Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
که اجزای یک سیستم ممکن است جدا یا ترکیب شوند) که اطلاعات متفاوتی را حمل می کنند. برای مثال، نوشتن شرح تصویر برای انتقال اطلاعاتی که در خود تصویر ارائه نشده است، بسیار رایج است. به طور مشابه، گاهی اوقات استفاده از یک تصویر برای توصیف اطلاعاتی که ممکن است از متون واضح نباشد، ساده تر است. در نتیجه، اگر کلمات متفاوتی در تصاویر مشابه ظاهر شوند، احتمالاً این کلمات یک چیز را توصیف می کنند. برعکس، اگر از کلمه ای برای توصیف تصاویر به ظاهر متفاوت استفاده شود، آنگاه این تصاویر ممکن است همان شی را نشان دهند. بنابراین، در مواردی که با داده های چندوجهی سروکار دارند، استفاده از مدلی که قادر به نمایش مشترک اطلاعات باشد، مهم است که مدل بتواند ساختار همبستگی بین روش های مختلف را به تصویر بکشد. علاوه بر این، همچنین باید بتواند مدالیته های از دست رفته را با توجه به موارد مشاهده شده بازیابی کند (به عنوان مثال پیش بینی اشیا در تصویر بر اساس توضیحات متن). چالش ها. توانایی پردازش همزمان داده های چندوجهی برای پیشرفت در هوش مصنوعی حیاتی است. به عنوان مثال، ما را قادر می سازد به یک شی با چندین زبان مانند بصری، متن یا گفتار اشاره کنیم.
با این حال، این مستلزم درک جامع از روش ها و روابط مختلف بین آنها است. ناهمگونی داده ها، چالش های منحصر به فردی را برای محققان محاسباتی به همراه دارد. برای رسیدن به این هدف، باید به چند چالش کلیدی بپردازیم:
یک کمربند کوه زایی ، کوه زایی، یا کمربند جابجایی، ناحیه ای از پوسته زمین است که تحت تأثیر کوه زایی قرار گرفته است. زمانی که صفحه قاره ای مچاله می شود و برای تشکیل یک یا چند رشته کوه بالا می رود، یک کمربند کوه زایی ایجاد می شود. این شامل یک سری فرآیندهای زمین شناسی است که در مجموع به نام "کوه زایی" نامیده می شود.
آنتونیو ده لا توره ویالپاندو (; – ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال آمریکا، باشگاه فوتبال اطلس، و باشگاه فوتبال اونیورسیداد ناسیونال اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده است.
ویکتور رانخل (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال گوادالاخارا و باشگاه فوتبال لئون اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده است. وی در مسابقات بین المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده است.
انریکه لوپس سارسا (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل مکزیک است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال لئون و باشگاه فوتبال اونیورسیداد ناسیونال اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده است.
روش های کرنل یک کلاس قدرتمند از الگوریتم ها هستند که در یادگیری ماشین برای تحلیل الگو استفاده می شوند. آن ها به طور ویژه در حل مسائل غیرخطی با استفاده از طبقه بندی کننده های خطی موثر هستند. معروف ترین و پرکاربردترین الگوریتم در این کلاس، ماشین بردار پشتیبان است. هدف اصلی تجزیه و تحلیل الگو، کشف و درک انواع مختلف روابط در مجموعه داده ها است. این روابط می توانند اشکال مختلفی داشته باشند، مانند خوشه ها، همبستگی ها و طبقه بندی ها. با استفاده از روش های کرنل، می توانیم این روابط را حتی در مجموعه داده های پیچیده و غیرخطی به طور موثر شناسایی و مطالعه کنیم. همان طور که گفته شد، یکی از مزایای کلیدی روش های کرنل، به ویژه در ماشین بردار پشتیبان، توانایی آن ها در رسیدگی به مسائل غیرخطی با استفاده از طبقه بندی کننده های خطی است. طبقه بندی کننده های خطی سنتی تنها می توانند نقاط داده را با استفاده از مرزهای تصمیم خطی جدا کنند، که ممکن است برای مجموعه های داده با روابط غیرخطی کافی نباشد. روش های کرنل با نگاشت ضمنی داده ها در یک فضای ویژگی با ابعاد بالاتر، جایی که جداسازی خطی ممکن می شود، بر این محدودیت غلبه می کنند. این با ا
