Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
تفاده کردند. آنها دریافتند که تغییراتی که در مسیرهای عصبی شرکت کنندگان در ارتباط با یادگیری مشاهده می شود، بسته به نحوه یادگیری مهارت جدید هر فرد متفاوت است. میریام کلین فلگ، از گروه روان شناسی تجربی، اذعان داشت: «ما می دانیم که انسانها می توانند به روش های مختلف یاد بگیرند. بعضی اوقات ما فقط با مشاهده روابط در جهان، مانند یادگیری چیدمان یک شهر جدید یا روابط بین مردم، یادمی گیریم.» اما راه دیگر برای یادگیری تعیین اهداف خاص است، مانند کودکانی که یادمی گیرند اسباب بازی ها را از طریق آزمایش و خطا بشناسند و نحوه بازی با آن ها را فرا بگیرند. آنها دریافتند تغییراتی که در مسیرهای عصبی شرکت کنندگان در ارتباط با یادگیری مشاهده می شود، بسته به نحوه یادگیری مهارت جدید هر فرد متفاوت است. این تحقیق نشان می دهد که ما چندین سازوکار و پتانسیل در مغز داریم که به ما کمک می کنند دانش یا تجربه های آموخته شده را ذخیره کنیم، به این معنی که آسیب به یک قسمت از مغز هنوز سازوکارهای جایگزین برای یادگیری باقی می گذارد. ما همچنین آموخته ایم که یادگیری برخی از این دانش ها بسیار پایدار است، و مغز آن را فراموش نمی کند، در حالی که دانش به دس
ت آمده از طریق سازوکارهای یادگیری جایگزین، می تواند به راحتی به دانش جدید تغییر یابد. علاوه بر این نشان می دهد که مغز می تواند به روش های مختلف یاد بگیرد و این سازوکارهای متعدد برای یادگیری، به تلاش هماهنگ شبکه های مختلف مغزی متکی هستند. به خوبی شناخته شده است که بهتر است مغز ما در طول زندگی به یادگیری چیزهای جدید ادامه دهد، به همین دلیل درک روشهای مختلف یادگیری و ذخیره دانش می تواند مفید باشد و به هریک از ما کمک کند. دریابید که کدام روش یادگیری برای ما مناسب است. تاریخچه علوم اعصاب. مصری های باستان تصور می کردند که جایگاه هوش در قلب است. به دلیل این اعتقاد، درپی فرایند مومیایی کردن، آن ها مغز را از بدن خارج و قلب را در جای خود باقی می گذاشتند. یونانی های باستان اولین افرادی بودند که به مطالعه مغز پرداختند. آن ها سعی کردند نقش مغز و چگونگی کارکرد آن را فهمیده و اختلالات عصبی را توضیح دهند. بر اساس مقاله ای در "ساینس امریکن"، ارسطو، فیلسوف یونانی، نظریه ای داشت مبنی بر این که مغز یک سازوکار خنک کنندهٔ خون بوده است. دانشمندان در طول زمان نظریات مختلفی دربارهٔ مغز انسان و عملکرد آن ارائه کرده اند که برخی از آنها
در ادامه ذکر شده اند. پیشرفت های علمی، دانشمندان علوم اعصاب را به مطالعهٔ ساختار، عملکردها، رشد و نمو، ناهنجاری های سیستم عصبی و راه هایی که می توانند منجر به تغییر آن بشوند، قادر ساخته است. فرایادگیری در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین. فرایادگیری در یادگیری ماشینی معمولاً به الگوریتم های یادگیری ماشینی اشاره دارد که از خروجی سایر الگوریتم های یادگیری ماشین یادمی گیرند. درهر پروژه یادگیری ماشینی که در آن تلاش می کنیم بفهمیم (یادگیری) الگوریتمی که روی داده های ما بهترین عملکرد را دارد، می توانیم به الگوریتم یادگیری ماشینی فکر کنیم که حداقل تا حدودی جای ما را بگیرد. الگوریتم های یادگیری ماشینی از مجموعه داده های گردآوری شده یادمی گیرند. به عنوان مثال، الگوریتم های یادگیری نظارت شده یادمی گیرند که چگونه نمونه هایی از الگوهای ورودی را به نمونه هایی از الگوهای خروجی برای رسیدگی به مشکلات مدل سازی پیش بینی طبقه بندی و رگرسیون نگاشت کنند. الگوریتم ها بر روی داده های تاریخی به طور مستقیم برای تولید یک مدل آموزش داده می شوند. سپس این مدل می تواند بعداً برای پیش بینی مقادیر خروجی، مانند یک عدد یا یک برچسب کلاس، برای نمونه
