Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
والتون لیتز (; – ) تاریخ نگار، منتقد ادبی، و روزنامه نگار اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون بورسیه رودز و کمک هزینه گوگنهایم شده است. او از دانش آموختگان دانشگاه پرینستون است.
آتول گاواند (؛ زادهٔ ) جراح، خبرنگار و دانشمند در زمینه بهداشت عمومی، و مراقبت سلامت اهل ایالات متحده آمریکا است. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون بورسیه رودز شده است. گاواند از استادان دانشکده پزشکی هاروارد و از دانش آموختگان دانشکده پزشکی هاروارد و دانشگاه استنفورد است.
آدریان کلستر (; – ) موسیقی دان و از آهنگسازان کلاسیک اهل فرانسه بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه بزرگ رم شده است.
آدولف بیارنت (; – ) موسیقی دان و آهنگساز، و رهبر موسیقی اهل بلژیک بود.
آدولف دانهاوزر (; – ) آهنگساز، و مربی موسیقی اهل فرانسه بود. او همچنین از مدرسان شناخته شده موسیقی در فرانسه بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه بزرگ رم شده است. زندگی. دانهاوزر سال ۱۸۳۵ در پاریس زاده شد.
کونیو یاناگیتا یک محقق ژاپنی بود و پدر فرهنگ عامیانه بومی ژاپن (فولکلور ژاپنی) یا «مینزوکوگاکو» محسوب می شد.
آدتون اوگانشی (؛ زادهٔ ) سیاست مدار اهل نیجریه است. زندگی. اوگانشی سال ۱۹۲۶ در بنین کشور نیجریه زاده شد. وی از دانش آموختگان دانشگاه کمبریج و کالج سیمونز است.
آرتور دی. باند (; – ) تاجر و کارآفرین اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون بورسیه رودز شده است. زندگی. باند سال ۱۹۰۲ زاده شد. او از دانش آموختگان دانشگاه ایلینوی در اوربانا شامپاین و دانشگاه میزوری است.
دین طبیعت (یا دین های طبیعت) یک جنبش مذهبی است که معتقد است طبیعت و محیط زیست تجسمی از الوهیت، مقدس بودن یا قدرت معنوی است. ادیان طبیعت شامل: اصطلاح «دین طبیعت» اولین بار توسط دانشمند مطالعات دینی آمریکایی (دین شناسی) کاترین آلبانیس، که در اثر این نویسنده به نام «دین طبیعت در آمریکا: از سرخپوستان آلگانکی تا عصر جدید» (۱۹۹۱) استفاده شد و بعداً مورد استفاده دیگر پژوهشگران قرار گرفت. تعریف. کاترین آلبانیس دین طبیعت را «مرکزی نمادین و مجموعه ای از اعتقادات، رفتارها و ارزش هایی که آن را محاصره می کنند» توصیف کرد، و آن را برای نورافشانی بر جنبه هایی از تاریخ که به ندرت مذهبی به نظر می رسند، مفید دانست. پیتر بییر، دانشمند مطالعات دینی کانادایی، در مقاله ای در مورد این موضوع، خاطر نشان کرد که دین طبیعت یک سنت مذهبی قابل شناسایی، مانند آیین بودایی یا مسیحیت نیست، اما در عوض طیف وسیعی از جنبش های مذهبی و شبه مذهبی را پوشش می دهد. اصطلاح دین طبیعت یا «ادیان طبیعت متکثر» معمولاً به عنوان یک اصطلاح چتر (اصطلاحی که برای پوشش تعداد زیادی از توابع یا مواردی استفاده می شود که همگی تحت یک دسته مشترک قرار می گیرند) استفاده می ش
ود. دین طبیعت برای ادراکات و اعمال مذهبی استفاده می شود که علیرغم تنوع قابل توجهی با احترام به طبیعت مشخص می شوند و طبیعت را مقدس می دانند. در طول چند قرن اخیر عبارات متعددی برای نشان دادن شباهت خانوادگی به کار رفته است، از جمله دین طبیعی، طبیعت پرستی، عرفان طبیعت، و دین زمین محور، و کلماتی ابداع شده است تا آنچه را که به عنوان جوهر جهانی چنین دینداری تلقی می شود، منعکس کند. مانند پاگانیسم، آنیمیسم و پانتئیسم. اصطلاح دین طبیعت، که به طور منظم در خرده فرهنگ های مذهبی تقریباً در زمان اولین جشن روز زمین در سال ۱۹۷۰ به کار گرفته شد، به طور فزاینده ای برای نشان دادن و بحث در مورد این دین «طبیعت به عنوان مقدس» در مکان های عمومی و علمی استفاده می شود.