ستفاده از یک تابع کرنل که شباهت بین جفت نقاط داده را اندازه گیری می کند به دست می آید. در الگوریتم های یادگیری ماشین سنتی، داده های خام باید قبل از استفاده برای تجزیه و تحلیل به شکل بردارهای ویژگی نمایش داده شوند. این فرآیند می تواند پیچیده و زمان بر باشد. با این حال، روش های کرنل رویکرد متفاوتی را ارائه می دهند و به جای تبدیل صریح داده ها، به یک تابع کرنل مشخص شده نیاز دارند. تابع کرنل میزان شباهت بین جفت نقاط داده را با استفاده از ضرب داخلی محاسبه می کند. این مقدار، رابطه بین نقاط داده در یک فضای ویژگی با ابعاد بالاتر را نشان می دهد. مزیت کلیدی روش های کرنل این است که به ما اجازه می دهند بدون محاسبه صریح مختصات نقاط داده در فضای ویژگی بالاتر، میزان شباهت دو نقطه را اندازه گیری کنیم. با وجود این مزایا، روش های کرنل می توانند برای مجموعه داده های بزرگ، از نظر محاسباتی کند باشند. با این حال، تکنیک های پردازش موازی می توانند با توزیع محاسبات در چندین پردازنده یا ماشین به کاهش این مشکل کمک کنند. الگوریتم هایی که می توانند از تکنیک کرنل استفاده کنند معمولا در روابط آن ها داشتن ضرب داخلی بین داده های ورودی برای مح
اسبات کافی است. به عنوان نمونه الگوریتم پرسپترون (perceptron) ٬ ماشین بردار پشتیبان (svm) و تحلیل مولفه های اصلی (PCA) می توانند از تکنیک کرنل برای انجام الگوریتم در بعد فضای کرنل استفاده کنند. مقدمه ای بر ریاضی در تکنیک کرنل. ترفند کرنل یک مفهوم اساسی در روش های کرنل است و از محاسبات بردن داده به بعد بالاتر جلوگیری می کند. این تکنیک، الگوریتم های یادگیری خطی را قادر می سازد تا توابع غیرخطی یا مرزهای تصمیم را مدیریت کنند. در این تکنیک، به ازای هر formula_1 و formula_2 در فضای ورودی formula_3 توابع خاصی مثل formula_4 را می توان به عنوان یک ضرب داخلی در فضای formula_5 بیان کرد.به تابع formula_6 یک تابع کرنل می گویند. به طور ساده تر اگر تابع formula_7 یک تابع در نظر بگیرید که هر formula_1 را به یک فضای دیگر می برد. تابع کرنل را می توان به صورت زیر بیان کرد: formula_9 هر تابعی به عنوان یک تابع کرنل قابل قبول نیست و قانون مرسر تابع های موردقبول formula_10 را تعیین می کند. این قانون بیان می کند یک تابع در صورتی یک کرنل معتبر است که ماتریس گِرم دیتا های ما یک ماتریس نیمه مثبت معین باشد. به این معنا که به ازای داده ه
ای formula_11 ماتریس گرم را به صورت formula_12 تعریف می کنیم. در صورتی که این ماتریس نیمه مثبت معین باشد کرنل تعریف شده معتبر است. توضیح غیررسمی بر روش کرنل. در یک روش کرنل معمولی، داده های آموزشی شامل جفت ورودی و برچسب های مربوطه هستند که به صورت formula_13 نشان داده می شوند. در اینجا formula_14 نمایانگر ویژگی های ورودی است (مثلاً مقادیر پیکسل در یک تصویر)، و formula_15 نشان دهنده برچسب مربوطه (مثلاً برچسب کلاس تصویر) است. روش های هسته به جای یادگیری مجموعه ای از پارامترهای ثابت برای ویژگی ها، وزن formula_16 را برای هر مثال آموزشی formula_17 یاد می گیرند. همانطور که می دانید برای پیش بینی ورودی های بدون برچسب، روش های کرنل از یک تابع شباهت استفاده می کنند که به عنوان کرنل نیز شناخته می شود که با formula_18 نشان داده می شود. این تابع شباهت بین ورودی بدون برچسب formula_19 و هر یک از ورودی های آموزشی formula_14 را اندازه گیری می کند. تابع شباهت یک امتیاز شباهت بین دو ورودی را محاسبه می کند و یک نتیجه با ارزش واقعی را برمی گرداند. طبقه بندی کننده دوتایی با استفاده از روش کرنل، برچسب formula_21 را برای ورودی جدید
