aria-haman/haman-fa-wikipedia-articles-186k huggingface dataset:
موضوع مقاله: توقف زودهنگام | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # توقف زودهنگام | مقدمه: توقف زودهنگام یا توقف زودرس یک تکنیک منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در یادگیری مدل‌های یادگیری ماشین به روش‌های ترتیبی همچون گرادیان کاهشی می‌باشد. | ## بخش 1: توقف زودهنگام | روش‌های ترتیبی، مدل را مرحله به مرحله بروزرسانی می‌کنند تا پس از هر مرحله، عملکرد بهتری بر روی داده‌های آموزش داشته باشد. اما پس از جایی، بهبود عملکرد بر روی داده‌های آموزش به معنی کاهش دقت بر روی داده‌های آزمایش خواهد بود (همان بیش‌برازش). توقف زودهنگام سعی دارد با متوقف کردن یادگیری در نقطه بهینه، خطای تعمیم را به حداقل برساند. خط سبز بیانگر رابطه واقعی حاکم میان این نقاط است، و خط آبی نشان‌دهنده تابع یادگرفته شده تحت بیش‌برازش است. بیش برازش مدل‌های یادگیری ماشین، بر روی مجموعه‌های محدودی از داده آموزش داده می‌شوند. در حین آموزش، مدل‌ها بر اساس دقت روی داده‌های آموزش ارزیابی می‌شوند؛ ولی آنچه برای ما اهمیت دارد عملکرد مدل روی داده‌های آزمایش است. | ## بخش 2: توقف زودهنگام | بیش‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که مدل بر روی داده‌های آموزش عملکرد بسیار خوب دارد، ولی خطای تعمیم بسیار زیاد است و مدل بر روی داده‌های جدید، عملکرد خوبی نخواهد داشت. منظم‌سازی در چارچوب یادگیری ماشین، منظم‌سازی یعنی تغییر الگوریتم یادگیری به طوری که از بیش‌برازش جلوگیری شود. این هموارسازی می‌تواند به صورت صریح با محدود کردن تعداد پارامترهای مدل، یا به صورت ضمنی با تغییر تابع هزینه صورت بگیرد (همچون رگرسیون ریج). روش‌های گرادیان کاهشی روش‌های گرادیان کاهشی، متدهای بهینه‌سازی هستند که با گام برداشتن در جهت مینیمم‌های محلی، سعی در کمینه‌سازی تابع هدف دارند. در کاربردهای یادگیری ماشین، با تعریف یک تابع هزینه که شهودی نسبت به خطای مدل می‌دهد می‌توان گرادیان کاهشی را پیاده‌سازی کرد. البته برای جلوگیری از پیچیدگی محاسبات، روش‌هایی همچون گرادیان کاهشی تصادفی یا گرادیان کاهشی دسته‌ای نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند. | ## بخش 3: توقف زودهنگام | توقف زودهنگام مبتنی بر روش‌های تحلیلی توقف زود‌هنگام در تئوری یادگیری آماری توقف زودهنگام می‌تواند برای منظم‌سازی مسائل رگرسیون بدون پارامتر کارگشا باشد. برای فضای ورودی و خروجی ، و نمونه‌هایی که از یک توزیع نامعلوم بر به دست آمده‌اند، هدف چنین مسائلی تقریب یک تابع رگریسون به صورت زیر است: که در آن بیانگر احتمال شرطی به شرط می‌باشد. توقف زودهنگام در بوستینگ بوستینگ به خانواده‌ای از الگوریتم‌ها گفته می‌شود که در آن تعدادی یادگیرنده ضعیف (مدل‌هایی که همبستگی کمی با هدف مسئله دارند) با یکدیگر ترکیب شده تا یک یادگیرنده قوی ایجاد کنند. نشان داده شده است که منظم‌سازی از طریق توقف زودرس، موجب می‌شود حاصل حدی الگوریتم برای تعداد بی‌نهایت داده به مقدار واقعی تابع هدف میل کند. توقف زودهنگام مبتنی بر اعتبارسنجی در این نوع از توقف زوهنگام، داده‌های آموزش به دو دستۀ آموزش و اعتبارسنجی تفکیک می‌شوند. سپس از خطای مدل بر روی داده‌های اعتبارسنجی به عنوان تخمینی از خطای تعمیم استفاده می‌شود، به این صورت که هرگاه خطای اعتبارسنجی پس از یک مرحله از الگوریتم، نسبت به مرحله قبل بیشتر شد، می‌گوییم بیش‌برازش شروع شده‌است. | ## جمع‌بندی | از آنجا که ممکن است چندین کمینه محلی طی فرآیند یادگیری تولید شود، به طور قطعی نمی‌توان گفت بیش‌برازش از کجا شروع شده‌است و معمولا این مورد به طور تجربی مشخص می‌شود.
