Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
کردند که از قصدشان برای انتشار مقاله ای دربارهٔ سویه ای از ویروس آنفلوآنزای H5N1 خبر می داد که می توان آن را به راسوی اهلی منتقل کرد چرا که رفتاری مشابه انسان در پاسخ به آنفلوآنزا دارد. این خبر بحثی را هم در مجامع سیاسی و هم در مجامع علمی به وجود آورد چرا که انتشار این داده های علمی می توانست پیامدهای اخلاقی به دنبال داشته باشد و از آن برای ساخت سلاح بیولوژیک استفاده شود. این وقایع مثال هایی هستند که احتمال سوء استفاده از داده های علمی را نشان می دهند. دانشمندان به طور جمعی در مناسبت هایی مثل کنفرانس آسیمولار دربارهٔ DNA نوترکیب که در سال ۱۹۷۵ برگزار شد توافق کرده اند که زمینه های تحقیقاتی شان محدود شود. و در سال ۲۰۱۵ نیز یک ممانعت قانونی برای یک تکنیک ویرایش ژنوم انسانی ارائه شد. در سال ۲۰۰۹ ناسا فضاپیمای کپلر را ارسال کرد و قول داد که داده های گردآوری شده را در جون ۲۰۱۰ منتشر کند. بعدها آنها تصمیم گرفتند که انتشار اطلاعات را به تعویق بیندازند تا قبل از انتشار دانشمندان نگاهی به آنها بیندازند. منطق آنها این بود که غیر دانشمندان ممکن است به صورت غیرعمدی داده ها را غلط تفسیر کنند و دانشمندان ناسا فکر می کردند
که ترجیح بر اینست که مردم از قبل با داده ها آشنا شوند که بتوانند با دقتی معادل دانشمندان در مورد این داده ها گزارش تهیه کنند. هنگامی که افراد بیشتری داده ها را گزارش کنند بررسی همه داده ها زمان بیشتری خواهد برد و احتمالاً داده های کم کیفیت بیشتری تولید خواهد شد و استخراج جمع بندی سخت خواهد شد. داوری همتای پس از انتشار که در علوم باز رایج است به خاطر ترویج تولید مقالات کم کیفیت تر که شدیداً حجیم هستند مورد انتقاد قرار گرفته اند. به طور خاص منتقدان عنوان می کنند که کیفیت در مخازن داده پیش از انتشار تضمین نمی شود و ارزیابی صحت مقالات از طرف خوانندگان منفرد دشوار خواهد بود. راهکارهای رایجی برای این مسئله پیشنهاد شده است از جمله اینکه از یک قالب جدید استفاده شود که در آن هر چیزی قابلیت انتشار داشته باشد اما پس از آن مدل فیلترنگهبانی اعمال شود که تحقق بعضی استانداردهای کیفیتی در همه آنچه منتشر می شود را تضمین می کند. استدلال ها در حمایت. تعدادی از محققان رشته های مختلف استدلال هایی در له و مزایای علوم بازدارند. تمرکز این استدلال ها بیشتر بر ارزش علوم باز در بهبود شفافیت و اعتبار تحقیق و همین طور مالکیت عموم بر علم،
به ویژه علمی که از طریق منابع عام تأمین مالی شده متمرکز است. به عنوان نمونه در ژانویه ۲۰۱۴ کریستوفر بار راهنمای جامع علم باز را منتشر کرد. به همین ترتیب در ژانویه ۲۰۱۷ گروهی از محققان شناخته شده در زمینه علوم باز "مانیفست " علم باز را در مجله نیچر به چاپ رساندند، در این مانیفست بیان کردند که این وظیفه آن هاست که تحقیقات علمی را را به تحقیقات علمی باز تغییر بدهند و به اصول علم باز متعهد باشند. در مقاله ای که در سال ۲۰۱۰ توسط زیست فضاشناسان ناسا در مجله ساینس منتشر شد، نوعی باکتری با نام جی اف ای جی-۱ معرفی شد که می توانست آرسنیک را متابولیزه کند. این یافته به همراه ادعای ناسا که این مقاله می تواند تحقیقت روی شواهد زندگی فرازمینی اثرگذار باشد با انتقاداتی درون جامعه علمی مواجه شد. بیشتر نظرات علمی و نقدها در مورد این مسئله در فروم های عمومی و از همه معروف تر در تویتر اتفاق افتاد. در آنجا صدها دانشمند و غیر دانش مند یک جامعه هشتگی با عنوان #arseniclife خلق کردند. زیست فضاشناس دانشگاه بریتیش کلمبیا روزی ردفیلد یکی از منتقدان بی پروای تحقیق تیم ناسا نیز پیشنویسی از گزارش تحقیقاتی منتشر کرد که او و همکارانش انجام
