Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
آنالیز غیراستاندارد یک فرمول بندی از حساب دیفرانسیل و انتگرال است که در آن از یک مفهوم منطقی دقیق از اعداد بی نهایت کوچک استفاده می شود. آنالیز غیراستاندارد در اوایل دههٔ ۱۹۶۰ میلادی توسط آبراهام رابینسون ارائه شد.
هنری تردگیل (؛ زادهٔ ) موسیقی دان، آهنگساز و نوازنده ساکسوفون اهل ایالات متحده آمریکا است. او در سال ۲۰۱۶ برنده جایزه پولیتزر موسیقی شد.
ربه کا لو (؛ زادهٔ ) گزارشگر ورزشی و مجری اهل بریتانیا است. وی از سال ۲۰۰۲ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است. وی دانش آموختهٔ دانشگاه ایست آنگلیا است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "تد لاسو" اشاره نمود.
استیو اِج (؛ زادهٔ ) بازیگر و کمدین اهل بریتانیا است. وی از سال ۱۹۹۷ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "مرگ در بهشت"، "افسانه های واهی"، "تد لاسو"، "خیابان"، "کروئلا" و "پدینگتون" اشاره نمود.
لیان بست (؛ زادهٔ ) بازیگر اهل بریتانیا است. وی از سال ۲۰۰۳ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می توان به "حادثه"، "پزشک ها"، "ترفندهای نو"، "جی پی کوپر"، "نفوذی"، "ستاره حلبی"، "بیمارستان گود کارما"، "جو کوچولو"، "خیابان کارناوال"، "تد لاسو"،'، '، "خفه شو و برقص" و "ستاره های سینما در لیورپول نمی میرند" اشاره کرد.
کریس استارک (؛ زادهٔ ) مجری رادیو، دی جی، خواننده و مؤلف اهل بریتانیا است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "تد لاسو" اشاره نمود.
سامانه کمک راننده پیشرفته یا سیستم پیشرفته همیار راننده که آداس () نیز نامیده می شود، به هر مجموعه از فناوری های الکترونیکی گفته می شود که به رانندگان در رانندگی و پارک کردن کمک می کند. این سامانه به کمک رابط امن انسان-ماشین، ایمنی جاده و خودرو را افزایش می دهد. کمک راننده پیشرفته از فناوری خودکار همانند حسگرها و دوربین ها برای تشخیص خطاهای راننده یا موانع نزدیک استفاده می کند و به آنها پاسخ می دهد. کمک راننده پیشرفته می تواند بسته به ویژگی های تعبیه شده در خودرو سطوح مختلفی از رانندگی خودکار را فعال کند. از آنجایی که بیشتر تصادف های جاده ای به دلیل خطای انسانی اتفاق می افتند، سامانه کمک راننده پیشرفته برای خودکارسازی، سازگاری و ارتقای فناوری خودرو برای رانندگی بهتر و ایمن توسعه داده شده است. ثابت شده است که کمک راننده پیشرفته، تلفات جاده ای را با به حداقل رساندن خطای انسانی کاهش می دهد. قابلیت های ایمنی طراحی شده اند تا از تصادف ها و برخوردها، با ارائه فناوری هایی که به راننده در مورد مشکلات هشدار می دهند، حفاظ ها را اجرا می کنند و در صورت نیاز کنترل خودرو را به دست می کیرند، جلوگیری کنند. قابلیت های تطبیقی
می توانند نور را خودکار کنند، کنترل پیمایش سازگار را افراهم کنند، به جلوگیری از برخوردها کمک کنند، جهت یابی ماهواره ای و هشدارهای ترافیکی را در خود بگنجانند، به رانندگان در مورد موانع احتمالی هشدار دهند، به خروج از مسیر و حرکت مستقیم کمک کنند، مسیریابی کمکی با تلفن های هوشمند را ارائه دهند و قابلیت های دیگری را فراهم کنند. طبق یک گزارش تحقیقاتی در سال ۲۰۲۱ از "کانالیز"، تقریباً ۳۳ درصد از وسایل نقلیه جدید که در ایالات متحده، اروپا، ژاپن و چین فروخته شدند، قابلیت های سامانه کمک راننده پیشرفته را داشتند. این شرکت همچنین پیش بینی کرد که پنجاه درصد از خودروهای موجود در جاده ها تا سال ۲۰۳۰ دارای این سامانه خواهند بود. واژه شناسی. بعضی گروه ها از استانداردسازی این نام حمایت می کنند، مانند اخطار برخورد از جلو و ترمز اضطراری خودکار به جای هشدار برخورد از جلو یا پشتیبانی ترمز شهری هوشمند. چنین استانداردسازی هایی توسط AAA, JD Power و SAE International ترویج شده اند. مفهوم، تاریخ و توسعه. آداس اولین بار در دهه ۱۹۷۰ با استفاده از سامانه ترمز ضدقفل استفاده شد. خیلی زود آداس کنترل پایداری الکترونیکی، ترمزهای ضدقفل، سامانه
