Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
انات تفریحی مختلفی از جمله پیست ۲.۵ کیلومتری دویدن در محوطه پارک، مسیرهای عابر پیاده، مسیر دوچرخه سواری بی ام اکس، پارک اسکیت برد، مناطق باربیکیو و پیک نیک، دریاچه قایق سواری، رستوران های کنار دریاچه، اسکیت روی یخ، زمین کریکت مینی و منطقه گلف، صندلی در سایه. و فضای بازی کودکان است. همچنین یک گالری نمایشگاه، نمازخانه، یک مرکز تناسب اندام، و بناهای تاریخی مختلف وجود دارد. این پارک دارای موضوعی مبتنی بر فناوری است، با سه منطقه (منطقه انرژی جایگزین، منطقه ارتباطات و منطقه تکنو) حاوی نمایشگرهای آموزشی و تعاملی. همچنین یک سینمای سه بعدی برای فعالیت های سرگرمی ارائه می دهد.
فورخس (؛ – ) کاریکاتوریست، طنزپرداز گرافیکی و کارگردان فیلم اهل اسپانیا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه کرئو د سان جردی شده است.
جایزهٔ بین المللی طنز گات پریک () یک جایزهٔ بین المللی طنز است که به کاریکاتوریست ها و طنزپردازان اهدا می شود و برای یادبود کاریکاتوریست اسپانیایی «ژائومه پریک» (۱۹۳۵–۱۹۹۵) ایجاد شد. این جایزه از سال ۱۹۹۵ میلادی اعطا می شود. جایزهٔ آن تندیسی نقره ای از گربه هایی است که یک قلم در دست دارند و معمولاً توسط ژائومه پریک طراحی می شد. این جایزهٔ شامل یک «جایزهٔ افتخاری طنز» هم هست که به طنزپردازان و کاریکاتوریست های کهنه کار و پیشکسوت اهدا می شود.
ایساکی لاکوئستا (؛ زادهٔ ۱۹۷۵) یک کارگردان فیلم، فیلم نامه نویس و منتقد اهل اسپانیا است. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون صدف طلایی شده است.
بیسو (به اسپانیایی: El Viso) یک محله و منطقهٔ مسکونی در شهر مادرید است که در منطقهٔ چامارتین واقع شده است. این محله در حال حاضر ثروتمندترین محلهٔ پایتخت اسپانیا محسوب می شود.
ارنستو خیمنس کابایرو (؛ – ) یک فیلم ساز، نویسنده، دیپلمات، سیاستمدار و از پیشگامان فاشیسم در اسپانیا بود. استنلی جی. پین مورخ آمریکایی که در زمینهٔ تاریخ اسپانیا تخصص دارد، او را «گابریله دانونزیو اسپانیا» لقب داده است. وی مدتی در ارتش «مراکش اسپانیا» خدمت کرد و تحت تأثیر شارل موراس کتابی از تجربیات خود در آنجا به نام «یادداشت های مراکشی یک سرباز» منتشر کرد که باعث خشم شدید فرماندهان ارتش شد و او را به رندان افکندند؛ اما با عفو و دستور ژنرال میگوئل پریمو ده ریورا آزاد شد. آثار او را بخشی از جنبش ادبی-هنری فراواقع گرایی می دانند. او تحت تأثیر انتقادات خوزه ارتگا یی گاست از دموکراسی قرار گرفت، اما خودش همچون میگل د اونامونو، یک ملی گرا شد. وی در ایتالیا از دوستان کورتزیو مالاپارته، جووانی جنتیله و فیلیپو تومازو مارینتی و شاید تحت تأثیر آنها، عقاید فاشیستی پیدا کرد و در سال ۱۹۲۹ میلادی رسماً در مجله ای که خودش بنیان نهاده بود، اعلام کرد که به جنبش فاشیسم پیوسته است. در اسپانیا او به حزب فالانژ اسپانیا پیوست و با آنکه طی جنگ داخلی اسپانیا به ایتالیا گریخت، اما از همان جا فرانسیسکو فرانکو را تشویق می کرد که فالانژ
ها و کارلیست ها را متحد و همبسته کند و به همین سبب پُست «قائم مقام وزیر آموزش ملی» در کابینهٔ فرانکو به او اهدا شد. یکی از کارهای عجیب او تلاشش برای به عقد درآوردن «پیلار»، خواهر خوزه آنتونیو پریمو دریورا با آدولف هیتلر بود تا به عقیده خودش، هیتلر را «نرم تر» و «کاتولیک تر» کند. پس از جنگ داخلی اسپانیا، او بیشتر عمرش را در خارج از اسپانیا بود و شغل های متفاوتی در سفارت خانه های اسپانیا در کشورهایی چون پاراگوئه و برزیل داشت، تا آنکه در سال ۱۹۵۸ میلادی به عنوان سفیر اسپانیا در پاراگوئه انتخاب شد و ۱۴ سال در این مقام ماند. وی در سن ۸۸ سالگی به دنبال عمل آب مروارید و به سبب وضعیت بد جسمانی در خانه اش در بیسو در ۱۴ مه ۱۹۸۸ درگذشت.