موضوع مقاله: شناخت تطبیقی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # شناخت تطبیقی | مقدمه: شناخت تطبیقی یا شناخت مقایسه‌ای مطالعه تطبیقی سازوکارها و خاستگاه‌های شناخت در گونه‌های مختلف است و گاهی به‌عنوان کلی‌تر یا شبیه به روان‌شناسی تطبیقی دیده می‌شود. | ## بخش 1: شناخت تطبیقی | از دیدگاه زیست‌شناختی، کار روی مغز مگس‌های میوه انجام می‌شود که باید تکنیک‌هایی را به‌اندازه کافی دقیق ارائه دهد تا امکان درک کارکرد مغز انسان را در مقیاسی که گروه‌های نورون‌های فردی را قدردانی می‌کند، به جای مقیاس منطقه‌ای‌تر پیش از این استفاده شده فراهم کند. | ## بخش 2: شناخت تطبیقی | به‌طور مشابه، فعالیت ژن در مغز انسان از طریق بررسی مغز موش‌ها توسط مؤسسه علوم مغز آلن مستقر در سیاتل بهتر درک می‌شود و اطلس مغز آلن را به‌طور رایگان در دسترس قرار می‌دهد. | ## بخش 3: شناخت تطبیقی | این نوع مطالعه مربوط به شناخت تطبیقی است، اما بهتر است به عنوان یکی از ژنومیک‌های تطبیقی طبقه‌بندی شود. | ## جمع‌بندی | تأکید روزافزون در روان‌شناسی و رفتارشناسی بر جنبه‌های زیست‌شناختی ادراک و رفتار، شکاف بین ژنومیک و تحلیل رفتاری را پر می‌کند.
موضوع مقاله: استلزام متنی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # استلزام متنی | مقدمه: این ارتباط زمانی اتفاق می‌افتد که درست بودن یک موضوع درستی یک موضوع دیگر را نتیجه بدهد. | ## بخش 1: استلزام متنی | در چارچوب TE، متن استلازم شده و متنی که از آن استلزام می‌شود تحت عبارات متن (t) و فرضیه(h) شناخته می‌شوند. با این تعریف t استلازم می‌کند h را اگر به صورت کلی هنگامی که یک انسان متن t را میخواد بتواند متن h را از آن نتیجه بگیرد. تشخیص برقراری این رابطه می‌تواند با دشواری‌هایی همراه باشد و همچنین می‌تواند در بعضی موارد سلیقه ای باشد. | ## بخش 2: استلزام متنی | نمونه ای از یک TE مثبت (متن مستلزم فرضیه است): متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خداوند به شما پاداش خواهد داد. مثالی از TE منفی (متن با فرضیه در تضاد است): متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خداوند به شما پاداش خواهد داد. مثالی از غیر TE (متن مستلزم یا متناقض نیست) این است: متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خداوند به شما پاداش خواهد داد. | ## بخش 3: استلزام متنی | ابهام در زبان طبیعی یکی از ویژگی‌های زبان طبیعی این است که برای بیان یک مفهوم راه‌های مختلفی وجود دارد. چندین معنا را می‌توان در یک متن واحد گنجاند و یک معنا را می‌توان با متون مختلف بیان کرد. روش‌های ریاضیاتی تشخیص استلزام می‌توانند بر پایه همین یک طرفه بودن این رابطه باشند. | ## جمع‌بندی | کاربردها بسیاری از برنامه‌های پردازش زبان طبیعی، مانند پرسش و پاسخ، استخراج اطلاعات، خلاصه‌سازی، خلاصه‌سازی چند سندی و ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی، باید بدانند که معنای هدف خاصی را می‌توان از انواع مختلف متن استنتاج کرد.