های اطلاعات نقاط کور، هشدار خروج از خط، کروز کنترل تطبیقی و کنترل کشش را شامل شد. این سامانه ها می توانند با تنظیمات تراز مکانیکی یا آسیب ناشی از یک برخورد تحت تأثیر قرار گیرند. این امر سبب شده است تا سازندگان زیادی بعد از انجام یک تراز مکانیکی، نیازمند تنظیم مجدد خودکار این سامانه ها باشند. مفاهیم فنی. با تکیه بر داده هایی که محیط بیرون خودرو را نمایش می دهند، در مقایسه با داده های داخلی، آداس را از دیگر سامانه های کمک راننده متمایز می کند. آداس به منابع داده های متعددی مثل تصویربرداری خودرو، رادار، پردازش تصویر، بینایی رایانه ای و شبکه داخلی خودرو متکی است. ورودی های بیشتری نیز از منابع دیگر جدا از پلتفرم اولیه وسیله نقلیه از جمله وسایل نقلیه دیگر و زیرساخت امکان پذیر است. خودروهای مدرن آداس را به وسایل الکترونیکی خود افزوده اند. تولیدکنندگان می توانند از طریق ، ویژگی های جدید را در فرایند طراحی یا پس از تولید اضافه کنند. سامانه های کمک راننده پیشرفته سامانه های بی درنگ هستند چون به ورودی های متعدد به سرعت واکنش نشان می دهند و اطلاعات ورودی را اولویت بندی می کنند تا از حوادث جلوگیری کنند. سامانه ها از زمان
بندی اولویت های پیشگیرانه استفاده می کنند تا تشخیص بدهند ابتدا کدام کار باید انجام شود. تشخیص اشتباه این اولویت هامی تواند بیشتر از اینکه سودمند باشد، مضر باشد. سطوح و مراتب ADAS(آداس). سامانه های پیشرفته کمک راننده بر اساس میزان اتوماسیون و مقیاس ارائه شده توسط انجمن مهندسان خودرو به سطوح مختلفی تقسیم می شوند. آداس می تواند به پنج سطح تقسیم شود. در سطح ۰، آداس نمی تواند ماشین را کنترل کند و فقط می تواند اطلاعاتی را برای رانندگان فراهم کند تا خودشان تفسیر کنند. برخی سامانه هایی که سطح ۰ شناخته می شوند عبارتند از: سنسورهای پارک، نمای فراگیر، تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی، هشدار خروج از لاین، دید در شب، سامانه اطلاعات نقاط کور، هشدار ترافیک پشت و برخورد از روبرو. سطوح ۱ و ۲ از این جهت خیلی به هم شبیه هستند که در هر دو بیشتر تصمیم گیری ها با راننده است. تفاوتشان این است که سطح ۱می تواند فقط کنترل یک عملکرد را برعهده بگیرد و سطح ۲ چندین کار را برای کمک به راننده انجام می دهد. سامانه هایی که به عنوان سطح ۱ شناخته می شوند عبارتند از: کروز کنترل تطبیقی، کمک ترمز اضطراری، کمک ترمز اضطراری خودکار، حفظ بین خطوط و خط و
سط. سامانه هایی که سطح ۲ در نظر گرفته می شوند: کمک در بزرگراه، اجتناب از موانع مستقل، و پارک خودکار. از سطح ۳ تا ۵، میزان کنترل وسیله نقلیه افزایش می یابد. سطح ۵ جایی است که وسیله نقلیه کاملاً مستقل است. برخی از این سامانه ها هنوز به طور کامل در خودروهای تجاری تعبیه نشده اند. به عنوان نمونه، راننده بزرگراه، سامانه سطح ۳ است و پارک خودکار سامانه سطح ۴ است که هر دو در سال ۲۰۱۹ به طور کامل مورد استفاده تجاری قرار نگرفتند. سطوح رامی توان با عناوین زیر شناخت: سطح ۰ - بدون خودکار، سطح ۱ - کنترل مشترک، سطح ۲ - بدون دخالت دست، سطح ۳ - چشم بسته، سطح ۴ - بدون فکر و سطح ۵ - فرمان اختیاری.
