料，想想该如何做？开发幼儿空间想象能力、预知感觉能力。
专项速度训练同大力量训练相同，不必天天练，每周三小时即可
经常说话时头头是道，一旦坐下来想动手写下来时，只能回忆起自己讲过的话中的只言片语，不知从何写起
多吃一些补脑的食物，注意休息，保证睡眠质量；多阅读一些书籍，做做逻辑题什么的；也推荐去爱海豚这个网站，里面有一些基于科研的大脑训练游戏，可以针对性的提高大脑的能
所以，还是让你的孩子聆听雅克兄弟的音乐，拉脱维亚的民间音乐，以及莫扎特的音乐吧!这些音乐都非常好，也能训练孩子的大脑
法宝一：感知大脑 法宝二：认清优势 日常生活中，我们会发现有些人左手灵活，擅长音乐、美术、富于创造力，我们称这样的人为右脑优势群体；而有的人右手灵活，擅长分析、
被选中用来长期记忆的信息通过电子脉冲传送到大脑中一个叫海马的地方
不过，如果你选择用大脑教育系统训练来锻炼自己的大脑，接受它的观点，你就可以平稳地度过这段看似艰难的时光，并且利用它来发掘自身的潜力，以应对未来更多的挑战
随着孩子的成长有必要针对左脑发育做一些训练
其实，我们是在训练大脑的录音功能，相当于给大脑配了个复读机(本人一直以为，复读机的出现是语言学习的一个技术突破)
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从算法到训练，综述强化学习实现技巧与调试经验
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原标题:从算法到训练，综述强化学习实现技巧与调试经验
选自GitHub
作者：WilliamFalcon
机器之心编译
参与：乾树、黄小天
GitHub地址：/williamFalcon/DeepRLHacks
调试新算法的技巧
1. 通过低维状态空间环境的使用简化问题。
John 建议使用钟摆问题，因为它具有 2 维状态空间（摆角与速度）。
便于得到值函数的形式和算法应处的状态，以及它们随时间如何演化。
直观地了解为什么某些参数不起作用（也可以说，价值函数是否足够平滑等）
2. 为了测试你的算法是否合理，你要构造一个适用于该算法的问题。
例如：对于分层强化学习，你要构建一个它应该会学习的明显的分层结构的问题。
该问题可以简单测试出算法是否合理。
警告：不要使算法过度拟合你这个玩具问题（你要知道玩具问题并不具有实际意义）。
3. 熟悉你知道的某些环境。
随着时间的推移，你将会知道训练应该花费多长时间。
知晓奖励信号的演化过程等。
允许你设置一个基准，以了解你过去试验的效果。
John 使用弹跳机器人，通过这个机器人他知道应该采取多快的学习速度，并且可以很容易地发现奇怪的行为。
调试新任务的技巧
1. 简化任务
开始简化直到曙光降临。
方法 1 ：简化特征空间：
o 例如，如果你正在使用图像（巨大的维度空间）学习，那么可能先要手动处理图像特征。示例：如果你觉得你的函数正在尝试近似得到某个参数的位置，请使用 x，y 坐标位置作为步骤 1 的特征。
o 一旦前一步开始工作，将使问题更加复杂，直到你解决所有的问题。
方法 2：简化奖励函数。
o 这样你就可以快速地得到反馈，从而知道算法是否正确。
o 例如：当机器人击中目标时有奖励（+1）。这通常很难学习，因为在开始和奖励函数之间的不确定因素太多了。将问题重新定位为目标的距离，这将增加学习，并带来更快的迭代速度。
在强化学习中构建问题的技巧
也许现在还不清楚这些特征是什么，奖励是什么，甚至它是否可行。
1. 第一步：可视化处理这个问题的随机策略。
看看它的效果。
如果随机策略奏效过，那么很有可能强化学习会得到预期的效果。
o 策略梯度会发现这种行为，并使其更有可能。
如果随机策略从未奏效，那么强化学习基本也不用考虑了。
2. 确保评论有用：
通过给个体同样的评论来测试你能否控制这个系统。
o 示例：自己查看预处理的图像，以确保没有删除必要的细节或某种程度上阻碍了算法。
3. 确保合理地缩放特征。
经验法则：
o 评论：取特征均值为 0，标准差为 1。
o 奖励: 如果你能控制它，就把它放缩到一个合理的值。
o 对当前所有数据进行处理。
观测所有的评论和奖励，确保没有过度的异常值。
4. 每当你碰到一个新问题，都要找好出发点。
目前还不清楚哪种算法可行，因此有一组出发点（从其他方法）
o 交叉熵法
o 策略梯度法
o 某种 Q-learning 方法 (点击 OpenAI Baselines 或 RLLab 开始学习）
重现论文代码
依托论文来重现其中的实验结果有时（很多时候）很难。下面有一些技巧可能帮到你：
1. 使用多于你当前所需的样本。
2. 采用正确的策略，但这并非绝对。
循序渐进，一点一点的改进算法。
然后微调超参数使其具有泛化能力。
使用更大的批量可以使算法作用于所有数据。
o 如果批量太小，噪声会掩盖信号。
o 例如：TRPO，John 用的批量太小，只好设置时间步为 100k。