ی که برچسب ندارد formula_19 را با توجه به مثبت یا منفی بودن علامت حاصل از جمع وزن دار شباهت ها پیش بینی می کند. وزن های formula_16 ، توسط الگوریتم یادگیری بر اساس مثال های آموزشی تعیین می شوند. برچسب پیش بینی شده به صورت زیر محاسبه می شود: formula_24 در این معادله، formula_21 نشان دهنده برچسب پیش بینی شده برای ورودی بدون برچسب formula_19 . تابع کرنل، formula_27 ، مسئول اندازه گیری شباهت بین هر جفت ورودی formula_28 است. محدوده ی مجموع ها روی formula_29 مثال برچسب گذاری شده formula_30 در مجموعه داده آموزشی، با &lt;math&gt; y_i in
فوران ۱۸۸۳ آتشفشان کراکاتوآ () در تنگه سوندا از ۲۰ تا ۲۱ اکتبر روی داد و در ساعت های پایانی صبح ۲۷ اوت به اوج خود رسید که در آن زمان بیش از ۷۰٪ از جزیره کراکاتوآ و مجمع الجزایرهای پیرامونی آن با فروریختن در کاسه آتشفشانی از بین رفتند. این فوران یکی از مرگ بارترین و مخرب ترین رویدادهای آتشفشانی در تاریخ مکتوب بود. صدای انفجار این فوران تا فاصله ۳٬۱۱۰ کیلومتری در پرث در استرالیای غربی و جزیره رودریگز در نزدیکی موریس و در فاصله ۴٬۸۰۰ کیلومتری نیز شنیده شد. فشار موج صوتی این انفجار بیش از سه بار به دور کره زمین چرخید. حداقل ۳۶٬۴۱۷ مورد مرگ به این فوران و سونامی ناشی از آن نسبت داده شده است. تأثیرات قابل توجه دیگری نیز در سراسر جهان در روزها و هفته های پس از فوران آتشفشان احساس شد. فعالیت های لرزه ای بیشتری نیز تا فوریه ۱۸۸۴ گزارش شد ولی گزارش های پس از اکتبر ۱۸۸۳ در تحقیقات بعدی توسط راجر وربیک در مورد فوران رد شدند.
خسوس مارتینس (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. 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.
ریگوبرتو سیسنروس (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال گوادالاخارا و باشگاه فوتبال مونتری اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده است.
مجمع الجزایر کراکاتوآ () مجمع الجزایر غیرمسکونی کوچکی است که شامل چند جزیره آتشفشانی پدیدآمده توسط آتشفشان چینه ای کراکاتوآ است و در تنگه سوندا بین جزیره های بسیار بزرگ تر جاوه و سوماترا قرار دارد. این جزایر در مجموع بخشی از سامانه کمان جزیره ای اندونزی به شمار می روند که بر اثر فرورانش رو به شمال شرقی صفحه هند-استرالیا پدید آمده اند. این مجمع الجزایر به عنوان بخشی از سامانه فعال آتشفشانی، به صورت پیوسته در تاریخ مکتوب تغییر شکل یافته اند که مهم ترین مورد آن طی فوران ۱۸۸۳ آتشفشان کراکاتوآ بوده است. مجمع الجزایر کراکاتوآ از نظر تقسیمات سیاسی به طور کامل در استان لامپونگ اندونزی قرار دارند و بخشی از پارک ملی اوجونگ کولون را شکل داده اند.
زنان کوچک یک مینی سریال در ژانر درام تاریخیِ بریتانیایی محصول ۲۰۱۷ از تلویزیون بی بی سی است که از رمان مشهور دوبخشهٔ لوییزا می الکات به همین نام مورد اقتباس قرار گرفته است. فیلم نامه و اقتباس این مینی سریال توسط انجام شد و به کارگردانی آن پرداخت. این سه قسمت یک ساعته نخستین بار در روز باکسینگ ۲۰۱۷ و در دو روز پیش روی آن، از بی بی سی وان به روی آنتن تلویزیون رفت. بازیگرانی همچون امیلی واتسون، مایا هاک، مایکل گمبون و آنجلا لنسبوری در آن به ایفای نقش پرداختند. تولید سریال به پشتیبانی از رسانه پی بی اس به اتمام رسید و به عنوان بخشی از مجموعه آنتولوژی مسترپیس به نمایش گذاشته شد. شخصیت ها. مایا هاک در نقش جو مارچ امیلی واتسون در نقش مارمی کاترین نیوتون در نقش بث مارچ نکات جالب. کارگردان سریال، ونسا کاسویل، بر دقت تاریخی و اصالت دوره ای سریال تاکید داشت. او می گوید: "ما از بازیگران خواستیم موهای زیر بغلشان را بلند کنند، چرا که این کار در آن زمان رایج بود، و همچنین درخواست کردیم آرایش قابل مشاهده ای نداشته باشند زیرا زنان آن دوره عموما آرایش نداشتند" (یادداشت های تولید زنان کوچک) مایا هاوک نقشی را بازی کرد که قبلاً ت
وسط وینونا رایدر، همبازی پدرش در فیلم «نیش واقعی» (۱۹۹۴) و همبازی خودش در سریال «چیزهای عجیب تر» (۲۰۱۶) بازی شده بود.