آرتور گوردون (; – ) باستان شناس، استاد دانشگاه، و از پژوهشگران فولبرایت اهل ایالات متحده آمریکا بود. زندگی. گوردون سال ۱۹۰۲ در مارلبرو، ماساچوست، ایالات متحده آمریکا زاده شد. او از دانش آموختگان کالج دارتموث بود.
آرتور دموچسکی (؛ زادهٔ ) روزنامه نگار اهل لهستان است وی از دانش آموختگان دانشگاه یاگیلونیا است. زندگی. دموچسکی سال ۱۹۵۹ در کراکوف، لهستان زاده شد. او تحصیلاتش را در دانشگاه یاگیلونیا گذراند.
اسکونس نرم افزاری است که وابستگی فایل کد منبع و الزامات سازگاری سیستم عامل را به صورت خودکار از توصیف پروژه نرم افزار تجزیه و تحلیل می کند و باینری های قابل اجرای نهایی را برای نصب بر روی سیستم عامل سیستم عامل تولید می کند. کارکرد آن مشابه سامانه ساخت گنو بر اساس ابزارهای ساخت و اوتوکانف است. اسکونس پیکربندی های پروژه را تولید می کند و پیاده سازی روند را به صورت اسکریپت های پایتون می سازد. ویژگی های اصلی. ویژگی های اصلی اسکونس عبارت اند از: تاریخچه و پروژه های مرتبط. تاریخچه نرم افزار اسکونس با ابزار ساخت نرم افزار "Cons" که توسط Bob Sidebotham در سال ۱۹۹۹ ایجاد شد، آغاز شد. Cons به زبان پرل نوشته شده بود. این به عنوان پایه برای ابزار ساخت "ScCons عمل کرد"، طرحی که در اوت ۲۰۰۰ برنده رقابت ساخت نرم افزار SC Build شد. ScCons پایه و اساس اسکونس بود. اسکونس از ایجاد Waf الهام گرفت که با نام سابق "SCons / BKsys شناخته" می شد و در جامعه KDE ظهور کرد. برای مدتی، برنامه هایی برای استفاده از آن به عنوان ابزار ساخت KDE 4 و فراتر از آن وجود داشت، اما این تلاش به نفع CMake کنار گذاشته شد. برنامه های قابل توجهی که از اسکو
نس استفاده می کنند شامل موارد زیر است: نبرد برای وسنوت، Battlefield 1942 ، Doom 3، FCEUX , gem5، gpsd , GtkRadiant , ماداگاسکار، Mixxx , MongoDB , سیستم نصب اسکریپت Nullsoft , OpenNebula , VMware ،، ولفنشتاین: قلمرو دشمن، XORP و MCA2، و گودو. مثال ها. مثال زیر یک فایل SConstruction بسیار ساده است که فایل hello-world.c برنامه C را با استفاده از کامپایلر پیش فرض پلت فرم، کامپایل می کند: Program('hello-world.c') مثال زیر یک مثال پیچیده تر است که محیطی را برای ساخت برنامه hello استفاده می کند: env = Environment() env.Append(CPPFLAGS=['-Wall','-g']) env.Program('hello', ['hello.c', 'main.c'])
آرتور لارسون (؛ ۴ ژوئیه ۱۹۱۰ – ۲۷ مارس ۱۹۹۳) استاد دانشگاه و وکیل اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون بورسیه رودز شده است. زندگی. لارسون سال ۱۹۱۰ در سو فالز، داکوتای جنوبی، ایالات متحده آمریکا زاده شد. حرفه. او در دانشگاه تنسی، دانشگاه پیتسبورگ و مدرسه حقوق دانشگاه دوک مشغول به فعالیت بوده و همچنین به نویسندگی و وکالت نیز می پرداخته است.
آرلن زالمان (; – ) آهنگساز، مربی موسیقی، و نوازنده پیانو اهل ایالات متحده آمریکا بود. زندگی. زالمان سال ۱۹۳۴ در فیلادلفیا، ایالات متحده آمریکا زاده شد. او آموزگار، آهنگساز و موسیقی دان کلاسیک و از پژوهشگران فولبرایت بود. وی سال ۲۰۰۶ در ولزلی، ماساچوست درگذشت. جوایز. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون کمک هزینه گوگنهایم شده است.