موضوع مقاله: تاکس ریسر | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تاکس ریسر | مقدمه: تاکس مسابقه‌دهنده یک بازی ویدئویی مسابقه‌ای محصول ۲۰۰۰ است که نماد لینوکس، پنگوئن تاکس در آن حضور دارد. | ## بخش 1: تاکس ریسر | در بازی، بازیکن تاکس را درحالی کنترل می‌کند که در مسیری از برف و یخ در حال جمع‌آوری شاه ماهی باید به خط پایان برسد. همچنین با استقبال خوبی روبرو شد و اغلب به دلیل گرافیک و سرعت مورد تحسین قرار گرفت و مورد علاقه کاربران لینوکس و جامعه نرم‌افزارهای آزاد بود. | ## بخش 2: تاکس ریسر | محبوبیت این بازی توسعه یک نسخه تجاری شده را تضمین کرد که در آن گرافیک بهبودیافته و شخصیت‌های دیگری اضافه شدند، و همچنین اولین بازی دارای مجوز جی‌پی‌ال بود که آرکیدی شد. این تنها محصولی است که استودیو سانسپایر توسعه و منتشر کرد و پس از آن شرکت منحل شد. | ## بخش 3: تاکس ریسر | ## جمع‌بندی | کد منبع باز رایگان بازی منجر به دریافت فورک‌هایی شد که توسط طرفداران ساخته و به توسعه آن ادامه دادند.
موضوع مقاله: چارلی چابک | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # چارلی چابک | مقدمه: چارلی چابک یک فیلم اکشن و انتقام‌جویانه آمریکایی محصول سال ۲۰۲۳ به کارگردانی فیلیپ نویس و نویسندگی ریچارد ونک است که بر اساس رمان میمون‌های تفنگ اثر ویکتور گیشلر در سال ۲۰۰۱ ساخته شده است. | ## بخش 1: چارلی چابک | پیرس برازنان، جیمز کان (در آخرین بازیگری‌اش) و مورنا باکارین در این فیلم بازی می‌کنند. داستان برای بیست سال، چارلی سوئیفت (با بازی برازنان) یک کارچاق‌کن و قاتل یک رئیس اوباش به نام استن بوده است. | ## بخش 2: چارلی چابک | پس از اینکه یک رئیس رقیب به استن و خدمه‌اش ضربه وارد می‌کند، چارلی تنها بازمانده است. چارلی تصمیم می‌گیرد انتقام دوستش را بگیرد و با ماری، (با بازی باکارین) همسر سابق یک اوباش که او کشته است، همکاری می‌کند. | ## بخش 3: چارلی چابک | تولید در ژوئن ۲۰۰۹، رمان میمون‌های تفنگ اثر ویکتور گیشلر در سال ۲۰۰۱ برای اقتباس سینمایی انتخاب شد، با نوشتن فیلمنامه لی گلدبرگ و کارگردانی ریوهی کیتامورا. در ۲۸ اکتبر ۲۰۲، با کارگردانی فیلیپ نویس و پیرس برازنان به عنوان ستاره اعلام شد. | ## جمع‌بندی | بازخوردها در وبگاه جمع‌آوری نقد راتن تومیتوز از ۲۴ نقد منتقد، با میانگین امتیاز ۶٫۸ از ۱۰ مثبت است.
