Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
بنابراین نقش مکمل را ایجاد می کند. برای کشورهای غربی و ائتلاف روسیه–سوریه–ایران–عراق، داعش، دشمن مشترکی بوده است، اگرچه هر کشور دوستان و دیدگاه های مخالف بسیار متفاوتی در مورد چگونگی حل بحران دارد. اسد در مصاحبه ای با تلویزیون ایران گفت که موفقیت این توافق نامه برای نجات خاورمیانه از نابودی امری حیاتی است. وی اظهار داشت: مبارزات هوایی یکساله ائتلاف به رهبری آمریکا نتیجه مثبتی نداشته و به گسترش تروریسم و به دست آوردن نیروهای جدید کمک کرده است، اما ائتلاف جدید روسیه، ایران، سوریه و عراق می تواند نتایج واقعی کسب کند. نقش ایران. سوریه به غیر از یک گذرگاه حیاتی برای حزب الله لبنان، از زمان انقلاب اسلامی ۱۹۷۹ در ایران، تنها متحد ثابت ایران بوده است. ایران از جمله پشتیبانی لجستیکی، فنی و مالی، پشتیبانی قابل توجهی از دولت سوریه در جنگ داخلی سوریه ارائه داده است. در آوریل ۲۰۱۴، حسین امیرعبداللهیان، معاون وزیر امور خارجه ایران گفت: "ما به دنبال این نیستیم که بشار اسد برای همیشه رئیس جمهور بماند. اما ما ایده استفاده از نیروهای افراطی و تروریسم برای سرنگونی اسد و دولت سوریه را قبول نداریم. " ژنرال قاسم سلیمانی در ۲۴ ژوئی
ه از مسکو بازدید کرد تا ریزنگاه طرح اقدام نظامی هماهنگ در سوریه تدوین کند. در اکتبر ۲۰۱۵، پیشنهاد شد که ممکن است در سفر وی ائتلاف روسیه - ایران - سوریه - عراق نوآفرینی شده باشد. با استناد به دو منبع لبنانی، رویترز در تاریخ ۱ اکتبر ۲۰۱۵ گزارش داد که صدها نفر از نیروهای ایرانی طی ۱۰ روز گذشته وارد سوریه شده اند و به زودی به نیروهای دولت سوریه و متحدان حزب الله لبنان آنها در یک حمله بزرگ زمینی با پشتیبانی حملات هوایی روسیه ملحق می شوند. ایران همچنین حشد شعبی را که با داعش می جنگند آموزش داده است.
نوربرت راتگ (؛ زادهٔ ) سیاست مدار اهل آلمان است. راتگن از سال ۲۰۰۹ تا ۲۰۱۲ وزیر محیط زیست آلمان بود ولی شکست او در یک انتخابات مهم منطقه راین-وستفالی شمالی، باعث شد که خانم مرکل او را برکنار کند.
سیستم های انرژی بیانگر جریان های انرژی و همچنین به عنوان تمام اجزای مربوط به تولید تبدیل تحول و استفاده از انرژی تعریف می شود. سیستم های کلی انرژی به طور عمده با کاهش مصرف سوخت های فسیلی و تلفات انتقال، بهبود می بخشد و همچنین کمک زیادی در اهداف سیاست های انرژی ایفا می کند. در مرجع یک مفهوم کلی بوده و این حوزه ها پیشرانه ها یا موانع توسعه سیستم انرژی می باشد. اجزای مختلف سیستم انرژی شامل: الف) سمت تقاضا ب) سمت عرضه منابع زمینه در دستیابی به اهداف اتحادیه انرژی، مستلزم ابزارهای سیاستی سالم و اجرای اقدامات حفاظت از آب و هوا و صرفه جویی در مصرف انرژی است. ذینفعان در مقامات دولتی در سطح محلی عوامل اصلی تغییر در اجرای انتقال انرژی هستند، و هدف اصلی مقامات در سطح محلی انتقال به سمت جامعه ای با کربن کم می باشد. منابع. Campbell, D.E., Brandt-Williams, S.L., Meisch, M.E.A., 2005.Environmental Accounting Using Emergy: Evaluation of the State of WestVirginia. USEPA, Office of Research and Development, Washington, DC, p. 116.EPA/600/R-02/01
رمانتیسم عماد و طوبا فیلمی ایرانی به کارگردانی و نویسندگی کاوه صباغ زاده محصول سال ۱۳۹۸ است. تهیه کنندگی این فیلم بر عهده مهدی صباغ زاده بوده و الناز حبیبی و علی انصاریان از بازیگران آن هستند. این فیلم در سی و نهمین دوره جشنواره فیلم فجر در بهمن ۱۳۹۹ حضور داشت و در دو بخش بهترین موسیقی متن و بهترین بازیگر زن (حبیبی) نامزد شد. خلاصه داستان. وقتی سرنوشت برای اولین بار عماد و طوبا را روبه روی هم قرار داد، هر دو خوب می دانستند که عشق بیشتر یک مهارت است تا هیجان و تپش قلب و خارش پوست.
