Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
اتی مانند طبقه بندی انجام دهد. پیاده سازی های مختلفی از این شبکه تا به حال انجام شده است که هر کدام کاربرد متفاوتی دارد. به طور مثال این شبکه در نوار مغزی کاربرد زیادی داشته است. آموزش شبکه. آموزش یک شبکه باور عمیق در دو مرحله اجرا می شود. در مرحله اول همه ماشین های بولتزمن محدود شده به صورت لایه به لایه بدون نظارت آموزش داده می شوند. در مرحله دوم با استفاده از الگوریتم پس انتشار مقدار وزن های شبکه به روزرسانی می شود. برای آموزش یک ماشین بولتزمن محدود شده تابع هزینه به این صورت استفاده می شود formula_1 که در آن formula_2 تابعی برای نرمال سازی است و formula_3 تابع انرژی مربوط به دو لایه دیده شده و مخفی است. با محاسبه گرادیان این تابع به صورت formula_4 حاصل به شکل formula_5 ساده می شود که در آن formula_6 نشان دهنده میانگین نسبت به توزیع احتمال formula_7 است. البته عبارت formula_8 با استفاده از روش های نمونه گیری در هر مرحله تخمین زده می شود. در هر مرحله ابتدا لایه دیده شده به صورت یک بردار مقداردهی اولیه می شود، سپس لایه مخفی با دانستن مقادیر دیده شده مقداردهی می شود، سپس لایه دیده شده با دانستن مقادیر مخفی مقد
اردهی می شود، سپس لایه مخفی دوباره با دانستن مقادیر دیده شده مقداردهی می شود. در آخر با محاسبه گرادیان طبق عبارات بالا وزن ها به روزرسانی می شوند.
هنر هوش مصنوعی به هنری گفته می شود که در آن تنها هوش مصنوعی دست داشته باشد. به عبارتی در خلق این اثر هنری که وجود خارجی ندارد و حتی می تواند غیر واقعی باشد تنها هوش مصنوعی دخیل است. ابزارات و کار ها. تصویر سازی. روش های مختلفی برای ایجاد هنر هوش مصنوعی وجود دارد، از جمله این موارد می توان به تولید تصاویر رویه ای مبتنی بر قانون با استفاده از الگوهای ریاضی، الگوریتم هایی که ضربات قلم مو و دیگر جلوه های نقاشی شده را شبیه سازی می کنند، و هوش مصنوعی یا الگوریتم های یادگیری عمیق مانند شبکه های متخاصم و ترانسفورماتورهای مولد اشاره کرد. یکی از اولین کار ها AARON بود که توسط هارولد کوهن در دهه 60 میلادی ساخته شد. AARON بر مبنای رویه مبتنی بر قانون کار می کرد و در آن زمان بسیار کارایی داشت.دلیل اصلی کوهن برای توسعه AARON ترسیم در رمزگذاری بود که در ادامه تغییرات زیادی داشت. آن در ابتدا تنها تصاویر سیاه و سفید تولید می کرد که خود کوهن آن ها را رنگ آمیزی می کرد. ولی در ادامه کوهن با استفاده از روش های دیگر توانست کاری کند که با استفاده از برس های رنگ آمیزی این کار را خودش انجام دهد. از سال ۲۰۱۴ که، شبکه های متخاصم مولد (
GAN) معرفی شدند اغلب توسط هنرمندان هوش مصنوعی از آن ها استفاده می کنند. این سیستم از دو تابع بهره می برد که یکی از آن ها مولدی است که تصاویر را تولید کرده و دیگری تصمیم گیرنده ای است که از بین تصاویر تولیدی بهترین را انتخاب می کند. مدل های جدیدتر از شبکه خصمانه تولید کوانتیزه برداری و آموزش زبان متضاد تصویر (VQGAN+CLIP) استفاده می کنند. که این شبکه ها در دقت تصمیم گیری بهتر برای نقاشی و اثر صحیح تر خودشان معروف هستند. رؤیای عمیق که توسط گوگل در سال 2015 منتشر شد، از یک شبکه عصبی پیجشی برای یافتن و بهبود الگوها در تصاویر از طریق الگوریتم پاریدولیا می کند، بنابراین تصاویری عمداً بیش از حد پردازش شده ایجاد می کند. پس از انتشار رؤیای عمیق و موفقیت های آن در دید عموم، چندین شرکت برنامه هایی را منتشر کردند که می توانند عکس ها را به تصاویر هنری با سبک مجموعه های معروف نقاشی تبدیل کنند. این کار حتی از رؤیای عمیق هم بیشتر مورد استقبال قرار گرفت تا جایی که امروزه یکی از بحث های داغ موجود همین برنامه ها هستند. ۲۰۲۰. در دهه ۲۰۲۰، مدل های متن به تصویر که بر اساس پرامپت تصاویر را تولید می کنند ، به طور گسترده مورد استفاده