o DQN 的最佳超参数为：10k 时间步，1mm 帧置于 replay buffer。
训练指导手册
全面检查你的训练是否奏效。
1. 查看每个超参数的灵敏度
如果算法过于敏感，那么就是算法不够鲁棒，我们不应该满足于此。
有时一个莫名的变动会使算法奏效，但这并不具有泛化能力。
2. 监测优化过程中的指标是有益的。
观察价值函数是否精确。
o 预测是否有效？
o 预测的返回值正常吗？
o 更新范围有多大？
来自深度网络的标准诊断
3. 有一个连续的基准测试系统。
需要惩罚。
比较你尝试过的所有问题的性能。
o 有时，它对于一个问题有效，但对别的问题就错乱了。
o 容易过拟合某一个问题。
有一套你偶尔运行的基准测试系统。
4. 误以为你的算法有效，但实际上看到的是随机噪音。
例子：7 个任务的 3 个算法图，看起来像 1 个算法，可能在适用于所有问题，但事实证明却是随机种子不同的相同算法罢了。
5. 尝试不同的随机种子！！
多次运行并取平均值。
在多个种子上运行多个任务。
o 否则，算法可能会过拟合。
6. 算法大可不必修改。
大多数技巧实际上是以某种方式规范化特征或改进你的优化过程。
很多技巧也有同样的效果…所以你可以删除其中的一些，简化你的算法（非常关键）。
7. 简化你的算法
泛化能力更佳
8. 实验过程自动化
不要花一整天的时间看你的代码输出结果。
在云服务上进行实验并分析结果。
使用框架跟踪实验和结果：
o 大多使用 iPython notebooks。
o 似乎不需要将结果存进数据库。
通用的训练策略
1. 白化（Whiten）和标准化数据（一开始就对所有数据进行处理）。
o 通过计算运行平均值和标准差来计算。然后对所有数据进行 z 变换。处理所有数据（不仅仅是最近的数据）。
o 评论所有看到的数据（不只是最近的数据）
o 至少它会随着时间的推移而缩小，它随时间变化的很快。
o 如果你不断改变目标，可能会误导优化器。
o 缩放（用新数据）意味着你的优化器可能不认识这些数据，并且性能将大打折扣。
o 缩放但不转移数据。
o 影响代理发展的意愿。
o 会改变问题（换句话说，你想要代理生存多久）。
规范目标：
o 与奖励相同。
PCA 白化？
o 首先看看它是否真的有助于神经网络。
o 过度的缩放（-）或（-0.001,0.001）肯定会使学习缓慢。
2. 表示折扣因子的参数。
确定你的信用分配。
例如：如果因子是 0.99，那么你就会忘记 100 步之前发生了什么... 这意味着你目光短浅。
o 最好去关注它如何应用于实时数据。
o 为了更好的感受，在强化学习中我们通常将时间离散化。
o 这 100 步是实际时间的 3 秒吗？
o 那段时间里会发生什么？
如果 TD 方法用于估计值函数 fx 的策略梯度，则 gamma 可以接近 1（如 0.999）
o 算法变得非常稳定。
3. 这个问题可以在离散化的层次上真正解决。
例如：在游戏中，如果你正在做跳帧。
o 作为一个人，你是否能控制它？
o 看看随机探索的样子
o 离散化决定你的布朗运动走多远。
o 如果连续做许多动作，那么算法就倾向于进一步探索。
o 用一种有效方式来将你的时间离散化。
4. 密切关注每段训练返回值。
不只是看看最大值和最小值。
o 最好的回馈是你的策略可以得到很好的磨合。
o 你的策略总是按预期来的吗？？
看 episode 长度（有时比它的奖励更有用）。
o 如果在游戏中你每次都输，所以你可能永远赢不了，但是…episode 长度可以告诉你，如果你输的速度较慢。
o 你可能在开始时看到 episode 长度的改进，但不一定是奖励。
策略梯度方法调整
1. 密切关注熵
动作空间的熵
o 更关注状态空间中的熵，但没有很好的计算方法。
如果梯度下降得太快，那么策略就会变得确定而不再探索。
如果梯度不下降，那么策略就不正确，因为它实际上是随机的。
可以修复：
o 防止梯度下降过快。
o 为熵加权重。
如何测量熵。
o 对于大多数策略，可以解析地计算熵。
o 如果熵连续，通常是高斯的，所以可以计算微分熵。
2. KL 散度
从 KL 散度看更新的大小。
例子:如果 KL 是 0.1，更新过小。如果是 10 更新又过大。
3. 以方差为基准。
看看价值函数是否真的是一个好的预测器或奖励。
o 如果方差为负可能是过拟合或噪声过大。
o 可能需要调整超参数。
4. 初始化策略
非常重要（比在监督学习还重要）。
最终层输出 0 或极小值以最大化熵
o 在开始时最大限度地随机探索 Q-学习策略
1. 谨慎使用 replay buffer 的内存。
你可能需要一个巨大的缓冲区，因此需要相应地修改代码。
2. 指定一份学习率表。
3. 如果收敛缓慢或有一个缓慢的启动期
耐心等待，DQN 收敛速度极慢。
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