سیاوش مجموعهٔ نمایش خانگی ایرانی به کارگردانی سروش محمدزاده محصول سال ۱۳۹۹ است که به صورت اختصاصی توسط شبکهٔ نمایش خانگی نماوا پخش شد. بازیگران اصلی آن میلاد کی مرام، رضا کیانیان، مجید صالحی و ترلان پروانه هستند. تولید این مجموعه از پیش از شیوع کووید-۱۹ آغاز شد و عمده روزهای تصویربرداری آن در روزهای کرونا ادامه یافت. موسیقی متن و تیتراژ این سریال توسط مسعود سخاوت دوست ساخته شده و پرواز همای خواننده آن است. خلاصهٔ داستان. سیاوش ساقی (میلاد کی مرام)، کشتی گیر و قهرمان جهان است و نامزدش مرجان، نیاز به عمل پیوند کبد دارد. سیاوش به دلیل ناتوانی مالی در پرداخت هزینه های عمل نزد میلیاردری به نام نصرت (رضا کیانیان) می رود. نصرت از سیاوش می خواهد در ازای دادن پول با دخترش مارال (ترلان پروانه) عقد کند.
مرد انگلیسی که از یک تپه بالا رفت اما از کوه پایین آمد فیلمی است محصول سال ۱۹۹۵ و به کارگردانی شان کارتر است. در این فیلم بازیگرانی همچون هیو گرانت، تارا فیتزجرالد، کالم مینی، ایان مک نیس، ایان هارت، کنت گریفیت و رابرت پیو ایفای نقش کرده اند.
انریکه کوستا دا سیلوا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتسال برزیلی تبار اهل ارمنستان است. باشگاهی. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتسال آرمنیا تراول اشاره کرد. تیم ملی. وی همچنین در تیم ملی فوتبال تیم ملی فوتسال ارمنستان بازی کرده است.
گورخر مسابقه یک فیلم ورزشی، کمدی و خانوادگی محصول سال ۲۰۰۵ به کارگردانی فردریک دو شو است. در این فیلم بازیگرانی همچون فرانکی میونیز، دیوید اسپید، استیو هاروی، اسنوپ داگ، مندی مور، جف فاکسوورثی، جو پانتولیانو، داستین هافمن، ووپی گلدبرگ، بروس گرینوود، هیدن پنیتیر، ام امت والش، وندی مالیک، مایکل کلارک دانکن، جاشوا جکسون، مایکل روزنبام و فرد تامپسون ایفای نقش کرده اند. داستان. فیلم داستان یک گورخر را به تصویر می کشد که اعتقاد دارد یک اسب مسابقه است، طولی نمی کشد که این گورخر از دوستانش و یک کودک نوجوان کمک می گیرد تا به رؤیای خود برسد و در مسابقه شرکت کند. اما… پاسخ انتقادی. واکنش های انتقادی به فیلم ترکیبی تا منفی بود و فیلم بر اساس ۹۹ نقد، ۳۵ درصد در راتن تومیتوز به دست آورد. در متاکریتیک، این فیلم امتیاز ۴۳ را از آن خود کرده است. که نشان دهنده بررسی های «مختلط یا متوسط» است.
کتاب شناسی امید طبیب زاده فهرستی از آثار امید طبیب زاده، زبان شناس و مترجمِ معاصر ایرانی است.
مسمومیت با قارچ، یا مسمومیت قارچی نوعی مسمومیت غذایی است که در اثر خوردن قارچ سمی ایجاد می شود. این مسمومیت ها می توانند شامل عوارضی همچون مشکلات گوارشی، مشکلات تنفسی و حتی مرگ باشند. تشخیص و درمان مسمومیت. شناسایی انواع خوراکی قارچ از انواع سمی تنها بر اساس خواص ظاهری مشکل می باشد، لذا به توصیه برخی افراد عادی در تشخیص انواع سمی از انواع خوراکی قارچ توجه نکنید. مصرف قارچ ها توسط پرندگان و سایر جانوران اهلی و وحشی نشان دهنده غیر سمی بودن قارچ برای انسان نیست. در صورت بروز علائم گوارشی به صورت تأخیری هرچه سریعتر بیمار را به مرکز درمانی تخصصی سم شناسی بالینی و مسمومیت ها منتقل نمایید.