های جدید ورودی استفاده شود. الگوریتم های فرایادگیری از خروجی سایر الگوریتم های یادگیری ماشینی که از داده ها یادمی گیرند، یادمی گیرند. این بدان معناست که فرایادگیری مستلزم حضور سایر الگوریتم های یادگیری است که قبلاً روی داده ها آموزش دیده اند. برای مثال، الگوریتم های فرایادگیری تحت نظارت یادمی گیرند که چگونه نمونه هایی از خروجی را از الگوریتم های یادگیری دیگر (مانند اعداد پیش بینی شده یا برچسب های کلاس) روی نمونه هایی از مقادیر هدف برای مسائل طبقه بندی و رگرسیون ترسیم کنند. به طور مشابه، الگوریتم های فرایادگیری با گرفتن خروجی از الگوریتم های یادگیری ماشینی موجود به عنوان ورودی و پیش بینی یک عدد یا برچسب کلاس، پیش بینی می کنند. به این ترتیب فرایادگیری یک سطح بالاتر از یادگیری ماشین رخ می دهد. اگر یادگیری ماشین یاد بگیرد که چگونه از اطلاعات در داده ها برای پیش بینی به بهترین شکل استفاده کند، فرایادگیری یا فرا ماشین یادمی گیرد که چگونه از پیش بینی های الگوریتم های یادگیری ماشین به بهترین شکل برای پیش بینی استفاده کند. هوش مصنوعی و علوم اعصاب. علوم اعصاب و هوش مصنوعی (AI) سابقه طولانی همکاری مشترک دارند. پیشرفت ه
ای علوم اعصاب، در کنار جهش های عظیم در قدرت پردازش رایانه ای در چند دهه گذشته، باعث ایجاد نسل جدیدی از شبکه های عصبی سیلیکو با الهام از معماری مغز شده است. این سیستم های هوش مصنوعی اکنون قادر به انجام بسیاری از توانایی های ادراکی و شناختی پیشرفته سیستم های بیولوژیکی از جمله تشخیص اشیا و تصمیم گیری هستند، که همان طور که اشاره شد تا حدی با تقلید از نحوه انجام محاسبات خاص توسط مغز بدست آمده اند. در واقع هوش مصنوعی با استفاده از شبکه های عصبی که مشابه شبکه های نورون هایی هستند که مغز را تشکیل می دهند، به رایانه ها این توانایی را داده اند که تصویر یک گربه را از تصویر نارگیل و عابران پیاده را با دقت کافی برای هدایت خودروی خودران تشخیص دهند. علاوه بر این، هوش مصنوعی اکنون به طور فزاینده ای به عنوان ابزاری برای تحقیقات علوم اعصاب استفاده می شود و درک ما از عملکردهای مغز را تغییر می دهد. به طور خاص، یادگیری عمیق برای مدل سازی چگونگی کنترل لایه های کانولوشن و اتصالات مکرر در قشر مغز مغز، عملکردهای مهمی از جمله پردازش بینایی، حافظه و کنترل حرکتی را کنترل می کند. همچنین، استفاده از هوش مصنوعی الهام گرفته از علوم اعصاب نی
ز برای درک اینکه چگونه تغییرات در شبکه های مغز منجر به آسیب شناسی های روانی می شود و حتی می تواند در رژیم های درمانی مورد استفاده قرار گیرد، نوید زیادی دارد. منیش ساهانی، عصب شناس نظری و محقق یادگیری ماشینی در واحد علوم اعصاب محاسباتی گتسبی در دانشگاه کالج لندن، دربارهٔ ارتباط میان این دو رشته می گوید: «طبیعی است که این دو رشته با هم تطابق داشته باشند. ما به طور مؤثر در حال مطالعه همین موضوع هستیم. در یک مورد، ما می پرسیم که چگونه این مسئله یادگیری را به صورت ریاضی حل کنیم تا بتوان آن را به طور مؤثر در ماشین پیاده سازی کرد. در مورد دیگر، ما به تنها مدرک موجود برای حل شدن آن نگاه می کنیم - که مغز است.» برنامه های کاربردی بالقوه. بررسی فرایادگیری به عنوان یک مفهوم عصب شناسی دارای مزایای بالقوه برای درک و درمان بیماری های روان پزشکی و همچنین پر کردن شکاف ها بین شبکه های عصبی، علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین است.