آشیل اتنا میچالون (; – ) نقاش اهل فرانسه بود. او از شاگردان ژاک لویی داوید بوده است. زندگی. میچالون سال ۱۷۹۶ در پاریس زاده شد. جوایز. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه بزرگ رم شده است. مرگ. او بر به علت سینه پهلو در سال ۱۸۲۲ درگذشت.
آشیل لکلر (; – ) معمار اهل فرانسه بود. زندگی. لکلر سال ۱۷۸۵ در پاریس زاده شد. جوایز. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه بزرگ رم شده است. حرفه. او از اعضای آکادمی هنرهای زیبا و همچنین از دانش آموختگان معماری اکول ده بوزار بود.
یادگیری فدرال (همچنین به عنوان یادگیری مشارکتی نیز شناخته می شود) یک روش یادگیری ماشین است که یک الگوریتم را در چندین دستگاه لبه غیرمتمرکز یا سرورهای نگهدارنده نمونه داده های محلی، بدون مبادله آنها آموزش می دهد. این روش برخلاف تکنیک های سنتی یادگیری ماشین، متمرکز است که همه مجموعه داده های محلی در یک سرور بارگذاری می شوند، و همچنین رویکردهای غیرمتمرکز کلاسیک تر که اغلب فرض می کنند نمونه های داده محلی به طور یکسان توزیع می شوند. یادگیری فدراسیون، چندین بازیگر را قادر می سازد تا مدل مشترک و قوی یادگیری ماشین را بدون به اشتراک گذاشتن داده ها بسازند، بنابراین اجازه می دهد تا به موارد مهم مانند حریم خصوصی داده ها، امنیت داده ها، حقوق دسترسی داده ها و دسترسی به داده های ناهمگن بپردازید. کاربردهای آن در تعدادی از صنایع از جمله دفاع، ارتباطات از راه دور، اینترنت اشیا و داروسازی پخش شده است. تعریف. هدف از یادگیری فدراسیون آموزش الگوریتم یادگیری ماشین، به عنوان مثال شبکه های عصبی عمیق، روی چندین مجموعه داده محلی است که در گره های محلی وجود دارد بدون اینکه صریحاً داده های داده رد و بدل شود. اصل کلی شامل آموزش مدل های مح
لی بر روی نمونه های داده های محلی و مبادله پارامترها (به عنوان مثال وزن و بایاس شبکه عصبی عمیق) بین این گره های محلی در برخی از فرکانس ها برای تولید یک مدل جهانی مشترک بین همه گره ها است. تفاوت اصلی بین یادگیری فدراسیون و یادگیری توزیع شده در فرضیاتی است که در مورد خواص مجموعه های داده محلی وجود دارد، زیرا هدف اصلی از یادگیری توزیع شده موازی سازی قدرت محاسبه در جایی است که در ابتدا یادگیری فدراتیو هدف آموزش مجموعه داده های ناهمگن است. در حالی که هدف یادگیری توزیع شده آموزش یک مدل واحد بر روی چندین سرور است، یک فرض اصلی رایج این است که مجموعه داده های محلی به طور یکسان توزیع می شوند (یعنی i.i.d.) و تقریباً از همان اندازه برخوردار هستند. هیچ یک از این فرضیه ها برای یادگیری فدراسیون ساخته نشده است. در عوض، مجموعه داده ها به طور معمول ناهمگن هستند و اندازه آنها ممکن است چندین مرتبه از اندازه را دربر بگیرد. علاوه بر این، مشتریانی که درگیر آموزش فدراسیون هستند ممکن است غیرقابل اعتماد باشند زیرا در معرض خرابی های بیشتری قرار دارند یا از تحصیل خارج می شوند، زیرا در مقایسه با توزیع یادگیری که در آن گره ها به طور معمول
مرکز داده ای هستند که دارای توانایی محاسباتی قدرتمندی هستند و با شبکه های سریع به یکدیگر متصل می شوند. یادگیری فدراسیون متمرکز. در تنظیم یادگیری فدراسیون متمرکز، از یک سرور مرکزی برای تنظیم مراحل مختلف الگوریتم ها و هماهنگی همه گره های شرکت کننده در طول فرایند یادگیری استفاده می شود. سرور مسئول انتخاب گره ها در ابتدای فرایند آموزش و جمع آوری به روزرسانی های مدل دریافت شده است. از آنجا که همه گره های انتخاب شده باید به روزرسانی ها را برای یک موجود واحد ارسال کنند، ممکن است سرور به یک گلوگاه سیستم تبدیل شود. یادگیری فدراسیون غیر متمرکز. در محیط یادگیری فدراسیون غیرمتمرکز، گره ها می توانند خود را برای به دست آوردن مدل جهانی هماهنگ کنند. این تنظیمات از خرابی های تک نقطه ای جلوگیری می کند زیرا به روزرسانی های مدل فقط بین گره های بهم پیوسته و بدون هماهنگی سرور مرکزی رد و بدل می شوند. با این وجود، توپولوژی خاص شبکه ممکن است بر عملکرد فرایند یادگیری تأثیر بگذارد. به یادگیری مبتنی بر بلاکچین و منابع موجود در آن مراجعه کنید. ویژگی های اصلی. یادگیری تکراری. برای اطمینان از عملکرد خوب یک مدل نهایی و مرکزی یادگیری ماشین،