قانون شکنان (انگلیسی: The Out-Laws) یک فیلم کمدی-جنایی آمریکایی به کارگردانی تایلر اسپندل با بازی آدام دیواین، پیرس برازنان، الن بارکین، نینا دوبرو، مایکل روکر، پورنا جاگاناتان، جولی هاگرتی، ریچارد کایند، لیل رل هاوری و بلیک اندرسون است. این فیلم توسط نتفلیکس در سال ۲۰۲۳ منتشر شد. داستان. این فیلم دربارهٔ یک مدیر بانک به نام اوون است که بانک او توسط گروهی بدنام از تبهکاران معروف به راهزنان ارواح نگهداری می شود. این سرقت در هفته عروسی او اتفاق می افتد و برخی شاخص ها او را به این باور می رساند که گروه سارقان بانک در واقع ممکن است والدین همسر آینده او باشند که به تازگی وارد شهر شده اند. تولید. فیلمبرداری در ۲۲ اکتبر ۲۰۲۱ در آتلانتا، جورجیا آغاز شد و تا ۱۸ دسامبر ادامه داشت.
مارکیو رزنده ده فریتاس (زاده ۲۲ دسامبر ۱۹۶۰ در تیموتئو) یک داور سابق فوتبال برزیلی است. او بیش از ۱،۱۰۰ بازی را قضاوت کرده است که ۲۶۹ مورد آن در مسابقات قهرمانی کشور بین سال های ۱۹۸۹ تا ۲۰۰۵ قضاوت کرده است. وی در مسابقات جهانی و بازی های المپیک حضور داشت. او در سال ۲۰۰۴ به عنوان یکی از ۱۰ داور برتر جهان در نظر گرفته شد.
تنظیم دقیق (Fine-Tuning) فرایندی است که در آن پارامترهای یک مدل باید به صورت خیلی دقیقی تنظیم شوند تا مدل با مشاهدات مشخصی تناسب پیدا کند. این فرایند در یادگیری ماشین یک فرایند بسیار متداول است که در آن با اضافه کردن لایه های جدید مدل از پیش آموزش داده شده ای، سعی می شود که پارامتر های آن مدل حاصل به گونه ای تنظیم شود که دقت مدل روی یک مجموعه داده ی جدید نیز بالا رود. تکنیک های تنظیم دقیق در یادگیری ماشین. در مدل های شبکه عصبی پردازش تصویر که کار آن ها دسته بندی(Classification)است، ابتدا لایه آخر را که فرضاً یک لایه n نورونی به m نورون(که در اینجا m نشان دهنده ی تعداد کلاس های دیتاست اصلی مدل است) را حذف می کنیم. سپس لایه آخر را یک لایه ی n به k(که در اینجا k نشان دهنده ی تعداد کلاس های دیتاستی میباشد که میخواهیم مدل را روی آن تنظیم دقیق کنیم) می گذاریم. حال وزن های همه لایه ها به جز لایه آخر که خودمان اضافه کردیم را ثابت میکنیم و حال دوباره مدل را آموزش می دهیم تا روی این دیتاست به دقت بالایی برسد. واضح است که یادگیری انتقالی یک روش کارامد است و درک مناسبی از اینکه چرا کارامد می باشد داریم. مدل، ویژگی(Featur