قرار گرفتند. در سال ۲۰۲۱، اوپن ای آی، با استفاده از مدل های ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش دیده (مدل زبانی بزرگ که در جی پی تی ۲ و جی پی تی ۳ استفاده می شوند)، یک سری از تصاویر ایجاد شده با مدل هوش مصنوعی متن به تصویر دال ئی را منتشر کرد. این در واقع اساس معماری جی پی تی ۳ بود. از همان سال تلاشهایی توسط کمپانیهای دیگر مثل ، دیفیوژن ، گوگل برین، میدجرنی، ادوبی، بلندر، گیمپ، کریتا و دیگر برنامه های رابط کاربری مدل متن باز ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش دیده انجام شده است. در سال ۲۰۲۳، اریک میلیکین، فیلم مستند رقص کوتوله قرمز (The Dance of the Nain Rouge) را، با کمک فناوری دیپ فیک هوش مصنوعی درباره افسانه فولکلور دیترویت نائین روژ ساخت. و "جایزه بهترین فناوری های نوآورانه" از جشنواره فیلم ربات پیزا 2024 در ایتالیا و "بهترین فیلم انیمیشن" در جشنواره فیلم پوچ 2024 ایتالیا را دریافت کرد.
دسته بندی با چند برچسب (به انگلیسی: Multi-label classification) متفاوت از رده بندی چندگانه است. در یادگیری ماشینی، برای دسته بندی چندگانه هدف ما این است که از بین برچسب های موجود برای هر نمونه دقیقا یک برچسب را انتخاب کنیم و به آن نمونه نسبت دهیم. در حالی که در دسته بندی با چند برچسب ممکن است به هر نمونه بیش از یک برچسب نسبت داده شود و حالت کلی تری از رده بندی چندگانه است. به بیان بهتر، در دسته بندی با چند برچسب، با دادن ورودی x به مدل، خروجی y را از آن دریافت می کنیم که y یک بردار از مقادیر 0 و 1 است که مشخص می کند ورودی به کدام دسته ها تعلق دارد. معیارهای ارزیابی. معیارهای ارزیابی روش های دسته بندی با چند برچسب متفاوت از روش های دسته بندی چندگانه است زیرا ذات و اهداف این دو مسئله با هم تفاوت دارد. ارزیابی های رایج برای این دسته از مسائل به شرح زیر است. formula_1 که در این فرمول، formula_2 مقدار درست (هدف) و formula_3 مقدار پیش بینی شده است. formula_4 تعداد کل نمونه ها و formula_5 مجموعه برچسب ها است. formula_6 که formula_7 برچسب های واقعی و formula_8 برچسب های پیش بینی شده است.
تایلر اسپندل یک کمدین، بازیگر و کارگردان فیلم آمریکایی است. او بیشتر به خاطر کارش در فیلم های "پدر سال" (۲۰۱۸) "خانم اشتباهی" (۲۰۲۰)، "قانون شکنان" (۲۰۲۳) و "تا حدودی باردار" (۲۰۲۵) شناخته شده است.
خانم اشتباهی (انگلیسی: The Wrong Missy) یک فیلم کمدی رمانتیک آمریکایی محصول سال ۲۰۲۰ به کارگردانی تایلر اسپندل با بازی دیوید اسپید، لورن لپکس، نیک اسواردسون، جف پیرسون و سارا چالک است. این فیلم در ۱۳ می ۲۰۲۰ در نتفلیکس منتشر شد. در ژوئیه ۲۰۲۰، نتفلیکس فاش کرد که این فیلم در چهار هفته اول اکران توسط ۵۹ میلیون خانواده تماشا شده است که یکی از پربیننده ترین فیلم ها برای یکی از فیلم های اصلی آنها بوده است. داستان. مردی بنام تیم یک دعوت نامه برای زن مورد علاقه خود می فرستد اما طولی نمی کشید که متوجه می شود نامه اشتباه برای یک خانم دیگر رفته است و… پاسخ انتقادی. این فیلم در متاکریتیک، فیلم میانگین وزنی دارد. امتیاز ۳۳ از ۱۰۰ بر اساس رای ۱۲ منتقد، نشان دهنده «بررسی ها عموماً نامطلوب» است.
