Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ی و کاهش بعد، پس از آموزش شبکه می توان بخش دیکدر را حذف کرده و خروجی میانی ترین لایه پنهان را به عنوان ویژگی های استخراج شده در نظر گرفت. شبکه های مولد تخاصمی. شبکه های مولد تخاصمی بر مبنای بخشی از نظریه بازی ها به نام بازی مینیماکس کار می کنند. در اینجا "تفکیک کننده" formula_1 و "مولد" formula_2 با یکدیگر رقابت می کنند. هر دو شبکه های عصبی ی هستند که با پارامترهای formula_3 و formula_4 مدل سازی شده اند. در ادامه برای سهولت کار پارامترها و ورودی های مدل را حذف می کنیم. شبکه مولد یا همان formula_5 داده هایی را از نویزهای تصادفی (formula_6) تولید می کند و تفکیک کننده یا همان formula_7 در تلاش است تا تشخیص دهد که داده واقعی است (از داده های مجموعه آموزشی است) یا ساختگی (تولید شده توسط مولد). در نهایت بازی به جایی می رسد که داده های تولید شده توسط مولد به قدری شبیه داده های واقعی (داده های آموزشی) می شوند که تشخیص آن توسط تفکیک کننده سخت یا غیرممکن باشد. هر دو شبکه در حالیکه سعی می کنند بهتر از دیگری عمل کنند به طور همزمان یادمی گیرند و پارامترهای خود (formula_3 و formula_4) را بهینه می کنند. شبکه مولد را می توان
به صورت یک تابع مشتق پذیر مدل سازی کرد به عنوان ورودی نویز تصادفی را از یک فضای پنهان formula_10 با توزیع formula_11 می گیرد و داده های خروجی از فضایی مشابه داده های واقعی و به طور خوشبینانه از توزیع مشابه formula_12 هستند: formula_13 که formula_10 فضای پنهان و formula_15 بعد فضای داده است. شبکه تفکیک کننده formula_7 یک طبقه بند شبکه عصبی ساده است که می تواند به عنوان تابعی که توزیع داده ها را به احتمال formula_17 نگاشت می کند، در نظر گرفته شود و نمایانگر این است که بردار داده های ورودی تا چه حد واقعی هستند: formula_18 بازی مجموع-صفر به صورت بهینه سازی زیر مدل سازی می شود. تابع هزینه در این بهینه سازی formula_19 نام دارد و بر اساس تابع هزینه کراس آنتروپی تعریف می شود: formula_20 عبارت formula_21 اشاره به حداقل کردن هزینه مولد و عبارت formula_22 اشاره به حداکثر کردن هزینه تفکیک کننده دارد. در حقیقت تفکیک کننده به دنبال حداکثر کردن لگاریتم احتمال برای داده های واقعی و لگاریتم احتمال ساختگی بودن برای داده های ساختگی می باشد؛ و در عین حال مولد به دنبال حداقل کردن لگاریتم احتمال ساختگی بودن توسط تفکیک کننده برای
داده های ساختگی می باشد. به عبارت دیگر مولد در صدد فریب دادن تفکیک کننده است و تفکیک کننده در صدد تفکیک درست داده ها. به این ترتیب پارامترهای بهینه از این طریق به دست می آیند. formula_23 نحوه آموزش شبکه. شروع کار با آموزش تفکیک کننده بر روی داده های واقعی برای چند epoch آغاز می شود. هدف از این کار این است که تفکیک کننده به داده های واقعی ارزش بالاتری اختصاص دهد. سپس همان شبکه را روی داده های جعلی تولید شده توسط شبکه مولد آموزش می دهیم. در این مرحله، مولد در حال توقف است و هیچ بازخوردی از آموزش دریافت نمی کند و تنها تفکیک کننده است که آموزش می بیند. به عبارت دیگر، خطا در شبکه مولد پس انتشار نمی شود. در نتیجه مراحل قبل، شبکه تفکیک کننده به طور قابل توجهی به نسبت شبکه مولد که تا کنون هیچ آموزشی ندیده است و همچنان نویز تولید می کند، در کار خود بهتر است؛ بنابراین، تفکیک کننده را در حالت توقف قرار می دهیم و شبکه مولد را با استفاده از بازخورد تفکیک کننده آموزش می دهیم. هدف از این کار این است که تفکیک کننده را به نحوی فریب دهد که داده جعلی را به عنوان داده حقیقی طبقه بندی کند. به محض اینکه این اتفاق افتاد، مولد را مت