e)های بسیاری را از تصاویری که قبلاً روی آنها آموزش داده شده است یادگرفته تا یک تصویر کلی مناسبی از اینکه دسته بندی تصاویر چگونه است داشته باشد. در مسائل Ensemble هدف این است که به مدلی دستیابی پیدا کنیم که بتواند به بهترین شکل ممکن، خروجی را پیش بینی کند. در نتیجه به جای ساختن یک مدل و امید داشتن به آن که این مدل بهترین پیش بینی را از خروجی میکند، روش های مجموعه ای مدل های بی شماری را در نظر می گیرند و آن مدل ها را برای تولید یک مدل نهایی میانگین می گیرند. توجه به این نکته مهم است که Ensemble learning تنها شکل متدهای گروهی نیستند، بلکه امروزه محبوب ترین و مرتبط ترین روش ها در Data Science هستند. BAGGing یا Bootstrap AGGregating. BAGGing نام خود را به این دلیل گرفت که Bootstrapping و Aggregation را برای تشکیل یک مدل گروه ترکیب می کند. با توجه به نمونه ای از داده ها، چندین نمونه فرعی بوت استرپ کشیده می شوند. یک درخت تصمیم بر روی هر یک از نمونه های فرعی بوت استرپ تشکیل می شود. پس از تشکیل هر زیرنمونه درخت تصمیم، از الگوریتمی برای تجمیع درختان تصمیم برای تشکیل کارآمدترین پیش بینی کننده استفاده می شود. که در این م
رحله معمولاً از Major voting استفاده می شود. مرحله 1 - تصمیم گیری در مورد توپولوژی شبکه (در واقع بهینه سازی در نظر گرفته نمی شود، اما واضح است که بسیار مهم است) مرحله 2 - تنظیم کردن نرخ یادگیری(Learning Rate) یکی از رایج ترین الگوریتم های بهینه سازی، استوکستیک گرادیان دیسنت (SGD) است. ابرپارامترهایی که می توانند در SGD بهینه شوند عبارتند از نرخ یادگیری، تکانه، Decay و nesterov. مرحله 3 - انتخاب یک Optimizer و یک تابع هزینه مرحله 4 - تعیین کردن Batch size و تعداد Epoch وسپس استفاده از متدهای Cross Validation برای تنظیم ابرپارامترها تخصیص مقادیر تصادفی به وزن ها بهتر از تخصیص 0 است. اما نکته ای وجود دارد که باید به خاطر داشته باشم این است که چه اتفاقی می افتد اگر وزن ها با مقادیر بالا یا مقادیر بسیار پایین مقداردهی اولیه شوند و یک مقدار اولیه اولیه منطقی برای مقادیر وزن چیست. الف) اگر وزن ها با مقادیر بسیار بالا مقداردهی اولیه شوند، عبارت np.dot(W,X)+b به طور قابل توجهی بالاتر می شود و اگر یک تابع فعال سازی مانند sigmoid() اعمال شود، تابع مقدار خود را نزدیک به 1 در جایی که شیب گرادیان دارد ترسیم می کند. به آرام
ی تغییر می کند و یادگیری زمان زیادی می برد. ب) اگر وزن ها با مقادیر کم مقدار دهی اولیه شوند، به 0 نگاشت می شود، جایی که حالت مانند بالا است. اولین ابرپارامتری که ما سعی خواهیم کرد از طریق Cross Validation بهینه سازی کنیم، مقدار اولیه وزن های مختلف است. مقدار دهی اولیه وزن روشی برای تنظیم وزن شبکه عصبی به مقادیر تصادفی کوچک است که نقطه شروع بهینه سازی (یادگیری یا آموزش) مدل شبکه عصبی را مشخص می کند.