صداپیشه و خواننده اهل استان تویاما، ژاپن است. وی کار خود را از سال ۲۰۱۲ به عنوان صداپیشه آغاز کرد، و نخستین نقش اصلی اش به عنوان نارو سکیا، قهرمان اصلی مجموعه انیمه تلویزیونی "هانایاماتا" در سال ۲۰۱۴ بود. او همچنین برای نقش هایی همچون میرا یوریزاکی در "بعد W"، مالو در "پوکمون: ماه و خورشید"، شیوری شینومیا در "ساکورا کوئست"، و کانائو تسویوری در "" شناخته شده است.
سعدیه خان بازیگر تلویزیون و سینما پاکستان است. او بیشتر به خاطر نقش "امان" در فصل ۱ و ۲ "خدا عاور محبت" شناخته شده است او آخرین بار در نقش مریم در سریال "Maryam Periera" (2018) از TV One دیده شد. خان برای ایفای نقش های مختلف در تعدادی سریال تلویزیونی از جمله امان در "خداعاور محبت" (۲۰۱۱)، ناینا سید در "لا" (۲۰۱۴)، ام هانی در "شیاد" (۲۰۱۷) و مریم در "سریال مریم پریره" (۲۰۱۷) شناخته شده است.
اسب اخته یک اسب نر اخته شده یا اسب دیگر مانند اسبچه، الاغ یا قاطر است. اخته کردن، و همچنین حذف رفتارهای هورمونی مرتبط با اسب نر، به اسب نر اجازه می دهد تا آرام تر و رفتار بهتری داشته باشد، و این جانور را ساکت تر، ملایم تر و به طور کلی به عنوان یک جانور کار روزمره مناسب تر می کند. اسم مصدر و وجه وصفی «gelding» و مصدر «to geld» به خود روش اخته کردن اشاره دارد.
«مبادا کسی از رنج من خبردار شود» ترانه ای است که در سال ۱۹۳۶ توسط آنخل کابرال (آهنگ ساز) و انریکه دیزئو (ترانه سرا) ساحته و اولین بار توسط هوگو دل کاریل اجرا شده است. این قطعه پس از کاریل توسط چندین خوانندهٔ اسپانیایی زبان همچون آلبرتو کاستیلو، خولیو خارامیو و ماریا دولورس پرادرا هم ضبط شده است. درسال ۱۹۵۷ ادیت پیاف این قطعه را با اشعار فرانسوی و با نام «شلوغ» بازخوانی کرد که به یکی از معروف ترین کاورهای آن تبدیل شد. نسخهٔ هوگو دل کاریل. آنخل کابرال آرژانتینی در سال ۱۹۳۶ موسیقی «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را ساخت. کابرال در آن زمان یک جوان بیست و چند ساله و نوازنده ای با سابقه بود که پیش از آن هیچ یک از آثارش محبوبیت به خصوصی نداشتند. شعر «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را انریکه دیزئو نوشت که از زبان یک عاشق طرد شده روایت می شود. او غمگین و در عین حال خجالت زده است و نگران این موضوع است که دیگران از شکست عشقی اش مطلع شوند. اولین خواننده ای که «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را خواند هوگو دل کاریل بود که همانند آهنگ ساز و ترانه نویس، اهل آرژانتین بود. در نسخهٔ دل کاریل که در قالب والس پرویی اجرا شده، ط
بل ها و سنج ها در خط مقدم تنظیم و در برابر آواز دل کاریل قرار دارند. نسخهٔ دل کاریل که در سال ۱۹۳۶ ضبط شد تاحدی محبوب شد اما نه به اندازه ای که او را در سطح کارلوس گاردل و دیگر چهره های موسیقی تانگو مطرح کند. طی دو دههٔ بعدی خوانندگان دیگری «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را بازخوانی کردند. مهم ترین آن ها نسخهٔ آلبرتو کاستیلو بود که در تنظیمش از پیانو و آکاردئون بایان استفاده شده بود. ظاهراً همین نسخه بود که ادیت پیاف طی سفرش در سال ۱۹۵۳ به بوئنوس آیرس آن را شنید و تصمیم به بازخوانی اش گرفت. نسخهٔ ادیت پیاف. اشعار نسخهٔ فرانسوی که میشل ریوگوش آن را سروده کاملاً متفاوت از نسخه اسپانیایی است. احساسات سادهٔ نسخهٔ اسپانیایی زبان جای خود را به داستان مفصل تری از دو عاشق محکوم به فنا داده که در پایانی پرشور، توسط یک نیروی مداخله گر شیطانی و جمعیتی غیرقابل کنترل از هم جدا می شوند. با این حال ترانه، لحن مالیخولیایی نسخهٔ اسپانیایی را حفظ کرده است. پیاف در این نسخه حکایت زنی را روایت می کند که بر اثر ازدحام جمعیت تصادفاً با مردی برخورد می کند و در یک نگاه عاشقش می شود. سپس جمعیت با همان سرعت آنها را از هم جدا می کند
تا هرگز یکدیگر را نبینند. راوی در ابتدا برای این که جمعیت مرد را به او بخشیده تشکر می کند ولی خیلی زود فریاد ناامیدی سر می دهد و از جمعیتی که عشقش را پس گرفتند ابراز تنفر می کند. در این جا «جمعیت» به عنوان نوعی نیروی قادر مطلق همچون سرنوشت ظاهر می شود که با انسان هایی که نمی توانند علیه او کاری انجام دهند بازی می کند.
