Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ناتالیا فلاوینیا (؛ زادهٔ ۹ می ۱۹۸۴) ورزشکار تکواندو اهل برزیل است. وی در مسابقات کشوری و بین المللی در مجموع برندهٔ ۳ مدال طلا، ۳ مدال نقره و ۴ مدال برنز شده است.
مجله مِنز هلث که توسط رسانه هرست تولید و توزیع می شود، بزرگترین مجله جهان در رابطه با مردان است.منز هلث در ۵۹ کشور جهان با ۳۸ گونه مختلف منتشر می شود.
قره سقال ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
قره سقل ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داسته باشد:
بیرینجی تیغیک () یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری آرتساخ است که در استان کاشاتاق واقع شده است.
ایکینجی تیغیک () یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری آرتساخ است که در استان کاشاتاق واقع شده است.
مارک ایروین (؛ زادهٔ) ترانه نویس اهل ایالات متحده آمریکا است. وی از سال ۱۹۸۹ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است.
موشکِ توسن موشک ضدزره ایرانی است که از جمله اولین تولیدات بومی نیروهای مسلح کشور محسوب می گردد که با هدف منهدم کردن انواع اهداف زرهی ثابت-متحرک، مجهز به زره های واکنشی و غیر واکنشی، استحکامات بتنی و اهداف دریایی قابل استفاده است. تکنولوژی این موشک چند سالی است که به چرخه دفاعی ایران ورود پیدا کرده است و در بسیاری از نیروهای جمهوری اسلامی ایران همانند نیروی زمینی ارتش بالاخص در نقاط مرزیِ ایران بکار گرفته شده مورد استفاده قرار گرفته است. از جمله ویژگی های این موشک می توان اشاره کرد به اینکه: با داشتن دو سرجنگی در فواصل ۷۵ متری بعد از پرتاب از موشک انداز مسلح می گردد و قادر است اهداف مختلفی را در فاصلهٔ دور منهدم نماید، و علت آن، نوع هدایتش است که از انواع saclos می باشد؛ در این مدل هدایت ردیابی به صورت دستی است ولی ردیابی و کنترل موشک بگونه ای خودکار انجام می شود. همچنین، هدایتِ مذکور سبب آن می شود که موشک از نقطهٔ نامرئی برای کاربر حرکتش را آغاز کند و با سادگیِ بیشتری عمل نماید؛ بنابراین علت اینست که از این نوع هدایت در مقابل هدفهای زمینی همانند تانکها و پناهگاه ها استفاده می گردد. از دیگر خصیصه های این موشک،
قابلیت پرتاب آن از روی نفربر زرهی بی ام پی-۲ و لانچر زمینی است، این درحالیست که این لانچر دارای امکان نصب بر روی خودروی جیپ هم می باشد و امکان مجهز کردن آن به دوربین حرارتی دید در شب نیز امکان پذیر است. دیگر ویژگی های موشک توسن عبارتند از: بُرد تقریباً بالا، هدایت مطمئن، احتمال اصابت بیشتر، وزن سبک، سرعت عمل در شناسایی اهداف، قابلیت هدایت و کنترل آن در تاریکی … و نیروهای عمل کننده قادر خواهند بود که در عملیات آفندی، پدافندی و جنگ های نامنظم هم از آن استفاده نمایند. طول موشک توسن تقریباً ۱۳۰ سانتیمتر است و دارای قطری نزدیک به ۱۳۵ میلیمتر، وزن ۵٫۲۶ کیلوگرم، نوع سرجنگی در آن heat و نوع سوختش جامد دوپایه می باشد. از دیگر مشخصات این موشک: «نداشتن وزن زیاد، امکان حمل موشک انداز، سرعت عمل در شناسایی اهداف، قابلیت تغییر سریع ۳۶۰ درجه ای با منظور رهگیری هدف» می باشد که آنرا به سلاحی تهاجمی، نفوذی و مرگبار مبدل می نماید. نیروهای مسلح ایران از این موشک به منظور عملیات های نفوذی، تهاجمی و جنگ و گریز استفاده می نماید و موشک توسن منطبق با اصل نبرد ناهمگون و تهدیدات روز به مرحله تولید رسیده است.
کوشس کلی (؛ زادهٔ ) موسیقی دان اهل ایالات متحده آمریکا است. او به خاطر همکاری با هنرمندانی همچون جان مایر و تیلور سوئیفت شناخته شده است.