مبانی و دستور خط فارسی شکسته: بر اساس صد سال آثار داستانی و نمایشی (۱۲۹۸ تا ۱۳۹۷) کتابی از امید طبیب زاده است که در آن نویسنده تلاش می کند بر پایهٔ آثار برجسته یا پرفروشِ داستانی و نمایشی فارسی در دوره ای صدساله (۱۲۹۸ تا ۱۳۹۷)، رسم الخطی برای فارسی شکسته ارائه دهد. این اثر جامع ترین پژوهش انجام شده دربارهٔ فارسی شکسته تا امروز است. نسخهٔ خلاصه تر این کتاب با عنوان "فارسی شکسته (دستور خط و فرهنگ املایی)" در ۷۶ صفحه از سوی انتشارات «کتاب بهار» منتشر شده که بخش های کاربردی تر کتاب را دربرمی گیرد و به عنوان کتاب مرجع کاربرد دارد. پیش زمینه. این کتاب که به علاءالدین طباطبایی تقدیم شده، حاصل طرحِ پژوهشی یک سالهٔ طبیب زاده در پژوهشگاه علوم انسانی و مطالعات فرهنگی است، اما مقدمات آن به سال ۱۳۹۵ بازمی گردد که نویسنده در حال تدارک سخنرانی راجع به فارسی شکسته در انتشارات فنی ایران بود. نقد و بررسی. جلسهٔ نقد و بررسی این کتاب با حضور سیروس نصرالله زاده، مصطفی عاصی، بهروز محمودی بختیاری، مهدی سمایی و امید طبیب زاده در دی ماه ۱۳۹۸ در پژوهشگاه علوم انسانی و مطالعات فرهنگی برگزار شد. هوشنگ رهنما در مقاله ای در نشریهٔ "رود"،
این کتاب را بررسی کرده است. آبتین گلکار نیز نقد مفصلی بر این کتاب در "نامه فرهنگستان" نوشته است.
قیمومت میان رودان که به اسم های قیمومت انگلیس برای میان رودان یا فرمان برای میان رودان نیز شناخته می شود، یک پیشنهاد قیمومت برای پوشش عراق عثمانی (میان رودان) بود. این قرارداد به انگلستان سپرده می شد اما با پیمان انگلیس و عراق، توافق نامه بین انگلیس و عراق با برخی شباهت ها با دستور پیشنهادی، جایگزین آن شد.حکم پیشنهادی در ۲۵ آوریل ۱۹۲۰، مطابق با توافق نامه سایکس–پیکو در سال ۱۹۱۶ در کنفرانس سانریمو در ایتالیا اعطا شد، اما هنوز مستند و تعریف نشده بود. قرار بود طبق ماده ۲۲ میثاق جامعه ملل از قیمومت کلاس الف باشد. پیش نویس سند دستور کار توسط دفتر استعمار انگلیس در ژوئن ۱۹۲۰تهیه شد و در دسامبر ۱۹۲۰ به صورت پیش نویس به جامعه ملل ارائه شد. پس از پایان جنگ جهانی اول، سر آرنولد ویلسون، کمیساریای عالی آینده عراق، پیوستن میان رودان به هند را "به عنوان مستعمره هند و هندی ها، مانند دولت هند اداره می کند و به تدریج کشت وسیع آن را توصیه می کند؛ و جنگ های پنجاب جنگجو را در آن مستقر کنید. " کاکس در یادداشتی که در ۲۲ آوریل ۱۹۱۸ نوشته شد، گروه های اجتماعی را که انگلیسی ها باید از آنها حمایت کنند، ذکر کرد: جامعه یهودیان در بغداد،
افراد برجسته در بغداد و بسار، اعراب و یهودیان مملکت دار و ثروتمندان شیخ قبایل کم تحرک. موصل به دنبال توافق نامه کلمانسو - لوید جورج در سال ۱۹۱۸ به منطقه نفوذ انگلیس اضافه شد. این حکم پیشنهادی برای تأسیس با مشکلات خاصی روبرو شد، زیرا شورش سراسری عراق در سال ۱۹۲۰ آغاز شد، پس از آن تصمیم گرفته شد که از طریق پیمان انگلیس و عراق در اکتبر ۱۹۲۲ این سرزمین به پادشاهی عراق تبدیل شود. پادشاهی عراق در ۳۲–۱۹۳۱ مستقل شد، با توجه به جامعه ملل موضع، که چنین کشورهایی اعلام می شود به «توسعه تدریجی» به عنوان کشورهای کاملاً مستقل تسهیل می شود. در ابتدا دولت مدنی عراق تحت مدیریت انگلیس توسط کمیساریای عالی، سر پرسی کاکس و معاون وی، سرهنگ آرنولد ویلسون اداره می شد. بریتانیا اقدامات تلافی جویانه پس از قتل یک افسر بریتانیایی در نجف موفق به برقراری نظم. دولت انگلیس هنوز در کوه های شمال عراق مستقر نشده بود. برجسته ترین مشکلی که انگلیس با آن روبرو بود، عصبانیت فزاینده ملی گرایان بود که از اعطای مقام مأموریت خیانت می کردند.