در ، ، ، به ویژه در یادگیری ماشین و مسائل معکوس، همگن سازی فرایندی است که باعث تغییر پاسخ نهایی به سمت «ساده تر» می شود. این روش معمولاً برای به دست آوردن پاسخ مسائل بدرفتار یا جلوگیری از به کار می رود. اگر چه فرایند منظم سازی را می توان به چندین روش تقسیم کرد، اما تقسیم بندی زیر به خصوص مفید است: در منظم سازی صریح، مستقل از مسئله یا مدل، همیشه یک عبارت داده وجود دارد که مربوط به احتمال داده های اندازه گیری شده است و یک عبارت منظم سازی که مربوط به پیشینه مورد نظر است.با ترکیب هر دو روش با استفاده از آمار بیزین، می توان پسین را محاسبه کرد که منابع اطلاعاتی هر دو را شامل می شود و در نتیجه فرایند برآورد را استحکام می بخشد. با تعادل بین هر دو هدف، انتخاب می شود که بیشتر به داده ها عادت کند یا تعمیم پذیری را اعمال کند (به منظور جلوگیری از بیش برازش). یک شاخه تحقیقات کامل در حال پرداختن به تمام نوع منظم سازی وجود دارد. در عمل، معمولاً ابتدا یک منظم سازی خاص را امتحان می کنیم، سپس چگونگی توزیع چگالی احتمال مربوط به آن منظم سازی را بررسی می کنیم تا انتخاب خود را توجیه کنیم. همچنین، می توان از الهام گرفته شده از منطق
عمومی یا شهود فیزیکی استفاده کرد. در یادگیری ماشین، عبارت داده مربوط به داده های آموزش است و منظم سازی به انتخاب مدل و یا تغییرات در الگوریتم مربوط می شود. همیشه هدف کاهش خطای تعمیم، یعنی امتیاز خطای مدل آموزش دیده روی مجموعه ارزیابی و نه داده های آموزش است. یکی از قدیمی ترین کاربردهای منظم سازی، منظم سازی تیخونوف است که مربوط به روش کم ترین مربعات است. دسته بندی ----یادگیری استنتاجی دسته کننده (از یک مجموعه داده محدود) همیشه یک مسئله نامعین است، زیرا تلاش می کند تا با تنها بررسی نمونه ها، یک تابعی را در مورد هر x مشخص کند. یک عبارت منظم سازی، به یک مدل یادگیری ماشین اضافه می شود. مفاهیم محاسباتی مورد استفاده شامل محدودیت هایی برای و محدودیت هایی برای فضای برداری نرم دار () هستند. توجیه نظری برای استفاده از روش های منظم سازی (بخشی از یادگیری ماشین است که برای جلوگیری از بیش برازش استفاده می شود) این است که سعی می کند اصل اوکام (Occam's razor) را در راه حل اعمال کند (همانطور که در شکل بالا نشان داده شده است، تابع سبز، یعنی تابع ساده، ممکن است ترجیح داده شود). از دیدگاه بیزین، بسیاری از تکنیک های منظم سازی با ا
عمال توزیع ها پیشین خاصی بر روی پارامترهای مدل، مطابقت دارند. منظم سازی می تواند به چندین هدف خدمت کند، از جمله یادگیری مدل های ساده تر، تحریک کردن مدل ها برای بودن پراکنده و معرفی ساختار گروهی در مسئله یادگیری. این ایده در بسیاری از حوزه های علمی بروز پیدا کرده است. یک شکل ساده از منظم سازی که به (Regularization Tikhonov) اعمال می شود، در واقع یک تعادل بین جور درآوردن داده ها و کاهش حل است. در چند سال اخیر، روش های منظم سازی غیر خطی شامل ، محبوب شده اند. کلی سازی منظم سازی می تواند به عنوان یک تکنیک برای بهبود قابلیت کلی سازی مدل یادگیری تحریک شود. هدف این مسئله یادگیری، پیدا کردن یک تابع است که با بیشترین دقت از همه ورودی ها و برچسب ها پیش بینی را انجام دهد. خطای مورد انتظار یک تابع f(n)، میانگین اختلاف بین پیش بینی شده توسط تابع f(n) و برچسب واقعی از تمام ورودی ها است. این میانگین در طول فضای ورودی توزیع شده است و می توان آن را به صورت زیر نوشت. معمولاً در مسائل یادگیری، تنها زیرمجموعه ای از داده های ورودی و برچسب ها با نویزی اندک در دسترس است. به همین دلیل، خطای مورد انتظار قابل اندازه گیری نیست و بهترین