وقف می کنیم و دوباره آموزش تفکیک کننده را شروع می کنیم. این آموزش متناوب بین دو شبکه را تا زمانی که نتایج خوبی روی داده های تولید شده بدست آوریم ادامه می دهیم. می توانیم به طور دستی بررسی کنیم که آیا نتایج رضایت بخش بوده اند یا خیر. برای آموزش تفکیک کننده به تعداد مشخصی (formula_24 بار) از طریق گرادیان صعودی تصادفی سعی در بیشینه کردن تابع formula_25 داریم. برای این کار formula_26 را از توزیع formula_27 نمونه گیری می کنیم. همچنین formula_28 را از داده های آموزشی نمونه گیری می کنیم. با این داده ها میانگین گرادیان formula_25 را نسبت به پارامترهای formula_7 (مولد) که formula_3 باشد حساب می کنیم. پارامترهای formula_3 را در جهت این میانگین تغییر می دهیم تا باعث افزایش formula_25 شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است: formula_34 حال بهینه سازی را برای مولد اعمال می کنیم. برای این کار میانگین گرادیان formula_25 را نسبت به پارامترهای formula_36 (مولد) که formula_4 باشد حساب می کنیم. مانند مرحله قبلی یکی سری نویز جدید که از formula_27 نمونه گیری کرده ایم را برای محاسبه میانگین به کار می بریم. پارامترهای formula
_4 را در خلاف جهت این میانگین تغییر می دهیم تا باعث کاهش formula_25 شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است: formula_41 این دو مرحله را به صورت متناوب چندین بار انجام می دهیم تا تفکیک کننده دیگر قادر به تشخیص داده های واقعی از ساختگی نباشد. محدودیت ها. به طور کلی، شبکه های تخاصمی مولد بهترین نتایج را روی کارهای تولید تصاویر می دهد اما معایبی نیز دارد. یکی از معایب اصلی شبکه های تخاصمی مولد این است که گاهی آموزش آن بسیار سخت است. همچنین به راحتی می تواند در دام واگرایی بیفتد. الگوریتم بهینه سازی شده گاهی می تواند در یک حداقل محلی ضعیف گیر کند. سناریو بازی در بعضی مواقع می تواند منحرف شده و به تعادل نرسد. بدترین حالت واگرایی فروپاشی حالت است که بشرح زیر خلاصه شده است: formula_42 مشکلات دیگر شبکه های تخاصمی مولد با تصاویر عبارتند از: معیارهای ارزیابی. اخیراً مدلهای شبکه های تخاصمی مولد برای کارهای متفاوتی به کار گرفته می شوند و هر کار معیار ارزیابی مخصوص به خود را دارد اما هنوز هیچ معیار ارزیابی کمی کلی وجود ندارد که باعث سردرگمی محققان شده است. در ادامه به چند نمونه از این معیارهای ارزیابی که در حال حاضر
به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرند اشاره می کنیم: توابع هدف نیز می توانند به عنوان معیار برای قضاوت دربارهٔ حالت مناسب مسئله استفاده شوند.چگونگی انتخاب یک معیار ارزیابی مناسب هنوز یک مسئله دشوار است. یک معیار ارزیابی خوب باید نمونه های تولید شده را از نمونه های واقعی متمایز کند، حالت افت و حالت فروپاشی و همچنین overfitting را تشخیص دهد. کاربردها. به عنوان یکی از مدل های مولد یکی از ساده ترین کاربردهای شبکه های تخاصمی مولد تولید داده است. یعنی از توزیع نمونه های واقعی یاد بگیریم، و نمونه هایی سازگار با توزیع ایجاد کنیم. از جمله کاربردهای شبکه های تخاصمی مولد در بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی است. بینایی ماشین. در حال حاضر، شبکه های تخاصمی مولد در حوزه های بینایی ماشین از جمله ترجمه تصویر، فراتفکیک پذیری تصویر، سنتز تصویر و تولید ویدیو و غیره به کار می رود. برای بهبود وضوح تصویر یک شبکه متخاصم مولد فراتفکیک پذیر تصویری با وضوح پایین را به عنوان ورودی دریافت می کند و تصویری با وضوح بالا تولید می کند. مشکل این روش این است که اطلاعات تولید شده توسط این شبکه به اندازه کافی واقعی نیست و اغلب با نویز همراه است
. برای تبدیل محتوای تصویر از یک دامنه به دامنه دیگر، روشی جهت ترجمه تصویر به تصویر ارائه شده است. آزمایش ها نشان می دهند که این روش نه تنها در کارهای گرافیکی بلکه در کارهای بینایی نیز مؤثر واقع شده است. اما مشکل این روش این است که فضای آموزشی باید دقیقاً با فضای X,Y جفت شوند که پیدا کردن چنین داده های جفت شده ای دشوار است. برخی روش ها نیز در کارهای سنتز حالت چهره و انتقال ویژگی صورت مؤثر هستند. سنتز صورت مسئلهٔ مهمی است. چگونگی تولید نمونه چهره های واقعی همواره مشکلی بوده که محققان به آن پرداخته اند. پردازش زبان های طبیعی. در حال حاضر شبکه های تخاصمی مولد پیشرفت هایی در زمینه پردازش زبان و گفتار داشته است. مدل SeqGAN براساس روش گرادیان برای آموزش مولد پیشنهاد شده است. آزمایش ها نشان می دهد که این روش می تواند در گفتار، شعر و تولید متن موسیقی بهتر از روش های سنتی عمل کند. شبکه های تخاصمی مولد در سایز حوزه های مانند پزشکی، برای تشخیص ناهنجاری های تصاویر پزشکی، در حوزه امنیت برای تولید بدافزار و برای سفارشی سازی محصولات نیز استفاده می شوند.