درد در سخت پوستان یک بحث علمی است که این پرسش را مطرح می کند که آیا آنها درد را تجربه می کنند یا نه. درد یک حالت روانی پیچیده است، با کیفیت ادراکی مشخص اما همراه با رنج، که یک حالت عاطفی است. به دلیل این پیچیدگی، وجود درد در یک جانور یا انسان دیگر را نمی توان با استفاده از روش های دیداری بدون ابهام تعیین کرد، اما این نتیجه که جانوران درد را تجربه می کنند اغلب بر اساس حضور احتمالی هوشیاری پدیده ای از فیزیولوژی مقایسه ای مغز و همچنین واکنش های فیزیکی و رفتاری استنباط می شود. در خرچنگ "Procambarus clarkii"، داروهای ضداضطراب (کاهش استرس) ساخته شده برای انسان نیز سبب کاهش اضطراب می شود. قانون گذاری از برخی از بی مهرگان هنگامی که در تحقیقات استفاده می شود محافظت می کند. گونه های محافظت شده بین کشورها و مناطق متفاوت است.
درد در بی مهرگان یک موضوع بحث برانگیز است. اگرچه تعاریف متعددی از درد وجود دارد، اما تقریباً همه شامل دو جزء کلیدی هستند. اول، درد مورد نیاز است. این توانایی تشخیص محرک های زیان بار است که واکنشی غیرارادی را برمی انگیزد که کل جانور یا بخش آسیب دیده بدنش را از منبع محرک دور می کند. مفهوم درد لزوماً دلالت بر هیچ احساس منفی و ذهنی ندارد. این یک عمل بازتابی است. مؤلفه دوم، تجربه خود «درد» یا رنج است — یعنی تفسیر درونی و احساسی تجربه درد؛ بنابراین درد یک تجربه خصوصی و احساسی است. درد را نمی توان به طور مستقیم در جانوران دیگر، از جمله انسان های دیگر اندازه گیری کرد. پاسخ به محرک های ظاهراً دردناک را می توان اندازه گیری کرد، اما خود تجربه را نمی توان اندازه گیری کرد. برای پرداختن به این مشکل هنگام ارزیابی ظرفیت گونه های دیگر برای تجربه درد، از برهان قیاس استفاده می شود. این بر این اصل استوار است که اگر پاسخ یک جانور غیرانسانی به محرک ها مشابه پاسخ های انسان باشد، احتمالاً تجربه مشابهی داشته است. استدلال شده است که اگر یک سنجاق در انگشت شامپانزه گیر کرده باشد و آنها به سرعت دست خود را بیرون بکشند، آنگاه استدلال به قی
اس نشان می دهد که آنها مانند انسان ها احساس درد کرده اند. این پرسش مطرح شده است که چرا این استنباط به این نتیجه نمی رسد که یک سوسک پس از گیرکردن با یک سنجاق، هنگامی که می پیچد، درد را تجربه می کند. این رویکرد استدلال به قیاس به مفهوم درد در بی مهرگان توسط دیگران دنبال شده است.