موضوع مقاله: درد در دوزیستان | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # درد در دوزیستان | مقدمه: این موضوع به‌طور گسترده توسط طیف گسترده‌ای از دانشمندان و فیلسوفان پذیرفته شده‌است که جانوران غیرانسانی می‌توانند درد را درک کنند، از جمله درد در دوزیستان. | ## بخش 1: درد در دوزیستان | به دلیل این پیچیدگی، وجود درد در حیوانات غیرانسانی را نمی‌توان با استفاده از روش‌های مشاهده ای بدون ابهام تعیین کرد، اما این نتیجه که حیوانات درد را تجربه می‌کنند اغلب بر اساس حضور احتمالی هوشیاری پدیده ای استنباط می‌شود که از فیزیولوژی مقایسه ای مغز نیز استنتاج می‌شود. | ## بخش 2: درد در دوزیستان | درد در دوزیستان پیامدهای اجتماعی از جمله قرار گرفتن آنها در معرض آلاینده‌ها، (آماده‌سازی برای) آشپزی (مثلاً پاهای قورباغه) و دوزیستان مورد استفاده در تحقیقات علمی دارد. | ## بخش 3: درد در دوزیستان | مقالات دام‌پزشکی منتشر شده‌است که نشان می‌دهد خزندگان درد را به روشی مشابه با پستانداران تجربه می‌کنند، و اینکه مسکن‌ها در این رده از مهره‌داران مؤثر هستند. | ## جمع‌بندی | مطالعات الکتروفیزیولوژیک اولیه در قورباغه‌ها گزارش می‌دهد که محرک‌های زیان‌بار مکانیکی، گرمایی و شیمیایی الیاف آوران اولیه را با آکسون‌های آهسته رسانا تحریک می‌کنند.
موضوع مقاله: درد در بی‌مهرگان | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # درد در بی‌مهرگان | مقدمه: این توانایی تشخیص محرک‌های زیان‌بار است که واکنشی غیرارادی را برمی‌انگیزد که کل جانور یا بخش آسیب‌دیده بدنش را از منبع محرک دور می‌کند. | ## بخش 1: درد در بی‌مهرگان | 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 نمی‌توان به‌طور مستقیم در جانوران دیگر، از جمله انسان‌های دیگر اندازه‌گیری کرد. | ## بخش 2: درد در بی‌مهرگان | پاسخ به محرک‌های ظاهراً دردناک را می‌توان اندازه‌گیری کرد، اما خود تجربه را نمی‌توان اندازه‌گیری کرد. برای پرداختن به این مشکل هنگام ارزیابی ظرفیت گونه‌های دیگر برای تجربه درد، از برهان قیاس استفاده می‌شود. | ## بخش 3: درد در بی‌مهرگان | این بر این اصل استوار است که اگر پاسخ یک جانور غیرانسانی به محرک‌ها مشابه پاسخ‌های 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 قیاس نشان می‌دهد که آنها مانند انسان‌ها احساس درد کرده‌اند. | ## جمع‌بندی | این پرسش مطرح شده است که چرا این استنباط به این نتیجه نمی‌رسد که یک سوسک پس از گیرکردن با یک سنجاق، هنگامی که می‌پیچد، درد را تجربه می‌کند.Sherwin, C.M.