کوکوا-کولل () یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری آرتساخ است که در استان هادروت واقع شده است.
قره جیک زید (به لاتین: Qaracik Zeyid) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان خاچماز واقع شده است. قره جیک زید ۱۰۳۹ نفر جمعیت دارد.
قلعه کونومینه یک قلعه ژاپنی بود که در یاماگوچی در استان یاماگوچی در ژاپن قرار داشت. این قلعه به خاندان اوئوچی و خاندان موری تعلق داشته است.
بیچ هاوس () گروه موسیقی دونفرهٔ دریم پاپ آمریکایی است که سال ۲۰۰۴ در بالتیمور شکل گرفت. اعضای گروه را ویکتوریا لگراند (خواننده، کیبوردنواز) و الکس اسکالی (گیتارنواز و خواننده) تشکیل می دهند.
قلعه سادووارا یک قلعه ژاپنی به سبک بالای تپه است که در استان میازاکی در جنوب ژاپن قرار دارد. این قلعه به خاندان ایتو و خاندان شیمازو تعلق داشته است.
قلعه ایچیئوجی یک قلعه ژاپنی است که در هیوکی، کاگوشیما، استان کاگوشیما، ژاپن قرار داشت. این قلعه به خاندان ایجواین و خاندان شیمازو تعلق داشته است.
قلعه ایزاکو یک قلعه ژاپنی بود که در استان کاگوشیما، ژاپن قرار داشت. این قلعه به خاندان شیمازو تعلق داشته است.
قلعه ایموری یاما یک قلعه ژاپنی بود که در شیجوناواته، اوساکا، استان اوساکا، ژاپن قرار داشت. این قلعه به خاندان میوشی تعلق داشته است.
قلعه اوباما یک قلعه ژاپنی کوهی سابق نیهون ماتسو، فوکوشیما، استان فوکوشیما، ژاپن بود. ویرانه های برج داخلی اکنون بخشی از یک پارک تاریخی است. داته ماسامونه یک سال را در این قلعه گذراند.
قلعه توچیو یک قلعه ژاپنی سابق در ناگائوکا، نیگاتا، استان نیگاتا، ژاپن بود. این قلعه به خاندان اوئسوگی تعلق داشته است. اوئه سوگی کنشین دوران جوانی اش را در این قلعه گذراند.
لورنس فیشر (؛ زادهٔ ) کاراته کا اهل فرانسه است. او در رده کمیته ۶۰+ کیلوگرم فعالیت می کند. وی موفق به کسب سه قهرمانی در مسابقات جهانی کاراته شده است. دو مدال به صورت انفرادی و یکی در تیمی. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون لژیون دونور (شوالیه) شده است.
لوئیس مانوئل پلوماچر (؛ زادهٔ ) کاراته کا اهل کلمبیا است. گذشته از کسب یک قهرمانی در جهان در سال ۲۰۰۴، لوئیس پلوماچر در سال ۲۰۰۶ نیز و در بازی های جهانی در سال ۲۰۰۵ مدال نقره دریافت کرد. پلوماچر به مدت ۱۰ سال، از ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۰ عضو تیم ملی کاراته ونزوئلا بود. در طول این سالها، او یک مدال آور بین المللی پرکار بود. پلوماچر عملکرد بسیار بالایی را در طول سالهای رقابتی خود حفظ کرد و همین امر باعث شد وی به عنوان بهترین مبارز وزن خود به شهرت برسد و به ۲ فینال جهانی راه یابد.