مانوئل مارتین کوئنکا (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم اهل اسپانیا است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "آدم خواری" و "دوران سخت" اشاره نمود.
لوئیس اسپینال کامپس (؛ – ) راهب یسوعی، شاعر، روزنامه نگار، فیلم ساز، منتقد فیلم اهل اسپانیا بود. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به «"تپانچه هایی برای صلح"» (۱۹۶۹) اشاره نمود.
آلیس وادینگتون (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم، و فیلم نامه نویس اهل اسپانیا است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "تپه های بهشت" اشاره نمود.
اف. خاویر گوتیرس (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم، فیلم نامه نویس، و تهیه کننده فیلم اهل اسپانیا است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است می توان به "پیش از سقوط"، "انتظار"، "حلقه ها" و "شیطانی" اشاره نمود.
کلاودیو بیرن بوید (؛ زادهٔ ) پویانما و کارگردان انیمیشن اهل اسپانیا است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "دور دنیا در هشتاد روز" اشاره نمود.
مائیته روئیس دِ آئوستری (؛ زادهٔ ۱۹۵۹) کارگردان فیلم و نویسنده اهل اسپانیا است. وی عضو فرهنگستان علوم و هنرهای سینمایی اسپانیا است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "افسانه باد شمال" اشاره نمود.
بروس چتوین (; – ) رمان نویس، سفرنامهنویس اهل بریتانیا بود. نخستین کتاب او "در پاتاگنیا" باعث شهرت او شد. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه یادبود جیمز تیت بلاک شده است. علت مرگ بیماری ایدز
آلن آندرانیک گوگباشیان (؛ زادهٔ ) یک دیپلمات ارمنی تبار اهل بریتانیا است که از تاریخ سپتامبر ۲۰۱۹ سمت سفیر بریتانیا در ارمنستان را برعهده خواهد داشت.
ارنست فردیناند آدولف مایندینگ ، ؛ (زادهٔ :۱۱ ژانویه ۱۸۰۶-درگذشتهٔ: ۱۳ مه ۱۸۸۵) ریاضیدانی آلمانی-روسی بود که به دلیل فعالیتش در هندسه دیفرانسیل شناخته شده است. وی ادامه دهندهٔ مبحث هندسه دیفرانسیل سطوح کارل فردریش گاوس بود.
یک شبکه ی عصبی مکرر (RNN) کلاسی از شبکه های عصبی مصنوعی هستند که در آن اتصالات مابین گره هایی از یک گراف جهت دار در امتداد یک دنباله ی زمانی می باشند و سبب می شود تا الگوریتم بتواند رفتار پویای موقتی را به نمایش بگذارد. برخلاف شبکه های عصبی رو به جلو، شبکه های عصبی مکرر می توانند از وضعیت درونی خود برای پردازش دنباله ی ورودی ها استفاده کنند که آن ها را برای مواردی نظیر تشخیص صوت، یا تشخیص دست نوشته های غیربخش بندی شده ی متصل مناسب می کند. واژه ی «شبکه های عصبی مکرر» به دو کلاس گسترده از شبکه هایی با ساختار مشابه اشاره دارد: یکی از آن ها دارای تکانه متناهی و دیگری دارای تکانه نامتناهی می باشد و هر دوی آن ها رفتار پویای موقتی را نشان می دهند. یک شبکه ی متناهی تکانه، یک گراف جهت دار غیر مدور است که می تواند باز شده و با یک شبکه ی عصبی رو به جلو جایگزین شود؛ در حالی که یک شبکه ی با تکانه نامتناهی یک گراف مدور جهت دار است که نمی تواند باز شود. هر دوی این الگوریتم ها می توانند دارای وضعیت های ذخیره سازی شده باشند و این حافظه ی ذخیره سازی نیز می تواند تحت کنترل مستقیم شبکه ی عصبی باشد. همچنین در صورتی که دارای تأخیر