تابع Swish به شکل زیر تعریف می شود: formula_1 که formula_2 می تواند ثابت، یا پارامتر قابل یادگیری باشد. اگر formula_3 باشد، تابع swish تبدیل به تابع سیگموئید خطی یا SiLU می شود. مشتق. نسبت به formula_10. مشتق تابع swish نسبت به formula_10 بدین شکل قابل محاسبه است: formula_12 نسبت به formula_2. مشتق تابع swish نسبت به formula_2 بدین شکل قابل محاسبه است: formula_15 کاربردها. در سال 2017 دانشمندان در Google توانستند با جایگزینی تابع swish به جای ReLU و Sigmoid، نتایج بهتری برای دیتاست ایمیج نت بدست آورند. همچنین عملکرد این تابع در سایر مدل ها و دیتاست های مشهور برابر یا بهتر از دیگر توابع فعال سازی رایح بوده است. البته باید توجه داشت که تابع swish نسبت به ReLU از لحاظ محاسبات چه در محاسبه تابع و چه در محاسبه مشتق بسیار پیچیده تر است.
داوید زاوادزکی (؛ زادهٔ ۱۹۷۷) بازیگر اهل لهستان است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "محکوم"، "دستورالعمل زندگی"، "مأموریت افغانستان"، "هتل ۵۲"، "پدر متیو"، ""، "دوران افتخار"، "دوستان"، "رنگ های خوشبختی"، "بلفر"، "کلبه جنگلی"، "قانون حقیقی"، "کارآگاهان جنایی"، "پرستار کودک"، "در خوشی و سختی" و "حیوان بزرگ" اشاره نمود.
روان درمانی انگیزشی با تکیه بر مفاهیم ذهن محیطی، دروغ، چهاردیواری، ذهن ثروتمند و خودخواهی کار خود را آغاز کرد. اصل ذهن محیطی که ریشه در روان شناسی اجتماعی دارد معتقد است که انسان ها تمایل زیادی به ارضای ذهنیت دیگران درمورد خودشان دارند. اینکه دیگران چه ذهنیتی در مورد فرد دارند، تعیین کننده بسیاری از رفتارهای او هست و فرد تلاش می کند، مطابق با این ذهنیت، زندگی خود را هدایت نماید. بر اساس اصل ذهن محیطی، انسان ها به شدت تحت تأثیر دیگران هستند و فشارهای اجتماعی حاکم بر انسان غیرقابل تصور است. اراده انسان تا حد بسیار زیادی توسط دیگران هدایت می شود و بدین ترتیب، انسان ها در چهاردیواری هایی که دیگران تعبیه کرده اند، زندگی می کنند و رهایی از این چهار دیواری به سهولت ممکن نیست. اصل دروغ، ریشه در فلسفه پست مدرن دارد و بر این اساس، ذهنیت های دیگران که به فرد القا شده اند، حقیقت مطلق نیستند بلکه حقیقت های ذهنی هستند. ذهنیت دیگران در مورد فرد صرفاً می تواند یک حقیقت ذهنی باشد که مبنای واقعی نداشته و در روان درمانی انگیزشی دروغ نامیده می شود؛ بنابراین، بخش بزرگی از آنچه هستیم، حاصل دروغ هایی هست که توسط دیگران و محیط به ما
تلقین شده است. اصل ذهن ثروتمند ریشه در عرفان ایرانی-اسلامی و تمدن شرق دارد. مطابق این اصل، فرد می تواند نگاهی متعالی به مسائل داشته باشد و خود را از موضوعات بی اهمیت رها نماید. ذهن ثروتمند به فرد کمک می کند تا اهداف بزرگی در زندگی دنبال نماید و مشکلات را کوچک بشمارد. اصل خودخواهی ریشه در روانکاوی دارد و انسان ها را ذاتاً موجودی خودخواه می داند. بنابر این در روان درمانی انگیزشی ابتدا به مراجعان کمک می شود تا خودشان را توصیف کنند و دروغ هایی که دیگران به آنها تلقین کرده اند را شناسایی کنند. سپس می توانند چهاردیواری هایی که در آن محصور شده اند را تشخیص دهند. و به کمک درمانگر این چهاردیواری ها را بشکنند و راه جدیدی برای زیستن انتخاب کنند که مطابق با اصل خودخواهی به نفع آنها باشد و زندگی شاد تری برای آنها فراهم نماید. آنها ذهن ثروتمند را تمرین می کنند و مسائل بی اهمیت را از ذهن خود حذف می نمایند. با استفاده از تکنیک های درمانی به مراجعان کمک می شود اضطراب مربوط به دیگران را کاهش دهند و نقش های جدید و سالم تری را در زندگی تمرین نمایند. آنها متوجه می شوند، تصورشان از خود صرفاً حاصل ذهن محیطی بوده و آنها می توانند چ
یز دیگری باشند. بخش های آسیب زای شخصیت را مورد تعدیل قرار می دهند و دیوارهای چهاردیواری را می شکنند. دیوارهای من نمی توانم را کنار می زنند و با قدرت من می توانم را تمرین می کنند. از روابطی که به آنها آسیب می رساند خارج می شوند. دوست داشتن خود را تمرین می کنند و متوجه می شوند که چقدر به چهاردیواری های آسیب زای قبلی، دلبستگی هیجانی داشته و بسیاری از تصمیمات آنها مبتنی بر همان چهاردیواری بوده است. آنها بر ترس از تغییر غلبه می کنند و در واقع یک نوع درمان عشق در آنها اتفاق می افتد. عشق بیمارگونه به چهاردیواری های دروغین و آسیب زا. تعریف. رویکرد نوین در روان درمانی که با تلفیق فلسفه پست مدرن، عرفان ایرانی و نیروی باورها، شیوه مؤثر و کاربردی در درمان اختلالات روان شناختی خلق کرده و انگیزه مضاعف جهت تغییر ایجاد می کند. کاهش طول دوره درمان، سادگی، انگیزه بخشی و تأکید بر فرادرمان از خصوصیات منحصر به فرد این رویکرد است.