پیشرانه های عملکرد بالای مرسدس آام گ () (که پیشتر با نام های مهندسی ایلمور و موتورهای عملکرد بالای مرسدس-بنز شناخته می شد) یک تولیدکنندهٔ موتور خودروهای فرمول یک مستقر در بریتانیا است. این شرکت در فصل برای تیم سائوبر، از فصل تا برای تیم مک لارن، از فصل تا برای فورس ایندیا، در فصل برای تیم براون جی پی، از فصل تاکنون برای تیم کارخانه ای مرسدس، از فصل برای تیم ویلیامز، در فصل برای لوتوس، در فصل برای مانور ریسینگ، در فصل برای ریسینگ پوینت فورس ایندیا و از فصل تا سال ۲۰۲۰ برای تیم های ریسینگ پوینت و ویلیامز و از سال ۲۰۲۱ تاکنون برای تیم های استون مارتین و مک لارن و ویلیامز به تأمین پیشرانه مشغول بوده است. موتورهای تولید شده توسط این شرکت هشت بار برندهٔ مقام قهرمانی سازندگان جهان و ده بار برندهٔ مقام قهرمانی رانندگان جهان شده اند. پیش زمینه. شرکت ایلمور در سال ۱۹۸۳ توسط ماریو ایلین و پل مورگان و به عنوان یک تأمین کنندهٔ مستقل موتور برای خودروهای فرمول یک تأسیس شد. نام این شرکت از نام خانوادگی بنیانگذاران آن گرفته شده بود. ایلمور در ابتدا ساخت موتور برای خودروهای مسابقات ایندی کار را با استفاده از سرمایهٔ راجر پنسکی
، تولیدکنندهٔ شاسی و صاحب یکی از تیم های مسابقات ایندی کار آغاز کرد. دایملر-بنز در سال ۱۹۹۳ سهم ۲۵ درصدی جنرال موتورز در شکرت ایلمور را خریداری کرد. در سال ۲۰۰۲، دایملر آگ سهم خود در این شرکت را به ۵۵٪ افزایش داد و نام آن را به مرسدس-ایلمور تغییر داد. بعداً و در سال ۲۰۰۵، دایملر مالکیت تام شرکت ایلمور را از آن خود کرد و نام آن را نیز به «موتورهای عملکرد بالای مرسدس-بنز» تغییر داد. در دسامبر ۲۰۱۱ و همزمان با تغییر نام تیم مرسدس جی پی، نام این شرکت نیز جهت هماهنگ بودن با نشان تجاری مرسدس-آام گ دوباره تغییر کرد و نام «پیشرانه های عملکرد بالای مرسدس آام گ» برای آن انتخاب شد. در همان زمان، بخش کوچک پروژه های ویژهٔ این شرکت، که بین سال های ۲۰۰۳ و ۲۰۰۵ تا ۲۰۱۱ تحت قراردادی جهت توسعه، آرایش، آماده سازی و بهبود عملکرد موتورهای هوندا برای مسابقات سری ایندی کار قرار داشت، منشعب و به یک شرکت جداگانه تبدیل شد که مالکیت آن نیز متعلق به ماریو ایلین و راجر پنسکی بود. این شرکت جدید، که کاملاً مستقل از شرکت مرسدس بود، دوباره نام مهندسی ایلمور را برای خود برگزید.
جان فونسکا () کاراته کا اهل ایالات متحده آمریکا است. شهرت او به این دلیل است که او تنها کسی است که به مدت ۲۰ سال در مسابقات قهرمانی کاراته جهانی WUKO / WKF در کمیته ۸۰ کیلوگرم، برنده مدال بوده است. جان فونسکا با الیسا او ازدواج کرده است.
شانون نیشی (؛ زادهٔ ) کاراته کا اهل ایالات متحده آمریکا است. وی در سال ۲۰۱۹ در مسابقات کمیته زنان -۵۰ کیلوگرم زنان در بازیهای پان آمریکایی ۲۰۱۹ که در لیما، پرو برگزار شد، به مدال طلا دست یافت. در سال ۲۰۰۵، او در مسابقات کومیته زنان -۵۳ کیلوگرم در مسابقات جهانی ۲۰۰۵ که در دویزبورگ آلمان برگزار شد، رقابت کرد. او همچنین در مسابقات کومیته زنان -۵۵ کیلوگرم بانوان در بازیهای پان آمریکن ۲۰۱۱ به مدال طلا دست یافت.