سید امرالله شاه ابراهیمی (۱۳۰۲ در صحنه - ۱۳۸۲ در صحنه) موسیقی دان، کلام خوان، مقام دان و نوازنده تنبور و روایتگر راستین مکتب تنبور صحنه، اهل ایران بود.و همچنین یکی از شخصیت های دینی یارسان بود. امرالله شاه ابراهیمی در دهه ۱۳۵۰ که تنبورسازی فقط منحصر به منطقه کرمانشاه و مراسم مذهبی و آیینی یارسان بود، فعالیت های مفید و مؤثری انجام داد تا این ساز را به دیگران معرفی کند. از وی به عنوان یکی از برجسته ترین تنبورنوازان و مقام دان های معاصر و نیز «اسطوره تنبور نوازی یاد شده است. زندگی. سید امرالله شاه ابراهیمی در ۱۳۰۲ در صحنه در استان کرمانشاه در خانواده ای از خاندان شاه ابراهیمی که از مسندنشینان یارسان بودند به دنیا آمد. پدرش سید لطف الله شاه ابراهیمی از رهبران یارسان و استادان برجسته تنبور بود که به اولین استاد او تبدیل شد. امرالله شاه ابراهیمی علاوه بر پدرش نزد تنبورنوازانی مانند درویش سعدی، سید هادی اجاق، سیدآقاعزیز ذوالنوری و حسین روحتافی به شاگردی پرداخت و دانش خود را در زمینه موسیقی و نوازندگی تنبور تکمیل کرد. امرالله شاه ابراهیمی علاوه بر تنبور، سازهای تار و سه تار را نیز نزد سیداحمد اعتضادی که از شاگردان در
ویش خان بود آموخت. شاه ابراهیمی در دهه پنجاه با تشویق «وزارت فرهنگ و هنر» اولین کلاس رسمی آموزش تنبور را در شهر صحنه در استان کرمانشاه برپا کرد. تاثیرات و شاگردان. از امرالله شاه ابراهیمی به عنوان تاثیرگذارترین تنبورنواز معاصر یاد شده است. تا قبل از او، تنبور بیشتر به صورت تکنوازی و فقط در کرمانشاه و در مراسم جم یارسان نواخته می شد، اما شاه ابراهیمی در سال ۱۳۵۲ با تشکیل "«گروه تنبورنوازان»" که همگی از شاگردان خودش بودند، توانست تنبور را به مجامع هنری در سایر نقاط ایران و جهان معرفی کند. امرالله شاه ابراهیمی به همراهی «گروه تنبورنوازان» در جشنواره های موسیقی کُردی در تالار رودکی، جشن فرهنگ و مردم در اصفهان و برنامه موسیقی عرفانی در تالار چهل ستون کنسرت هایی را برگزار کرد. این کنسرت ها اولین اجراهای موسیقی تنبور به صورت گروه نوازی بود که باعث شناساندن این ساز و موسیقی همراه با آن به مردم دیگر نقاط ایران شد. در سال ۱۳۵۹ «گروه تنبور شمس» به سرپرستی کیخسرو پورناظری و «گروه باباطاهر» به سرپرستی سید خلیل عالی نژاد تشکیل شد. این گروه ها از «گروه تنبورنوازان» منشعب شدند و هر دو از شاگردان امرالله شاه ابراهیمی بودند. ب
سیاری از تنبورنوازان برجسته معاصر از شاگردان سیدامرالله محسوب می شوند که از میان آن ها می توان به سید خلیل عالی نژاد، کیخسرو پورناظری، سید قاسم حقیقت نژاد، سید یحیی رعنایی، سید فرامرز رعنایی، معصوم شربتی، سید آرش شهریاری و ادیب شاه ابراهیمی اشاره کرد. آلبوم ها. از امرالله شاه ابراهیمی یک آلبوم موسیقی با عنوان «سماع» منتشر شده که ۱۳ قطعه از تکنوازی های او از مقام های تنبور را شامل می شود. درگذشت. سید امرالله شاه ابراهیمی در سال ۱۳۸۲ در سن ۸۰ سالگی در شهر صحنه درگذشت.