یادگیری فدراسیون متکی به فرایند تکراری است که در یک مجموعه اتمی از تعاملات مشتری و سرور تجزیه می شود و به عنوان دور آموزش فدراسیون شناخته می شود. هر دور از این فرایند شامل انتقال وضعیت مدل جهانی فعلی به گره های شرکت کننده، آموزش مدل های محلی در این گره های محلی برای تولید مجموعه ای از به روزرسانی های مدل بالقوه در هر گره و سپس جمع آوری و پردازش این به روزرسانی های محلی در یک به روز رسانی جهانی و استفاده از آن در مدل جهانی . در روش زیر، از یک سرور مرکزی برای جمع آوری استفاده می شود، در حالی که گره های محلی بسته به سفارش های سرور مرکزی، آموزش محلی را انجام می دهند. با این حال، سایر استراتژی ها بدون استفاده از سرورهای مرکزی، در یک روش همتا به همتا، با استفاده از شایعات یا متدولوژی های اجماع، به همان نتایج منجر می شوند. با فرض یک دور فدرالی تشکیل شده توسط یک تکرار از فرایند یادگیری، روش یادگیری را می توان به شرح زیر خلاصه کرد: شروع اولیه: با توجه به ورودی های سرور، یک مدل یادگیری ماشین (به عنوان مثال، رگرسیون خطی، شبکه عصبی، تقویت کننده) انتخاب می شود تا روی گره های محلی آموزش داده شود و مقداردهی اولیه شود. سپس،
گره ها فعال می شوند و منتظر می مانند تا سرور مرکزی وظایف محاسبه را انجام دهد. انتخاب مشتری: برای شروع آموزش داده های محلی، بخشی از گره های محلی انتخاب می شود. گره های انتخاب شده مدل آماری فعلی را به دست می آورند در حالی که بقیه منتظر دور بعدی فدراسیون هستند. پیکربندی: سرور مرکزی به گره های انتخاب شده دستور می دهد تا مدل را بر روی داده های محلی خود به روشی از پیش تعیین شده آموزش دهند (به عنوان مثال، برای برخی از به روزرسانی های مینی دسته ای از شیب نزولی). گزارش دادن: هر گره انتخاب شده مدل محلی خود را برای تجمیع به سرور ارسال می کند. سرور مرکزی مدل های دریافت شده را جمع کرده و به روزرسانی های مدل را به گره ها ارسال می کند. همچنین از عهده خرابی های گره های قطع شده یا به روزرسانی های از دست رفته مدل است. دور فدراسیون بعدی بازگشت به مرحله انتخاب مشتری است. خاتمه: به محض احراز معیار خاتمه از پیش تعریف شده (به عنوان مثال، حداکثر تعداد تکرار حاصل می شود یا دقت مدل از آستانه بیشتر است) سرور مرکزی به روزرسانی ها را جمع می کند و مدل جهانی را نهایی می کند. روشی که قبل از آن در نظر گرفته شده، به روزرسانی های همزمان مدل ر
ا در نظر گرفته است. تحولات یادگیری فدراسیون اخیر، تکنیک های جدیدی را برای مقابله با عدم همزمان بودن در طی مراحل آموزش معرفی کرده است. در مقایسه با رویکردهای همزمان که مدلهای محلی پس از انجام محاسبات برای همه لایه های شبکه عصبی رد و بدل می شوند، موارد غیر همزمان به محض محاسبه یک لایه خاص، از خصوصیات شبکه های عصبی برای تبادل به روزرسانی های مدل استفاده می کنند. این تکنیک ها معمولاً به عنوان یادگیری تقسیم شده یاد می شوند و می توانند بدون توجه به تنظیمات یادگیری متمرکز یا غیرمتمرکز، هم در زمان آموزش و هم در زمان استنباط استفاده شوند. داده های غیر iid. در بیشتر موارد، فرض نمونه های مستقل و توزیع شده یکسان در بین گره های محلی، برای تنظیمات آموزش فدراسیون صدق نمی کند. تحت این تنظیمات، عملکرد فرایند آموزش ممکن است با توجه به عدم تعادل نمونه های داده های محلی و همچنین توزیع احتمال خاص نمونه های آموزش (به عنوان مثال، ویژگی ها و برچسب ها) ذخیره شده در گره های محلی، تفاوت قابل توجهی داشته باشد. برای بررسی بیشتر اثرات داده های غیر iid، شرح زیر مقوله های اصلی ارائه شده توسط Peter Kiarouz و دیگران را در نظر می گیرد. در سال