انگلیسی شکسته به شکلِ گفتاری غیرمعیار و غیرسنتی زبان انگلیسی یا صورت نوشتاریِ آن اطلاق می شود. این صورت های زبان انگلیسی اگر در بافتی که بیش از یک زبان در آن استفاده شده است به کار رود، بعنوان پیجین نظر گرفته شود. بر اساس رایج ترین تعریف پذیرفته شده از این اصطلاح انگلیسی شکسته شامل واژگان انگلیسی است که تحت تأثیر نحوِ زبانِ بومی یک فرد غیرانگلیسی زبان قرار گرفته است از جمله ترتیب کلمات سایر جنبه های ساختار جمله و وجود یا عدم وجود حرف تعریف در زبان اصلی گویش ور. در برخی جوامع جوانان ممکن است عمداً نسخه هایی از زبان انگلیسی را که افراد مسن آن را انگلیسی شکسته می دانند اتخاذ کنند. به عنوان مثال در میان مائوری های نیوزیلند نسل جوان مهارت بیشتری در زبان انگلیسی نسبت به نسل قبلی داشت اما عمداً تغییراتی را در این زبان انجام می داد تا احساس هویت فرهنگی خود را تأیید کند. در ادبیات انگلیسی شکسته غالباً برای به تصویر کشیدنِ خارجی بودن یک شخصیت یا کمبود هوش یا تحصیلات آن شخصیت استفاده می شود. با این حال شاعران نیز به عمد از انگلیسی شکسته استفاده کرده اند تا برداشت هنری مطلوبی ایجاد کنند یا به طور آزمایشی به نوشتاری خلاقا
نه که بین انگلیسی استاندارد و زبان یا گویش محلی است، بپردازند. به عنوان مثال در "هنری پنجم" ویلیام شکسپیر از انگلیسی شکسته برای نشان دادن غرور ملی متحدان اسکاتلندی و ایرلندی در حمله پادشاه به نرماندی استفاده کرد. هنگامی که هنری خود از کاترین پرنسس فرانسوی می خواهد با او ازدواج کند، از آنجا که می داند که تسلط وی به زبان انگلیسی محدود است به او می گوید: "بیا پاسخ تو در موسیقی شکسته است ؛ زیرا صدای تو موسیقی است و انگلیسی تو شکسته است ؛ بنابراین ملکهٔ همگان، کاترین با انگلیسی شکسته ذهنت را به من بسپار."
روابط اسرائیل و کره شمالی خصومت آمیز است. کره شمالی اسرائیل را به رسمیت نمی شناسد و آن را به عنوان یک «دست نشانده امپریالیستی» آمریکا محکوم می کند. از ۱۹۸۸ کره شمالی تمام خاک اسرائیل به جز بلندی های جولان که به صورت بین المللی برای سوریه به رسمیت شناخته می شود را برای فلسطین به رسمیت می شناسد. اسرائیل برنامه هسته ای و موشکی کره شمالی را خطری برای جهان معرفی می کند.
اسپلندر (به انگلیسی: Splendor) یک بازی رومیزی مبتنی بر کارت چند نفره است که آن را مارک آندره طراحی و پاسکال کوئیدولت تصویرگری کرده اند. این بازی را اولین بار کمپانی فرانسوی «اسمودی» در سال ۲۰۱۴ منتشر کرد. بُرد بازی شامل کارت هایی است که روی میز به صورت یک شبکه قرار داده شده اند. بازیکنان در نقش بازرگانان سنگ های قیمتی در دوران رنسانس، معادن، حمل و نقل و مغازه های جواهرات را خریداری می کنند. این بازی در سال ۲۰۱۴ نامزد جایزه Spiel des Jahres (بازی سال) شد. بازی. اسپلندر یک بازی ساخت موتور و مدیریت منابع است که در آن دو تا چهار بازیکن برای جمع آوری بیشترین امتیاز رقابت می کنند. این بازی دارای اجزای زیر است: هر کارت توسعه در یکی از سه سطح قرار می گیرد (•، ••، •••) که نشانگر دشواری به دست آوردن جواهرات مورد نیاز برای خرید آن کارت است. همچنین هر کارت توسعه یک رانت از جنس جواهرات بازی دارد که ممکن است برای خریدهای کارت توسعه در آینده استفاده شود. هر بازیکن در نوبت خود، فقط یکی از موارد زیر باشد را انجام می دهد: پس از این عمل: پایان بازی. هنگامی که یک بازیکن به امتیاز ۱۵ برسد، بازیکنان در دور فعلی به بازی ادامه می ده
ند تا اینکه هر بازیکن به همان تعداد چرخش انجام دهد. وقتی این اتفاق افتاد، بازی به پایان می رسد. امتیازدهی. پس از پایان بازی، بازیکنی که بیشترین امتیاز را کسب کُند برنده می شود. در صورت تساوی امتیازات، کسی که کمترین کارت توسعه را خریده باشد، برنده می شود. اگر نتیجه همچنان مساوی باقی بماند، بازیکنان مشترکاً برنده می شوند.