جام بین قاره ای ۱۹۹۵ سی و چهارمین دوره از جام بین قاره ای فوتبال بود که بین باشگاه آژاکس، قهرمان لیگ قهرمانان اروپا ۹۵–۱۹۹۴، و باشگاه گرمیو، قهرمان جام لیبرتادورس ۱۹۹۵ برگزار شد.
اجماع نمونه تصادفی یک روش تکرار شونده () است برای تخمین پارامترهای یک مدل ریاضی روی یک مجموعه داده که شامل داده های پرت است، به طوری که داده های پرت تأثیری روی تخمینی که زده می شود نداشته باشند. با این تعریف، از این روش می توان به عنوان یک روش برای تشخیص داده پرت نیز یاد کرد. RANSAC در حقیقت یک الگوریتم غیرقطعی است، بدین معنا که تنها به یک احتمال مشخصی جواب مطلوب می دهد که این احتمال با افزایش تعداد دفعات اجرای الگوریتم بیشتر می شود. این الگوریتم در ابتدا توسط Fischler و Bolles در اس آرآی اینترنشنال در سال ۱۹۸۱ منتشر شد. آنها از RANSAC برای حل مسئله تعیین موقعیت (به انگلیسی: Location Determination Problem) استفاده کردند. در این مسئله هدف تعیین نقاطی در فضا است که نگاشت آنها روی یک تصویر بر روی مجموعه مشخصی از نقاط می افتد. RANSAC از استفاده می کند. یکی از فرض های پایه ای الگوریتم این است که داده ها شامل داده درونی و داده های پرت هستند. منظور از داده های درونی، داده هایی هستند که توزیع آن ها قابل بیان توسط مجموعه ای از پارامترهای یک مدل است و البته می توانند شامل مقداری نویز باشند. داده های پرت هم داده هایی هس
تند که با مدل مدنظر سازگار نیستند. منشأ داده های پرت می تواند مقادیر خیلی زیاد نویز، یا اندازه گیری های خطادار (هنگام جمع آوری داده) یا فرض اشتباه در مورد داده ها باشد. RANSAC همچنین این فرض را دارد که با داشتن مجموعه ای (معمولا کوچک) از داده های درونی، فرایندی وجود دارد که با استفاده از آن می تواند پارامترهای مدلی که به صورت بهینه توزیع داده ها را بیان می کند و با داده ها سازگار است، برآورد کرد. مثال. یک مثال ساده، برازش یک خط در دو بعد به یک مجموعه از مشاهدات است. با فرض اینکه این مجموعه هم شامل داده های درونی است، یعنی داده هایی که به طور تقریبی می توانند به یک خط برازش شوند، و هم داده های پرت، داده هایی که به این خط نمی توانند برازش شوند، استفاده از روش کمترین مربعات معمولی باعث می شود خطی بدست آید که به خوبی به این مجموعه داده برازش نشود. چرا که سعی شده است که این خط به همه نقاط برازش شود، که شامل داده های پرت نیز هستند. RANSAC اما سعی می کند داده های پرت را جزو داده های مورد استفاده هنگام برازش در نظر نگیرد و مدلی خطیای بیابد که هنگام برازش شدن تنها از داده های درونی استفاده می کند. این کار با برازش کرد
ن مدل خطی به چندین زیرمجموعه از داده ها که تصادفی انتخاب شده اند و انتخاب مدلی که بهترین برازش را به زیرمجموعه ای از داده ها داشته است، انجام می شود. از آنجا که داده های درونی نسبت به مخلوطی تصادفی از داده های درونی و داده های پرت، بیشتر به صورت خطی به هم مرتبط هستند، زیرمجموعه تصادفی ای که به صورت کامل از داده های درونی تشکیل شده باشد، بهترین برازش مدل خطی را حاصل می شود. در عمل، هیچ تضمینی وجود ندارد که زیرمجموعه ای انتخاب شود که تنها شامل داده های درونی باشد و احتمال موفقیت الگوریتم به نسبت داده های درونی به کل داده ها و انتخاب پارامترهای الگوریتم بستگی دارد. بررسی اجمالی. الگوریتم RANSAC یک الگوریتم یادگیری برای تخمین پارامترهای یک مدل با نمونه گیری تصادفی از داده های مشاهده شده است. RANSAC با یک روش رای گیری، سعی می کند تا برازش بهینه را بر روی مجموعه داده ای که هم شامل داده های درونی و هم داده های پرت است، بیابد. هر یک از نمونه های موجود در مجموعه داده برای رای گیری برای یک یا چند مدل استفاده می شوند. پیاده سازی این رای گیری بر ۲ فرض استوار است: اینکه داده های پرت زیاد نیستند تا همواره تأثیر منفی روی را