جام بین قاره ای ۱۹۹۷ سی و ششمین دوره از جام بین قاره ای فوتبال بود که بین باشگاه بروسیا دورتموند، قهرمان لیگ قهرمانان اروپا ۹۷–۱۹۹۶، و باشگاه کروزیرو، قهرمان جام لیبرتادورس ۱۹۹۷ برگزار شد.
دوروتا ولمان (؛ زادهٔ ) روزنامه نگار، مجری و تهیه کننده تلویزیونی اهل لهستان است. وی دانش آموختهٔ رشتهٔ تاریخ هنر در دانشگاه ورشو است. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می توان به "صبح بخیر تی وی ان"، "" و "نشانه گذاری شده" اشاره کرد.
رواز گابریادزه (؛ – ) کارگردان تئاتر و فیلم، نمایشنامه نویس، نویسنده، نقاش و مجسمه ساز اهل کشور گرجستان بود. پسرش لوان گابریادزه نیز کارگردان است. جوایز:. وی برندهٔ جوایزی همچون نشان هنر و ادب، جایزه نیکا، نشان برجسته افتخار، جایزه دولتی اتحاد شوروی، و نقاب زرین شده است.
روسودان چکونیا (؛ زادهٔ ) فیلم ساز اهل کشور گرجستان است.
نانا جانلیدزه (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم و فیلم نامه نویس اهل کشور گرجستان است. جوایز. وی برندهٔ جوایزی همچون جایزه نیکا شده است.
میخائیل کالاتوزیشویلی (؛ – ) کارگردان، تهیه کننده و فیلمنامه نویس گرجستانی-روسی بود که از اوایل دههٔ ۱۹۸۰ میلادی فعال بود.
نینو کیرتادزه (؛ زادهٔ ) روزنامه نگار، بازیگر و کارگردان فیلم فرانسوی متولد گرجستان است. او از سال ۱۹۹۷ در فرانسه زندگی می کند.
مریم خاچوانی (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم و فیلم نامه نویس اهل کشور گرجستان است.
نشان افتخار شایستگی در فرهنگ لهستان () یک نشان افتخار در هنر و فرهنگ است که توسط «وزارت فرهنگ و میراث ملی» لهستان به افراد و سازمان ها برای کمک های برجسته به فرهنگ و میراث لهستان اهدا می شود. این جایزه در ۱۱ اوت ۱۹۶۹ تصویب و برقرار شد.
دووِر کوساشویلی (؛ زادهٔ ) کارگردان و فیلمنامه نویس اسرائیلی گرجی-یهودی تبار است. او از سال ۱۹۹۸ پنج فیلم را کارگردانی کرده است. فیلم او، ازدواج دیرهنگام، در بخش نگاه مشخص در جشنواره فیلم کن ۲۰۰۱ به نمایش درآمد.
آنتونینا خُروشی (؛ زادهٔ ۳۰ نوامبر ۱۹۶۴) بازیگر اهل لهستان است. وی بابت مشارکت های هنری-فرهنگی اش برندهٔ نشان افتخار شایستگی در فرهنگ لهستان و گلوریا آرتیس شده است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "تله"، "هنرمندان"، "پوزنان ۵۶"، "مأموریت افغانستان"، "قانون حقیقی"، "کارآگاهان جنایی" و "در خوشی و سختی" اشاره نمود.