آرمین نوابی (زاده ۵ دی ۱۳۶۲) فعال سکولاریست و نویسنده و پادکستر و فعال حقوق بشر است که در حال حاضر در ونکوور کانادا زندگی می کند. در سال ۲۰۱۲ او انجمن آزاداندیشی آنلاین جمهوری بی خدایان را به عنوان یک سازمان غیرانتفاعی مستقر در کانادا تأسیس کرد که هم اکنون صدها شعبه از آن به نام «کنسولگری» در چندین کشور در سراسر جهان مانند مالزی، اندونزی و فیلیپین وجود دارد. این انجمن کمک می کند تا بی خدایان با یکدیگر به تعامل در جوامعی بپردازند که در آن بی دینی، ارتداد و کفر جرم و جنایت محسوب شده و سرکوب می شود. به عنوان نویسنده، او کتاب "چرا خدا وجود ندارد" را در سال ۲۰۱۴ منتشر کرد و در سال ۲۰۱۷ به عنوان مجری پادکست "جهادگران سکولار" با علی اله رضوی، یاسمین محمد و فیصل سعید آل معمار همکاری کرد. در ژانویه سال ۲۰۱۸، نمایش "جهادی های سکولار" به "برای روشنگری مسلمانان" تغییر نام داد و رضوی و نوابی هر دو رئیس آن شدند. زندگی نامه. جوانی. نوابی متولد سال ۱۳۶۲ است و به عنوان یک مسلمان شیعه در تهران بزرگ شده است. وی پیش از آنکه در ۱۹۸۸ به تهران بازگردد، در سال ۱۹۸۵ برای مدت کوتاهی به آلمان و در ۱۹۸۶ به لندن نقل مکان کرد. خانواده وی
لیبرال بودند اما در مدرسه به او آموزانده شد که به جهنم اعتقاد داشته باشد و حتی انجام کوچک ترین گناه او را به آنجا می برد. نوابی تصریح کرد: اگر قرار بود در زندگی پس از مرگ برای ابد زنده بماند، این باید اولویت همه در طول زندگیشان بر روی زمین باشد. با این حال وی دریافت که تعداد معدودی از اطرافیان، گرچه ادعا می کنند این را باور دارند، اما چنین چیزی برایشان از اهمیت ویژه ای برخوردار نیست. او برای جلوگیری از جهنم به هر قیمتی قبل از رسیدن به سن بلوغ (۱۵ سالگی) اقدام به خودکشی کرد، زیرا هر گناهی (از جمله خودکشی) که قبل از بلوغ شرعی مرتکب آن شده بود، ظاهراً "به حساب نمی آمد. نوابی در سن ۱۲ سالگی با پریدن از پنجره مدرسه اقدام به خودکشی کرد، اما ناموفق بود. این کار او را به مدت ۷ ماه روی صندلی چرخدار نشاند و یک سال مدرسه را از دست داد. بی دینی و مهاجرت. نوابی پس از بهبودی حالش، دچار احساس بدی نسبت به بی ایمانی خانواده خودش بود و یک مسلمان معتقدتر شد. او هیچ وقت در خواندن نمازش کوتاهی نمی کرد و هرگز به دختران نگاه نمی کرد تا مبادا وسوسه شود و با جدیت به مطالعه اسلام پرداخت. با این حال، هر چه بیشتر یاد می گرفت شک و تردیده
ای بیشتری برایش به وجود می آمد، زیرا محتوای اسلام برای او معنایی نداشت، او به مطالعه زندگی روزمره مسلمانان پرداخت و در این که همه غیر مسلمانان باید با شکنجه ابدی مجازات شوند شک کرد. مطالعه ادیان دیگر شک و تردید او را حتی بیشتر هم برانگیخت. یک واقعه مهم در خواندن کتابی در مورد تاریخ دین در دانشکده بود: "من دیدم که چقدر راحت است که مفهوم خدا و آنچه را که او می خواست بر اساس سیاست زمان تغییر کند. چرا من حتی این را به درستی قبول کنم؟ من هرگز از خودم نمی پرسیدم که آیا این فقط می تواند ساخته شود؟ " نوابی در عین ناامیدی و ترس زیاد از جهنم، از خدا خواست تا خودش را بر او آشکار کند و ثابت کند که واقعی است. با این حال، او هیچ جوابی دریافت نکرد، ایمان خود را از دست داد و در نهایت نتیجه گرفت که خدا خیالی است. نوابی حدود یک سال در دانشگاه تهران تحصیل کرد و زیست شناسی مولکولی را فرا گرفت. نوابی وقتی دانشگاه بود، در ابتدا فکر کرد که ممکن است دیوانه شود و تنها او آتئیسم را می شناسد. با این حال، هنگامی که او به دو تن از دوستان دانشگاه خود اعتراف کرد و افکار تازه توسعه یافته خود را فاش کرد، طی چند هفته نسبت به دین دچار تردید شد