زمانی باشد یا دارای چرخه های بازخوردی باشد، حافظه ی مذکور می تواند با شبکه ی دیگری یا گراف دیگری جایگزین شود. این وضعیت های تحت کنترل، به وضعیت های درگاهی یا حافظه های درگاهی اشاره دارند و بخشی از شبکه های حافظه ی کوتاه مدت بلند (LSTMs) و واحدهای درگاهی مکرر هستند. تاریخ. شبکه های عصبی مکرر بر اساس کار دیوید روملهارت در سال 1986 بود. شبکه های هاپفیلد - نوع خاصی از RNN - توسط جان هاپفیلد در سال 1982 (دوباره) کشف شد. در سال 1993، یک سیستم کمپرسور تاریخ عصبی یک کار "آموزش بسیار عمیق" را حل کرد که به بیش از 1000 لایه بعدی در یک RNN نیاز داشت که در زمان باز شده بود. LSTM. شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM) توسط Hochreiter و Schmidhuber در سال 1997 اختراع شدند و رکوردهای دقت را در حوزه های کاربردی متعدد ثبت کردند. در حدود سال 2007، LSTM شروع به ایجاد انقلابی در تشخیص گفتار کرد و از مدل های سنتی در کاربردهای گفتاری خاص بهتر عمل کرد. در سال 2009، یک شبکه LSTM آموزش دیده با طبقه بندی زمانی ارتباط گرا (CTC) اولین RNN بود که برنده مسابقات تشخیص الگو شد، زمانی که چندین مسابقه در تشخیص دست خط متصل برنده شد. در سال 2014، شرک
ت چینی Baidu از RNN های آموزش دیده با CTC برای شکستن معیار مجموعه داده تشخیص گفتار 2S09 Hub5'00 بدون استفاده از هیچ روش سنتی پردازش گفتار استفاده کرد. معماری ها. Fully recurrent. شبکه های عصبی کاملاً مکرر (FRNN) خروجی های همه نورون ها را به ورودی های همه نورون ها متصل می کنند. این عمومی ترین توپولوژی شبکه عصبی است، زیرا همه توپولوژی های دیگر را می توان با صفر کردن وزن های اتصال برای شبیه سازی عدم اتصال بین آن نورون ها نشان داد. تصویر سمت راست ممکن است برای بسیاری گمراه کننده باشد، زیرا توپولوژی های عملی شبکه های عصبی اغلب در "لایه ها" سازمان دهی می شوند و طراحی آن ظاهر را نشان می دهد. با این حال، آنچه که لایه ها به نظر می رسد، در واقع، مراحل مختلف در زمان یک شبکه عصبی کاملاً مکرر هستند. سمت چپ ترین مورد در تصویر، اتصالات مکرر را به صورت قوس با برچسب 'v' نشان می دهد. برای ایجاد ظاهر لایه ها به موقع "باز می شود". شبکه های المان و شبکه های جردن. شبکه المان (Elman network)یک شبکه سه لایه است (که در تصویر به صورت x، y و z مرتب شده اند) با اضافه شدن مجموعه ای از واحدهای زمینه (u در تصویر). لایه میانی (پنهان) به این
واحدهای زمینه ثابت با وزن یک متصل می شود. در هر مرحله زمانی، ورودی به جلو هدایت می شود و یک قانون یادگیری اعمال می شود. اتصالات پشتی ثابت یک کپی از مقادیر قبلی واحدهای پنهان را در واحدهای زمینه ذخیره می کنند (زیرا قبل از اعمال قانون یادگیری روی اتصالات منتشر می شوند). بنابراین شبکه می تواند نوعی حالت را حفظ کند و به آن اجازه می دهد کارهایی مانند پیش بینی توالی را انجام دهد که فراتر از توان یک پرسپترون چند لایه استاندارد است. شبکه های جردن(Elman network)مشابه شبکه های المان هستند. واحدهای زمینه از لایه خروجی به جای لایه پنهان تغذیه می شوند. واحدهای زمینه در شبکه جردن نیز به عنوان لایه حالت نامیده می شوند. آنها یک ارتباط مکرر با خودشان دارند. شبکه های المان و جردن به عنوان "شبکه های تکراری ساده" (SRN) نیز شناخته می شوند. هاپفیلد. شبکه هاپفیلد یک RNN است که در آن تمام اتصالات بین لایه ها به یک اندازه هستند. به ورودی های ثابت نیاز دارد و بنابراین یک RNN عمومی نیست، زیرا دنباله ای از الگوها را پردازش نمی کند. با این حال، تضمین می کند که همگرا خواهد شد. اگر اتصالات با استفاده از یادگیری هبیان آموزش داده شوند، شبکه