داده بودند و یافته های تیم ناسا را رد می کرد. جف رودر علم باز را به مثابه «تلاشی برای حفظ حق دیگران به حصول جمع بندی مستقل در مورد داده ها و کارهای شما» تعریف کرده است. پول مردم برای علم صرف می شود پس نتایج آن نیز باید در اختیار عموم قرار بگیرد تأمین مالی تهیه مقالات تحقیقاتی از بودجه عمومی به عنوان یکی از دلایل اولیه در لزوم فراهم آوری دسترسی باز به این تحقیقات به شمار می رود. از آنجا که دیگر بخش های تحقیق همچون کد، داده، پروتکل ها و پیشنهادیه های تحقیق نیز ارزش زیادی دارند، استدلال مشابهی مطرح شده که باید این بخش ها نیز تحت مجوز کریتیو کامنز منتشر شوند. علم آزاد باعث خواهد شد تولیدات علمی بیشتر و شفاف تر شود. به طور فزاینده موضوع تکرارپذیری تحقیقات مطرح شده است و عبارت بحران تکرارپذیری نیز برای همین موضوع جعل شده است. به طور نمونه محقق روان شناسی استوارت ویزه اشاره می کند که تحقیقات اخیر در مورد مطالعات روان شناسی قبلاً منتشر شده نشان می دهد که به طرز شوک آوری بسیاری از مطالعات قدیمی قابل بازتولید نیستند و رواج عمل هک مقدار پی یکی از مقصران این موضوع تلقی می شود. رویکردهای علم باز یکی از راه های کمک به افزا
یش بازتولید پذیری کار تحقیقاتی و همین طور کمک به کاهش دستکاری داده ها به شمار می رود. علم باز اثر بیشتری دارد. معیارهای اثرگذاری تحقیقات متعدد هستند و تعدادی از آن ها محل بحث نیز هستند. . گرچه در معیارهای سنتی شاخص های علم سنجی ثابت شده است که اجزای علوم باز همچون دسترسی آزاد و داده باز از شیوه های سنتی در کمک به اثرگذاری تحقیقات بهتر عمل می کنند. علوم باز به حل سوالات پیچیده بی همتا کمک خواهند کرد. برای پاسخ به سوالات بسیار پیچیده، مثلاً در مورد مبنای عصبی هشیاری، علوم باز ضروری خواهد بود. استدلالی که در حال گسترش است اینست که این مسائل پیچیده تر از آن است که توسط یک فرد قابل حل شدن باشد و باید برای حل آن به شبکه ای از دانش مندان باز تکیه کرد. ماهیت این نوع بررسی ها این مدل از از علوم باز را در زمره علوم بزرگ قرار می دهد. سازمان ها و پروژه ها. پروژه های علمی بزرگ نسبت به پروژه های کوچک بیشتر امکان دارد که به اصول علوم باز عمل کنند. پروژه های مختلفی از علوم یاز حمایت مالی می کنند، ابزارهایی برای نشر آن توسعه می دهند، آن را ترویج می کنند یا به آن عمل می کنند. به طور نمونه مؤسسه علوم مغز آلن چندین پروژه علوم با
ز در دست اجرا دارد در حالی که مرکز علوم باز پروژه هایی برای اجرا، ترویج و خلق ابزارهای قابل استفاده در علوم باز در دست اجرا دارد. علوم باز موجب ظهور زیرشاخه های جدیدی همچون زیست شناسی مصنوعی باز و درمان شناسی باز شده است. سازمان های پیگیر علوم باز اندازه ها و ساختارهای مختلفی دارند. بنیاد علوم باز(Open Knowledge Foundation) سازمانی جهانی است که کاتالوگ های داده بزرگ را به اشتراک می گذارد، کنفرانس های چهره به چهره برگزار می کند و از پروژه های منبع باز حمایت می کند. در مقابل بلو ابلیسک(Blue Obelisk) گروه غیررسمی از شیمی دان ها و پروژه های انفورماتیک شیمی مرتبط است. عنوان این سازمان ها پویاست و بعضی سازمان های عمومی متوقف شده اند مثلاً ساینس کامانز(Science Commons) و سازمان های جدیدی در تلاش برای رشد هستند، مثلاً سلف جورنال آف ساینس. نیروی سازمان دهی کننده مشترک این پروژه ها عبارت است از دامنه دانش، نوع خدماتی که عرضه می شود و حتی جغرافیا مثلاً اوسی اس دی نت(OCSDNet) با تمرکز بر کشورهای در حال توسعه است. اجرا. بسیاری از پرژه های علم باز بر گردآوری و هماهنگ سازی مجموعه های دانش نامه ای از مقادیر زیاد داده سازماند