واسط عضوی از یک مجموعه داده یا خوشه (به انگلیسی: Cluster) بوده که مجموع تفاوت هایش از دیگر اعضای آن مجموعه کمینه است. واسط از نظر عملکرد شبیه به میانگین (به انگلیسی: Mean) و مرکزوار (به انگلیسی: Centroid) است. البته، یک تفاوت اساسی میان آن ها وجود دارد. باید به این نکته توجه کرد که واسط حتما عضوی از مجموعه مدنظر است؛ این در حالی است که میانگین و مرکزوار می توانند مقداری خارج از مجموعه داشته باشند. گاهی اوقات در ساختارهایی مانند گراف ها نمی توان از میانگین و مرکزوار استفاده کرد؛ زیرا، ممکن است این شاخص های مرکزی خارج از ساختار گراف تعریف شوند. به همین دلیل است که استفاده از واسط در این حوزه کاربرد بیش تری دارد؛ چرا که واسط مجموعه رئوس یک گراف، یک راس از میان آن ها است. هم چنین، در حوزه بیان ژن نیز نمی توان از میانگین و مرکزوار به عنوان نماینده مجموعه داده استفاده کرد. اساس تعریف واسط ها به استفاده ی آن ها در الگوریتم خوشه بندی کی -واسط (به انگلیسی: K-Medoids) بر می گردد. از نظر عملکردی، الگوریتم کی -واسط شبیه به الگوریتم کی-میانگین (به انگلیسی: K-Means) است. نقطه ی تفاوت این دو الگوریتم را می توان در امکان تعر
یف پذیر نبودن میانگین دانست. در این صورت، استفاده از الگوریتم کی -واسط پیشنهاد می شود. تعریف. فرض کنید formula_1 مجموعه نقاطی از یک فضای متری (به انگلیسی: Metric space) با تابع فاصله formula_2 باشد. واسط این مجموعه، یا همان formula_3، به صورت زیر تعریف می شود: formula_4 مثال. فرض کنید formula_5 یک مجموعه داده دلخواه در فضای دو بعدی باشد. فاصله ی اقلیدسی دو به دوی نقاط به صورت زیر است: formula_6formula_7formula_8formula_9formula_10formula_11formula_12formula_13formula_14formula_15 با توجه به محاسبات بالا formula_16 خواهد بود و مجموع تفاوت های این عضو از دیگر اعضای مجموعه formula_17 کمینه است. الگوریتم های محاسبه واسط. فرض کنید مجموعه formula_1 داده شده است. ساده ترین الگوریتمی که می توان برای محاسبه واسط ارائه کرد، محاسبه ی دو به دوی فاصله ی داده ها از یک دیگر است. این کار از formula_19 زمان خواهد برد. با این حال، الگوریتم های دیگری وجود دارند که در حالات خاصی می توانند واسط مجموعه را به صورت دقیق و یا تقریبی محاسبه کنند. تعدادی از این الگوریتم ها در زیر لیست شده اند: RAND. این الگوریتم میانگین فاصله هر نقطه ت
ا بقیه نقاط را با نمونه برداری (به انگلیسی: Sampling) از زیرمجموعه ای تصادفی از نقاط دیگر تخمین می زند. این کار از formula_20 زمان خواهد برد. TOPRANK. این الگوریتم با فرض داشتن یک آگاهی اولیه از توزیع فواصل متوسط می تواند واسط را به صورت دقیق و با احتمال زیاد محاسبه کند. این کار از formula_21 زمان خواهد برد. TRIMED. این الگوریتم با استفاده از نابرابری مثلثی و با داشتن یک آگاهی اولیه از توزیع نقاط می تواند واسط را به صورت دقیق محاسبه کند. این کار از formula_22 زمان خواهد برد. QUICK-SELECT. در صورتی که تمام نقاط مجموعه بر روی یک خط قرار بگیرند، کافی است میانه این نقاط را محاسبه کنیم. این کار از formula_23 زمان خواهد برد.
پر () یا فارا نوعی مدل مو است که در دهه ۱۹۷۰ میلادی تا اوایل دهه ۸۰ رایج بود. این مدل مو برای موهای لخت طراحی شده بود و به شکل لایه لایه کوتاه می شد. این مدل مو به طرفین یا بالا شانه می شد و حالتی شبیه پر پرندگان به خود می گرفت. این مدل مو در اوایل دهه ۱۹۷۰ به اوج محبوبیت خود رسید و افراد سرشناس بسیاری، از جمله دوروتی همیل، راب لو و جان تراوالتا از آن استفاده می کرد، اما این مدل مو بیشتر با نام فارا فاست معروف شده است.