۲۰۱۹ شرح داده های غیر iid به تجزیه و تحلیل احتمال مشترک بین ویژگی ها و برچسب ها برای هر گره متکی است. این اجازه می دهد تا هر سهم را با توجه به توزیع خاص موجود در گره های محلی جدا کنید. دسته های اصلی برای داده های غیر iid را می توان به شرح زیر خلاصه کرد: تغییر متغیر: گره های محلی ممکن است نمونه هایی را که در مقایسه با گره های دیگر توزیع آماری متفاوتی دارند ذخیره کنند. یک مثال در مجموعه داده های پردازش زبان طبیعی رخ می دهد که در آن افراد معمولاً رقم / حروف یکسانی را با عرض ضربه یا شیب متفاوت می نویسند. تغییر احتمال قبلی: گره های محلی ممکن است برچسب هایی را ذخیره کنند که توزیع آماری متفاوتی نسبت به گره های دیگر دارند. اگر مجموعه های داده منطقه ای یا از نظر جمعیتی تقسیم شده باشند، این اتفاق می افتد. به عنوان مثال، مجموعه داده های حاوی تصاویر حیوانات از کشوری به کشور دیگر متفاوت است. تغییر مفهوم (همان برچسب، ویژگی های مختلف): گره های محلی ممکن است برچسب های یکسانی داشته باشند اما برخی از آنها با ویژگی های مختلف در گره های محلی مختلف مطابقت دارند. به عنوان مثال، تصاویری که شی خاصی را به تصویر می کشند می توانند با ت
وجه به شرایط آب و هوایی که در آن گرفته شده اند، متفاوت باشند. تغییر مفهوم (همان ویژگی ها، برچسب های مختلف): گره های محلی ممکن است از ویژگی های یکسانی برخوردار باشند اما برخی از آنها با برچسب های مختلف در گره های محلی مختلف مطابقت دارند. به عنوان مثال، در پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل احساسات ممکن است احساسات مختلفی ایجاد کند حتی اگر متن مشابه مشاهده شود. عدم تعادل: اندازه داده های موجود در گره های محلی ممکن است به طور قابل توجهی متفاوت باشد. سایر توصیف کنندگان داده های غیر iid، تغییر پویای توپولوژی شبکه را به دلیل خرابی یا عدم صلاحیت گره های محلی در طی فرایند یادگیری فدراسیون یا تغییر داده ها، در نظر می گیرند، جایی که گره های شرکت کننده در مرحله آموزش برای یادگیری مدل جهانی ممکن است در هنگام استنباط به دلیل عدم توانایی کافی محاسباتی واجد شرایط باشند. این امر منجر به تفاوت بین آمار آموزش و آزمایش نمونه داده ها می شود. انواع یادگیری فدراسیون. در این بخش، مقاله ای که توسط H. Brendan McMahan و دیگران منتشر شده است. در سال ۲۰۱۷ دنبال می شود. برای توصیف استراتژی های فدراسیون، اجازه دهید برخی از علائم را معرفی کن
یم: K: تعداد کل کلاینت ها k: فهرست کلاینت ها n_{k}: تعداد نمونه داده موجود در حین آموزش برای کلاینت k k_{t}: بردار وزن مدل در کلاینت k E: تعداد epochهای محلی فاصله گرادیان تصادفی فدرال (FedSGD). آموزش یادگیری عمیق عمدتاً به انواع نزولی شیب تصادفی متکی است، جایی که شیب ها در زیرمجموعه ای تصادفی از کل مجموعه داده محاسبه می شوند و سپس برای ایجاد یک مرحله از نزول شیب استفاده می شوند. نزول شیب تصادفی فدرال انتقال مستقیم این الگوریتم به تنظیمات فدراسیون است، اما با استفاده از کسر تصادفی C گره ها و استفاده از تمام داده های این گره. شیب ها به طور متوسط و متناسب با تعداد نمونه های آموزش در هر گره، توسط سرور ساخته می شوند و برای ایجاد یک مرحله نزولی شیب دار استفاده می شوند. میانگین فدراسیون. یک تعمیم FedSGD است که به گره های محلی اجازه می دهد بیش از یک به روزرسانی دسته ای روی داده های محلی انجام دهند و وزن های به روز شده را به جای شیب ها رد و بدل کنند. دلیل اصلی این تعمیم این است که در FedSGD، اگر همه گره های محلی از همان مقدار اولیه شروع شوند، میانگین شیب ها کاملاً معادل متوسط وزن های خودشان است. به علاوه، میانگین وزن