جایگزین موجود، خطای تجربی بر روی N نمونه موجود است. در صورت عدم وجود محدودیتی برای پیچیدگی فضای توابع (به شکل ) در دسترس، یک مدل یادگیری خواهیم داشت که هیچ خطایی در خطای تجربی کنونی ندارد. اگر اندازه گیری ها با نویزی انجام شده باشند، این مدل ممکن است از رنج ببرد و خطای مورد انتظار ضعیفی داشته باشد. رویه گذاری یک جریمه برای پوشش مناطق خاصی از فضای توابع مورد استفاده در ساخت مدل به کار می گیرد، که می تواند تعمیم پذیری را بهبود بخشد. منظم سازی تیخونوف ----این تکنیک ها به نام نامگذاری شده اند که منظم سازی را برای به کار گرفت و در بسیاری از زمینه های دیگر مشارکت های مهمی داشت. هنگام یادگیری تابع خطی f، که توسط بردار ناشناخته ی w به شکل f(x)=w*x مشخص می شود، می توان به عبارت تلفات (Loss) نرم L2 w را اضافه کرد تا به راه حل هایی با نرم کوچک تر تمایل داشت. یکی از رایج ترین شکل های این نوع منظم سازی، رگرسیون ریدج () یا تنظیم (منظم سازی) تیخونوف () است. این روش به شکل زیر معرفی می شود: در مورد یک تابع کلی، نرم آن در بازتولیدی نواحی آن به شکل زیر است: یادگیری می تواند با کمک گرادیان کاهشی پیشرفت کند. حداقل مربعات منظم شد
ه ی تیخونوف (Tikhonov-regularized least squares) مسئلهٔ یادگیری با تابع هزینه ی و تنظیم (منظم سازی) تیخونوف، به صورت تحلیلی قابل حل است. به شکل ماتریسی، w بهینه، آن دسته از بردارهایی است که نسبت به آن ها، گرادیان تابع هزینه نسبت به w برابر صفر است. توقف زودهنگام ----توقف زودهنگام به عنوان یک نوع منظم سازی به معنای کنترل پیچیدگی مدل در طول زمان می تواند تلقی شود. با توجه به این که فرآیند آموزش، مانند گرادیان کاهشی، با افزایش تعداد بارهای آموزشی، تابعی همیشه پیچیده تر را یاد می گیرد، در نتیجه، با استفاده از توقف زودهنگام، پیچیدگی مدل در طول زمان کنترل شده و تعمیم پذیری بهبود می یابد. در واقع، با نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان، و متوقف کردن آموزش آن هنگامی که دیده می شود که عملکرد آن بر روی ست مجموعه اعتبارسنجی بهبود نمی یابد، کنترل پیچیدگی مدل حفظ می شود و این می تواند به بهبود عملکرد مدل در پیش بینی داده های جدید کمک کند. توقف زودهنگام با استفاده از یک مجموعه داده برای آموزش، یک مجموعه داده آماری مستقل برای اعتبارسنجی و یک مجموعه داده دیگر برای آزمون پیاده سازی می شود. در این روش، مدل تا زمانی که عملکرد آن بر
روی مجموعه اعتبارسنجی بهبود نیابد، آموزش می بیند و سپس بر روی مجموعه آزمون اعمال می شود. انگیزه نظری در حداقل مربعات در نظر گرفتن تقریب محدود برای یک ماتریس برگشت پذیر A که اگر یک مقدار γ بیش تر از صفر به کار رود تا اطمینان حاصل شود که نرم کمتر از یک است، می توان از این روش برای تقریب حل تحلیلی مربع ها کمینه غیرمنظم استفاده کرد. حل دقیق مسئله یادگیری مربع ها کمینه غیرمنظم، خطای تجربی را به حداقل می رساند اما ممکن است شکست خورده باشد. با محدود کردن T، پارامتر آزاد و تنها در الگوریتم بالا، مسئله به صورت منظم شده و این می تواند باعث بهبود عملکرد تعمیمی آن شود. الگوریتم فوق معادل با محدود کردن تعداد تکرارهای نزول گرادیان برای خطای تجربی است. منظم سازی های کم پیوستگی ----فرض کنید یک دیکشنری با بعد p به نام phi{j} داده شده است به گونه ای که یک تابع در فضای تابع می تواند به صورت زیر بیان شود. عمال محدودیت اندکیت بر روی w می تواند منجر به مدل های ساده تر و قابل تفسیرتر شود. این در بسیاری از کاربردهای واقعی مانند ، مفید است. یک مثال، طراحی یک آزمون پیش بینی ساده برای یک بیماری به منظور کاهش هزینه انجام آزمایش های پزش