هی شده هستند. نقشه های بروز ژن در اطلس مغز آلن از مغزهای موش و انسان؛ دانش نامه زندگی که حیات گونه های خشکی زی را مستند می کند؛ باغ وحش منظومه ها، منظومه ها را رده بندی می کند؛ پروژه بین المللی هپ مپ که نقشه هاپلوتیپ ژنوم انسان را تدوین می کند؛ ابتکار مونارک که داده های بالینی و مدل زیستی یکپارچه را فراهم می سازد و نقشه برداری آسمانی دیجیتال اسلون که مجموعه های داده را از منابع مختلف منتظم و منتشر می کند. همه این پروژه ها اطلاعات فراهم شده توسط بسیاری از محققان مختلف را با استانداردهای مراقبتی و عرضه نوآوری مختلف جمع می کنند. دیگر پروژه ها پیرامون تکمیل پروژه هایی که نیازمند همکاری گسترده هستند ساماندهی شده اند. به عنوان نمونه اپن ورم (به انگلیسی OpenWorm) یک پروژه چند رشته ای برای شبیه سازی سطح سلولی یک کرم لوله ای است. پروژه پلی مث (به انگلیسی Polymath Project) به دنبال حل مسائل دشوار ریاضی با ممکن سازی ارتباطات سریعتر میان رشته ریاضیات است. پروژه آموزش و تکرار همکارانه(CERP) دانشجویان کارشناسی را با تأمین مالی به عنوان دانش ور شهروند استخدام می کند و هر پروژه بر اساس نیازهای خود برای همکاری را تعریف می کند
. دیگر نمونه پروژه علم باز اولین رساله دکتری باز بود که در سال ۲۰۱۲ آغاز شد. این پروژه به عنوان یک آزمون شخصی از ابتدا در دسترس بود تا بررسی شود آیا در مرحله تولید علم چنین کاری ممکن خواهد بود یا خیر. هدف پروژه این بود که همه چیز مرتبط با دکتری را از ابتدا که تحقیق شروع می شود تا انتهای تحقیق از لحظه ای که ممکن می شود تحت مجوزهای باز به صورت برخط در اختیار همه افراد قرار بگیرد. تحقیق نهایتاً در سال ۲۰۱۸ با موفقیت پایان یافت و به عنوان یک کتاب باز منتشر شد. تبلیغ. چندین سند، سازمان و جنبش های اجتماعی متعددی پذیرش بیشتر علم باز را تبلیغ می کنند. مرام نامه (به انگلیسیStatements of principle )های اینچنینی شامل ابتکار دسترسی باز بوداپست و اصول پانتون می شوند. بیانه های جدیدی مستمراً در حال ایجاد هستند همچون دعوت آمستردام برای عمل به علم باز که در اواخر ماه مه سال ۲۰۱۶ به ریاست هلندی شورای اتحادیه اروپا عرضه شد. این بیانیه ها و مرام نامه ها اغلب می کوشند که مجوزهای لازم برای انتشار ادبیات و داده های علمی را تدوین کنند. دیگر مبلغین بر آموزش دانشمندان و محققان پیرامون ابزارهای نرم افزاری علم باز متمرکز شده اند. آموزش
هایی همچون سمینارهای تمرینی مثل پروژه داده بری (به انگلیسی Data Carpentry)، پروژه برش نرم افزاری و مواد آموزشی خاص یک حوزه فعالیتی خاص، آموزش در کلاس های دانش گاهی همچون ابتکارات علم باز از جمله تلاش های گسترش این حوزه هستند. بسیاری از سازمان ها نیز در مورد اصول علم باز آموزش هایی عرضه می کنند. در جوامع دانشگاهی نیز بخش ها و گروه های علاقه ای هستند که کنش های علم باز را تبلیغ می کنند. جامعه زیست شناسی آمریکا یک بخش علم بازدارد. جامعه باستان شناسی آمریکا نیز یک گروه علاقه علم از دارد. مجلات. بسیاری از مجلات در حال بررسی مدل انتشار مقالات باز هستند. کتابخانه علومی علم یا پلوس در حال ایجاد یک کتابخانه عمومی از مجلات باز و ادبیات علمی باز است. دیگر روش های انتشار آزمایشی شامل مدل های تأخیری و ترکیبی هستند. در حوزه های مختلف آزمایش های مختلفی در جریان است: پشتیبانی مجله ای از علوم باز با خادم های عرضه کننده نسخه های پیش از انتشار در تقابل نیستند: فیگ شیر متن، تصاویر و دیگر داده ها را آرشیو و به اشتراک می گذارد؛ نسخه های پیش از انتشار علوم باز، آرکایو و آرشیو هال نسخه های پیش از انتشار مقالات را در رشته های بسیاری