ی گیری بگذارند و اینکه داده های درونی به قدری کافی هستند که بتوان مدل خوبی یافت تا توزیع داده های درونی را به خوبی بیان کند یا به به عبارتی دیگر، داده های از دست رفته زیاد نیستند. الگوریتم RANSAC شامل دو مرحله است که مکرراً اجرا می شوند: مجموعه داده های درونی بدست آمده برای مدل برازش شونده مجموعه اجماع نام می گیرد. الگوریتم RANSAC این دو مرحله را آنقدر تکرار می کند تا مجموعه اجماع به دست آمده اندازه مطلوب را داشته باشد. ورودی الگوریتم شامل یک مجموعه داده، روشی برای برازش کردن یک مدل به مشاهدات و تعدادی پارامترهای اطمینان است. روند الگوریتم به صورت دقیق تر در زیر آورده شده است: این روند تعداد مشخصی بار اجرا می شود و هر بار یا مدل به دلیل سازگاری با تعداد کمی از اعضای مجموعه داده رد می شود، یا یک مدل بهبود یافته بهمراه مجموعه اجماع متناظر با آن بدست می آید. در حالت دوم، مدل را به عنوان مدل بهینه تا اینجای کار در نظر می گیریم اگر اندازه مجموعه اجماع آن از اندازه مجموعه اجماع متناظر مدل بهینه قبلی بزرگتر باشد. الگوریتم. شبه کد الگوریتم RANSAC در زیر آورده شده است:&lt;syntaxhighlight&gt; Given: data – A set of obs
ervations. model – A model to explain observed data points. n – Minimum number of data points required to estimate model parameters. k – Maximum number of iterations allowed in the algorithm. t – Threshold value to determine data points that are fit well by model. d – Number of close data points required to assert that a model fits well to data. Return: bestFit – model parameters which best fit the data (or null if no good model is found) iterations = 0 bestFit = null bestErr = something really large while iterations &lt; k do maybeInliers := n randomly selected values from data maybeModel := model parameters fitted to maybeInliers alsoInliers := empty set for every point in data not in maybeInliers do if point fits maybeModel with an error smaller than t add point to alsoInliers end if end for if the number of elements in alsoInliers is &gt; d then // This implies that we may have found a good model // now test how good it is. betterModel := model parameters fitted to all points in maybeInliers and alsoInlie
rs thisErr := a measure of how well betterModel fits these points if thisErr &lt; bestErr then bestFit := betterModel bestErr := thisErr end if end if increment iterations end while return bestFit &lt;/syntaxhighlight&gt; کد نمونه. در این قطعه علاوه بر پیاده سازی شبه کد، کد یک codice_1 بر پایه کمترین مربعات تعریف شده است. همچنین الگوریتم codice_2 بر روی یک مسئله رگرسیون دوبعدی اعمال می شود و نتایج به تصویر کشیده شده اند: from copy import copy import numpy as np from numpy.random import default_rng rng = default_rng() class RANSAC: def __init__(self, n=10, k=100, t=0.05, d=10, model=None, loss=None, metric=None): self.n = n # `n`: Minimum number of data points to estimate parameters self.k = k # `k`: Maximum iterations allowed self.t = t # `t`: Threshold value to determine if points are fit well self.d = d # `d`: Number of close data points required to assert model fits well self.model = model # `model`: class implementing `fit` and `predict` self.loss = loss # `loss`: function of `y_true` and `y_pred` that re