موضوع مقاله: مدل‌های سازنده مبتنی بر جریان | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # مدل‌های سازنده مبتنی بر جریان | مقدمه: تعریف مدل سازنده مبتنی بر جریان نوعی مدل سازنده است که در یادگیری ماشین استفاده می‌شود که یک توزیع احتمال را با اعمال جریان نرمال‌سازی مدل می‌کند. | ## بخش 1: مدل‌های سازنده مبتنی بر جریان | این یک روش آماری با استفاده از قانون تغییر متغیر احتمالات برای تبدیل یک توزیع ساده به یک توزیع پیچیده‌است. مدل‌سازی مستقیم احتمال مزایای بسیاری دارد و نمونه‌های جدید را می‌توان با نمونه برداری از توزیع اولیه و اعمال تبدیل جریان تولید کرد. در مقابل مدل سازنده مبتنی بر جریان، بسیاری از روش‌های مدل‌سازی سازنده جایگزین مانند خودرمزگذار متغیر (VAE) و شبکه‌های سازنده تخاصمی تابع احتمال را نشان نمی‌دهند. به این صورت که به جای رمزگذاری، جریان، ورودی را به فضای داده انتقال می‌دهد و سپس معکوس جریان، خروجی را تولید می‌کند. | ## بخش 2: مدل‌های سازنده مبتنی بر جریان | 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. تبدیل وابسته به کانال با فرمول و ژاکوبین کانولوشن 1x1 معکوس پذیر با فرمول با ژاکوبین است که هر ماتریس دلخواه معکوس پذیر است. (برخلاف Real NVP که تنها از جایگشت نیمه‌های اول و دوم استفاده می‌کند) مشکلات و کمبودها علی‌رغم اینکه نرمال سازی جریان‌ها در تخمین چگالی‌های ابعاد بالا موفق بوده‌است، برخی از جنبه‌های منفی هنوز در آنها وجود دارد. اول از همه، فضای پنهان آنها که در آن داده‌های ورودی بر روی آن پیش‌بینی می‌شود، فضایی با ابعاد پایین‌تر نیست و بنابراین، مدل‌های مبتنی بر جریان به‌طور پیش فرض اجازه فشرده سازی داده‌ها را نمی‌دهند و به محاسبات زیادی نیاز دارند. | ## بخش 3: مدل‌های سازنده مبتنی بر جریان | همچنین این مدل‌ها در تخمین احتمال نمونه‌های خارج از توزیع (نمونه‌هایی که از توزیع مشابه داده‌های یادگیری استخراج نشده‌اند) ناموفق هستند. برخی فرضیه‌ها به توضیح این پدیده می‌پردازند که از جمله آنها فرضیه مجموعه معمولی است. این ویژگی توسط محدودیت‌هایی در طراحی مدل‌ها داده می‌شود که وارونگی نظری را تضمین می‌کنند. | ## جمع‌بندی | یکپارچگی معکوس به منظور اطمینان از کاربردی بودن قضیه تغییر متغیر، محاسبه ژاکوبین جریان و همچنین نمونه برداری با مدل مهم است.
موضوع مقاله: زنان کوچک (مجموعه تلویزیونی ۲۰۱۷) | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # زنان کوچک (مجموعه تلویزیونی ۲۰۱۷) | مقدمه: زنان کوچک یک مینی‌سریال در ژانر درام تاریخیِ بریتانیایی محصول ۲۰۱۷ از تلویزیون بی‌بی‌سی است که از رمان مشهور دوبخشهٔ لوییزا می الکات به همین نام مورد اقتباس قرار گرفته‌است. | ## بخش 1: زنان کوچک (مجموعه تلویزیونی ۲۰۱۷) | این سه قسمت یک ساعته نخستین‌بار در روز باکسینگ ۲۰۱۷ و در دو روز پیش‌روی آن، از بی‌بی‌سی وان به روی آنتن تلویزیون رفت. بازیگرانی همچون امیلی واتسون، مایا هاک، مایکل گمبون و آنجلا لنسبوری در آن به ایفای نقش پرداختند. | ## بخش 2: زنان کوچک (مجموعه تلویزیونی ۲۰۱۷) | تولید سریال به پشتیبانی از رسانه پی‌بی‌اس به اتمام رسید و به‌عنوان بخشی از مجموعه آنتولوژی مسترپیس به نمایش گذاشته شد. شخصیت‌ها 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 دوره‌ای سریال تاکید داشت. | ## بخش 3: زنان کوچک (مجموعه تلویزیونی ۲۰۱۷) | ## جمع‌بندی | او می‌گوید: "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 توسط وینونا رایدر، همبازی پدرش در فیلم «نیش واقعی» (۱۹۹۴) و همبازی خودش در سریال «چیزهای عجیب‌تر» (۲۰۱۶) بازی شده بود.