طیف اتمی نمایش طول موج های اشعه های مرئی منتشره از عناصر و حاصل از کم کردن عدد کوانتومی (کم کردن سطح انرژی) الکترون های عناصر است. طیف اتمی، مفهومی است که ترکیب تشکیل دهنده یک ماده یا هر جرمی را می توان با استفاده از آن تعیین کرد. مقدمه. احتمالاً تاکنون شنیده اید که خورشید از هِلیم تشکیل شده یا این که جنس یکی از قمرهای مشتری از متان است. بدیهی است که تاکنون بشر نتوانسته به سطح خورشید یا سطح اروپا (قمر مشتری) سفر کند؛ بنابراین دانشمندان به چه صورت جنس این اجرام را شناسایی می کنند؟ پاسخ در «طیف اتمی» (Atomic Spectrum) عناصر است. طیف اتمی، مفهومی است که ترکیب تشکیل دهنده یک ماده یا هر جرمی را می توان با استفاده از آن تعیین کرد. انرژی می تواند در خلاء یا محیطی مادی، در قالب امواج الکترومغناطیسی منتشر شود. تابش الکترومغناطیسی، موجی عرضی است که در آن دو میدان الکتریکی و مغناطیسی به صورت عمود به یکدیگر و به شکل نوسانی در محیط حرکت می کنند. بدیهی است که هرچه طول موج کمتر باشد، موج فشرده تر شده و انرژی بیشتری را حمل می کند. طول موج دقیقاً همان عاملی است که نورهای با رنگ های مختلف را از هم متمایز می کند. البته فرکانس ن
یز کمیتی است که می توان با استفاده از آن میزان فشردگی یک موج را بیان کرد. در حقیقت فرکانس و طول موج با عکس هم در ارتباط هستند. طیف الکترومغناطیسی به بازه ای از تمامی طول موج ها و فرکانس های ممکن گفته می شود که در آن موج الکترومغناطیسی می تواند منتشر شود. طبق توصیف کوانتوم مکانیک از الکترون، که مفهوم «دوگانگی موج-ذره» (Wave-Particle Duality) را بیان می کند، اگرچه پدیده الکترومغناطیس در نور را تحت عنوان موج می شناسند، اما در مواردی به این پدیده هم چون ذره نیز نگاه می شود. ماکس پلانک، فیزیک دان آلمانی، در سال ۱۹۰۰ در هنگام مطالعه تابش جسم سیاه، متوجه این موضوع شد که با افزایش پیوسته فرکانس یک موج، انرژی تابشی بدست آمده از منبع تابش، به صورت پیوسته افزایش نمی یابد. در حقیقت افزایش انرژی به صورت پله ای یا اصطلاحاً کوانتومی رخ می دهد. به عبارت دیگر یک بستهٔ انرژی از سیستم همانند یک اتم از یک جرم است. آلبرت انیشتین، در سال ۱۹۰۵ مقاله ای ارائه داد که در آن نور را به صورت بسته هایی از انرژی تحت عنوان فوتون در نظر گرفت. او با استفاده از توصیفش از نور، پدیده ای تحت عنوان اثر فوتوالکتریک را نیز شرح داد. کشف فوتون، افزایش
پله ای (یا افزایش کوانتومی) انرژی تابشی را توجیه کرد. ثابت ها و واحدها. ثابت های استفاده شده در این مطلب به شرح زیر هستند: واحدها. طول موج یا فاصلهٔ بین دو قلهٔ یک موج معمولاً بر حسب متر بیان می شود. البته به دلیل کوچک بودن این کمیت در مواردی آن را بر حسب دیگر واحدها هم چون میکرومتر یا نانومتر نیز بیان می کنند. تعداد قله هایی از موج که در ۱ ثانیه عبور می کند نیز فرکانس موج نامیده می شود. واحد SI فرکانس موج هرتز است که معمولاً آن را با نماد Hz نمایش می دهند. فرکانس بر حسب 1s بیان می شود. سرعت نور در خلاء نیز عددی ثابت و برابر با ۲٫۹۹۷۹۲۴۵۸×108ms−۱ در نظر گرفته می شود. رابطه بین سرعت نور، طول موج وفریکونسی به شکل زیر است. νλ=c انرژی تابش الکترومغناطیسی در یک فرکانس مشخص نیز به صورت ژول بیان شده و از رابطه زیر بدست می آید. Ev=h در رابطه فوق h ثابت پلانک نامیده شده و مقدار آن برابر با h=۶٫۶۲۶۰۶۸۷۶×۱۰−34J.s است. رابطه فوق انرژی حمل شده توسط یک بستهٔ کوانتومی (یک فوتون) را نشان می دهد؛ بنابراین مقدار این انرژی بسیار اندک است؛ لذا از واحد دیگری تحت عنوان الکترون ولت نیز استفاده می شود. ۱ الکترون-ولت به مقداری از ان