هاپفیلد می تواند به عنوان حافظه قابل آدرس دهی محتوا قوی و مقاوم در برابر تغییر اتصال عمل کند. حافظه تداعی دو طرفه. یک شبکه حافظه انجمنی دو جهته (BAM) که توسط بارت کوسکو معرفی شد، نوعی از شبکه هاپفیلد است که داده های انجمنی را به صورت برداری ذخیره می کند. دو جهتی از انتقال اطلاعات از طریق یک ماتریس و جابجایی آن ناشی می شود. به طور معمول، رمزگذاری دوقطبی به رمزگذاری باینری جفت های انجمنی ترجیح داده می شود. اخیراً، مدل های BAM تصادفی با استفاده از پله بندی مارکوف برای افزایش پایداری شبکه و ارتباط با کاربردهای دنیای واقعی بهینه سازی شده اند. یک شبکه BAM دارای دو لایه است که هر یک از آنها می تواند به عنوان ورودی برای فراخوانی یک ارتباط و تولید خروجی در لایه دیگر هدایت شود. حالت اکو. شبکه حالت اکو (ESN) دارای یک لایه پنهان تصادفی پراکنده است. وزن نورون های خروجی تنها بخشی از شبکه است که می تواند تغییر کند (آموزش داده شود). ESN ها در بازتولید سری های زمانی خاص خوب هستند. گونه ای برای نورون های spiking به عنوان ماشین حالت مایع شناخته می شود. شبکه های عصبی بازگشتی مستقل(IndRNN). شبکه عصبی بازگشتی مستقل (IndRNN) مشکلا
ت ناپدید شدن و انفجار گرادیان را در RNN سنتی کاملا متصل می کند. هر نورون در یک لایه فقط حالت گذشته خود را به عنوان اطلاعات زمینه دریافت می کند (به جای اتصال کامل به همه نورون های دیگر در این لایه) و بنابراین نورون ها مستقل از تاریخ یکدیگر هستند. پس انتشار گرادیان را می توان برای جلوگیری از ناپدید شدن گرادیان و انفجار به منظور حفظ حافظه بلند مدت یا کوتاه مدت تنظیم کرد. اطلاعات متقابل نورون در لایه های بعدی بررسی می شود. IndRNN را می توان با توابع غیرخطی غیراشباع مانند ReLU به طور قوی آموزش داد. با استفاده از اتصالات پرش، می توان شبکه های عمیق را آموزش داد. Recursive. یک شبکه عصبی بازگشتی با اعمال مجموعه ای از وزن ها به صورت بازگشتی بر روی یک ساختار گراف مانند قابل تمایز با پیمایش ساختار به ترتیب توپولوژیکی ایجاد می شود. چنین شبکه هایی معمولاً توسط حالت معکوس تمایز خودکار نیز آموزش داده می شوند. آنها می توانند نمایش های توزیع شده ساختار، مانند اصطلاحات منطقی را پردازش کنند. یک مورد خاص از شبکه های عصبی بازگشتی، RNN است که ساختار آن با یک زنجیره خطی مطابقت دارد. شبکه های عصبی بازگشتی برای پردازش زبان طبیعی استفا
ده شده اند. شبکه تانسور عصبی بازگشتی از یک تابع ترکیب مبتنی بر تانسور برای همه گره های درخت استفاده می کند. کمپرسور تاریخچه عصبی. کمپرسور تاریخچه عصبی یک پشته بدون نظارت از RNN است. در سطح ورودی، یاد می گیرد که ورودی بعدی خود را از ورودی های قبلی پیش بینی کند. فقط ورودی های غیرقابل پیش بینی برخی از RNN در سلسله مراتب به ورودی های سطح بالاتر RNN تبدیل می شوند، که بنابراین به ندرت حالت داخلی خود را دوباره محاسبه می کند. بنابراین هر سطح بالاتر RNN نمایش فشرده ای از اطلاعات در RNN زیر را مطالعه می کند. این کار به گونه ای انجام می شود که بتوان دنباله ورودی را دقیقاً از نمایش در بالاترین سطح بازسازی کرد. این سیستم به طور موثر طول توصیف یا لگاریتم منفی احتمال داده ها را به حداقل می رساند. با توجه به قابلیت پیش بینی پذیری زیاد در توالی داده های ورودی، بالاترین سطح RNN می تواند از یادگیری نظارت شده برای طبقه بندی آسان حتی توالی های عمیق با فواصل طولانی بین رویدادهای مهم استفاده کند. می توان سلسله مراتب RNN را به دو RNN تقطیر کرد: chunker "آگاهانه" (سطح بالاتر) و خودکار "ناخودآگاه" (سطح پایین تر).هنگامی که قطعه کننده ی
اد گرفت ورودی هایی را که توسط اتومایزر غیرقابل پیش بینی هستند، پیش بینی و فشرده کند، می توان خودکارساز را در مرحله یادگیری بعدی مجبور کرد تا از طریق واحدهای اضافی، واحدهای پنهان قطعه کننده که به کندی تغییر می کند را پیش بینی یا تقلید کند. این امر یادگیری حافظه های مناسب و به ندرت در فواصل زمانی طولانی را برای خودکارساز آسان می کند. به نوبه خود، این به خودکار کمک می کند تا بسیاری از ورودی های غیرقابل پیش بینی خود را قابل پیش بینی کند، به طوری که chunker می تواند روی رویدادهای غیرقابل پیش بینی باقی مانده تمرکز کند. یک