ی تنظیم شده از همان مقدار اولیه، لزوماً به عملکرد مدل میانگین منتهی نمی شود. ویژگی های یادگیری فدراسیون. محرمانگی داده ها. مزیت اصلی استفاده از رویکردهای فدرال در یادگیری ماشین اطمینان از حریم خصوصی داده ها یا مخفی بودن داده ها است. در واقع، هیچ داده محلی به صورت خارجی بارگذاری نشده، بهم پیوسته یا مبادله نمی شود. از آنجا که کل پایگاه داده به بیت های محلی تقسیم شده است، این کار هک کردن آن را دشوارتر می کند. با یادگیری فدرال، فقط پارامترهای یادگیری ماشین رد و بدل می شوند. علاوه بر این، می توان چنین پارامترهایی را قبل از اشتراک بین دوره های یادگیری برای افزایش حریم خصوصی رمزگذاری کرد و می توان از طرح های رمزگذاری همومورفیک برای ایجاد مستقیم محاسبات بر روی داده های رمزگذاری شده بدون رمزگشایی قبلی استفاده کرد. با وجود چنین اقدامات محافظتی، ممکن است این پارامترها با ایجاد چندین پرس و جو خاص در مجموعه داده های خاص، اطلاعات مربوط به نمونه های داده های اساسی را فاش کنند؛ بنابراین پرسش از توانایی گره ها یک نکته مهم است، که می تواند با استفاده از حریم خصوصی افتراقی یا تجمیع امن حل شود. قابلیت شخصی سازی. مدل تولید شده بر
اساس الگوهای جهانی گره ها بینش ارائه می دهد. با این حال، اگر یک گره شرکت کننده بخواهد از الگوهای جهانی بیاموزد، اما نتایج را با وضعیت عجیب و غریب خود نیز مطابقت دهد، روش یادگیری فدرال را می توان برای تولید همزمان دو مدل در یک چارچوب یادگیری چند کاره تطبیق داد. علاوه بر این، ممکن است تکنیک های خوشه بندی برای گره های کل استفاده شود که پس از اتمام فرایند یادگیری، برخی شباهت ها را دارند. این امکان تعمیم مدلهای آموخته شده توسط گره ها را با توجه به داده های محلی آنها نیز فراهم می کند. در مورد شبکه های عصبی عمیق، می توان برخی از لایه ها را در گره های مختلف به اشتراک گذاشت و برخی از آنها را روی هر گره محلی نگه داشت. به طور معمول، اولین لایه هایی که شناسایی الگوهای عمومی را انجام می دهند، همه مجموعه های داده به اشتراک گذاشته شده و آموزش می بینند. آخرین لایه ها روی هر گره محلی باقی می مانند و فقط روی مجموعه داده های گره محلی آموزش داده می شوند.
هیوگز تاراوال (; – ) نقاش اهل فرانسه بود. زندگی. تاراوال سال ۱۷۲۹ در پاریس زاده شد. جوایز. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه بزرگ رم شده است.
آگنس کین کالوم (؛ – ) تبارشناس و تاریخ نگار اهل ایالات متحده آمریکا بود. زندگی. کالوم سال ۱۹۲۵ در بالتیمور، ایالات متحده آمریکا زاده شد. حرفه. او از دانش آموختگان دانشگاه ایالتی مورگان، نویسنده، ویراستار مجله و از پژوهشگران فولبرایت بوده است. مرگ. وی به علت بیماری پارکینسون سال ۲۰۱۵ در بالتیمور درگذشت.
یک جنس گرایی احساس عاشقانه یا میل جنسی به اعضای یک جنس یا جنسیت است. یک فرد یک جنس گرا ممکن است خود را دگرجنس گرا یا همجنس گرا معرفی کند. یک جنس گرایی در مباحث مربوط به گرایش جنسی، معمولاً در مقابل دوجنس گرایی، همه جنس گرایی، بی جنس گرایی و دیگر گرایش های به بیش از یک جنس، به کار می رود. کسانی که این اصطلاح به آن ها گفته می شود، مخصوصاً اشخاص هم جنس گرا، گاهی این اصطلاح را توهین آمیز می خوانند.