رژی جنبشی گفته می شود که الکترون در نتیجهٔ شتاب گرفتن در اختلاف پتانسیل ۱ ولت بدست می آورد. در حقیقت ۱ الکترون-ولت برابر است با: 1e.v=۱٫۶۰۲۱۸×10–19C×1V=۱٫۶۰۲۱۸×10–19J طیف سنجی. همان گونه که در فوق نیز عنوان شد، یک طیف به بازه ای از فرکانس ها و طول موج ها گفته می شود. با عبور دادن نور از داخل منشور می توان آن را به بخش هایی با طیف های مشخص تقسیم کرد. اگرچه این روش بسیار مبتدیانه، اما کارآمد. به روش فوق، طیف سنجی یا «اسپکتروسکوپی» (Spectroscopy) گفته می شود. در شکل زیر نحوه شکست نور به نورهایی با طیف های مختلف نشان داده شده است. واکنش اتم ها به تابش نور. همان طور که در مبحث اوربیتال نیز عنوان شد، الکترون ها تنها می توانند در ناحیه مشخصی تحت عنوان پوسته در اطراف اتم قرار گیرند. هر پوسته دارای سطحی از انرژی است که با استفاده از عدد n نشان داده می شود. با توجه به این که الکترون نمی تواند بین سطوح انرژیِ مشخص شده قرار گیرد، بنابراین عدد n نیز دارای مقداری مثبت و حقیقی است (…,n=۱٬۲,۳). نزدیک ترین الکترون به هستهٔ اتم دارای n=۱ بوده و هم چنین کم ترین انرژی را دارد. اصطلاحاً گفته می شود که این الکترون در حالت پایه (Gr
ound State) قرار گرفته است. انرژی الکترونی که در سطح انرژی n قرار گرفته با استفاده از رابطهٔ زیر توصیف می شود. در رابطه فوق، RH ثابتی است که مقدار آن برابر با ۲٫۱۷۹×۱۰−18J بوده و n نشان دهنده سطح انرژی الکترون است. در شکل ۱ زیر الکترون، پوسته و فرایند دفع و جذب انرژی نوری نشان داده شده است. زمانی که نوری به یک اتم تابیده شود، الکترون های آن، فوتون دریافت کرده و در نتیجه سطح انرژی آن ها تغییر کرده و به لایه های دورتر می روند. هرچه انرژی دریافت شده توسط الکترون بیشتر باشد، تغییر سطح الکترون به لایه های دورتر نیز بیش تر خواهد بود. به طور مشابه یک الکترون می تواند با از دست دادن فوتون، انرژی از دست داده و به سطوح پایین تر تغییر سطح دهد. تغییر سطح انرژی الکترون در نتیجه از دست دادن یا گرفتن فوتون برای اولین بار در قالب مدل اتمی بور ارائه شد. انرژی گرفته شده یا از دست داده شده توسط الکترون هنگامی که تغییر سطح می دهد، برابر است در رابطه فوق ni سطح انرژی اولیه الکترون و nf سطح انرژی نهایی الکترون را نشان می دهد. فرکانس فوتونی که منجر به تغییر سطح الکترون می شود را می توان با استفاده از رابطهٔ νphoton=Ei−Efh بدست آورد
. در رابطه فوق Ei انرژی اولیه الکترون و Ef انرژی نهایی آن است. در شکل زیر الکترون، هسته، پوسته و فرایند دفع و جذب فوتون توسط الکترون، نشان داده شده است. با توجه به این که یک الکترون می تواند در سطح خاصی از انرژی قرار داشته باشد، بنابراین می تواند فوتون ها را در طیف خاصی منتشر کند. به همین دلیل است که خطوط طیفی به وجود می آیند. خطوط نشر. همان طور که در بالا نیز عنوان شد، زمانی که الکترونی از سطح انرژی بالایی به سطح انرژی پایین تری جابجا شود، از خود فوتونی با طول موج و فرکانس خاصی نشر می دهد. زمانی که مجموعه ای از الکترون ها، فوتون هایی با طول موج یکسان را نشر دهند، مجموعه ای از خطوط با همین طول موج ایجاد می شود. شکل زیر را در نظر بگیرید. در سمت چپ لامپی هیدروژنی قرار گرفته که توسط جریان الکتریکی تحریک می شود. در مرحلهٔ بعد نورِ ناشی از تحریک، از منشور عبور داده می شود و در نتیجه به نورهایی با فرکانس های متفاوت تقسیم می شود. از آنجایی که فرکانس های نور، مرتبط با سطوح انرژی متفاوت هستند، می توان خطوط طیفی اتم هیدروژن را با استفاده از معادله کشف شده توسط «یوهان بالمِر» (Johann Balmer) بدست آورد. این معادله در زیر