turns a vector self.metric = metric # `metric`: function of `y_true` and `y_pred` and returns a float self.best_fit = None self.best_error = np.inf def fit(self, X, y): for _ in range(self.k): ids = rng.permutation(X.shape[0]) maybe_inliers = ids[: self.n] maybe_model = copy(self.model).fit(X[maybe_inliers], y[maybe_inliers]) thresholded = ( self.loss(y[ids][self.n :], maybe_model.predict(X[ids][self.n :])) &lt; self.t inlier_ids = ids[self.n :][np.flatnonzero(thresholded).flatten()] if inlier_ids.size &gt; self.d: inlier_points = np.hstack([maybe_inliers, inlier_ids]) better_model = copy(self.model).fit(X[inlier_points], y[inlier_points]) this_error = self.metric( y[inlier_points], better_model.predict(X[inlier_points]) if this_error &lt; self.best_error: self.best_error = this_error self.best_fit = maybe_model return self def predict(self, X): return self.best_fit.predict(X) def square_error_loss(y_true, y_pred): return (y_true - y_pred) ** 2 def mean_square_error(y_true, y_pred): return np.sum(square_error
_loss(y_true, y_pred)) / y_true.shape[0] class LinearRegressor: def __init__(self): self.params = None def fit(self, X: np.ndarray, y: np.ndarray): r, _ = X.shape X = np.hstack([np.ones((r, 1)), X]) self.params = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y return self def predict(self, X: np.ndarray): r, _ = X.shape X = np.hstack([np.ones((r, 1)), X]) return X @ self.params if __name__ == "__main__": regressor = RANSAC(model=LinearRegressor(), loss=square_error_loss, metric=mean_square_error) X = np.array([-0.848,-0.800,-0.704,-0.632,-0.488,-0.472,-0.368,-0.336,-0.280,-0.200,-0.00800,-0.0840,0.0240,0.100,0.124,0.148,0.232,0.236,0.324,0.356,0.368,0.440,0.512,0.548,0.660,0.640,0.712,0.752,0.776,0.880,0.920,0.944,-0.108,-0.168,-0.720,-0.784,-0.224,-0.604,-0.740,-0.0440,0.388,-0.0200,0.752,0.416,-0.0800,-0.348,0.988,0.776,0.680,0.880,-0.816,-0.424,-0.932,0.272,-0.556,-0.568,-0.600,-0.716,-0.796,-0.880,-0.972,-0.916,0.816,0.892,0.956,0.980,0.988,0.992,0.00400]).reshape(-1,1) y = np.array([-0.917,-0.833,-0.801,-0.665,-0.605,-
0.545,-0.509,-0.433,-0.397,-0.281,-0.205,-0.169,-0.0531,-0.0651,0.0349,0.0829,0.0589,0.175,0.179,0.191,0.259,0.287,0.359,0.395,0.483,0.539,0.543,0.603,0.667,0.679,0.751,0.803,-0.265,-0.341,0.111,-0.113,0.547,0.791,0.551,0.347,0.975,0.943,-0.249,-0.769,-0.625,-0.861,-0.749,-0.945,-0.493,0.163,-0.469,0.0669,0.891,0.623,-0.609,-0.677,-0.721,-0.745,-0.885,-0.897,-0.969,-0.949,0.707,0.783,0.859,0.979,0.811,0.891,-0.137]).reshape(-1,1) regressor.fit(X, y) import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use("seaborn-darkgrid") fig, ax = plt.subplots(1, 1) ax.set_box_aspect(1) plt.scatter(X, y) line = np.linspace(-1, 1, num=100).reshape(-1, 1) plt.plot(line, regressor.predict(line), c="peru") plt.show()
آلفردو تنا (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل مکزیک است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال آمریکا اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده است.
مانوئل ناخرا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال مونتری اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده است.
خوسه پیلار ریس (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال مونتری و باشگاه فوتبال تیگرس اونال اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده است.
گیرمو مندیسابال (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال گوادالاخارا، باشگاه فوتبال رایو وایکانو، و باشگاه فوتبال کروز آزول اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده است.
آرتورو واسکس آیالا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال گوادالاخارا و باشگاه فوتبال اونیورسیداد ناسیونال اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده است.