مونی موشونوف (؛ زادهٔ ) بازیگر، کمدین، کارگردان نمایش اهل اسرائیل است. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می توان به "دو عاشق"، "شب مال ماست"، "هربار که بگوئیم خدانگهدار"، "التیماتوم، ازدواج دیرهنگام و "جاسوس" اشاره کرد. جوایز. او برندهٔ جوایزی همچون جایزه اوفیر و جایزه اوفیر، شده است.
ماگدالنا پوانتا (؛ زادهٔ ۱۹ مارس ۱۹۷۹) بازیگر و نمایشنامه نویس اهل لهستان است. وی دانش آموختهٔ مدرسه ملی فیلم ووچ است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "کارآگاهان جنایی"، "مأموریت افغانستان" و "قانون حقیقی" اشاره نمود.
مارک لواندوفسکی (؛ زادهٔ ۴ نوامبر ۱۹۴۶) بازیگر اهل لهستان است. وی بابت مشارکت های هنری-فرهنگی اش برندهٔ نشان سیمین گلوریا آرتیس شده است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "ژنرال نیل"، "نشانه گذاری شده"، "سال های شیرین"، "صفر-هفت، به گوشم"، "ماگدا ام."، "کارآگاهان جنایی"، "در خوشی و سختی"، "طایفه"، "دوران افتخار"، "دهن به دهن"، "هتل ۵۲"، "در خیابان سپولنی"، "دوستان"، "قانون حقیقی"، "مأموریت افغانستان"، "رنگ های خوشبختی" و "ع چون عشق" اشاره نمود.
میکووای کراوچیک (؛ زادهٔ ۲۷ ژانویه ۱۹۸۱) بازیگر و خواننده اهل لهستان است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "کمیسر ماما"، "اجاره نشین ها"، "مجرد"، "کارآگاهان جنایی"، "در خوشی و سختی"، "مأموریت افغانستان"، "دوستان"، "هتل ۵۲"، "پدر متیو"، "قانون حقیقی"، "رنگ های خوشبختی"، "جهان به روایت خانواده کیپسکی"، "عشق اول"، "طایفه" و "سوبیبور" اشاره نمود.
یادگیری با استفاده از تابع کرنل چندگانه به مجموعه ای از روش های یادگیری ماشین گفته می شود که از تعدادی از توابع کرنل از پیش تعریف شده استفاده می کنند و ترکیب خطی یا غیرخطی آن ها را به عنوان تابع کرنل جدید استفاده می کنند و یادگیری را با استفاده از آن انجام می دهند. مزیت های استفاده از این تابع کرنل جدید را در مقابل توابع کرنل ساده می توان به صورت زیر بیان کرد: با توجه به خصوصیات گفته شده از کرنل های چندگانه برای تشخیص رویدادها در ویدیوها، اشیا در تصاویر و … استفاده می شود. الگوریتم ها. الگوریتم های یادگیری با کرنل های چندگانه برای یادگیری های supervised, semi-supervised و unsupervised توسعه داده شده اند. هرچند بیشتر از این روش برای یادگیری های supervised استفاده می شود که بیشتر از روش ترکیب خطی کرنل های ساده تر برای آن استفاده می شود. ایده اصلی الگوریتم های یادگیری با کرنل های چندگانه اضافه کردن یک پارامتر جدید به مسئلهٔ بهینه سازی که برای یادگیری داشتیم است. به عنوان مثال برای مسئله یادگیری supervised یک تابع کرنل چندگانه به صورت formula_1 تعریف می کنیم که در آن formula_2 بردار ضرایب توابع کرنل های پایه است.