ند. این امر او را ترغیب کرد تا در اینترنت به دنبال همفکران خود باشد. او نمی خواست در تهران بماند و موفق به اخذ ویزای دانشجویی برای دانشگاه بریتیش کلمبیا برای تحصیل در امور مالی شد. وی در ۱۰ اکتبر ۲۰۰۴ وارد ونکوور شد و بعداً مقیم دائمی شد و در نهایت تابعیت کانادا را به دست آورد. در آنجا، او جمهوری بی خدایان را در سال ۲۰۱۲ ایجاد کرد تا در یک جامعه بی خدایی جهانی بتواند بستر فعالیت خود را ایجاد کند. اتهام توهین به مقدسات. نوابی در سال ۲۰۱۹ به هدف چندین تلاش توهین به مقدسات تبدیل شد. در فوریه سال ۲۰۱۹، "Cherwell"، یک روزنامه دانشجویی در دانشگاه آکسفورد، از انتشار مصاحبه نوابی در نسخه آنلاین خود، به این دلیل که «ممکن است توهین آمیز به نظر برسد» خودداری کرد. این مصاحبه در نسخه چاپی روزنامه منتشر شد. ویرایشگر پروفایل فردی هایوارد که مصاحبه را انجام داد در اعتراض به این کار استعفا داد. در مارس ۲۰۱۹، دانشگاه مؤنث رویال در شهر کلگری کانادا یک برنامه سخنرانی برنامه ریزی شده با نام نوابی را که توسط انجمن آتئیست کالگری انجام شده بود ، لغو کرد. این دانشگاه اظهار داشت که تمایلی برای برگزاری این رویداد پس از تیراندازی در مسج
د کریستچرچ وجود ندارد، اما «این امر به طور کامل باعث می شود که ایشان در زمان دیگری به دانشگاه ما بیاید». در ماه اوت، آموزش عالی آلبرتا گفت باید مانع بنیان نوابی و تشکیلات مشابه شد، و سیاست آزادی بیان آکادمیک دانشگاه باید قوی تر نظارت کند. جمهوری بی خدایان. پایه. در حالی که هنوز در ایران زندگی می کرد، نوابی گروه «بی خدایان ایران» را در اورکات و در سال ۲۰۰۳، برای ارتباط با دیگر بی خدایان در کشور، تأسیس کرد. او شوکه شده، تعجب کرده و خوشحال شد که بسیاری دیگر مانند او وجود داشتند، و این احساسات متقابلاً بود: «این احساس می شد که به خانواده ای می آیید که حتی نمی دانید از خانه خود دارید.» پس از مدتی، نوابی تصمیم گرفت تا با ملحدان فراتر از جمهوری اسلامی ایران، صفحه «جمهوری بیخدا» را در فیس بوک و سال ژانویه ۲۰۱۲ تأسیس کند. بعداً در فوریه ۲۰۱۲ توسط گروه فیسبوک و وب سایت www.atheistrepublic.com دنبال شد که از ژوئیه ۲۰۱۷ تقریباً ۵ میلیون بازدید در هفته دریافت کرد. جمهوری بی خدایان بی خدایان را از سراسر جهان دور هم جمع می کند، LGBTQ و حقوق زنان را ترویج می کند و با آزار و اذیت خداناباوران مبارزه می کند. به گفته نوابی، این
ارزش های رهایی بخش که AR درصدد گسترش آن است، مورد حمله اسلام گرایی، راست گرایی آلترناتیو و چپ واپس گرا قرار دارند.
یادگیری متریک (به انگلیسی: Metric learning) به یادگیری یک تابع فاصله اشاره دارد که میزان شباهت بین نمونه ها را محاسبه می کند. درواقع هدف یادگیری یک متریک است که فاصله بین نمونه های یک کلاس را کاهش و فاصله بین نمونه های کلاس مختلف را افزایش دهد. روش های یادگیری متریک از یک طرح ریزی خطی (به انگلیسی: linear projection) استفاده می کنند که این نوعی محدودیت است زیرا برای حل مسائل دنیای واقعی و آشکار کردن دانش غیرخطی موجود در داده ها نمی توانند کارا باشند. درسالهای اخیر مفهوم یادگیری عمیق و یادگیری متریک باهم ترکیب شدند و مفهوم یادگیری متریک عمیق به منظور کاربردهای درک بصری مطرح شد که از رویکرد هسته (به انگلیسی: kernel) و توابع فعالسازی برای حل مسائل غیرخطی استفاده می کند. آشنایی. سناریویی را تصور کنید که در آن باید شباهت یا مسافت را بین بیش از دو تصویر محاسبه کنیم (برای مثال، برای خوشه بندی یا طبقه بندی نزدیکترین همسایه). یک سؤال اساسی که پیش می آید دقیقاً چگونگی ارزیابی شباهت یا فاصله بین جفت تصاویر است. به عنوان مثال، اگر هدف ما پیدا کردن چهره های مطابق با هویت باشد، باید یک عملکرد فاصله را انتخاب کنیم که بر ویژگ
ی های مناسب (رنگ مو، نسبت فاصله بین کلیدهای صورت و غیره) تأکید کند. اما ممکن است ما یک برنامه کاربردی داشته باشیم که بخواهیم موقعیت فرد را تعیین کنیم و بنابراین به یک عملکرد فاصله نیاز داریم که شباهت موقعیت آنها را به تصویر می کشد. واضح است که سایر ویژگی ها در این سناریو کاربردی تر هستند؛ بنابراین می توانیم با انتخاب مناسب از ویژگی ها و ترکیب آن ویژگی ها، یک تابع فاصله مناسب را برای هر کار تعیین کنیم. یادگیری متریک. هر مجموعه داده از لحاظ طبقه بندی و خوشه بندی دارای مشکلات خاص است. به عنوان مثال، هنگامی که با یک مشکل تشخیص چهره مواجه هستید، ممکن است با عواملی مانند تغییرات مختلف، اختلاف روشنایی، مقیاس پذیری، پس زمینه و انسداد مواجه شوید که هریک از آنها باعث ایجاد مشکلات مختلف در طبقه بندی داده ها می شود؛ بنابراین، برای پرداختن به این عوامل، باید ویژگیهای متمایز داده ها به خوبی تعریف شود تا طبقه بندی صحیح داده ها انجام شود. معیارهای فاصله که توانایی یادگیری خوب و مستقل از مشکل ندارند می توان ادعا کرد که نتایج طبقه بندی خوبی در طبقه بندی داده ها ندارد؛ بنابراین، برای دستیابی به نتایج موفق در داده های ورودی، یک
متریک مسافت مناسب لازم است. یادگیری متریک با تجزیه و تحلیل داده ها، یک متریک مسافت جدید را ارائه می دهد. یادگیری متریک که فرایند یادگیری را بر روی داده ها انجام می دهد، توانایی بالاتری در تشخیص متمایز بودن داده های نمونه دارد. هدف اصلی یادگیری متریک، یادگیری یک متریک جدید برای کاهش فاصله بین نمونه های یک کلاس و افزایش فاصله بین نمونه های کلاس های مختلف است. همان طور که در زیر مشاهده می شود، در حالی که یادگیری متریک قصد دارد اشیاء مشابه را به هم نزدیک کند، فاصله بین اشیاء متفاوت را افزایش می دهد. با توجه به مطالعات گسترده مربوط به یادگیری متریک، می توان دریافت که به طور مستقیم با متریک مسافت فاصله ماهالانوبیس (به انگلیسی:Mahalanobis distance) مرتبط است. اگر [X = [x1، x2،...، xN نمونه های آموزشی باشد ، که در آن xi به عنوان iامین نمونه آموزشی و N تعداد کل نمونه های آموزشی است. فاصله بین xi و xj به صورت زیر محاسبه می شود: formula_1 formula_2 یک متریک مسافت است ، باید دارای ویژگی های عدم انعطاف پذیری ، هویت غیرقابل توصیف ، تقارن و نابرابری مثلث باشد. M باید نیمکره مثبت(به انگلیسی:positive semidefinite) و متقارن با
شد. همه مقادیر ویژه یا عوامل تعیین کننده M باید مثبت یا صفر باشند تا نیمکره مثبت (به انگلیسی:positive semidefinite) باشند. هنگامی که M را تجزیه می کنیم، به شرح زیر است: formula_3 formula_1 formula_5 همان طور که در معادله بالا مشاهده می شود، W خاصیت دگرگونی خطی دارد. با توجه به این خاصیت، فاصله اقلیدسی در فضای تبدیل شده برابر با فاصله ماهالانوبیس در فضای اصلی برای دو نمونه است. این تحول خطی واقعیت موجود در زیرساخت های یادگیری متریک را به ما نشان می دهد. به دست آوردن قابلیت بازنمایی (به انگلیسی:representation) بهتر برای داده ها، مطمئناً ما را قادر می سازد پیش بینی های دقیق تری را در زمینه طبقه بندی یا مشکلات خوشه بندی انجام دهیم. یادگیری متریک با هدف یادگیری یک متریک فاصله خوب از داده ها است. متریک فاصله، داده های جدیدی را ارائه می دهد که تبعیض معنی دار و قدرتمندتر با استفاده از رابطه شباهت بین نمونه ها دارند. وقتی در مورد یادگیری متریک بحث می کنیم، در ابتدا یک تحول خطی مفید مطرح است. رویکردهای یادگیری متریک خطی محدودیتهای منعطف تری در فضای داده تبدیل شده ارائه می دهند و عملکرد یادگیری را بهبود می بخشد. این روی