دین بومی () در دین شناسی به سیستم اعتقادی و دینی جوامع بومی گفته می شود. این دسته از دین ها اغلب در برابر دیگر دین ها مانند «دین های جهانی» و جنبش های نوپدید دینی قرار می گیرند.
دمت موتلو (متولد ۱۹۸۱) یک کارآفرین فناوری ترکیه ای، بنیانگذار و رئیس هیئت مدیره گروه ترندیول است. زندگی شخصی. دمت موتلو در سال ۱۹۸۱ متولد شد. وی در رشته اقتصاد از دانشگاه نیویورک فارغ التحصیل شد. وی مدرک کارشناسی ارشد خود را در رشته مدیریت بازرگانی از دانشکده بازرگانی هاروارد در سال ۲۰۰۸ دریافت کرد. وی تحصیلات خود را در سال ۲۰۰۹ رها کرد و ترندیول را تأسیس کرد.
زبان اندبله جنوبی (isiNdebele seSewula) یک زبان آفریقایی متعلق به شاخه نگونی از خانواده زبان های بانتو است که مردم اندبله در آفریقای جنوبی سخن گفته می شود. این زبان یکی از یازده زبان رسمی در جمهوری آفریقای جنوبی است.&lt;ref name="ISO 639-2/RA"&gt;&lt;/ref&gt;&lt;ref name="ISO 639-3/RA"&gt;&lt;/ref&gt; زبان متفاوتی به نام اندبله شمالی در زیمبابوه صحبت می شود که به زولو نزدیکتر است. نمونه ها. ماه ها در اندبله جنوبی
وویچیخ فانگور (۱۵ نوامبر ۱۹۲۲–۲۵ اکتبر ۲۰۱۵) نقاش، گرافیست، مجسمه ساز لهستانی و یکی از خالقان مکتب پوستر لهستان بود. وی پس از فراگیری خصوصی هنر در کنار فلیسیان کوارسکی و تادئوس پروسکوفسکی، دیپلم خود را در سال ۱۹۴۶ در آکادمی هنرهای زیبا در ورشو گرفت. او با الهام از رئالیسم سوسیالیستی کار خود را با ساختن «مادر کره ای» (اکنون در موزه ملی، مجموعه ورشو قرار دارد) آغاز کرد. او بین سالهای ۱۹۵۳ تا ۱۹۶۱ به عنوان استادیار در آکادمی هنرهای زیبا در ورشو استخدام شد.
طبیعت پرستی یا پرستش طبیعت () و فیزیولاتری هر یک از انواع اعمال مذهبی، معنوی و عبادی است که بر پرستش ارواح طبیعت یا خدایان طبیعت که در پشت پدیده های طبیعی قابل مشاهده در سراسر طبیعت در نظر گرفته می شود، متمرکز است. یک خدای طبیعت می تواند مسئول طبیعت، مکان، بیوتوپ، زیست کره، کیهان، یا جهان باشد. پرستش طبیعت اغلب منبع اولیه باورهای دینی مدرن در نظر گرفته می شود. تعریف. در طبیعت پرستی چیزی که معمولاً از آن به عنوان «طبیعت» یاد می شود - جهان فیزیکی، شامل همه موجودات زنده خارج از کنترل فرهنگ بشری - اغلب در آگاهی مذهبی به عنوان جلوه ای از امر مقدس ظاهر می شود. پرستش طبیعت تأکید می کند که یک امر مقدس می تواند در هر ظاهری ظاهر شود. شخص با این تناقض مواجه می شود که امر مقدس می تواند خود را به صورت مادی جلوه دهد بدون اینکه ماهیت خود را از دست بدهد. در پرستش طبیعت، سطوح کاملاً متفاوتی از وجود احساس می شود که به یکدیگر نفوذ می کنند و همزیستی می کنند. مردم شناسی اجتماعی، جیمز فریزر عنوان می کند که طبیعت پرستی عمدتاً مبتنی بر «شخصیت بخشیدن به طبیعت» است که در آن «پدیده های طبیعی چه جاندار و چه بی جان، در ذات خود مشابه انسا