بیان شده است. در این رابطه، n عددی بزرگ تر از ۲ است. دلیل این امر صادق بودن رابطه فوق برای نور مرئی و برخی از فرکانس های فرابنفش است. شکل زیر خطوط بالمر برای اتم هیدروژن را نشان می دهد. کاربردهای طیف اتمی. طیف اتمی کاربردهای عملی بسیاری دارد. در حقیقت با توجه به این که فرکانس نشر برای هر عنصر متفاوت است، بنابراین این ویژگی همچون اثر انگشت برای اتم ها عمل می کند. برخی از اتم ها با استفاده از تحلیل طیف اتمی کشف شدند. برای نمونه دانشمندان با ماده ای جدید برخوردند که طیف اتمی متفاوتی داشت. آن ها با استفاده از تحلیل طیف اتمی متوجه شدند با ماده ای جدید روبرو شدند. بعدها این عنصر هلیوم نامگذاری شد. هم چنین ستاره شناسان با استفاده از مفهوم طیفی اتمی می توانند جنس اجرام دوردست را پیش بینی کنند. در ادامه جهت درک بهتر مفاهیم کمی بیان شده، مثال هایی مطرح شده است. مثال ۱. با استفاده از معادله بالمر فرکانس تابشی مربوط به سطح انرژی n=۳ را بیابید. در بالا معادله بالمر را به صورت ν=۳٫۲۸۸۱×1015s−1(122–1n2) بیان کردیم. با جایگذاری n=۳ در رابطه فوق داریم: در نتیجه مقدار ν=4.5668s–۱ بدست می آید. مثال ۲. فرکانس نور تابش شده در حا
لتی که الکترونی از n=۵ به سطح انرژی n=۲ نزول می کند، چقدر است؟ جهت بدست آوردن فرکانس نور تابیده شده از رابطه Ephoton=RH[(1ni)2–(1ni)2] استفاده می کنیم. در نتیجه انرژی ساطع شده در نتیجه این پرش سطح انرژی برابر است با: حال با استفاده از رابطه ν=E/h مقدار فرکانس نور ساطع شده برابر است با: ν=۶٫۹۰۵×1014s–1 دید کلی. همان طور که می دانیم نیوتون برای نخستین بار با گذراندن نور خورشید از منشور، طیف نور سفید را تشکیل داد. نیوتون نشان داد که نور سفید آمیزه ای از رنگهای مختلف است و گسترده طول موجی این رنگها از ۰٫۴ میکرومتر (بنفش) تا ۰٫۷ میکرومتر (قرمز) است. طیف نور سفید یک طیف پیوسته است. به همین ترتیب می توان طیف هر نوری را توسط پاشندگی در منشور شناسایی کرد. اما علت اینکه در طیف اتمی خطوط مختلفی دیده می شود، چیست؟ خطوط طیفی. طیف اتمی مستقیماً به ترازهای انرژی اتم نسبت داده می شود. هر خط طیفی متناظر یک گذار خاص بین دو تراز انرژی یک اتم است. پس آنچه در طیف نمایی دارای اهمیت است، تعیین ترازهای انرژی یک اتم به کمک اندازه گیری طول موجهای طیف خطی گسیل شده از اتمها است. پایین ترین تراز انرژی، حالت پایه و همه ترازهای بالاتر حالت
های برانگیخته نامیده می شوند. موقعی که یک اتم از حالت برانگیخته بالاتر به یک حالت برانگیخته پایین تر گذاری را انجام می دهد. یک فوتون متناظر به یک خط طیفی گسیل می شود. طیف نشری. اگر جسمی بتواند نور تولید کند و نور تولید شده را از منشوری عبور دهیم، طیفی بدست می آید که طیف نشری نامیده می شود. اگر رنگهای طیف حاصل بهم متصل باشند، طیف نشری اتصالی و اگر فاصله ای بین آنها باشد، طیف نشری انفصالی یا خطی می نامند. به عنوان مثال لامپ حاوی بخار بسیار رقیق را در نظر بگیرید. این لامپ به صورت لوله باریک شیشه ای است که درون آن یک گاز رقیق در فشار کم وجود دارد. دو الکترود به نامهای کاتد و آند در دو انتهای لوله قرار دارند. اگر بین این دو الکترود، ولتاژ بالایی برقرار شود، اتمهای گاز درون لامپ شروع به گسیل نور می کنند. اگر این بخار مربوط به بخار جیوه باشد، این گسیل به رنگ نیلی - آبی است. اگر این نور را از منشور بگذرانیم و طیف آن را تشکیل دهیم می ینیم که این طیف پیوسته نیست. بلکه تنها از چند خط رنگی جدا از هم با طول موجهای معین تشکیل شده است. طیف جذبی. در سال ۱۸۱۴ میلادی فرانهوفر فیزیکدان آلمانی کشف کرد که اگر به دقت به طیف خورشید