موضوع مقاله: تنظیم دقیق | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تنظیم دقیق | مقدمه: تنظیم دقیق (Fine-Tuning) فرایندی است که در آن پارامترهای یک مدل باید به‌صورت خیلی دقیقی تنظیم شوند تا مدل با مشاهدات مشخصی تناسب پیدا کند. | ## بخش 1: تنظیم دقیق | این فرایند در یادگیری ماشین یک فرایند بسیار متداول است که در آن با اضافه کردن لایه های جدید مدل از پیش آموزش داده شده‌ای، سعی می‌شود که پارامتر های آن مدل حاصل به گونه ای تنظیم شود که دقت مدل روی یک مجموعه داده ی جدید نیز بالا رود. 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) می‌گذاریم. حال وزن های همه لایه ها به جز لایه آخر که خودمان اضافه کردیم را ثابت میکنیم و حال دوباره مدل را آموزش می‌دهیم تا روی این دیتاست به دقت بالایی برسد. واضح است که یادگیری انتقالی یک روش کارامد است و درک مناسبی از اینکه چرا کارامد می‌باشد داریم. | ## بخش 2: تنظیم دقیق | مدل، ویژگی(Feature)های بسیاری را از تصاویری که قبلاً روی آنها آموزش داده شده است یادگرفته تا یک تصویر کلی مناسبی از اینکه دسته‌بندی تصاویر چگونه است داشته باشد. در نتیجه به جای ساختن یک مدل و امید داشتن به آن که این مدل بهترین پیش‌بینی را از خروجی میکند، روش‌های مجموعه‌ای مدل‌های بی‌شماری را در نظر می‌گیرند و آن مدل‌ها را برای تولید یک مدل نهایی میانگین می‌گیرند. پس از تشکیل هر زیرنمونه درخت تصمیم، از الگوریتمی برای تجمیع درختان تصمیم برای تشکیل کارآمدترین پیش‌بینی کننده استفاده می شود. بهینه‌سازی ابرپارامتر ها مرحله 1 - تصمیم‌گیری در مورد توپولوژی شبکه (در واقع بهینه‌سازی 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 بهینه‌سازی، استوکستیک گرادیان دیسنت (SGD) است. | ## بخش 3: تنظیم دقیق | 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. ب) اگر وزن ها با مقادیر کم مقدار دهی اولیه شوند، به 0 نگاشت می شود، جایی که حالت مانند بالا است. | ## جمع‌بندی | 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.
موضوع مقاله: سید امرالله شاه‌ابراهیمی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # سید امرالله شاه‌ابراهیمی | مقدمه: سید امرالله شاه‌ابراهیمی (۱۳۰۲ در صحنه - ۱۳۸۲ در صحنه) موسیقی‌دان، کلام‌خوان، مقام‌دان و نوازندۀ تنبور و روایتگر راستین مکتب تنبور صحنه، کرد اهل ایران بود.و همچنین یکی از شخصیت‌های دینی یارسان بود. | ## بخش 1: سید امرالله شاه‌ابراهیمی | امرالله شاه‌ابراهیمی در دهۀ ۱۳۵۰ که تنبورسازی فقط منحصر به منطقۀ کرمانشاه و مراسم مذهبی و آیینی یارسان بود، فعالیت‌های مفید و مؤثری انجام داد تا این ساز را به دیگران معرفی کند. از وی به عنوان یکی از برجسته‌ترین تنبورنوازان و مقام‌دان‌های معاصر و نیز «اسطورۀ تنبور نوازی یاد شده‌است. زندگی سید امرالله شاه‌ابراهیمی در ۱۳۰۲ در صحنه در استان کرمانشاه در خانواده‌ای از خاندان شاه‌ابراهیمی که از مسندنشینان یارسان بودند به دنیا آمد. پدرش سید لطف‌الله شاه‌ابراهیمی از رهبران یارسان و استادان برجستۀ تنبور بود که به اولین استاد او تبدیل شد. امرالله شاه‌ابراهیمی علاوه بر پدرش نزد تنبورنوازانی مانند درویش سعدی، سید هادی اجاق، سیدآقاعزیز ذوالنوری و حسین روحتافی به شاگردی پرداخت و دانش خود را در زمینۀ موسیقی و نوازندگی تنبور تکمیل کرد. | ## بخش 2: سید امرالله شاه‌ابراهیمی | امرالله شاه‌ابراهیمی علاوه بر تنبور، سازهای تار و سه‌تار را نیز نزد سیداحمد اعتضادی که از شاگردان درویش‌خان بود آموخت. شاه‌ابراهیمی در دهۀ 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 شاه‌ابراهیمی به عنوان تاثیرگذارترین تنبورنواز معاصر یاد شده‌است. تا قبل از او، تنبور بیشتر به صورت تکنوازی و فقط در کرمانشاه و در مراسم جم یارسان نواخته می‌شد، اما شاه‌ابراهیمی 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 شاه‌ابراهیمی به همراهی «گروه تنبورنوازان» در جشنواره‌های موسیقی کُردی در تالار رودکی، جشن فرهنگ و مردم در اصفهان و برنامۀ موسیقی عرفانی در تالار چهل‌ستون کنسرت‌هایی را برگزار کرد. | ## بخش 3: سید امرالله شاه‌ابراهیمی | این کنسرت‌ها اولین اجراهای موسیقی تنبور به صورت گروه‌نوازی 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 عالی‌نژاد تشکیل شد. این گروه‌ها از «گروه تنبورنوازان» منشعب شدند و هر دو از شاگردان امرالله شاه‌ابراهیمی بودند. بسیاری از تنبورنوازان برجستۀ معاصر از شاگردان سیدامرالله محسوب می‌شوند که از میان آن‌ها می‌توان به سید خلیل عالی‌نژاد، کیخسرو پورناظری، سید قاسم حقیقت‌نژاد، سید یحیی رعنایی، سید فرامرز رعنایی، معصوم شربتی، سید آرش شهریاری و ادیب شاه‌ابراهیمی اشاره کرد. | ## جمع‌بندی | آلبوم‌ها از امرالله شاه‌ابراهیمی یک آلبوم موسیقی با عنوان «سماع» منتشر شده که ۱۳ قطعه از تکنوازی‌های او از مقام‌های تنبور را شامل می‌شود.
موضوع مقاله: واسط (خوشه‌بندی) | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # واسط (خوشه‌بندی) | مقدمه: باید به این نکته توجه کرد که واسط‌ حتما عضوی از مجموعه مدنظر است؛ این در حالی است که میانگین و مرکزوار می‌توانند مقداری خارج از مجموعه داشته باشند. | ## بخش 1: واسط (خوشه‌بندی) | گاهی اوقات در ساختارهایی مانند گراف‌ها نمی‌توان از میانگین و مرکزوار استفاده کرد؛ زیرا، ممکن است این شاخص‌های مرکزی خارج از ساختار گراف تعریف شوند. به همین دلیل است که استفاده از واسط در این حوزه کاربرد بیش‌تری دارد؛ چرا که واسط مجموعه رئوس یک گراف، یک راس از میان آن‌ها است. هم‌چنین، در حوزه بیان ژن نیز نمی‌توان از میانگین و مرکزوار به عنوان نماینده مجموعه داده استفاده کرد. اساس تعریف واسط‌ها به استفاده‌ی آن‌ها در الگوریتم خوشه‌بندی کی‌-واسط (به انگلیسی: K-Medoids) بر می‌گردد. | ## بخش 2: واسط (خوشه‌بندی) | از نظر عملکردی، الگوریتم کی‌-واسط شبیه به الگوریتم کی-میانگین (به انگلیسی: K-Means) است. نقطه‌ی تفاوت این دو الگوریتم را می‌توان در امکان تعریف‌پذیر نبودن میانگین دانست. واسط این مجموعه، یا همان ، به صورت زیر تعریف می‌شود: مثال فرض کنید یک مجموعه داده دلخواه در