مدل مولد تا حدی بر مشکل گرادیان ناپدید شدن تمایز خودکار یا انتشار پس باز در شبکه های عصبی در سال 1992 غلبه کرد. در سال 1993، چنین سیستمی یک کار "آموزش بسیار عمیق" را حل کرد که به بیش از 1000 لایه بعدی در یک RNN نیاز داشت که در زمان باز شده بود. RNN های مرتبه دوم. RNN های مرتبه دوم از وزن های مرتبه بالاتر formula_1 به جای وزنه های استاندارد formula_2 استفاده می کنند، و ایالت ها می توانند یک محصول باشند. این امکان نگاشت مستقیم به یک ماشین حالت محدود را هم در آموزش، هم در پایداری و هم در نمایش می دهد
. حافظه کوتاه مدت بلندمدت نمونه ای از این است، اما چنین نقشه برداری رسمی یا اثبات پایداری ندارد. Long short-term memory. حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) یک سیستم یادگیری عمیق است که از مشکل ناپدید شدن گرادیان جلوگیری می کند. LSTM معمولاً توسط گیت های مکرر به نام «دروازه های فراموش» تقویت می شود. LSTM از ناپدید شدن یا انفجار خطاهای منتشر شده جلوگیری می کند. در عوض، خطاها می توانند از طریق تعداد نامحدودی از لایه های مجازی که در فضا باز شده اند، به عقب بروند. یعنی LSTM می تواند کارهایی را بیاموزد که به خاطراتی از رویدادهایی نیاز دارند که هزاران یا حتی میلیون ها مرحله زمانی گسسته پیش از آن اتفاق افتاده اند. توپولوژی های LSTM-مشکل خاص را می توان تکامل داد. LSTM حتی با تأخیرهای طولانی بین رویدادهای مهم کار می کند و می تواند سیگنال هایی را که اجزای فرکانس پایین و بالا را با هم ترکیب می کنند، مدیریت کند. واحد بازگشتی دردار. واحدهای بازگشتی دروازه ای (GRUs) یک مکانیسم دروازه ای در شبکه های عصبی بازگشتی هستند که در سال 2014 معرفی شدند. آنها به شکل کامل و چندین نوع ساده شده استفاده می شوند. عملکرد آن ها در مدل سازی موسی
قی چندصدایی و مدل سازی سیگنال گفتار شبیه به عملکرد حافظه کوتاه مدت بود. آنها پارامترهای کمتری نسبت به LSTM دارند، زیرا فاقد دروازه خروجی هستند. آموزش. نزول گرادیان. گرادیان نزول یک الگوریتم بهینه سازی تکراری مرتبه اول برای یافتن حداقل یک تابع است. در شبکه های عصبی می توان از آن برای به حداقل رساندن عبارت خطا با تغییر هر وزن متناسب با مشتق خطا نسبت به آن وزن استفاده کرد، مشروط بر اینکه توابع فعال سازی غیرخطی قابل تمایز باشند. روش های مختلفی برای انجام این کار در دهه 1980 و اوایل دهه 1990 توسط Werbos، Williams، Robinson، Schmidhuber، Hochreiter، Pearlmutter و دیگران توسعه یافت. روش استاندارد «انتشار پس از طی زمان» یا BPTT نامیده می شود و یک تعمیم انتشار پس از برای شبکه های پیش خور است. مانند آن روش، نمونه ای از تمایز خودکار در حالت انباشت معکوس اصل حداقلی Pontryagin است. یک نوع آنلاین گران تر از نظر محاسباتی «آموزش مکرر بی درنگ» یا RTRL نامیده می شود، که نمونه ای از تمایز خودکار در حالت تجمع رو به جلو با بردارهای مماس پشته ای است. برخلاف BPTT، این الگوریتم در زمان محلی است اما در فضا محلی نیست. در این زمینه، مح
لی در فضا به این معنی است که بردار وزن یک واحد را می توان تنها با استفاده از اطلاعات ذخیره شده در واحدهای متصل و خود واحد به روز کرد، به طوری که پیچیدگی به روز رسانی یک واحد واحد در ابعاد بردار وزن خطی باشد. محلی در زمان به این معنی است که به روز رسانی ها به طور مداوم (آنلاین) انجام می شود و فقط به آخرین مرحله زمانی بستگی دارد نه به چندین مرحله زمانی در یک افق زمانی معین مانند BPTT. به نظر می رسد شبکه های عصبی بیولوژیکی با توجه به زمان و مکان محلی هستند. برای محاسبه بازگشتی مشتقات جزئی، RTRL دارای پیچیدگی زمانی O (تعداد پنهان x تعداد وزن ها) در هر مرحله زمانی برای محاسبه ماتریس های ژاکوبین است، در حالی که BPTT فقط O (تعداد وزن ها) را در هر گام زمانی با هزینه دریافت می کند. ذخیره سازی تمام فعالیت های رو به جلو در افق زمانی معین. یک ترکیب آنلاین بین BPTT و RTRL با پیچیدگی متوسط وجود دارد، همراه با انواعی برای زمان پیوسته. یک مشکل عمده با نزول گرادیان برای معماری های استاندارد RNN این است که گرادیان های خطا به سرعت با اندازه فاصله زمانی بین رویدادهای مهم ناپدید می شوند. LSTM همراه با یک روش یادگیری ترکیبی BPTT/R