نظریه یادگیری آماری چارچوبی برای یادگیری ماشینی است که از زمینه های آمار و آنالیز تابعی گرفته می شود. نظریه یادگیری آماری با مسئله استنباط آماری یافتن یک تابع پیش بینی بر اساس داده ها سر و کار دارد. تئوری یادگیری آماری منجر به کاربردهای موفقی در زمینه هایی مانند بینایی کامپیوتر، بازشناسی گفتار و بیوانفورماتیک شده است. مقدمه. اهداف یادگیری درک و پیش بینی است. یادگیری به دسته های زیادی تقسیم می شود، از جمله یادگیری نظارت شده، یادگیری خودران، یادگیری ماشین برخط و یادگیری تقویتی. از دیدگاه تئوری یادگیری آماری، یادگیری تحت نظارت به بهترین وجه قابل درک است. یادگیری تحت نظارت شامل یادگیری از مجموعه داده های آموزشی است. هر نقطه در آموزش یک جفت ورودی-خروجی است، جایی که ورودی به یک خروجی نگاشت می شود. مسئله یادگیری شامل استنباط تابعی است که بین ورودی و خروجی نگاشت می شود، به طوری که تابع آموخته شده بتواند برای پیش بینی خروجی از ورودی های آینده استفاده شود. بسته به نوع خروجی، مسائل یادگیری تحت نظارت یا مسائل رگریسون یا مسائل طبقه بندی هستند. اگر خروجی یک محدوده پیوسته از مقادیر را بگیرد، مسئله رگرسیون است. مسائل طبقه بن
دی آنهایی هستند که خروجی آنها عنصری از مجموعه ای مجزا از برچسب ها خواهد بود. طبقه بندی برای کاربردهای یادگیری ماشین بسیار رایج است. به عنوان مثال، در تشخیص چهره، تصویری از چهره یک فرد ورودی است و برچسب خروجی نام آن شخص خواهد بود. ورودی با یک بردار چند بعدی بزرگ نشان داده می شود که عناصر آن پیکسل ها را در تصویر نشان می دهند. پس از یادگیری یک تابع بر اساس داده های مجموعه آموزشی، آن تابع بر روی یک مجموعه آزمایشی از داده ها، داده هایی که در مجموعه آموزشی ظاهر نشده اند، اعتبارسنجی می شود. تعریف صوری. formula_1 را فضای برداری همه ورودی های ممکن و formula_2 را فضای برداری همه خروجی های ممکن در نظر بگیرید. تئوری یادگیری آماری این دیدگاه را ارائه می دهد که توزیع احتمال ناشناخته ای در فضای formula_3 وجود دارد، یعنی یک formula_4 ناشناخته ای وجود دارد. مجموعه آموزشی از formula_5 نمونه از این توزیع احتمال تشکیل شده است و علامت گذاری شده است. هر formula_7 یک بردار ورودی از داده های آموزشی است و formula_8 خروجی مربوط به آن است. طبق این تعریف، مسئله استنتاج عبارت است از یافتن تابع formula_9 به طوری که formula_10. بگذارید for
mula_11 فضایی از توابع formula_9 باشد که فضای فرضیه نامیده می شود. فضای فرضیه فضای توابعی است که الگوریتم در آن جستجو می کند. بگذارید formula_13 تابع هزینه باشد، معیاری برای تفاوت بین مقدار پیش بینی شده formula_14 و مقدار واقعی formula_15. ریسک مورد انتظار تعریف شده است: formula_16 تابع هدف،آن تابع formula_17است که برآورده میکند: formula_18 از آنجایی که توزیع احتمال formula_19 ناشناخته است، باید یک معیار تقریبی برای ریسک مورد انتظار استفاده شود. این مقدار بر اساس مجموعه آموزشی، نمونه ای از این توزیع احتمال ناشناخته است. به آن ریسک تجربی می گویند: formula_20 الگوریتم یادگیری که تابع formula_21 را انتخاب می کند که ریسک تجربی را به حداقل می رساند، حداقل سازی ریسک تجربی نامیده می شود. تابع هزینه. انتخاب تابع هزینه یک عامل تعیین کننده بر روی تابع formula_21 است که توسط الگوریتم یادگیری انتخاب خواهد شد. تابع هزینه همچنین بر نرخ همگرایی یک الگوریتم تأثیر می گذارد. مهم است که تابع هزینه, محدب باشد. بسته به اینکه مشکل مربوط به رگرسیون یا طبقه بندی باشد، از توابع هزینه متفاوتی استفاده می شود. رگریسون. متداول ترین تابع
هزینه برای رگرسیون، تابع هزینه مربعات است (همچنین به عنوان نرم درجه دو شناخته می شود). این تابع هزینه آشنا در کمترین مربعات معمولی استفاده می شود. به این صورت: هزینه قدر مطلق (همچنین به عنوان نرم درجه یک نیز شناخته می شود) گاهی اوقات استفاده می شود: طبقه بندی. به نوعی، تابع مشخصه0-1 طبیعی ترین تابع هزینه برای طبقه بندی است. اگر خروجی پیش بینی شده با خروجی واقعی یکسان باشد، مقدار 0 را می گیرد و اگر خروجی پیش بینی شده با خروجی واقعی متفاوت باشد، مقدار 1 را می گیرد. برای طبقه بندی دودویی با formula_25، این تابع برابر است با: که در آن formula_27 تابع پله ای یکه است.