کی و در عین حال بالا بردن قدرت پیش بینی است. یک محدودیت معقولانه ی اندکی بودن تنکی، L0 ,||w||0 است که به عنوان تعداد عناصر غیر صفر در وی تعریف می شود. حل یک مسئله یادگیری با محدودیت تنکی L0، با این حال، به عنوان ثابت شده است. نرم L1 (همچنین مربوط به نرم ها) می تواند برای تقریب بهینه نرم L0 با استفاده از شکست محدب (convex) استفاده شود. می توان نشان داد که نرم L1 تنکی را ایجاد می کند. در مورد کم ترین مربع ها، این مسئله در آمار و احتمال ها به عنوان و در پردازش سیگنال به عنوان شناخته می شود. محدودیت L1 گاهی ممکن است باعث تولید راه حل های غیر منحصر به فرد شود. یک مثال ساده در شکل ارائه شده است وقتی فضای راه حل های ممکن بر روی یک خط 45 درجه قرار دارد. این مشکل ها را می توان در برخی از برنامه ها داشت و با ترکیب محدودیت L1 با محدودیت L2 در محدودیت شبکه کره ای Overcoming Elastic Net، که به صورت زیر استفاده می شود، رفع می شود: معمولاً محدودیت شبکه کره ای "" یک اثر گروه بندی دارد، به طوری که ویژگی های ورودی همبسته با وزن های مساوی تخصیص داده می شوند. محدودیت شبکه کره ای "Elastic Net" به طور معمول در عمل استفاده می شود و
در بسیاری از کتابخانه های یادگیری ماشین پیاده سازی شده است. روش های Proximal با اینکه نرم L1 به مسئله NP-hard منجر نمی شود، اما به دلیل وجود گوشه در x = 0 مشتق دارایی برای آن به صورت دقیق تعریف نمی باشد، اما چون نرم L1 به صورت محدب است، که بر اساس کار می کنند می توانند برای حل مسائل یادگیری محدود شده با نرم L1 استفاده شوند. با این حال، با استفاده از روش های Proximal می توان به سرعت همگرایی بیشتری دست یافت. برای یک مسئله به صورت min F(w)+R(w) که در آن F تابع خمیده، پیوسته، قابل تفرق و گرادیان لیپ شیتس پایدار دارد (مانند تابع هزینه کم ترین مربع ها) و R کمینه، پیوسته و مجاز است، روش proximal برای حل مسئله به شرح زیر است. ابتدا را تعریف می کنیم. پراکندگی گروهی بدون همپوشانی گروه هایی از ویژگی ها می توانند توسط یک محدودیتِ پراکندگی منظم شوند، که می تواند برای بیان دانش اولیه ای خاص در یک مسئله بهینه سازی مفید باشد. به عبارت دیگر، محدودیتِ پراکندگی می تواند به عنوان یک روش در بهینه سازی استفاده شود تا دانش قبلی ما را در مورد ویژگی هایی که باید باشند، به بافت مسئله بهینه سازی اضافه کند. در مورد یک مدل خطی با گروه ه
ای شناخته شده و بدون اشتراک، می توان یک محدودیتِ پراکندگی تعریف کرد. این می تواند به عنوان تحریک کننده ی یک محدودکننده در مورد نرم L2 برای اعضای هر گروه و سپس نرم L1 برای گروه ها دیده شود. این مسئله با استفاده از روش proximal قابل حل است، جایی که اپراتور proximal یک تابع فشاردهی بلوکی از نوع آستانه نرم (Soft-Thresholding) است. به این ترتیب، با اعمال این روش، می توانیم ضرایب را به صورت مجموعه ای از گروه های نامزد بهینه سازی کنیم و از این طریق به یک راه حل پایدار و بهینه برای مسئله بهینه سازی برای داده های بزرگ دست پیدا کنیم. پراکندگی گروهی با همپوشانی الگوریتمی که برای حل مسئله اختلاف گروه ها بدون اشتراک توصیف شده است، در برخی موارد قابل اعمال به مواردی است که گروه ها با یکدیگر اشتراک دارند. با این حال، این کار ممکن است منجر به تولید برخی از گروه ها با همه عناصرِ صفر و برخی دیگر با برخی عناصر غیر صفر و برخی دیگر صفر شود. به عبارت دیگر، این روش ممکن است نتایج نامطلوبی را در مورد اشتراک گروه ها ارائه دهد. در صورتی که می خواهید ساختار گروهی را حفظ کنید، می توانید یک محدودیت جدید تعریف کنید. برای هر (wg ، wg(bar ب