حال با توجه به خاصیت جمع پذیری توابع کرنل، تابع به دست آمده نیز همچنان یک تابع کرنل معتبر است. اینک مسئله بهینه سازی مان به صورت زیر می شود: در مسئله بالا E همان تابع خطا است و R نیز یک عملگر منظم سازی است. تابع E معمولاً همان مجموع مجذور خطاها است. R نیز معمولاً نرم formula_4 یا ترکیبی از نرم ها است. در نهایت مسئله بالا را با استفاده از روش های استانداردی که برای بهینه سازی داریم می توان حل کرد. یادگیری Supervised. برای یادگیری supervised، بسیاری از الگوریتم های دیگر وجود دارند که از روش های مختلفی برای یادگیری فرم تابع کرنل استفاده می کنند. طبقه بندی زیر توسط Gonen و Alpaydın در سال ۲۰۱۱ پیشنهاد شده است. رویکرد قوانین ثابت. رویکرد قوانین ثابت، مانند الگوریتم ترکیب خطی که در بالا توضیح داده شد، از قوانین برای تنظیم ترکیب توابع کرنل استفاده می کنند. وزن توابع کرنل در الگوریتم یادگیری به دست آورده می شوند. نمونه ای دیگر از این رویکرد استفاده از توابع هسته دوگانه هستند که به صورت زیر تعریف می شوند: این رویکرد تابع کرنل دوگانه در پیش بینی برهمکنش های پروتئین-پروتئین مورد استفاده قرار گرفته است. رویکردهای Bayesi
an. در این رویکرد ابتدا یک فرضی را که از قبل در مورد توزیع پارامترهای یک تابع کرنل می دانیم را در نظر می گیریم. سپس با استفاده از الگوریتم یادگیری که داریم و مقادیر پیشفرض، مقادیر جدید را برای پارامترهای تابع کرنل چندگانه به دست می آوریم. به عنوان مثال، تابع تصمیم می تواند به صورت زیر نوشته شود مقدار ابتدایی formula_7 را می توان با توزیع دیریکله و مقدار ابتدایی formula_8 را می توان با یک توزیع گاوسی با میانگین صفر و یک واریانس با توزیع inverse gamma مدل کرد. سپس این مدل با استفاده از رویکرد Multinomial probit با روش نمونه برداری گیبس بهینه می شود. این روش ها با موفقیت در کاربردهایی مانند تشخیص چین خوردگی پروتئین و مشکلات همولوژی پروتئین مورد استفاده قرار گرفته اند. رویکردهای تقویتی. در این رویکرد، توابع کرنل جدید را به طور مکرر اضافه می کنند تا زمانی که شاخص های توقف که خود یک تابع برای نشان دادن کارایی تابع کرنل است، به دست بیاید. نمونه ای از این رویکرد مدل MARK است که توسط Bennett و همکارانش توسعه یافته است. (2002) که پارامترها formula_10 و formula_11 در این مدل با استفاده از روش گرادیان کاهشی به دست می آید
. به این ترتیب که، در زمان اجرای روش گرادیان کاهشی در هر پیمایش، بهترین تابع کرنل برای آن پیمایش مشخص می شود و به تابع کرنل چندگانه اضافه می شود. سپس مدل برای تولید formula_12 و formula_11 بهینه دوباره اجرا می شود و در نهایت تابع کرنل چندگانه بهینه به دست می آید. کتابخانه ها. کتابخانه های موجود MKL شامل
میه چیسواف خرینیه ویچ (؛ ؛ زادهٔ ) بازیگر اهل لهستان است که در بیش از ۴۰ اثر سینمایی و تلویزیونی نقش آفرینی کرده است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "... من مخالفم"، "شور"، "رانندگان جایگزین"، ""، "پوزنان ۵۶"، "پرستار کودک"، "رز کوچک" و "استتار" اشاره نمود.
برونیسواف پاولیک (؛ ؛ – ) بازیگر اهل لهستان بود. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می توان به "سرنوشت های لهستانی"، "قمار فوتبال"، "زیبا و ثروتمند بودن بهتر است"، "رانندگان جایگزین"، "کنتس کوزل"، "هفت آرزو"، "وقتی منو بگیری باهام چکار می کنی؟"، "لغزش"، "طریق هستی"، "ترانه عاشقانه ای برای یانوشِک"، "پوزنان ۵۶"، "قماری بالاتر از زندگی"، "تدی خرسه"، "خرده دهقانان"، "ده فرمان (قسمت هشتم)"، "عقاب" و "خیابان فرعی ۴" اشاره کرد.