را عرضه می کنند. نرم افزار. گستره ای از منابع رایانه ای از علوم باز پشتیبانی می کنند. این منابع شامل نرم افزارهایی همچون چارچوب علوم باز از مرکز علوم باز برای مدیریت اطلاعات پروژه، ذخیره داده ها و هماهنگی تیم تحقیقاتی می شود؛ خدمات رایانش توزیع شده همچون ایبری سیویس برای بهره بردن از زمان های بلااستفاده بودن واحد پردازنده مرکزی رایانه ها برای امور نیازمند صرف توان پردازشی بالا و خدماتی همچون اکسپرایمنت دات کام تأمین مالی جمع سپارانه برای پروژه های تحقیقاتی فراهم می آورند. گستره ای از منابع رایانه ای از علوم باز پشتیبانی می کنند. این منابع شامل نرم افزارهایی همچون چارچوب علوم باز از مرکز علوم باز برای مدیریت اطلاعات پروژه، ذخیره داده ها و هماهنگی تیم تحقیقاتی می شود؛ خدمات رایانش توزیع شده همچون ایبری سیویس برای بهره بردن از زمان های بلااستفاده بودن واحد پردازنده مرکزی رایانه ها برای امور نیازمند صرف توان پردازشی بالا و خدماتی همچون اکسپرایمنت دات کام تأمین مالی جمع سپارانه برای پروژه های تحقیقاتی فراهم می آورند. بسترهای زنجیره بلوکی برای علوم باز پیشنهاد شده اند. اولین نوع از این بسترها سازمان علوم باز است ک
ه حل مسائل بغرنج تکه تکه شدگی زیست بوم علمی و سختی های تولید علوم باکیفیت و اعتبارسنجی شده را هدف گذاری کرده است. از میان ابتکارات سازمان علوم باز می توان به نظام ایده های بین سیاره ای (آی پی آی اس)، شاخص محقق (آرآٰر)، هویت واحد محقق (یوآرآی) و شبکه تحقیق اشاره کرد. نظام ایده های بین سیاره ای یک سامانه مبتنی بر زنجیره بلوکی است که رشد ایده های علمی را در طول زمان ردیابی می کند. این سامانه به کمی سازی ایده ها بر اساس منحصربه فرد بودن و اهمیت کمک می کند و بنابراین جامعه علمی را قادر می سازد نقاط مسئله خیز موضوعات علمی را شناسایی کند و از باز اختراع غیرضروری تحقیقات علمی انجام شده جلوگیری می کند. شاخص محقق تدوین یک شاخص آماری هدایت شده با داده برای کمی سازی تأثیر محققان را دنبال می کند. هویت محقق واحد یک راهکار مبتنی بر زنجیره بلوکی برای ایجاد هویت واحد یکتا برای هر محقق است که به نمایه محقق، فعالیت های تحقیقی و انتشارات وی متصل می شود. شبکه تحقیق یک بستر شبکه اجتماعی برای محققان است. در نوامبر سال ۲۰۱۹ یک مقاله علمی تناسب فناوری زنجیره بلوکی برای پشتیبانی از علوم باز را بررسی کرد. نتایج تحقیق آن ها نشان داد که
این فناوری کاملاً مناسب علوم باز است و می تواند مزایایی به عنوان مثال امنیت داده، اعتماد و همکاری را به ارمغان بیاورد. گرچه استفاده گسترده از فناوری به میزان پذیرش جامعه علمی و انطباق آن ها با رویه های این فناوری وابسته است. خادم های نسخه پیش از انتشار. خادم های نسخه های پیش از انتشار به اشکال مختلفی شکل گرفته اند اما یک سری ویژگی های استاندارد در همه آن ها پایدار است: آن ها تلاش می کنند دانش علمی به صورت سریع و رایگان به عموم منتقل شود. خادم های نسخه های پیش از انتشار به عنوان مسیری به ترویج تحقیقات شناخته می شوند و سیاست های آن ها در مورد اینکه از زمان پذیرش در مجلات مقاله چه زمانی می توانند پذیرفته شوند با یک دیگر تفاوت دارند. همچنین یکی از ویژگی های خادم های نسخه پیش از انتشار فقدان رویه داوری همتا در آن هاست- معمولاً خادم های نسخه پیش از انتشار گونه ای از بررسی کیفیت برای رعایت حداقل های انتشار دارند اما این سازوکار مانند سازوکار داوری همتا نیست. بعضی از خادم های نسخه پیش از انتشار آشکارا با جنبش علوم باز مشارکت دارند. خادم های نسخه پیش از انتشار خدماتی مشابه آن مجلات عرضه می کنند و گوگل اسکولار بسیاری ا