TRL برای غلبه بر این مشکلات تلاش می کند. این مشکل همچنین در شبکه عصبی بازگشتی مستقل (IndRNN) با کاهش زمینه یک نورون به حالت گذشته خود حل می شود و سپس اطلاعات متقابل نورون را می توان در لایه های زیر کاوش کرد. خاطرات با دامنه های مختلف از جمله حافظه بلند مدت را می توان بدون مشکل از بین رفتن گرادیان و انفجار یاد گرفت. یک رویکرد برای محاسبه اطلاعات گرادیان در RNN ها با معماری های دلخواه بر اساس نمودارهای نمودار جریان سیگنال است. از الگوریتم دسته ای BPTT بر اساس قضیه لی برای محاسبات حساسیت شبکه استفاده می کند.این توسط Wan و Beaufays پیشنهاد شد، در حالی که نسخه آنلاین سریع آن توسط Campolucci، Uncini و Piazza پیشنهاد شد. روش های بهینه سازی جهانی. آموزش وزن ها در یک شبکه عصبی می تواند به عنوان یک مسئله بهینه سازی جهانی غیرخطی مدل شود. یک تابع هدف می تواند برای ارزیابی تناسب یا خطای یک بردار وزنی خاص به صورت زیر تشکیل شود: ابتدا وزن ها در شبکه با توجه به بردار وزن تنظیم می شوند. بعد، شبکه در برابر توالی آموزش ارزیابی می شود. به طور معمول، اختلاف مجموع مربع بین پیش بینی ها و مقادیر هدف مشخص شده در دنباله تمرین برای نشا
ن دادن خطای بردار وزن فعلی استفاده می شود. سپس ممکن است از تکنیک های بهینه سازی جهانی دلخواه برای به حداقل رساندن این تابع هدف استفاده شود. رایج ترین روش بهینه سازی جهانی برای آموزش RNN ها، الگوریتم های ژنتیک است، به ویژه در شبکه های بدون ساختار. در ابتدا، الگوریتم ژنتیک با وزن های شبکه عصبی به شیوه ای از پیش تعریف شده کدگذاری می شود که در آن یک ژن در کروموزوم نشان دهنده یک پیوند وزنی است. کل شبکه به صورت یک کروموزوم منفرد نمایش داده می شود. عملکرد تناسب اندام به صورت زیر ارزیابی می شود: بسیاری از کروموزوم ها جمعیت را تشکیل می دهند. بنابراین، بسیاری از شبکه های عصبی مختلف تا زمانی که یک معیار توقف برآورده شود، تکامل می یابند. یک طرح توقف متداول این است: معیار توقف توسط تابع تناسب ارزیابی می شود زیرا متقابل میانگین مربع خطا را از هر شبکه در طول آموزش دریافت می کند. بنابراین، هدف الگوریتم ژنتیک به حداکثر رساندن تابع تناسب، کاهش میانگین مربعات خطا است. سایر تکنیک های بهینه سازی جهانی (و/یا تکاملی) ممکن است برای جستجوی مجموعه ای از وزن ها، مانند بازپخت شبیه سازی شده یا بهینه سازی ازدحام ذرات مورد استفاده قرار گیر
ند. زمینه ها و مدل های مرتبط. RNN ها ممکن است به طرز آشفته ای رفتار کنند. در چنین مواردی، نظریه سیستم های دینامیکی ممکن است برای تجزیه و تحلیل استفاده شود. آنها در واقع شبکه های عصبی بازگشتی با ساختار خاصی هستند: ساختار یک زنجیره خطی. در حالی که شبکه های عصبی بازگشتی بر روی هر ساختار سلسله مراتبی عمل می کنند و نمایش های فرزند را در نمایش های والد ترکیب می کنند، شبکه های عصبی بازگشتی بر اساس پیشرفت خطی زمان عمل می کنند و مرحله زمانی قبلی و یک نمایش پنهان را در نمایش مرحله زمانی فعلی ترکیب می کنند. به طور خاص، RNN ها می توانند به عنوان نسخه های غیرخطی پاسخ ضربه محدود و فیلترهای پاسخ ضربه نامحدود و همچنین به عنوان یک مدل اگزوژن اتورگرسیو غیرخطی (NARX) ظاهر شوند.