بنگریم، خطهای تاریکی در طیف پیوسته آن مشاهده خواهیم کرد. این مطلب نشان می دهد که بعضی از طول موجها در نوری که از خورشید به زمین می رسد، وجود ندارد و به جای آنها، در طیف پیوسته نور خورشید خطهای تاریک (سیاه) دیده می شود. اکنون می دانیم که گازهای عنصرهای موجود در جو خورشید، بعضی از طول موجهای گسیل شده از خورشید را جذب می کنند و نبود آنها در طیف پیوسته خورشید به صورت خطهای تاریک ظاهر می شود. در اواسط سده نوزدهم معلوم شد که اگر نور سفید از داخل بخار عنصری عبور کند و سپس طیف آن تشکیل شود، در طیف حاصل خطوط تاریکی ظاهر می شود. این خطوط توسط اتمهای بخار جذب شده اند. طیف اتمی از دیدگاه فیزیک کلاسیک. درک سازوکار جذب و گسیل نور بوسیله اتمها از دیدگاه فیزیک کلاسیک آسان است. زیرا بنابر نظریه های کلاسیکی یک اتم در صورتی نور گسیل می کند که به طریقی مانند برخورد با سایر اتمها یا توسط میدان الکتریکی به الکترونهای آن انرژی داده شود، در نتیجه الکترونها با بدست آوردن انرژی ارتعاش می کنند و امواج الکترومغناطیس به وجود می آورند، یعنی نور گسیل می کنند. اما این که چرا اتمهای همه عنصرها موج الکترومغناطیسی با طول موجهای یکسان نمی کنند
و این که چرا هر عنصر طول موج خاص خود را دارد، از دیدگاه فیزیک کلاسیک قابل توجیه نیست. در مورد جذب نور هم، از دیدگاه فیزیک کلاسیک، می توان گفت که وقتی نور به یک اتم می تابد، نوسان میدان الکتریکی ناشی از نور فرودی باعث می شود که الکترونهای اتم شروع به ارتعاش کنند و نور فرودی را جذب کنند؛ ولی باز هم در این دیدگاه هیچ توجیه قانع کننده ای برای این که چرا هر عنصر تنها طول موجهای خاصی را که مشخصه آن عنصر است جذب می کند و بقیه طول موجها را جذب نمی کند؟ وجود ندارد. رابطه ریدبرگ - بالمر. طیف اتمی هیدروژن، اولین طیفی بود که به طور کامل مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. آنگستروم تا سال ۱۸۸۵ میلادی طول موجهای چهار خط از طیف اتم هیدروژن را با دقت زیاد اندازه گرفت. بالمر که یک معلم سوئیسی بود، وی این اندازه گیریها را مطالعه کرد و نشان داد که طول موج خطهای این طیف را می توان با دقت بسیار زیاد بدست آورد. توفیق بالمر در خصوص یافتن رابطه ای برای خطهای طیف اتم هیدروژن در ناحیه مرئی موجب شد، که تلاشهای بیشتری در جهت یافتن خطوط دیگر طیف اتم هیدروژن صورت گیرد. کار عمده در زمینه جستجو برای طیف کامل اتم هیدروژن توسط ریدبرگ در حدود سال ۱
۸۵۰ میلادی انجام شد.
میزل برادرز () گروهی تهیه کننده در دهه ۱۹۷۰ بودند، متشکل از لری میزل (زاده ۱۷ فوریه ۱۹۴۴) و آلفونسو فونس میزل (۱۵ ژانویه ۱۹۴۳ – ۵ ژوئیه ۲۰۱۱). آن ها با هنرمندانی همچون جکسون فایو، مایکل جکسون، جرمین جکسون و ماری ولز همکاری کرده اند.
ایلی بوفی (؛ زادهٔ ) سیاستمدار و مهندس اهل آلبانی است. وی از ۵ ژوئن ۱۹۹۱ تا ۱۰ دسامبر ۱۹۹۱ نخست وزیر آلبانی بود.
کُنستانتین رومانوویچ باکالینیکوف (؛ – ) آهنگساز، موسیقی دان و رهبر ارکستر اهل امپراتوری روسیه بود. وی دانش آموختهٔ کنسرواتوار دولتی چایکوفسکی مسکو بود و پس از انقلاب روسیه، به آمریکا مهاجرت کرد. از فیلم های او می توان به "هیچ جز قلب تنها"، "بدنام" و "صحنه سازی" اشاره کرد.
ویلسون احمدی (؛ زادهٔ ) سیاست مدار اهل آلبانی است. وی از ۱۰ دسامبر ۱۹۹۱ تا ۱۳ آوریل ۱۹۹۲ نخست وزیر آلبانی بود. He had previously served as a minister in the Socialist government.