یادگیری تقویت عمیق (RL عمیق) زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که یادگیری تقویت (RL) و یادگیری عمیق را ترکیب می کند. RL مشکل یادگیری یک عامل محاسباتی را در نظر می گیرد تا با استفاده از آزمون و خطا تصمیم بگیرد. Deep RL یادگیری عمیق در راه حل را در بر می گیرد، به نمایندگان اجازه می دهد تا از داده های ورودی بدون ساختار، بدون مهندسی دستی فضاهای حالت تصمیم بگیرند. الگوریتم های Deep RL می توانند ورودی های بسیار بزرگی (مثلاً هر پیکسل ارائه شده روی صفحه در یک بازی ویدیویی) را بگیرند و تصمیم بگیرند که برای بهینه سازی یک هدف چه کارهایی انجام دهند (مثلاً به حداکثر رساندن امتیاز بازی). یادگیری تقویت عمیق برای مجموعه متنوعی از برنامه ها از جمله رباتیک، بازی های ویدیویی، پردازش زبان طبیعی، بینایی رایانه ای، آموزش، حمل و نقل، امور مالی و مراقبت های بهداشتی مورد استفاده قرار گرفته است اما محدود به آنها نمی شود. بررسی کلی. یادگیری عمیق. یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که با به کارگیری یک شبکه عصبی مجموعه ای از ورودی ها را از طریق شبکه عصبی مصنوعی به مجموعه ای از خروجی ها تبدیل می کند. نشان داده شده است که روشهای یادگیری
عمیق، اغلب با استفاده از یادگیری نظارت شده با مجموعه داده های برچسب دار، وظایفی را حل می کنند که شامل پردازش داده های ورودی خام پیچیده و با ابعاد بالا مانند تصاویر، با مهندسی ویژگی دستی کمتر نسبت به روش های قبلی است، و توانایی پیشرفت قابل توجهی در چندین زمینه از جمله کامپیوتر بینایی و پردازش زبان طبیعی دارد. یادگیری تقویت. یادگیری تقویت فرآیندی است که در آن یک عامل یادمی گیرد که از طریق آزمون و خطا تصمیم گیری کند. این مشکل اغلب از نظر ریاضی به عنوان یک فرایند تصمیم گیری مارکوف (MDP) مدل سازی می شود، جایی که یک عامل در هر مرحله در یک حالت است formula_1 ، اقدام می کند formula_2 ، پاداش عددی دریافت می کند و به حالت بعدی منتقل می شود formula_3 با توجه به پویایی محیط formula_4 . عامل سعی می کند یک خط مشی را بیاموزد formula_5 برای به حداکثر رساندن بازده آن (جمع پاداش مورد انتظار). در یادگیری تقویت (در مقابل کنترل بهینه) الگوریتم فقط به پویایی دسترسی دارد formula_4 از طریق نمونه گیری یادگیری تقویت عمیق. در بسیاری از مشکلات تصمیم گیری عملی، حالت های formula_1 از MDP دارای ابعاد بالا (به عنوان مثال تصاویر از یک دوربین
یا جریان حسگر خام از یک ربات) است و با الگوریتم های RL سنتی قابل حل نیست. الگوریتم های یادگیری تقویت عمیق شامل یادگیری عمیق برای حل چنین MDPها هستند که اغلب نشان دهنده این خط مشی است formula_5 یا سایر توابع آموخته شده به عنوان یک شبکه عصبی، و در حال توسعه الگوریتم های تخصصیست که عملکرد خوبی در این تنظیمات دارند. تاریخچه. همزمان با افزایش علاقه به شبکه های عصبی از اواسط دهه ۱۹۸۰، علاقه به یادگیری تقویت عمیق که در آن از یک شبکه عصبی برای نشان دادن سیاست ها یا توابع ارزشی استفاده می شود، افزایش یافت. همان طور که در چنین سیستمی، کل فرایند تصمیم گیری از سنسورها تا موتورهای موجود در یک ربات یا عامل شامل یک شبکه عصبی تک لایه است، گاهی اوقات یادگیری تقویت انتها به انتها نامیده می شود. یکی از اولین برنامه های موفقیت آمیز یادگیری تقویت با شبکه های عصبی، TD-Gammon بود، یک برنامه کامپیوتری که در سال ۱۹۹۲ برای بازی تخته نرد تهیه شد. از چهار ورودی برای تعداد قطعات یک رنگ داده شده در یک مکان مشخص روی صفحه استفاده شده است که مجموعاً ۱۹۸ سیگنال ورودی است. با داشتن دانش صفر، این شبکه یادگرفت که بازی را در سطح متوسط با بازی خو