ه گونه ای تعریف می شود که محدودیت wg(bar) برای گروه g برابر با wg است و تمامی عناصر دیگر {bar {w}}_g صفر است. محدودیتی که اعمال می شود، به دنبال یافتن تجزیه بهینهِ w به بخش های مختلف است. این می تواند به عنوان تکثیر همه عناصری که در چندین گروه وجود دارند، دیده شود. مسائل یادگیری با این محدودیت نیز می توانند با استفاده از روش proximal حل شوند، با این حال، پیچیدگی وجود دارد. اپراتور proximal به صورت بسته به صورت دقیق محاسبه نمی شود، اما می توان آن را توسط یک روش تکراری به خوبی حل کرد و باعث ایجاد یک تکرار داخلی در طول تکرار proximal می شود. منظم ساز برای یادگیری نیمه نظارتی ----وقتی جمع آوری برچسب ها از ورودی های نمونه گرفته شده، هزینه بیشتری دارد، یادگیری نیمه نظارتی می تواند مفید باشد. منظم سازها (تنظیم کننده ها) برای هدایت الگوریتم های یادگیری به یادگیری مدل هایی که ساختار نمونه های آموزش بدون نظارت را رعایت می کنند طراحی شده اند. اگر ماتریس وزن همسان W داده شده باشد، می توان یک منظم ساز تعریف کرد. منظم ساز برای یادگیری چند کاره ----در روش یادگیری چند وظیفه ای، T مسئله به صورت همزمان در نظر گرفته می شوند که
هرکدام به نحوی با یکدیگر مرتبط هستند. هدف این است که T تابع را به صورت همزمان یاد بگیریم و قوت پیش بینی آن ها را از روابط موجود بین وظایف، بهره مند سازیم. این برابر است با یادگیری ماتریس W:T*D. تنظیم کننده پراکنده روی ستون ها این تنظیم کننده (Regularizer)، یک نرم L2 برای هر ستون و یک نرم L1 برای تمامی ستون ها تعریف می کند. این مسئله با استفاده از روش های پروکسیمال قابل حل است. منظم سازی محدود به میانگین این منظم ساز، تابع های یادگیری برای هر وظیفه را محدود به شباهت با میانگین کلی توابع در تمام وظایف نگه می دارد. این روش برای بیان اطلاعات پیشینی استفاده می شود که هر وظیفه انتظار دارد با سایر وظایف به اشتراک گذاشته شود. یک مثال این مسئله، پیش بینی سطح آهن خون در طول روز در زمان های مختلف است، که هر وظیفه، یک فرد را نمایش می دهد. منظم سازی با میانگین محدود خوشه ای این منظم سازی شباهتی به مورد قبل، یعنی منظم سازی محدود به میانگین دارد، اما به جای اعمال شباهت بین وظایف در یک خوشه (cluster)، شباهت بین وظایف در همان خوشه را اعمال می کند. این روش قادر است به اطلاعات پیشین پیچیده تری دسترسی پیدا کند. این تکنیک برای پی
ش بینی پیشنهادهای به کار گرفته شده است. هر خوشه، گروهی از افراد با سلیقه مشابه است. شباهت مبتنی بر نمودار به طور کلی، شباهت بین وظایف را می توان با یک تابع تعریف کرد. منظم ساز مدل را تشویق می کند تا برای وظایف مشابه، توابع مشابهی یاد بگیرد. سایر کاربردهای منظم سازی در آمار و یادگیری ماشین ----روش های یادگیری با استفاده از ، از استفاده می کنند که به طور معمول احتمال کمتری را به مدل های پیچیده تر اختصاص می دهد. روش های شناخته شده انتخاب مدل شامل (AIC)، (MDL) و (BIC) هستند. روش های جایگزین برای کنترل overfitting که شامل منظم سازی نیستند، شامل cross-validation هستند.