در روش های یادگیری مبتنی بر شباهت، هدف یاد گرفتن یک تابع شباهت یا معیار فاصله است که مقدار آن، نوسان کمی بین اعضای یک کلاس و نوسان زیادی در خارج از آن کلاس داشته باشد. تابع هزینه تریپلت (انگلیسی: Triplet loss)، نیز یکی از توابع هزینه محبوب در این نوع یادگیری ها محسوب می شود و موفقیت زیادی در بسیاری از وظایف بینایی رایانه ای مانند بازیابی تصویر، تشخیص هویت افراد، تشخیص چهره و غیره داشته است. این تابع هزینه به دلیل عملکرد خوب در مسائلی که با تعداد برچسب بالا و تعداد کم نمونه های آموزشی هر کلاس روبرو هستیم، محبوب شده است. در روش های مرسوم طبقه بندی، تعداد پارامترها به صورت خطی همراه با تعداد برچسب ها افزایش پیدا می کند و آموزش یک تابع سافت مکس برای میلیون ها برچسب کاری انجام نشدنی است. یک شبکه عصبی که در آن از تابع هزینه تریپلت، استفاده شده باشد، می تواند با یادگیری یک بردار ویژگی فشرده عملکرد بسیار خوبی در مسائل چند کلاسه همچون بازیابی تصویر داشته باشد. به شبکه عصبی که در آن از تابع هزینه تریپلت استفاده شده باشد، شبکه تریپلت(انگلیسی: Triplet Net) گفته می شود.[3] تاریخچه پیدایش. این تابع هزینه اولین بار سال ۲۰۰۹
توسط Weinberger و Saul معرفی شد. آن ها این معیار را به گونه ای آموزش دادند که k نزدیکترین داده های در همسایگی هم، همگی متعلق به یک کلاس باشند و در حداقل فاصله از هم قرار بگیرند و داده های کلاس های متفاوت در حداکثر فاصله از آن ها قرار بگیرند. این تابع هزینه، مستقیماً یک شبکه عصبی پیچشی عمیق را بهینه سازی می کند و بردارهای ویژگی را به گونه ای تولید می کند که تصاویر مشابه با یک تصویر نمونه (انگلیسی: Anchor sample)، در فاصله کمی از آن قرار بگیرد. تصاویر مشابه را نمونه های مثبت (انگلیسی: positive samples) و تصاویر متفاوت را نمونه های منفی (انگلیسی: negative samples) می نامند. برای مثال در یک مسئله تشخیص چهره، هویت هر فرد موجود در مجموعه آموزشی، به عنوان یک کلاس در نظر گرفته می شود و شبکه برای طبقه بندی و تشخیص صحیح تصاویر هر کلاس آموزش می بیند. شبکه آموزش دیده، به عنوان یک استخراج کننده ویژگی استفاده می شود. در نهایت، از یک معیار خاص، مانند فاصله بین بردارها، برای رده بندی ویژگی های استخراج شده انتخاب می شود.[2] اهداف پیدایش. در مسائل طبقه بندی سنتی، مدل با مجموعه ای از مثال ها آموزش می دید تا بتواند با دریافت یک
داده جدید در ورودی، خروجی صحیح را برای هر کلاس محاسبه کند. برای مثال اگر از یک شبکه عصبی برای طبقه بندی یک مسئله با سه کلاس سگ و گربه و اسب استفاده کنید،در صورت آموزش صحیح شبکه، با دادن تصویر یک سگ به آن، مقدار احتمال مربوط به کلاس سگ (کلاس صحیح) می بایست بیشترین مقدار را داشته باشد. ایراد شبکه های عصبی عمیق، نیاز آن ها به نمونه های آموزشی بسیار زیاد برای یادگیری است و پروسه یادگیری و تست مدل، زمانبر است. همچنین در صورت اضافه شدن کلاس جدید، همه این پروسه باید از ابتدا دوباره انجام شود. فرض کنید شما قصد طراحی سیستم تشخیص چهره یک شرکت بزرگ با ۱۰۰۰ کارمند را برعهده دارید. در چنین مسئله ای، شما نهایتاً به ۱۰ تصویر از هر یک از کارمندان دسترسی دارید و تعداد کارمندان(کلاس ها) تغییر میکند. با توجه به تعداد کم داده ها و تعداد زیاد و متنوع کلاس ها، شبکه های عمیق نمی توانند راه حل خوبی برای این مسئله باشند.[1] از طرفی ما انسان ها قابلیتی به نام یادگیری با یکبار دیدن (انگلیسی: ) داریم؛ مثلاً تنها با یکبار دیدن چهره یک نفر می توانیم چهره او را در ملاقات های بعدی نیز تشخیص دهیم. در هوش مصنوعی، طبقه بندی مبتنی بر این یادگی