د و TD انجام دهد (formula_9) کتابهای اصلی ساتن و بارتو در مورد یادگیری تقویت، برترسکاس و تسیتکلیس در مورد برنامه نویسی عصبی، و دانش و علاقه پیشرفته دیگران در این زمینه. گروه Katsunari Shibata نشان داد که توابع مختلفی در این چارچوب پدیدار می شوند، از جمله تشخیص تصویر، ثابت بودن رنگ، حرکت سنسور (تشخیص فعال)، هماهنگی چشم و حرکت دست، توضیح فعالیت های مغز، دانش انتقال، حافظه، توجه انتخابی، پیش بینی و اکتشاف. از حدود سال ۲۰۱۳، DeepMind نتایج یادگیری چشمگیری را با استفاده از RL عمیق برای انجام بازی های ویدیویی Atari نشان داد. بازیکن کامپیوتر که یک شبکه عصبی با استفاده از یک الگوریتم RL عمیق آموزش دیده است، یک نسخه عمیق یادگیری Q که آنها را شبکه های Q عمیق (DQN) می نامند، با امتیاز بازی که به عنوان پاداش است. آنها از یک شبکه عصبی کانولوشن عمیق برای پردازش ۴ فریم پیکسل RGB (84x84) به عنوان ورودی استفاده کردند. تمام ۴۹ بازی با استفاده از همان معماری شبکه و با حداقل دانش قبلی، بهتر از روش های رقابتی تقریباً در همه بازی ها و عملکرد در سطحی قابل مقایسه یا برتر از یک تستر حرفه ای بازی انسانی، آموخته شدند. هنگامی که AlphaGo
, یک برنامه رایانه ای آموزش دیده با RL عمیق برای بازی Go، اولین برنامه کامپیوتری Go شد که توانست یک بازیکن حرفه ای Go انسان را بدون نقص در یک صفحه کامل ۱۹ × ۱۹ شکست دهد، یادگیری تقویت عمیق به یک نقطه عطف رسید. در پروژه بعدی در سال ۲۰۱۷، AlphaZero عملکرد Go را بهبود بخشید و در عین حال نشان داد که می توانند از همان الگوریتم برای یادگیری بازی شطرنج و شوگی در سطح رقابتی یا برتر از برنامه های رایانه ای موجود برای آن بازیها استفاده کنند. به طور جداگانه، یک نقطه عطف دیگر توسط محققان دانشگاه کارنگی ملون در سال ۲۰۱۹ با توسعه دادن Pluribus به دست آمد که Pluribus، یک برنامه رایانه ای برای بازی پوکر که اولین کسی بود که در بازی های چند نفره بدون محدودیت تگزاس موفق به شکست افراد حرفه ای شد. OpenAI Five، برنامه ای برای بازی پنج به پنج Dota 2 قهرمانان قبلی جهان را در یک مسابقه نمایشی در سال ۲۰۱۹ شکست داد. همچنین یادگیری تقویت عمیق در بسیاری از حوزه های فراتر از بازی ها اعمال شده است. در رباتیک از این رده استفاده شده است تا ربات ها بتوانند کارهای ساده خانگی را انجام دهند و مکعب روبیک را با دست ربات حل کنند. Deep RL همچنین بر
نامه های پایداری را پیدا کرده است که برای کاهش مصرف انرژی در مراکز داده استفاده می شود. Deep RL برای رانندگی خودمختار یک زمینه فعال تحقیقاتی در دانشگاه و صنعت است. الگوریتم ها. تکنیک های مختلفی جهت آموزش سیاست ها برای حل وظایف با الگوریتم های یادگیری تقویت عمیق وجود دارد که هرکدام مزایای خاص خود را دارند. در بالاترین سطح، تمایزی بین یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل و بدون مدل وجود دارد که به این موضوع اشاره دارد که آیا الگوریتم سعی در یادگیری یک مدل پیش رو از پویایی محیط دارد. در الگوریتم های یادگیری تقویت عمیق مبتنی بر مدل، یک مدل پیش رو از پویایی محیط، معمولاً با یادگیری نظارت شده با استفاده از یک شبکه عصبی تخمین زده می شود. سپس، اقدامات با استفاده از کنترل پیش بینی مدل با استفاده از مدل آموخته شده بدست می آیند. از آنجا که پویایی واقعی محیط معمولاً از پویایی آموخته شده جدا می شود، نماینده هنگام انجام اقدامات در محیط، غالباً دوباره برنامه ریزی می کند. اقدامات انتخاب شده ممکن است با استفاده از روشهای مونت کارلو مانند روش آنتروپی متقابل یا ترکیبی از یادگیری مدل با روشهای بدون مدل بهینه شود. در الگوریتم های یادگیری