دسته بندی فازی فرآیند گروه بندی عناصر در یک مجموعه فازی است که تابع عضویت آن بر اساس ارزش یک تابع گزاره ای فازی تعریف می شود. یک کلاس فازی C = { i | ~Π(i)}~ به عنوان یک مجموعه فازی C~ از اعضای i تعریف می شود به طوری که عضو i ، گزاره دسته بندی فازی Π~ را که یک تابع گزاره ای فازی است، ارضا می کند. اگر کلاس فازی را به عنوان یک عملگر { .| .}~ در نظر بگیریم،دامنه آن مجموعه متغیرهای V و مجموعه توابع گزاره ای فازی PF~ است؛ و برد آن، مجموعه توانی فازی (مجموعه همه زیر مجموعه های فازی) از مجموعه جهانی (P(U)~) است. ~{ . | . } : V × ~PF ⟶ ~P(U) یک تابع گزاره ای فازی، مشابه عبارتی است شامل یک یا چند متغیر، به طوری که وقتی مقادیری به این متغیرها تخصیص داده می شود، عبارت به یک گزاره فازی تبدیل می شود. بر این اساس، دسته بندی فازی فرآیند گروه بندی اعضای دارای ویژگی های یکسان در یک "مجموعه فازی است" . یک دسته بندی فازی متناظر با یک تابع عضویت μ است، که عضویت اعضا در کلاس ها را با توجه به گزاره های دسته بندی فازی (Π~) مشخص می کند. μ : ~PF × U ⟶ ~T در اینجا، T~ مجموعه مقادیر ارزش فازی (بازه بین صفر و یک) است. گزاره دسته بندی فاز
ی Π~ متناظر با یک محدودیت فازی "i از نوع R است" می باشد، و R یک مجموعه فازی است که توسط یک تابع ارزش تعریف شده است. درجه عضویت فرد i در کلاس فازی C~ با مقدار ارزش گزاره فازی مربوطه تعریف می شود. μ~C(i) := τ(~Π(i)) دسته بندی. همانطور که می دانید، یک کلاس (یا دسته) مجموعه ای است که توسط یک ویژگی مشخص تعریف می شود و همه اشیایی که دارای آن ویژگی هستند، عناصر آن کلاس هستند. فرآیند دسته بندی برای یک مجموعه معین از اشیا ارزیابی می کند که آیا آنها ویژگی دسته بندی را برآورده می کنند، و در نتیجه عضوی از کلاس مربوطه هستند یا خیر. با این حال، این مفهوم شهودی دارای برخی ظرافت های منطقی است که نیاز به توضیح دارد. منطق کلاس یک سیستم منطقی است که مجموعه را با استفاده از گزاره های منطقی و عملگر کلاس { . | . } می سازد. یک "کلاس" به عنوان یک مجموعه C از اعضایی که گزاره دسته بندی Π را برآورده می کنند، تعریف می شود . دامنه عملگر کلاس { .| .} مجموعه ای از متغیرهای V و مجموعه ای از توابع گزاره ای PF است، و برد آن، مجموعه توانیِ مجموعه جهانی، P(U) است، یعنی مجموعه همه زیر مجموعه های ممکن U: در اینجا به توضیح عناصر منطقی تشکیل دهنده
این تعریف می پردازیم: در مقابل، "دسته بندی" فرآیند گروه بندی افراد دارای ویژگی های یکسان در یک مجموعه است. یک دسته بندی متناظر با یک تابع عضویت μ است که عضویت یک فرد در یک کلاس را با توجه به گزاره دسته بندی آن نشان می دهد. μ : PF × U ⟶ T تابع عضویت از مجموعه توابع گزاره ای PF و مجموعه جهانی U به مجموعه مقادیر ارزش T نگاشت می شود. عضویت μ فرد i در کلاس C با مقدار صدق τ گزاره دسته بندی Π تعریف می شود. μC(i) := τ(Π(i)) در منطق کلاسیک مقادیر ارزش قطعی است. بنابراین یک دسته بندی کاملا دارای یک مرز مشخص است، زیرا مقادیر ارزش یا دقیقاً درست (یک) هستند یا دقیقاً نادرست (صفر) هستند.
ال پی بوست یا تقویت برنامه ریزی خطی یک روش یادگیری ماشین و از دسته الگوریتم های یادگیری نظارتی تقویتی (بوستینگ) برای مسئله طبقه بندی است. این الگوریتم خصوصاً در مسائل انتخاب ویژگی و طبقه بندی مشترک، کاربرد دارد. در الگوریتم ال پی بوست، سعی می شود که در مرحله آموزش، حاشیه بین نمونه های طبقه های مختلف، بیشینه شود. به طور مثال، تابع طبقه بندی f را به صورت زیر در نظر بگیرید:formula_1این تابع، نمونه هایی را از فضای formula_2 به دو طبقه با برچسب های formula_3 و formula_4 طبقه بندی می کند. در الگوریتم ال پی بوست، تابع طبقه بندی f طوری یادگرفته می شود حاشیه بین داده های با برچسب formula_3 و داده های با برچسب formula_4 بیشینه شود. کلیت الگوریتم. مشابه تمامی طبقه بندهای تقویتی، تابع طبقه بندی نهایی به شکل زیر است:formula_7که formula_8 وزن های غیر صفر برای طبقه بندهای ضعیف formula_9 هستند. هر طبقه بند ضعیف formula_10 ممکن است یک مقدار بهتر از انتخاب تصادفی عمل کند، اما ترکیب خطی حاصل از تعداد زیادی طبقه بند ضعیف می تواند عملکرد خیلی خوبی داشته باشد. ال پی بوست با شروع از یک مجموعه طبقه بندهای ضعیف، تابع formula_11 را می