ز خادم های نسخه پیش از انتشار را نمایه می کند و اطلاعات پیرامون ارجاعات به نسخه های پیش از انتشار را گردآوری می کند. اغلب سرعت کم انتشار مقالات علمی در مسیرهای سنتی دلیل روی آوردن به این مسیر ذکر می شود. انگیزه راه اندازی سوسارک که یک خادم نسخه پیش از انتشار در حوزه تحقیقات علوم اجتماعی است این ادعاست که تحقیقات ارزش مندی که در مسیرهای سنتی منتشر می شوند اغلب چندین ماه یا چندین سال طول می کشد تا منتشر شوند که این می تواند فرایند علم را خیلی کند و آهسته کند. دیگر استدلالی که در حمایت از روی آوردن به سوسارک مطرح می شود کیفیت و سرعت دریافت بازخور به محققان است. بنیان گذاران سوسارک عنوان می کنند که بستر آن ها محققان را قادر می سازد که بازخور سریع از همکاران خودشان روی بستر به دست بیاورند و در نتیجه محققان قادر می شوند که کار خودشان را تا بالاترین سطح کیفی ممکن قبل از انتشار در رسمی برسانند. بنیان گذاران سوسارک همچنین عنوان می کنند که بستر آن ها بالاترین سطح انعطاف پذیری را برای نویسندگان در بروزرسانی و ویرایش کار آن ها فراهم می آورد تا اطمینان حاصل شود که آخرین نسخه از کار برای ترویج سریع در دسترس است. مؤسسان عنو
ان می کنند که به طور سنتی در مجلات رسمی که رویه های رسمی برای بروزرسانی مقالات منتشر شده دارند این رویه اتفاق نمی افتد. شاید برترین مزیت بعضی از خادم های نسخه پیش از انتشار انطباق پذیری بی وقفه آن ها با نرم افزارهای علوم باز همچون چارچوب علوم باز باشد. مؤسسان سوسارک عنوان می کنند که خادم نسخه پیش از انتشار آن ها همه جنبه های چرخه عمر تحقیق را در مقالاتی که در خادم نسخه پیش از انتشار منتشر می شوند با چارچوب علوم باز متصل می کنند. طبق ادعای مؤسسان این موضوع به شفافیت بیشتر و کار حداقلی از سمت نویسندگان منجر می شود. یکی از انتقاداتی که به خادم های نسخه پیش از انتشار وارد می شود، امکان ترویج فرهنگ سرقت ادبی توسط آن هاست. به عنوان مثال آرکایو مجبور شد ۲۲ مقاله را حذف کند چون مشخص شد حاوی سرقت ادبی بودند. در مورد دیگری مقاله ای که توسط فردی به یکی از اعضای دارای دسترسی سازمانی سپرده شد تا آن را در آرکایو منتشر کند اما بعداً مشخص شد مقاله حاوی سرقت ادبی بوده است. خادم های نسخه پیش از انتشار به شدت تلاش می کنند که مسئله سرقت ادبی را نیز حل کنند. در کشورهای در حال توسعه مانند هند و چین اقدامات آشکاری برای مبارزه با سر
قت ادبی انجام شده است. از جمله اقدامات اینست که اغلب گونه ای از انباره های مرکزی برای همه نسخه های پیش از انتشار فراهم می شود که امکان استفاده از الگوریتم های سنتی شناسایی تقلب را فراهم می آورد. به هرحال این موضوع یک مسئله جدی مورد بحث در خادم های نسخه پیش نویس و در نتیجه برای علوم باز است.
وزارت کسب وکار، انرژی و استراتژی صنعتی () یک وزارتخانه در کشور بریتانیا است. این وزارتخانه در سال ۲۰۱۶ توسط ترزا می نخست وزیر بریتانیا تشکیل شده است.
وزارت فرهنگ، رسانه و ورزش () یک وزارتخانه در کشور بریتانیا است. این وزارتخانه که در سال ۱۹۹۷ تأسیس شده ساختمان اصلی آن در خیابان وایت هال، لندن قرار دارد.