ن هستند، اگرچه اغلب از نظر قدرت بسیار برتر از او هستند». تاریخچه. انسان های اولیه برای بقای خود به شدت به تماس مستقیم با محیط طبیعی وابسته بودند و از آن بسیار آگاه بودند. طبیعی است که اولین تکان های آگاهی معنوی ما به سمت جهانی باشد که زندگی ما را حفظ می کند. مذاهب شکارچی-گردآورندگان مدرن اغلب بر عناصر معنوی جهان طبیعی نیز تمرکز دارند. بومیان آمریکا در آمریکای مرکزی و جنوبی به جگوار توجه زیادی دارند. خرس های قطبی در آیین باستانی اینویت اهمیت نمادین داشتند. گیاهان در چندین منطقه از جهان به دلیل خواص دارویی، توهم زا و تشریفاتی مهم هستند. حیوانات و گیاهان جزئی از چشم انداز معنوی بزرگ تری هستند که بسیاری از جوامع شکارچی گردآورنده آن را پذیرفته اند. ادیان اولیه منعکس کننده واقعیت های بشر اولیه بودند. انسان ها تابع میل و هوس طبیعت بودند و دین تلاشی بود برای میانجیگری نیروهای طبیعت. اگر نگران باران هستید و آبیاری ندارید، ممکن است یک رقص باران بسازید یا برای یک الهه دعا کنید. بسیاری از ادیان اولیه منعکس کننده ایده قراردادی است که بین انسان و طبیعت ایجاد شده است. در ادیان باستانی کلاسیک هنوز هم انعکاس ریشه در پرستش طبی
عت وجود دارد. خدایان مانند زئوس و ثور به رعد و برق متصل هستند، خدایان دیگر این توانایی را دارند که به اشکال حیوانی منسوب به آنها تبدیل شوند. فصول و محصول های خاصی در چندخداپرستی متأخر به خدایان نسبت داده می شود. اشکال. طبیعت پرستی را می توان در همه خدایی، خدافراگیردانی، دادارباوری، چندخداپرستی، جاندارانگاری، توتم، شمن باوری، برخی از انواع خداباوری و پاگانیسم از جمله ویکا مشاهده کرد. مشترک اکثر اشکال طبیعت پرستی، تمرکز معنوی بر ارتباط و تأثیر فرد بر برخی از جنبه های جهان طبیعی و احترام نسبت به طبیعت است. نمونه هایی از پرستش طبیعت را می توان بی نهایت زیاد کرد. تقریباً هیچ شیئی در کیهان طبیعی وجود ندارد که در یک زمان یا در یک مکان به مرکز فرقه تبدیل نشده باشد. طبیعت پرستی هنگامی که با اعتقاد به وجود یک روح الهی عالم گیر توأم شود به معنای همه خدایی (وحدت وجود) است. آیین های باروری، آنیمیسم، و آیین باستانی ژاپن، شینتو، اشکالی از طبیعت پرستی اند. موجودات طبیعی که در فرهنگ های مختلف از قداست بیشتری برخوردار شده اند مشتمل اند بر درختان، چشمه ها و آبشارها، کوه ها، صخره های بزرگ یا دارای شکل های عجیب، ماه، خورشید (خورش
یدپرستی) و حیوانات مختلف (خاصه در توتمیزم). طبیعت پرستی یکی از آیین هایی است که پیش از پیدایی دین در جوامع نخستین بشری در عصر یخبندان شکل گرفت. بومیان آمریکا. نویسنده آمریکایی و محقق مطالعه های دینی، کاترین آلبانیس، در اثر خود "دین طبیعت در آمریکا: از سرخپوستان آلگانکی تا عصر جدید"(۱۹۹۱). نشان می دهد که تاریخچه دین طبیعت سازمان یافته، زیربنای فرهنگ آمریکایی است. این پژوهش نشان می دهد که طبیعت پرستی توسط بسیاری از مردم بومی آمریکا در فرهنگ های مختلف انجام می شود که طبیعت را به عنوان یک کل نمی بینند، بلکه به عنوان موجودات متمایزی که به طرق مختلف بر آنها تأثیر می گذارند، می نگرند و بنابراین، عقیده دارند که باید مورد پرستش قرار گیرند. آیین کهن ایرانی. آیین کهن ایرانی به دین کهن اقوام ایرانی تبار، پیش از زرتشت گفته می شود. دین ایرانی در دوره باستان همان دین ساده آریایی طبیعت پرستی بوده است. شینتوی اولیه. دین در ژاپن عهد باستان ترکیبی از آنیمیسم (جان پرستی) و طبیعت پرستی بود. به شینتوی اولیه، کو-شینتو گفته می شود ماهیت کو-شینتو پرستش طبیعت بود. کو-شینتو یک دین طبیعت پرستی است که هر عنصر از طبیعت را خدایی می داند. ک