ری تنها به یک نمونه آموزشی از هر کلاس احتیاج دارد. در توابع هزینه سنتی مثل یا خطای میانگین مربعات، هدف پیش بینی مستقیم یک برچسب، یک مقدار یا مجموعه ای از مقادیر است. در توابع هزینه رتبه بندی کننده، هدف پیش بینی فاصله میان ورودی هاست. به این عمل، «یادگیری متریک» (انگلیسی: metric learning) گفته می شود. توابع هزینه رتبه بندی کننده اسامی مختلفی دارند ولی کار همه آن ها شبیه به همدیگر است. معمولاً برای آموزش آن ها از دو جفت تصویر (انگلیسی:pairwise) یا یک سه تایی (انگلیسی: triplet) از تصاویر استفاده می شود. در هر دو روش، فاصله میان بردارهای استخراج شده از تصاویر بررسی می شود. این تابع هزینه، با تولید نمایش های قدرتمند و قابل استناد از داده ها، کارایی خودش را در وظایف مختلف ثابت کرده است.[1] در توابع هزینه رتبه بندی کننده: ۱. ویژگی های تصویر ورودی استخراج می شود و بردار ویژگی آن تشکیل می شود. ۲. از یک معیار فاصله مانند فاصله اقلیدسی یا فاصله کسینوسی برای بررسی فاصله میان تصاویر استفاده می شود. ۳. در گام پایانی، استخراج کننده های ویژگی باید طوری آموزش ببیند که برای تصاویر شبیه بهم، بردارهای ویژگی مشابه و برای تصاویر غ
یرمشابه بردارهایی متفاوت و با فاصله بیشتر تولید کنند. توجه کنید که مقدار این بردارها برای ما اهمیتی ندارد و تنها فاصله میان آن ها حائز اهمیت است. معماری شبکه. ایده شبکه تریپلت از شبکه Siamese (انگلیسی: ) گرفته شده است با این تفاوت که به جای ۲ شبکه عصبی پیش خور (انگلیسی: Feed-forward neural network) با معماری و وزن های کاملاً مشابه، در اینجا ۳ شبکه عصبی داریم. وزن های شبکه ها نیز بین یکدیگر به اشتراک گذاشته می شود. فاصله میان تصویر نمونه و جفت تصاویر مثبت و منفی، هر کدام تبدیل به بردارهایی مجزا می شود. معماری این شبکه، مسئله را به یک مسئله طبقه بندی ۲ کلاسه تبدیل می کند که هدف در آن، تصمیم گیری در خصوص این است که کدام یک از تصاویر x+ و x- به کلاس مشابه با x تعلق دارد. به صورت کلی، هدف یادگیری یک بردار ویژگی معیار است که مشخص کند کدام تصویر به x نزدیک تر است. نزدیکی را می توان تعبیر دیگری از «داشتن برچسب مشترک» دانست. به عنوان مقایسه گر نیز یک تابع سافت مکس در خروجی هر یک از مقایسه گرهای شباهت تعبیه می شود. مشابه با شبکه های عصبی پیچشی سنتی، در آموزش آن ها از یک الگوریتم بهینه سازی نیز استفاده می شود. در پایان
نیز از الگوریتم پس انتشار خطا (انگلیسی: back propagation) برای بروزرسانی مدل به صورت همزمان استفاده می شود. [2] معماری های محبوب. برای طراحی این شبکه ها از معماری های مختلفی استفاده می شود. کیفیت ویژگی های استخراج شده مستقیما روی دقت طبقه بندی اثر می گذارد. ساختارهای شبکه عمیق تر می توانند نگاشت های ویژگی با اطلاعات معنایی بیشتری را استخراج کنند. در ساخت یک شبکه تریپلت، می توان از شبکه های عصبی پیچشی (انگلیسی:)، شبکه های خود-رمزنگار (انگلیسی: ) یا شبکه های بسیار عمیقی مانند AlexNet، ResNet و VGG استفاده کرد. برای تابع فعال سازی لایه پایانی نیز معمولا از تابع سافت مکس استفاده می شود. همچنین استفاده از معیار تنظیم L2 (انگلیسی: Regularization) نیز در این شبکه ها رایج است. [5] آموزش شبکه. هدف یادگرفتن یک تابع شباهت S (x, x’) ناشی شده از یک معیار نرمال است. برای سه نمونه داده x، x1 و x2 برچسب ها به صورت مقایسه فاصله بین d(x, x1) و d(x, x2) خواهند بود. ما به دنبال یک بردار ویژگی معیار و یک تابع شباهت متناسب با شرایط مسئله هستیم. در این فرمول، x1 و x از یک کلاس خواهند بود و x و x2 به کلاس های مختلفی تعلق خواهند داشت