سولیدیوم یک شرکت سرمایه گذاری دولتی فنلاند است. هدف اصلی سولیدیوم که در سال ۱۹۹۱ تأسیس شد، مدیریت املاک بانک SKOP بود که دراوایل دهه ۱۹۹۰ ورشکسته شد. در سال ۲۰۰۸، هدف سولیدیوم برای مدیریت سهام های اقلیت ذکر شده دولت فنلاند تغییر یافت. پیش از این، دولت مستقیماً سهام این سهام را داشت و انتقال آنها تحت یک شرکت واحد، کار وزیر تجارت و صنعت جیری هوکیمیس بود. در تاریخ ۳۰ ژوئن ۲۰۱۵، ارزش خالص دارایی سولیدیوم ۶٫۸۵۴ میلیارد یورو بود.
وزارت دادگستری یکی از دوازده وزارتخانه های کابینه دولت فنلاند می باشد که توسط وزیر دادگستری اداره می شود. این وزارتخانه مسئولیت حفظ و حراست قانونی لازم برای اجرای درست دموکراسی و حقوق اساسی ساکنان فنلاند را عهده دار است . بودجه این وزارتخانه در سال ۲۰۱۸ بالغ بر ۹۴۰٬۷۴۳٬۰۰۰ یورو بوده و دارای ۲۶۱ نفر کارمند می باشد. تاریخچه. وزارت دادگستری در سال ۱۹۱۸ درست پس از استقلال فنلاند تأسیس شد. این وزارت توسط بخش قضایی بخش اقتصادی مجلس سنا در سال ۱۸۹۲ اداره می شد. در سال ۱۹۱۹ هیئت مطبوعات و پس از آن هیئت ملی اداره زندان ها و کمیته تدوین قانون در سال ۱۹۲۲ در وزارت دادگستری گنجانیده شد. زندگی قضایی در فنلاند دارای سنت های دیرینه است. اجرای عدالت و سیستم دادگاهی ریشه در دوره حاکمیت سوئد (از سال ۱۱۰۰ تا ۱۸۰۹) داشته و پس از آن توسعه یافت که فنلاند یک دوک نشین بزرگ مستقل در داخل روسیه (۱۹۱۹-۱۷۸۰) بود. سازمان. وزارت دادگستری و بخش اداری آن به ریاست وزیر دادگستری و با کمک معاون دائم آن اداره می شوند. وزیر دادگستری فعلی آنا میا هنریکسون است. وزارت دادگستری سه بخش دارد: بخش تهیه قانون، بخش امور قضایی و بخش سیاست جنایی. واحدهای ج
دا از سه بخش فوق عبارتند از: واحد دموکراسی،واحد امور زبان، واحد حقوق اساسی، واحد رسانه و ارتباطات، واحد اداری، واحد اقتصاد، واحد مدیریت اطلاعات، واحد حسابرسی داخلی و واحد پشتیبانی مدیریت بخش اداری. بخش اداری این وزارتخانه شامل قوه قضاییه، آژانس تحریم های جنایی و چندین دفتر دیگر به شرح زیر است:
آیرتون سنا، رانندهٔ فرمول یک، در ۱ مه ۱۹۹۴ و در حالی که در جایگاه اول گراند پری ۱۹۹۴ سان مارینو در حال مسابقه بود، پس از این که خودروی او با موانع بتنی کنار پیست انزو دینو فراری در ایتالیا برخورد کرد، درگذشت. یک روز پیش از این حادثه، رولند راتزنبرگر پس از تصادف در مرحلهٔ رده بندی برای مسابقه کشته شده بود. در میان حوادثی که در آن آخر هفته رخ داده بود، تصادف های راتزنبرگر و سنا بدترین تصادف ها بودند و اولین حادثه های مرگباری بودند که پس از گذشت دوازده سال در طول یک مسابقهٔ فرمول یک اتفاق می افتادند. این دو حادثه به نقطهٔ عطف موضوع ایمنی در مسابقات فرمول یک بدل شدند و باعث پدیدار شدن معیارهای جدید ایمنی در فرمول یک و پیست های مسابقه گردیدند؛ این دو حادثه