شهاب حسینی بازیگر، کارگردان، فیلمنامه نویس، تهیه کننده، گوینده و مجری اهل ایران است. حسینی در سال ۱۳۷۷ با بازی در مجموعهٔ تلویزیونی "خانواده محبوب" به کارگردانی حسین فرخی وارد عرصه بازیگری شد. وی در سال ۱۳۷۹ در "پس از باران" ساختهٔ سعید سلطانی نقش کوتاهی ایفا کرد و همان سال در مجموعه های "همسفر" و "وکیل" نیز ایفای نقش کرد. او در سال ۱۳۸۰ با بازی در مجموعهٔ تلویزیونی. "پلیس جوان" ساختهٔ سیروس مقدم به شهرت رسید و در همان سال با بازی در فیلم "رخساره" وارد سینما شد. او در سال ۱۳۸۲ در "شمعی در باد" ساختهٔ پوران درخشنده، بازی کرد و با بازی در آن برای نخستین بار نامزد سیمرغ بلورین شد. وی در سال ۱۳۸۳ برای بازی در مجموعهٔ تلویزیونی "تب سرد" ساختهٔ علیرضا افخمی مورد توجه قرار گرفت و سال ۱۳۸۶ در مجموعهٔ تلویزیونی "مدار صفر درجه" به کارگردانی حسن فتحی نقش آفرینی کرد. او در سال ۱۳۸۶ با بازی در "محیا" برندهٔ دیپلم افتخار جشنواره فیلم فجر شد. وی در سال ۱۳۸۷ در فیلم "سوپراستار" ساختهٔ تهمینه میلانی بازی کرد که برای آن برندهٔ سیمرغ بلورین شد و بعد از آن دو دیپلم افتخار نیز برای فیلم های "دربارهٔ الی" (۱۳۸۸) و "جدایی نادر از س
یمین" (۱۳۸۹) دریافت کرد. حسینی برای "جدایی نادر از سیمین" همچنین خرس نقره ای جشنواره برلین را نیز به دست آورد. مجموعهٔ تلویزیونی "شوق پرواز" به کارگردانی یدالله صمدی در سال ۱۳۹۰ پخش شد و بازی شهاب حسینی در آن مورد تحسین قرار گرفت. در سال ۱۳۹۱ او برای به تصویر کشیدن یک مرد کم توان ذهنی در "حوض نقاشی" مورد تحسین منتقدان واقع شد. حسینی در سال ۱۳۹۲ فیلم "ساکن طبقه وسط" را کارگردانی کرد. این فیلم نخستین فیلم حسینی در مقام کارگردان است و حسینی در این فیلم همچنین ایفای نقش نیز کرده است. این فیلم در سال ۱۳۹۳ اکران شد و مورد استقبال مخاطبان قرار گرفت. حسینی در سال ۱۳۹۳ در فصل اول مجموعهٔ "شهرزاد" ساختهٔ حسن فتحی بازی کرد و در سال ۱۳۹۴ در فیلم "برادرم خسرو" نقش یک فرد مبتلا به اختلال دوقطبی را ایفا کرد. او در سال ۱۳۹۴ همچنین در فیلم "فروشده" ساختهٔ اصغر فرهادی بازی کرد و جایزه بهترین بازیگر مرد جشنواره کن را برای نقش آفرینی خود در این فیلم، کسب کرد. او در سال ۱۳۹۶ فیلم "مقیمان ناکجا" را کارگردانی کرد؛ این فیلم بر اساس نمایشنامه مهمان سرای دو دنیا اثر اریک امانوئل اشمیت ساخته شده است. حسینی سال ۱۳۹۸ فیلم "نویسنده مرده ا
ست" را در آمریکا کارگردانی کرد. این فیلم موفق به کسب جایزه در جشنواره های بین المللی شده است. او در سال ۱۳۹۸ نقش شمس تبریزی را در فیلم "مست عشق" به کارگردانی حسن فتحی ایفا کرد که در سال ۱۴۰۳ اکران شد و این فیلم و بازی حسینی در آن، نقدهای گوناگونی را به همراه داشت.