فضای دو بعدی باشد. فاصله‌ی اقلیدسی دو به دوی نقاط به صورت زیر است: جایگزین=مثالی از مجموعه دو بعدی|وسط|بی‌قاب|388x388پیکسل با توجه به محاسبات بالا خواهد بود و مجموع تفاوت‌های این عضو از دیگر اعضای مجموعه کمینه است. | ## بخش 3: واسط (خوشه‌بندی) | ساده‌ترین الگوریتمی که می‌توان برای محاسبه واسط ارائه کرد، محاسبه‌ی دو به دوی فاصله‌‌ی داده‌ها از یک‌دیگر است. با این حال، الگوریتم‌های دیگری وجود دارند که در حالات خاصی می‌توانند واسط مجموعه را به صورت دقیق و یا تقریبی محاسبه کنند. 39-45 این الگوریتم میانگین فاصله هر نقطه تا بقیه نقاط را با نمونه‌برداری (به انگلیسی: Sampling) از زیرمجموعه‌ای تصادفی از نقاط دیگر تخمین می‌زند. | ## جمع‌بندی | TOPRANK این الگوریتم با فرض داشتن یک آگاهی اولیه از توزیع فواصل متوسط می‌تواند واسط را به صورت دقیق و با احتمال زیاد محاسبه کند.
موضوع مقاله: نظریه یادگیری آماری | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # نظریه یادگیری آماری | مقدمه: نظریه یادگیری آماری چارچوبی برای یادگیری ماشینی است که از زمینه های آمار و آنالیز تابعی گرفته می شود. | ## بخش 1: نظریه یادگیری آماری | تئوری یادگیری آماری منجر به کاربردهای موفقی در زمینه هایی مانند بینایی کامپیوتر، بازشناسی گفتار و بیوانفورماتیک شده است. یادگیری به دسته های زیادی تقسیم می شود، از جمله یادگیری نظارت‌شده، یادگیری خودران، یادگیری ماشین برخط و یادگیری تقویتی. 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 طبقه‌بندی هستند. مسائل طبقه بندی آنهایی هستند که خروجی آنها عنصری از مجموعه ای مجزا از برچسب ها خواهد بود. | ## بخش 2: نظریه یادگیری آماری | 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 را فضای برداری همه ورودی‌های ممکن و را فضای برداری همه خروجی‌های ممکن در نظر بگیرید. تئوری یادگیری آماری این دیدگاه را ارائه می‌دهد که توزیع احتمال ناشناخته‌ای در فضای وجود دارد، یعنی یک ناشناخته‌ای وجود دارد. بگذارید تابع هزینه باشد، معیاری برای تفاوت بین مقدار پیش‌بینی‌شده و مقدار واقعی . | ## بخش 3: نظریه یادگیری آماری | ریسک مورد انتظار تعریف شده است: تابع هدف،آن تابع است که برآورده میکند: از آنجایی که توزیع احتمال ناشناخته است، باید یک معیار تقریبی برای ریسک مورد انتظار استفاده شود. به آن ریسک تجربی می گویند: الگوریتم یادگیری که تابع را انتخاب می‌کند که ریسک تجربی را به حداقل می‌رساند، حداقل‌سازی ریسک تجربی نامیده می‌شود. تابع هزینه انتخاب تابع هزینه یک عامل تعیین کننده بر روی تابع است که توسط الگوریتم یادگیری انتخاب خواهد شد. رگریسون متداول ترین تابع هزینه برای رگرسیون، تابع هزینه مربعات است (همچنین به عنوان نرم درجه دو شناخته می شود). به این صورت: هزینه قدر مطلق (همچنین به عنوان نرم درجه یک نیز شناخته می شود) گاهی اوقات استفاده می شود: طبقه‌بندی به نوعی، تابع مشخصه0-1 طبیعی ترین تابع هزینه برای طبقه بندی است. | ## جمع‌بندی | 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.