همچنین به تشکیل دوبارهٔ انجمن رانندگان گراند پری منجر شدند. طبق رأی دیوان عالی مجازات ایتالیا، نقص فنی مکانیکی دلیل این تصادف بود؛ با این حال بر سر این موضوع، اختلافاتی وجود داشت. پیش زمینه. سنا در سال ۱۹۹۴ تیم مک لارن که در سال ۱۹۸۸ به آن پیوسته بود و مدت زیادی با آن ها همکاری کرده بود را ترک کرد تا به تیم ویلیامز پیوسته و با جانشینی هم تیمی سابق خود یعنی آلن پ
روست، در کنار دیمون هیل به فعالیت بپردازد. انتظار می رفت که ویلیامز همانند دو فصل پیشین با حضور پروست و نایجل منسل، در این فصل نیز مدعی جایگاه قهرمانی جهان فرمول یک شود؛ هرچند که با توجه به ممنوعیت استفاده از سیستم های کمکی الکترونیکی برای فصل ۱۹۹۴، خودروها فاقد چنین سیستم هایی بودند. سنا در زمان رونمایی از تیم جدیدش در طول آزمون های مرسوم پیش از فصل در استوریل، در مورد خودروی ویلیامز اف دبلیو۱۵ چنین گفت: همزمان با آغاز فصل، مشکلات نیز ادامه داشتند. سنا بدترین شروع خود در یک فصل فرمول یک را تجربه کرد و با وجود به دست آوردن جایگاه پول پوزیشن در دو مسابقهٔ اول، از به پایان رساندن این دو مسابقه (گراند پری های برزیل و اقیانوسیه) و کسب امتیاز، بازماند. میشائیل شوماخر که در آن زمان رانندهٔ تیم بنتون بود، تا زمان شروع مسابقهٔ سوم فصل در پیست ایمولا صدرنشین جدول قهرمانی بود و با سنا ۲۰ امتیاز اختلاف داشت. گراند پری ۱۹۹۴ سان مارینو. در جمعهٔ پیش از مسابقه، روبنس باریکلو شاگرد سنا، که برای تیم جردن رانندگی می کرد، یک پیچ مسیر را قطع کرده و تصادف شدیدی را با سرعت در پیچ واریانت باسا تجربه کرد. سنا از خودروی ویلیامز خود
خارج شده و خود را به صحنهٔ برخورد رساند. دقایقی پس از حادثه، باریکلو دوباره هوشیاری خود را به دست آورد و سنا را بالای سر خود دید که به او نگاه می کند. سنا پس از این که متوجه شد باریکلو نجات یافته است، به خودروی خود برگشته و دورهٔ تمرین خود را از سر گرفت. پس از پایان یافتن مرحلهٔ تمرینی، او خودروی خود را ترک کرد و به آشیانهٔ تیم ویلیامز رفت تا در مصاحبه ای از پیش برنامه ریزی شده شرکت کند. او به خبرنگاران گفت که یک ساعت صبر کنند تا او همراه با مهندس مکانیک خود، دیوید براون، مشکلات خودرو را بررسی کند. پس از مصاحبه، سنا کار خود با براون را برای دو ساعت دیگر نیز ادامه داد. طبق گزارش ها، او زمانی که به هتل خود در کسل سان پیترو بازگشت، با دوست دخترش آدریان گالیستو تماس تلفنی داشته و همزمان که ماجرای تصادف باریکلو در آن روز را برای او تعریف می کرده، به گریه افتاده بود. در صبح روز شنبه، سنا بهترین زمان انفرادی خود برابر با ۱ دقیقه و ۲۲٫۰۳ ثانیه را به ثبت رساند و با هم تیمی خود دیمون هیل به توافق رسید که خودرو بهبود یافته است. باریکلو که از مرکز پزشکی مرخص شده بود، به سنا گفته بود که در حال برگشت به انگلستان است تا مسا