ادواردو راموس (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال گوادالاخارا اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده است.
تعریف. مدل سازنده مبتنی بر جریان نوعی مدل سازنده است که در یادگیری ماشین استفاده می شود که یک توزیع احتمال را با اعمال جریان نرمال سازی مدل می کند. این یک روش آماری با استفاده از قانون تغییر متغیر احتمالات برای تبدیل یک توزیع ساده به یک توزیع پیچیده است. مدل سازی مستقیم احتمال مزایای بسیاری دارد و نمونه های جدید را می توان با نمونه برداری از توزیع اولیه و اعمال تبدیل جریان تولید کرد. در مقابل مدل سازنده مبتنی بر جریان، بسیاری از روش های مدل سازی سازنده جایگزین مانند خودرمزگذار متغیر (VAE) و شبکه های سازنده تخاصمی تابع احتمال را نشان نمی دهند. نحوه کارکرد. این روش شبیه به خودرمزگذار متغیر است با این تفاوت که به جای استفاده از رمزگذار و رمزگشا از یک جریان معکوس پذیر استفاده می شود. به این صورت که به جای رمزگذاری، جریان، ورودی را به فضای داده انتقال می دهد و سپس معکوس جریان، خروجی را تولید می کند. هدف این است که خروجی و ورودی کمترین تفاوت را با یکدیگر داشته باشند. پس از یادگیری به این روش، مدل باید قادر باشد تا با گرفتن یک بردار ویژگی از فضا و استفاده از معکوس جریان، خروجی معقولی تولید کند. انواع. انواع مختلفی ا
ز این مدل ها وجود دارد. در اینجا به توضیح دو مورد از مهم ترین نمونه ها می پردازیم. این مدل کلی شده نوع دیگری از مدل های مبتنی بر جریان به نام NICE است. روابط آن به صورت زیر می باشد: formula_1 معکوس آن formula_2 و ژاکوبین آن formula_3 است. که formula_4 در آن خروجی جریان و formula_5 هر شبکه عصبی با وزن های formula_6 است. نقشه Real NVP نیمه اول و دوم بردار formula_7 را جدا نگه می دارد، معمولاً باید بعد از هر لایه Real NVP یک جایگشت به صورت formula_8 اضافه شود. در این مدل، هر لایه ۳ قسمت دارد. و ژاکوبینformula_10 formula_11با ژاکوبین formula_12 است که formula_13 هر ماتریس دلخواه معکوس پذیر است. علت استفاده از لایه کانولوشن معکوس پذیر 1x1 استفاده از جایگشت همه لایه هاست. (برخلاف Real NVP که تنها از جایگشت نیمه های اول و دوم استفاده می کند) مشکلات و کمبودها. علی رغم اینکه نرمال سازی جریان ها در تخمین چگالی های ابعاد بالا موفق بوده است، برخی از جنبه های منفی هنوز در آنها وجود دارد. اول از همه، فضای پنهان آنها که در آن داده های ورودی بر روی آن پیش بینی می شود، فضایی با ابعاد پایین تر نیست و بنابراین، مدل های مبتنی بر
جریان به طور پیش فرض اجازه فشرده سازی داده ها را نمی دهند و به محاسبات زیادی نیاز دارند. با این حال، هنوز امکان فشرده سازی تصویر با آنها وجود دارد. همچنین این مدل ها در تخمین احتمال نمونه های خارج از توزیع (نمونه هایی که از توزیع مشابه داده های یادگیری استخراج نشده اند) ناموفق هستند. برخی فرضیه ها به توضیح این پدیده می پردازند که از جمله آنها فرضیه مجموعه معمولی است. یکی از جالب ترین ویژگی های نرمال سازی جریان ها، معکوس پذیری جریان آنهاست. این ویژگی توسط محدودیت هایی در طراحی مدل ها داده می شود که وارونگی نظری را تضمین می کنند. یکپارچگی معکوس به منظور اطمینان از کاربردی بودن قضیه تغییر متغیر، محاسبه ژاکوبین جریان و همچنین نمونه برداری با مدل مهم است. با این حال، در عمل این برگشت پذیری نقض می شود. کاربردها. مدل های مولد مبتنی بر جریان در کاربردهای مختلفی استفاده شده اند، از جمله: منابع. __بافهرست__
کمربند چین خوردگی و راندگی ، مجموعه ای از کوهپایه های کوهستانی در مجاورت یک کمربند کوه زایی است که به دلیل تکتونیک انقباضی شکل می گیرد. کمربندهای چین و رانش معمولاً در مناطق پیشین مجاور کوه زایی های اصلی تشکیل می شوند، زیرا تغییر شکل به سوی بیرون منتشر می شود. کمربند چین و رانش معمولاً شامل هر دو پدیده چین خوردگی و گسل های راندگی هستند که معمولاً به هم مرتبط هستند. آنها معمولاً به عنوان کمربندهای چین خوردگی و راندگی یا به سادگی کمربندهای چین-رانش نیز شناخته می شوند.