تقویت عمیق بدون مدل، خط مشی formula_5 بدون مدل سازی صریح پویایی رو به جلو یادگرفته می شود. یک خط مشی را می توان برای به حداکثر رساندن بازده با برآورد مستقیم شیب خط مشی بهینه سازی کرد اما از واریانس بالایی رنج می برد، و استفاده از آن را با تقریب عملکرد در RL عمیق غیر عملی می کند. الگوریتم های بعدی برای یادگیری با ثبات تر ساخته شده اند و به طور گسترده استفاده می شوند. کلاس دیگری از الگوریتم های یادگیری تقویت عمیق بدون مدل، متکی به برنامه نویسی پویا، الهام گرفته از یادگیری تفاوت زمانی و یادگیری Q است. در فضاهای عمل گسسته، این الگوریتم ها معمولاً یک تابع Q شبکه عصبی را می آموزند formula_11 که اقداماتی را برای بازدهی آینده تخمین می زند formula_2 از دولت formula_1 . در فضاهای مداوم، این الگوریتم ها اغلب هم تخمین ارزش و هم خط مشی را یادمی گیرند. پژوهش. یادگیری تقویت عمیق یک زمینه فعال تحقیقاتی است. در زیر برخی از خطوط اصلی تحقیق آمده است. اکتشاف. یک عامل RL باید معامله اکتشاف / بهره برداری را متعادل کند: مسئله تصمیم گیری در مورد پیگیری اعمالی که قبلاً به آنها نشان داده می شود دارای پاداش بالایی هستند یا اقدامات دیگر
را کشف می کنند تا پاداش های بالاتری را کشف کند. عوامل RL معمولاً داده ها را با نوعی خط مشی اتفا مانند توزیع بولتزمن در فضاهای عمل گسسته یا توزیع گاوسی در فضاهای کنش مداوم جمع آوری می کنند که باعث ایجاد رفتار اکتشافی اساسی می شود. ایده کاوش مبتنی بر تازگی، یا کنجکاوی محور، انگیزه ای را برای نماینده فراهم می کند تا نتایج ناشناخته را کشف کند تا بهترین راه حل ها را پیدا کند. این کار با «اصلاح [تابع از دست دادن (یا حتی ساختار شبکه) با افزودن اصطلاحات برای ایجاد انگیزه در اکتشاف» انجام می شود. همچنین ممکن است با استفاده از نمایش کارآزمایی های موفق یا شکل دادن پاداش ، به یک نماینده در کشف کمک شود ، و به یک نماینده پاداش های میانه ای اختصاص دهید که متناسب با وظیفه ای که سعی در انجام آن دارد ، تنظیم شده است. یادگیری تقویت خارج از سیاست. یک تمایز مهم در RL تفاوت بین الگوریتم های on-policy است که نیاز به ارزیابی یا بهبود خط مشی جمع آوری داده ها دارد و الگوریتم های خارج از سیاست که می توانند خط مشی را از داده های تولید شده توسط یک سیاست دلخواه یاد بگیرند. به طور کلی ، روش های مبتنی بر عملکرد بهتر برای یادگیری خارج از سی
است مناسب هستند و از کارایی نمونه بهتری برخوردار هستند - مقدار داده های مورد نیاز برای یادگیری یک کار کاهش می یابد زیرا داده ها برای یادگیری دوباره استفاده می شوند. در نهایت ، RL آفلاین (یا "دسته ای") یادگیری خط مشی از یک مجموعه داده ثابت بدون تعامل اضافی با محیط را در نظر می گیرد. یادگیری تقویت معکوس. RL معکوس به استنباط عملکرد پاداش یک عامل با توجه به رفتار عامل اشاره دارد. از یادگیری تقویت معکوس می توان برای یادگیری از تظاهرات (یا یادگیری کارآموزی ) با استنباط پاداش تظاهرات کننده و سپس بهینه سازی سیاست برای به حداکثر رساندن بازده با RL استفاده کرد. رویکردهای یادگیری عمیق برای اشکال مختلف یادگیری تقلیدی و RL معکوس استفاده شده است. یادگیری تقویت مشروط به هدف. یکی دیگر از حوزه های فعال تحقیقاتی ، یادگیری سیاست های مبتنی بر هدف است که به آن سیاست های متنی یا جهانی نیز گفته می شود formula_14 که یک هدف اضافی را به عنوان ورودی برای برقراری یک هدف دلخواه به عامل در بر می گیرد formula_15 . پخش مجدد تجربه عقاید روشی برای RL مشروط به هدف است که شامل ذخیره سازی و یادگیری از تلاش های ناموفق قبلی برای انجام یک کار است.