سازد. در هر مرحله، یک طبقه بند ضعیف انتخاب شده و به مجموعه طبقه بندها اضافه می شود. سپس همه وزن های formula_12 برای مجموعه کنونی طبقه بندهای ضعیف به روزرسانی و تنظیم می شوند. این مرحله آن قدر تکرار می شود تا در نهایت هیچ طبقه بند ضعیف دیگری برای اضافه شدن باقی نمانده باشد. این ویژگی که همه وزن های طبقه بندها در هر مرحله تنظیم و به روزرسانی می شوند، با نام ویژگی کاملاً اصلاحی شناخته می شود. روش های اولیه بوستینگ، به طور مثال آدابوست، این ویژگی را نداشتند و بنابراین دیرتر به حد بهینه همگرا می شدند. برنامه ریز خطی. مجموعه نامتناهی طبقه بندهای محتمل ضعیف را به صورت formula_13 در نظر می گیریم و آن را به عنوان مجموعه فرضیه ها نامگذاری می کنیم. یک راه نوشتن مسئله ال پی بوست، به صورت یک مسئله برنامه ریزی خطی با تعداد نامتناهی متغیر است. برنامه ریز خطی پرایمال ال پی بوست، که بردار وزن ناصفر formula_12، بردار ناصفر متغیرهای ضعیف formula_15، و حاشیه formula_16 را بهینه می کند، به صورت زیر تعریف می شود:formula_17formula_18formula_19formula_20formula_21formula_22formula_23به تأثیر متغیرهای ضعیف formula_24 توجه کنید: نرم
۱ این مقادیر در تابع هزینه به همراه ثابت formula_25 به عنوان عبارت پنالتی آورده شده است، که اگر به اندازه کافی کوچک باشد همواره به یک برنامه ریز خطی قابل دستیابی منجر می شود. در اینجا ما فضای پارامتر formula_26 را به کار گرفتیم، طوری که برای انتخاب formula_27، طبقه بند ضعیف formula_28 به صورت یکتا تعریف می شود. هنگامی که برنامه ریز خطی بالا در مقالات اولیه روش های بوستینگ نوشته شده بود، به دلیل وجود تعداد زیادی متغیر formula_12، به عنوان یک الگوریتم غیرقابل کنترل شناخته می شد. بعدها فهمیده شد برنامه ریزهای خطی می توانند به صورت مؤثر و با استفاده از تکنیک کلاسیک تولید ستون حل شود. تولید ستون برای ال پی بوست. در یک برنامه ریز خطی، یک ستون با یک متغیر پرایمال متناظر است. تولید ستون یک روش برای حل برنامه ریزهای خطی بزرگ است. این روش معمولاً در مسائل با متغیرهای محدود به کار می رود. با تولید متغیرهای پرایمال مرحله به مرحله و وابسته به نیاز، نهایتاً مسئله نامحدود اولیه با همه متغیرها دوباره ساخته می شود. با انتخاب هوشمندانه ستون های مورد نیاز، مسئله می تواند طوری حل شود که با وجود تولید بخش کوچکی از ستون ها، تضمین
شود که حل به دست آمده از آن، برای مسئله کامل اولیه بهینه است. مسئله دوگان ال پی بوست. ستون های مسئله برنامه ریز خطی پرایمال، با سطرهای مسئله دوگان خطی آن متناظر هستند. معادل دوگان مسئله برنامه ریز خطی ال پی بوست به صورت زیر است:formula_30formula_31formula_32formula_33formula_34 برای برنامه ریزهای خطی، مقدار بهینه مسئله پرایمال و دوگان آن با یکدیگر برابرند. برای مسائل پرایمال و دوگان بالا، مقدار بهینه برابر است با حاشیه نرم منفی. اگر مقادیر منفی نمونه های آموزش را به غیر از متغیرهای ضعیف مثبت که حاوی پنالتی ها برای نمونه های ناقض حاشیه هستند، را در نظر بگیریم، اندازه حاشیه ای که این مقادیر را از مقادیر مثبت نمونه های آموزش جدا می کند به عنوان حاشیه نرم (soft margin) شناخته می شود؛ بنابراین، حاشیه نرم ممکن است مثبت باشد گرچه همه نمونه ها توسط تابع طبقه بندی به صورت خطی جداپذیر نیستند. حالتی که همه نمونه ها توسط تابع طبقه بندی بتوانند جدا شوند، به عنوان حاشیه سخت (hard margin) شناخته می شود. معیار همگرایی. یک زیرمجموعه از شرایط ارضا شده در مسئله دوگان را در نظر بگیرید. برای هر زیرمجموعه محدود، می توانیم برنامه ر