پس انتشار () یا انتشار معکوس، روشی در یادگیری عمیق برای آموزش شبکه های عصبی پیشخور است (روش های مشابهی برای آموزش سایر شبکه های عصبی مصنوعی به وجود آمده است). در این روش با استفاده از قاعده زنجیره ای، گرادیان تابع هزینه برای تک تک وزن ها محاسبه می شود. برای این کار برای محاسبه گرادیان هر لایه نسبت به تابع هزینه، از مشتق جزئی تابع هزینه نسبت به لایه بعدی استفاده می شود. در واقع از آخرین لایه (نزدیک ترین لایه به خروجی) محاسبه مشتق ها شروع می شود و تا ابتدای شبکه (نزدیک ترین لایه به ورودی ها) ادامه پیدا می کند. روش معمول محاسبه گرادیان (محاسبه اثر هر وزن در خروجی هر نمونه) برای شبکه های عصبی پیشخور و به خصوص شبکه های عمیق بسیار زمان بر و در عمل غیرممکن است. با استفاده از روش پس انتشار و با کمک قاعده زنجیره ای و مشتق جزئی، در محاسبه گرادیان هر لایه از مشتقات لایه های جلوتر استفاده می شود و زمان اجرا تا حد زیادی کاهش پیدا می کند. استفاده از روش پس انتشار در کنار روش گرادیان کاهشی تصادفی، امکان اضافه کردن لایه های بیش تر به مدل به دلیل صرفه جویی زمانی به وجود می آید. این افزایش تعداد لایه ها از سوی دیگر باعث امکان
یادگیری الگوهای پیچیده تر می شود. ساختار ریاضی الگوریتم. برای سلول عصبی formula_1 ورودیی که از سلول عصبی formula_2 به این سلول وارد می شود را با formula_3 نشان می دهیم. وزن این ورودی formula_4 است و مجموع ضرب ورودی ها با وزنهایشان را با formula_5 نمایش می دهیم، یعنی formula_6. حال باید بر روی formula_5 یک تابع غیر خطی اعمال کنیم، این تابع را formula_8 می نامیم و خروجی آن را با formula_9 نمایش می دهیم به این معنی که formula_10. به همین شکل خروجی هایی که از سلول عصبی formula_1 خارج شده و به سلول formula_12 وارد می شوند را با formula_13 نمایش می دهیم و وزن آن را با formula_14 . اگر تمام وزنهای این شبکه عصبی را در مجموعه ای به اسم formula_15 بگنجانیم، هدف در واقع یادگیری این وزنهاست. اگر ورودی ما formula_16 باشد و خروجی formula_17 و خروجی شبکه عصبی ما formula_18، هدف ما پیدا کردن formula_15 است به قسمی که برای همه داده ها formula_17 و formula_18 به هم خیلی نزدیک شوند. به عبارت دیگر هدف کوچک کردن یک تابع ضرر بر روی تمام داده هاست، اگر داده ها را با formula_22 و تابع ضرر را با formula_23 نشان دهیم هدف کمینه کردن تا
بع پایین بر حسب formula_15 است: formula_25 به عنوان مثال اگر مسئله رگرسیون است برای formula_23 می توانیم خطای مربعات را در نظر بگیریم و اگر مسئله دسته بندی است برای formula_23 می شود منفی لگاریتم بازنمایی را استفاده کرد. برای به دست آوردن کمینه formula_28 می توان از روش گرادیان کاهشی استفاده کرد، به این معنی که گرادیان تابع را در حساب کرد و کمی در خلاف جهت آن حرکت کرد و این کار را آنقدر ادامه داد تا تابع ضرر خیلی کوچک شود. روش بازگشت به عقب در واقع روشی برای پیدا کردن گرادیان تابع است. حال فرض کنیم می خواهیم گرادیان تابع formula_28 را نسبت به وزن formula_4 به دست بیاوریم. برای این کار نیاز به قاعده زنجیری در مشتق گیری داریم. قاعده زنجیری به این شکل کار می کند: اگر تابعی داشته باشیم به اسم formula_31 که وابسته به سه ورودی formula_32، formula_33 و formula_34 باشد و هرکدام از این سه ورودی به نوبه خود وابسته به formula_35 باشند، مشتق formula_31 به formula_35 به این شکل محاسبه می شود: formula_38 با استفاده از این قاعده زنجیری روش بازگشت به عقب را به این شکل دنبال می کنیم: formula_39 formula_40 formula_41 formula_4