یادگیری چندوجهی (به انگلیسی: Multimodal Learning) یک زمینه تحقیقاتی چند رشته ای پر جنب و جوش است که هدف آن طراحی عوامل کامپیوتری (به انگلیسی: Computer Agents) با قابلیت های هوشمندانه مانند درک، استدلال و یادگیری از طریق یکپارچه سازی روش های ارتباطی متعدد، از جمله پیام های زبانی، صوتی، بصری، لمسی و فیزیولوژیکی است. یادگیری چندوجهی سعی بر مدل سازی ترکیبی از روش های مختلف داده دارد. این مسئله ها اغلب در برنامه های کاربردی دنیای واقعی به وجود می آیند. نمونه ای از داده های چندوجهی، داده هایی است که متن (معمولاً به صورت بردارهای شمارش کلمات گسسته نشان داده می شوند) را با داده های تصویربرداری که شامل شدت و برچسب های حاشیه نویسی پیکسل هستند ترکیب می کند. از آنجایی که این روش ها ویژگی های آماری متفاوتی دارند، ترکیب آن ها در نگاه اول بی اهمیت است، به همین دلیل است که استراتژی ها و الگوریتم های مدل سازی تخصصی مورد نیاز است. انگیزه. تجربه ما از جهان چندوجهی است - ما اشیاء را می بینیم، صداها را می شنویم، بافت را احساس می کنیم، بوها را استشمام می کنیم و طعم ها را می چشیم. برای اینکه هوش مصنوعی در درک دنیای اطراف ما پیشرفت
کند، باید بتواند چنین سیگنال های چندوجهی را با هم تفسیر کند. به عنوان مثال، تصاویر معمولاً با برچسب ها و توضیحات متن همراه هستند. متون حاوی تصاویری برای بیان واضح تر ایده اصلی مقاله هستند. روش های مختلف با ویژگی های آماری بسیار متفاوت مشخص می شوند. مدل تک وجهی و چندوجهی. همه مدل های سنتی هوش مصنوعی تک وجهی هستند، زیرا برای انجام یک کار واحد توسعه یافته و مورد نیاز هستند. به عنوان مثال، یک سیستم تشخیص چهره با یک ورودی ارائه می شود، مانند تصویری از یک شخص که آن را تجزیه و تحلیل می کند و با سایر تصاویر مقایسه می کند تا مطابقت پیدا کند. یک پزشک تا زمانی که تمام داده های موجود را تجزیه و تحلیل نکند، تشخیص کامل نمی دهد، مانند گزارش های پزشکی، علائم بیمار، سابقه بیمار، و غیره. داده های چندوجهی. مدل ها و الگوریتم های زیادی برای بازیابی و طبقه بندی نوع خاصی از داده ها پیاده سازی شده اند، به عنوان مثال، تصویر یا متن (جایی که انسان هایی که با ماشین ها تعامل دارند می توانند تصاویر را به شکلی از عکس و متن استخراج کنند که می تواند هر پیامی باشد و غیره). با این حال، داده ها معمولاً با روش های مختلفی ارائه می شوند (درجهی است