و معمولاً مثال های پیچیده و دشوار را به عنوان جفت کنار هم قرار می دهند. x1 و x2 را می توان به صورت x+ و x- نیز نمایش داد. تمرکز ما روی یادگرفتن تابع شباهت برحسب یکی از معیارهای فاصله مانند اقلیدسی، کسینوسی و... است و معمولاً از یک شبکه عصبی عمیق انگلیسی:Deep Neural Networks) برای یادگیری استفاده می کنند.[2] در آموزش، یک تصویر نمونه با دو نمونه مثبت و منفی مقایسه خواهد شد. در یادگیری شبکه و بردارهای ویژگی استخراج شده به دنبال موارد زیر هستیم: ۱. عدم شباهت کم میان تصویر نمونه و تصویر مثبت و فاصله کم بردار ویژگی آن ها ۲. عدم شباهت زیاد میان تصویر نمونه و تصویر منفی و فاصله زیاد بردارهای ویژگی آن ها خروجی تابع هزینه تریپلت می تواند سه حالت داشته باشد: ۱. برای تریپلت هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه ساده باشد: d(ra,rn)&gt; d(ra,rp) + m نمونه منفی از قبل در فاصله مناسبی نسبت به تصویر اصلی قرار دارد. مقدار تابع هزینه صفر خواهد بود و پارامترها بروز نمی شوند. ۲. برای تریپلت هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه دشوار باشد: d(ra,rn) &lt;d(ra,rp) + m نمونه منفی بسیار شبیه به تصویر اصلی است و نسبت به نمونه مثبت،
در فاصله نزدیک تری به تصویر نمونه قرار دارد. مقدار تابع هزینه مثبت و بیشتر از حداقل فاصله بین آن ها خواهد بود. ۳. برای تریپلت هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه نسبتاً دشوار باشد: d(ra,rp) &lt;d(ra,rn) &lt;d(ra,rp) + m فاصله تصویر نمونه و تصویر منفی اندکی بیشتر از فاصله تصویر نمونه و تصویر مثبت خواهد بود. مقدار تابع هزینه مثبت خواهد بود ولی مقدار آن بیشتر از حداقل فاصله بین دو بردار نخواهد شد. در فرمول بالا، "dap" و dan فاصله اقلیدسی بین جفت های نمونه-مثبت و نمونه-منفی هستند. m0 فاصله ای است که باید میان "dap" و dan باشد. N نیز تعداد سه تایی های درون یک دسته آموزشی است. f0(xi) نیز نشان دهنده بردار ویژگی d بعدی xi است. در فرمول بالا یک زیرنگاشت صفر برای برای f، d و m نوشته شده که به ترتیب بردار ویژگی، فاصله دو بردار و حداقل فاصله تصویر نمونه و تصویر منفی اولیه را نشان می دهد. مقدار آن ها به مرور بروزرسانی خواهد شد. یادگیری مثال های دشوار. از پیمایش مثال های دشوار، به دفعات در آموزش شبکه های عمیق استفاده شده است. در آموزش شبکه، از دشوارترین مثال های مثبت و منفی برای ایجاد تریپلت ها استفاده می شود. این روش ه
ا می توانند به صورت محلی یا سراسری عمل کنند؛ یعنی نمونه ها یا از کل مجموعه داده و یا از هر دسته انتخاب شوند.[3] اساسی ترین بخش در آموزش تابع هزینه تریپلت، نمونه برداری دقیق و ایجاد سه تایی ها است. یک سه تایی از بخش های زیر تشکیل شده است: · یک تصویر نمونه xa · یک نمونه مثبت xp · یک نمونه منفی xn تابع هزینه تریپلت، به دنبال یادگیری یک بردار ویژگی است تا در فضای ویژگی، بردار تصویر نمونه به نمونه مثبت نزدیکتر باشد تا نمونه منفی. در فرمول بالا x1 و x از یک کلاس خواهند بود و x و x2 به کلاس های مختلفی تعلق خواهند داشت و معمولاً نمونه های پیچیده و دشوار را به عنوان جفت کنار هم قرار می دهیم. x1 و x2 را می توان به صورت x+ و x- نیز نمایش داد. تمرکز ما روی یادگرفتن تابع شباهت برحسب یکی از معیارهای فاصله مانند اقلیدسی، کسینوسی و... است و معمولاً از یک شبکه عصبی عمیق برای یادگیری استفاده می کنند. مثالی از کاربرد. روند یادگیری یک شبکه عصبی برای تشخیص چهره را در نظر بگیرید. الگوریتم طبقه بندی که برای کلاس بندی نمونه های قبلی آموزش دیده است، با ورود هر شخص جدید به پایگاه داده شبکه باید دوباره آموزش ببیند. اگر این مساله به جای