2 formula_43 همان طور که در خط پیشین دیدیم برای به دست آوردن گرادیان نسبت به formula_44 به دو مقدار نیاز داریم ورودی به سلول عصبی formula_45 از سلول عصبی formula_46 که همان formula_47 است و راحت به دست می آید و formula_48 که از روش بازگشتی به دست می آید و بستگی به آن formula_49 هایی لابه بعد دارد که سلول formula_45به آن ها وصل است، به طور دقیقتر formula_51. روش بازگشتی برای به دست آوردن formula_49 ها به این شکل کار می کند که ابتدا formula_49 را برای سلول های لایه خروجی حساب می کنیم، و بعد لایه ها را به نوبت پایین می روم و برای هر سلول formula_49 آن را با ترکیت formula_49 های لایه های بالایی آن طبق فرمول حساب می کنیم. محاسبه کردن formula_49 برای لایه خروجی آسان است و مستقیماً با مشتق گرفتن از formula_57 به دست می آید. شهود. می دانیم هدف هر یادگیری با نظارت پیدا کردن تابعی است که از ورودی های مشاهده شده به خروجی های واقعی برسد. استفاده از ایده کاهش گرادیان در شبکه های عصبی منجر به تلاش برای پیدا کردن پارامترها در لایه های پنهان مدل به کمک پس انتشار می شود. پیدا کردن مشتق وزن ها نسبت به تابع هزینه. = frac{partia
l E}{partial o_j} frac{partial o_j}{partial ext{net}_j} frac{partial ext{net}_j}{partial w_{ij}}&lt;/math&gt;|}}حال سعی می کنیم آخرین کسر سمت راست را ساده کنیم (در formula_59 فقط همان ترکیب خطی خروجی نورون فعلی به formula_58 وابسته است) : = frac{partial}{partial w_{ij}} left(sum_{k=1}^n w_{kj} o_kright) = frac{partial}{partial w_{ij}} w_{ij} o_i= o_i.&lt;/math&gt;|}}می دانیم مشتق خروجی نورون formula_61 نسبت به ورودی های آن همان مشتق جزئی نسبت به تابع فعال سازی است. در واقع دلیل اصلی این که تابع فعال سازی باید مشتق پذیر باشد، محاسبه همین مشتق است:برای مثال در حالتی که تابع فعال سازی، تابع لجستیک باشد: formula_62 حال طبق معادله ۱ یکی یکی بخش های مختلف را محاسبه می کنیم. کسر اول (مانند آنچه در زیر آمده است) با مشخص بودن خروجی و تابع هزینه به راحتی قابل محاسبه است.برای مثال اگر تابع هزینه همان مربعات خطاها باشد، formula_63 با فرض اینکه formula_64 تابعی از همه نورون هایی است که از نورون formula_61 ام به آن ها یال دارد (formula_66): formula_67 حال با گرفتن مشتق نسبت به formula_68 فرم بازگشتی زیر به دست می آید که هم
ان شکل کلی پس انتشار است. با استفاده از معادله ۱ تا ۵ و حذف بخش های مشترک، می توانیم مشتق formula_64 را نسبت به وزن دلخواه formula_58 محاسبه کنیم. که در آن تابع دلتا به صورت زیر است: formula_73 برای مثال اگر formula_74 تابع لجستیک باشد: formula_75 در نهایت فرم تغییرات وزن به صورت زیر است: formula_76
ذاکرات (، ) انجمن مربوط به تاریخ فلسطین است که هدفش یادآوری گذشته و تاریخچه فلسطین می باشد. همچنین این انجمن؛ ادارات مردمی فلسطینی را برای احقاق بازگشت پناهندگان فلسطینی به سرزمین ها و خانه هایشان مورد خطاب قرار می دهد. فعالیت ها. این انجمن اعتقاد به فاش ساختن جزئیات فاجعه فلسطین به زبان عبری دارد و آن را به مردم یهودی ارائه کرده است که باعث تغییراتی در سخنرانیهای سیاسی در منطقه می شود و همه اینها منجر به رسیدن به یک راه حل عادلانه خواهد شد.
مهندسی حقوقی () یا مهندسی قانون، شاخه ای میان رشته ای از مهندسی و حقوق است، که در حوزه انجام تحقیقات در ناکامی های مهندسی، از دیدگاه حقوقی و قانونی، فعالیت می کند. مهندسی حقوقی وظیفه بررسی مواد اولیه، محصولات، سازه ها یا اجزا و اجناس تشکیل دهنده محصول نهایی را دارد، که عملکرد آن بخش، باعث بروز صدمه و خسارت به اموال شده یا زیان های اقتصادی دربرداشته است. به طور کلی هدف از مهندسی حقوقی، انجام تحقیقات مهندسی با هدف یافتن علت یا علل شکست یک مؤلفه یا کمک به دادگاه در تعیین میزان خسارت های مالی، همچنین انجام تحقیق در مورد ادعاهای مالکیت معنوی و حق ثبت اختراع می باشد.