کردها دارای مزایایی مانند فرمول های محدب و استحکام در برابر پوشش بی از حد (به انگلیسی:overfit) هستند. اگرچه رویکردهای خطی به ما کمک می کنند تا یک معیار خوب را بیاموزیم، اما می توان قابلیت های بهتر بازنمایی را از داده ها بدست آورد. تحول خطی توانایی محدودی برای دستیابی به عملکرد بهینه بر روی بازنمایی جدید داده ها دارد، زیرا عملکرد ضعیفی در جذب ساختار ویژگی غیرخطی دارند. هدف دستیابی به عملکرد بالاتر با انتقال مسئله به فضای غیر خطی از طریق روش های کرنل در یادگیری متریک به منظور غلبه بر این مشکل است. اگرچه این رویکردهای غیرخطی برای حل مشکلات غیرخطی عملی است، اما ممکن است بر روی پوشش بی از حد (به انگلیسی:overfit) تأثیر منفی بگذارد. در سالهای اخیر با استفاده از یادگیری متریک عمیق (به انگلیسی:deep metric learning)، می توان راه حل کمتری را برای غلبه بر چنین مشکلاتی که در هر دو روش وجود دارد، پیشنهاد کرد. یادگیری متریک عمیق (Deep metric learning). تکنیک های یادگیری ماشین سنتی دارای توانایی محدود برای پردازش داده های خام هستند؛ بنابراین، آنها قبل از طبقه بندی یا کارهای خوشه بندی، به مهندسی ویژگی نیاز دارند، مانند مراحل
پیش پردازش و مراحل استخراج ویژگی. همه این مراحل نیاز به تخصص دارند و مستقیماً در ساختار طبقه بندی قرار نمی گیرند. با این حال، یادگیری عمیق سطح بالاتری از داده ها را مستقیما در ساختار طبقه بندی یادمی گیرد. این چشم انداز تفاوت اساسی بین روشهای سنتی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را نشان می دهد. برخلاف روشهای سنتی یادگیری ماشین، یادگیری عمیق برای دستیابی به نتایج موفقیت آمیز به داده های بزرگی نیاز دارد، زیرا در اندازه داده های پایین به اندازه کافی موفق نیست. علاوه بر این، الگوریتم های یادگیری عمیق به دلیل حجم داده زیاد و تعداد زیادی پارامترها به زمان زیادی برای آموزش داده نیاز دارند؛ بنابراین، NVIDIA برای انجام این محاسبات با کارایی بالا، یک کتابخانه شتابدهنده GPU cuDNN برای شبکه های عصبی عمیق معرفی کرد. چارچوبهای یادگیری عمیق زیادی مانند Caffe , Caffe2، Chainer , Microsoft CNTK , Matlab , Mxnet , PaddlePaddle , PyTorch , TensorFlow و Theano گسترش داده شدند درحالیکه از GPU قدرتمند استفاده می کنند. معیارهای تشابه اولیه که برای طبقه بندی داده ها استفاده می شوند، فاصله های اقلیدسی (به انگلیسی:Euclidean)، ماهالانوبیس
(به انگلیسی:Mahalanobis)، ماتوزیتا (به انگلیسی:Matusita)، باتاچاریا (به انگلیسی:Bhattacharyya) و کولبک-لیبلر (به انگلیسی:Kullback-Leibler)است. با این حال، این معیارهای از پیش تعریف شده دارای قابلیت های محدودی در طبقه بندی داده ها هستند. از این رو، رویکردی مبتنی بر متریک ماهالانوبیس برای طبقه بندی داده ها به یادگیری متریک سنتی برای رفع این مشکل پیشنهاد شده است. در این روش، داده ها به فضای ویژگی های جدید با قدرت تبعیض بالاتر تبدیل می شوند. معمولاً رویکردهای یادگیری متریک به دگرگونی خطی داده ها بدون استفاده از هیچ گونه تابع کرنل مربوط می شوند. با این حال، این رویکردها به اندازه کافی موفق نیستند تا دانش غیرخطی موجود در داده ها را نشان دهند. به همین دلیل، با استفاده از یادگیری متریک، نتایج مورد انتظار حاصل نمی شود. اگرچه راه حلی با رویکرد مبتنی بر کرنل برای رفع این مشکل ارائه شد، به دلیل برخی از مسائل مانند مقیاس بندی، موفقیتی بدست نیامده است. برخلاف روشهای سنتی یادگیری متریک، یادگیری عمیق با استفاده از توابع فعال سازی که دارای ساختار غیرخطی هستند، این مشکل را حل می کند. بیشتر رویکردهای یادگیری عمیق موجود بر مبنای