اگرچه یک تلاش ناموفق ممکن است به هدف مورد نظر نرسیده باشد، اما می تواند درسی باشد برای چگونگی دستیابی به نتیجه ناخواسته از طریق برچسب گذاری مجدد عقب باشد. یادگیری تقویت چند عاملی. بسیاری از کاربردهای یادگیری تقویت فقط شامل یک عامل تنها نیستند، بلکه شامل مجموعه ای از عوامل هستند که با هم یادمی گیرند و با یکدیگر سازگار می شوند. این عوامل ممکن است مانند بسیاری از بازی ها، یا مانند بسیاری از سیستم های چند عامل در دنیای واقعی، قابل رقابت باشند. تعمیم. نوید استفاده از ابزارهای یادگیری عمیق در یادگیری تقویت، تعمیم است: توانایی عملکرد صحیح روی ورودی هایی که قبلاً دیده نشده است. به عنوان مثال، شبکه های عصبی آموزش دیده برای تشخیص تصویر می توانند تشخیص دهند که یک عکس حاوی یک پرنده است حتی هرگز آن تصویر خاص یا حتی آن پرنده خاص را ندیده است. از آنجا که RL عمیق داده های خام (به عنوان مثال پیکسل ها) را به عنوان ورودی اجازه می دهد، نیاز به پیش تعریف محیط کاهش می یابد و این امکان وجود دارد که مدل به چندین برنامه تعمیم یابد. با استفاده از این لایه انتزاع، الگوریتم های یادگیری تقویت عمیق می توانند به گونه ای طراحی شوند که به آن
ها امکان عمومی بودن را بدهد و برای کارهای مختلف از یک مدل یکسان استفاده شود. یک روش افزایش توانایی سیاست های آموزش دیده با سیاست های RL عمیق برای تعمیم، تلفیق یادگیری نمایندگی است.
مکتب خانه نامی فتویه مربوط به دوره تیموریان است و در روستای فتویه، بخش مرکزی، شهرستان بستک، استان هرمزگان واقع شده است. این اثر در تاریخ ۱۷ خرداد ۱۳۸۴ با شمارهٔ ثبت ۱۵۳۵۶ به عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
در هندسه، دوازده وجهی ستاره ای بزرگ یکی از چهار چندوجهی کپلر-پوآنسو است ، با نماد شلفی {٥.٢،٣}. یکی از چهار چند وجهی منظم غیر محدب است.این چندوجهی شامل ١٢ وجه ستاره ای پنج پر متقاطع است که در هر رأس سه تا از آنها به هم می رسند. ساخن از دوازده وجهی ستاره ای بزرگ. یک فرایند کوتاه سازی که به دوازده وجهی ستاره ای بزرگ اعمال می شود ، یک سری چند وجهی یکنواخت ایجاد می کند. کوتاه کردن لبه ها به سمت نقاط ، بیست وجهی بزرگ را به عنوان یک دوازده وجهی بزرگ ستاره ای اصلاح شده تولید می کند. این فرایند به عنوان یک تصحیح مجدد ، کاهش چهره اصلی به نقطه و تولید بیست وجهی به پایان می رسد.
منداب راکتی یا راکت یا آروگولا ("Eruca vesicaria" ; syns. "Eruca sativa" Mill. , "E. vesicaria" subsp. "sativa" (Miller) Thell. , "Brassica eruca" L.) یک گیاه خوراکی گیاه یک ساله در خانواده شب بویان است که به عنوان یک سبزی برگی به خاطر عطر و طعم تازه، مزه ترش و تلخ تلخ و طعم نسبتاً فلفلی اش استفاده می شود. این سبزی در ایران کاربرد و رواج نداشته و شناخته شده نیست ولی در آمریکای شمالی، اروپا، انگلستان و استرالیا یکی از سبزیجات معطر پرطرفدار است. نام های رایج دیگر شامل راکت باغ (در انگلیس، استرالیا، آفریقای جنوبی، ایرلند و نیوزیلند)، است. این سبزی در کشورهای دیگر اسامی گوناگون مختلف دیگری هم دارد. "گیاه منداب راکتی" که به عنوان سبزی سالاد محبوبیت زیادی دارد، گونه ای از سره منداب (سرده) بومی منطقه مدیترانه است، و از مراکش و پرتغال در غرب گرفته تا سوریه، لبنان، مصر و ترکیه در شرق یافت می شود. شرح. "منداب راکتی" گیاهی یک ساله است که به ارتفاع ۲۰ تا ۱۰۰ سانتی متر رشد می کند. برگهای آن حالت موجی و زیگزاگی داشته و گلهای آن ۲ تا ۴ سانتی متر قطر دارد. بوم شناسی. "منداب راکتی به" طور معمول در زمین خشک و آشفته رشد می کند.