یاماشینا توکی تسونه ( ۱۵۴۳ - مرگ ۱۶۱۱) پسر یاماشینا توکی تسوگو یک کوگه (یک منصب اشرافی) در دوره آزوچی-مومویاما بود. وی نویسنده کتاب توکی تسونه کئوکی یکی از منابع تاریخی ژاپن است.
مجموعه داده () یا مجموعه داده ها، به مجموعه ای از داده های آماری یا دیتاهای رایانه ای مربوط به یک پایگاه داده اطلاق می شود، که با هدف یکپارچه نمودن داده ها، محتویات آن را در قالب یک جدول پایگاه داده یا یک ماتریس داده ای، تنظیم و مرتب می نمایند، که در آن، هر ستون از پایگاه داده، نشان دهنده یک متغیر خاص است و هر ردیف نیز به یکی از اعضای مجموعه داده های مورد نظر مرتبط می باشد. مجموعه داده ها برای هر یک از اعضا، یک متغیر مانند ارتفاع و وزن تعریف و فهرست می کند، که هر مقدار به عنوان یک پایگاه داده مجزا، شناخته می شود. دیتاست DataSet. یک مجموعه داده (DataSet) مجموعه ای از داده ها است. اغلب مجموعه داده ها مربوط به محتویات یک جدول پایگاه داده تک یا یک ماتریس داده های یکپارچه است که هر ستون جدول یک متغیر خاص را نشان می دهد و هر ردیف مربوط به یک عضو داده شده از مجموعه داده های مورد سؤال است. مجموعه داده ها برای هر یک از متغیرها مانند ارتفاع و وزن یک شیء برای هر یک از اعضای مجموعه داده ها فهرست می کند. هر مقدار به عنوان پایه شناخته می شود. مجموعه داده ها ممکن است شامل داده هایی برای یک یا چند عضو باشد که مربوط به تعداد
ردیف ها باشد. ویژگی های دیتاست. چندین ویژگی ساختار و خواص مجموعه داده یا دیتاست را تعریف می کند که شامل تعداد و نوع مشخصه ها یا متغیرها است. مقادیر ممکن است عددی (مانند عدد حقیقی یا عدد صحیح) باشد، مثلاً نشان دهنده قد فرد بر اساس سانتی متر باشد، اما ممکن است داده های اسمی یا سمبلیک باشد، به عنوان مثال مذهب یک شخص را نشان می دهد. به طور کلی، مقادیر ممکن است از هر نوعی به عنوان سطح اندازه گیری تعریف شود. برای هر متغیر، مقادیر به طور معمول همه نوع مشابه هستند. با این حال ممکن است ارزش های گم شده نیز وجود داشته باشد که باید به نحوی نشان داده شود. در آمار، مجموعه داده ها معمولاً از مشاهدات واقعی حاصل از نمونه گیری جمعیت آماری حاصل می شود و هر ردیف مربوط به مشاهدات بر روی یک عنصر از آن جمعیت است. با استفاده از الگوریتم ها می توان م نمونه ای از دیتاست. به عنوان یک نمونه دیتاست مورد استفاده مجموعه داده بیماران سرطان سینه موجود در مخزن دادهٔ یادگیری ماشین دانشگاه ارواین، ایالت کالیفرنیا آمریکا (University of California at Irvine) است مثال زده می شود. در این دیتاست ویژگی ها شامل ریسک فاکتورهای ضخامت انبوه، یکنواختی اند
ازه سلول، یکنواختی شکل سلول، چسبندگی لبه ها، حجم سلول بافت اپیتلیال، هسته های عریان، کروماتین بلاند، هسته عادی و تقسیم هسته سلول به دو قسمت می باشد که در ایالت ویسکانسین ایالات متحده جمع آوری شده است. جدول زیر نشان دهنده این مجموعه از داده است. مجموعه داده ها را با هدف آزمایش انواع خاصی از نرم افزار تولید کرد.
توکی تسونه کئوکی نوشته یاماشینا توکی تسونه (۱۵۴۳ - مرگ ۱۶۱۱) یک کوگه (یک منصب اشرافی) در دوره آزوچی-مومویاما بود. این کتاب یکی از منابع تاریخی ژاپن و نوشتن آن از ۱۵۷۶ تا ۱۶۰۸ به مدت بیش از ۳۰ سال به طول انجامیده است. در مورد بازی تسومه شوگی (نوعی شوگی) قدیمی ترین منبع محسوب می شود. یک بخش از آن از بین رفته است و در حال حاضر در بخشی از دانشگاه توکیو نگهداری می شود.