aria-haman/haman-fa-wikipedia-articles-186k huggingface dataset:
موضوع مقاله: مواد منفجره هسته‌ای | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # مواد منفجره هسته‌ای | مقدمه: مواد منفجرهٔ هسته‌ای از جمله مواد منفجره است که انرژی خود را از واکنش‌های هسته‌ای دریافت می‌کند. | ## بخش 1: مواد منفجره هسته‌ای | کمابیش تمامی دستگاه‌های منفجرهٔ هسته‌ای به قصد استفاده در جنگ و به عنوان جنگ‌افزار هسته‌ای طراحی و تولید می‌شوند. برای نمونه، پیشرانش پالس هسته‌ای گونه‌ای از پیشرانش فضایی است که از مواد منفجرهٔ هسته‌ای برای فراهم نمودن رانش فضاپیما استفاده می‌کند. | ## بخش 2: مواد منفجره هسته‌ای | یک کاربرد مشابه پیشنهاد استفاده از مواد منفجره هسته‌ای برای پرهیز از برخورد سیارک است. زمانی مواد منفجره هسته‌ای برای استفاده در حفاری‌های بزرگ در نظر گرفته شده بودند. | ## بخش 3: مواد منفجره هسته‌ای | یک انفجار هسته‌ای می‌تواند برای ایجاد یک بندرگاه یا یک گردنه یا احتمالاً حفره‌های بزرگ زیرزمینی برای استفاده به عنوان فضای ذخیره‌سازی استفاده شود. تصور می‌شد که انفجار یک ماده منفجره هسته‌ای در سنگ‌های غنی از نفت می‌تواند استخراج بیشتر از این ذخایر را ممکن کند. | ## جمع‌بندی | عدم دستیابی به اهداف، همراه با درک خطرات ناشی از بارش هسته‌ای و سایر مواد رادیواکتیویته باقی‌مانده و تصویب قراردادهای مختلف مانند پیمان منع جزئی آزمایش هسته‌ای و پیمان ماورای جو، منجر به پایان یافتن بیشتر برنامه‌های استفاده از مواد منفجره هسته‌ای شده‌است.
موضوع مقاله: رگرسیون ریج | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # رگرسیون ریج | مقدمه: رگرسیون ریج (به انگلیسی: Ridge regression) یکی از نسخه‌های رگرسیون خطی است که در مسائلی با متغیرهای مستقل دارای همبستگی بالا برای تخمین ضرایب استفاده می‌شود و مشکل هم‌خطی چندگانه را کاهش می‌دهد. | ## بخش 1: رگرسیون ریج | ریج، همچنین یکی از روش‌های تنظیم مدل است که از بیش‌برازش در رگرسیون جلوگیری می‌کند. در این روش، نُرمِ ضرایب به تابع هزینه مجموع مربعات خطا حین فرایند آموزش مدل، افزوده می‌شود. تعریف ریاضی فرض کنید در مسئله رگرسیون، مجموعه داده‌ها شامل جفت متغیر پیشگو و متغیر پاسخ به صورت باشد. | ## بخش 2: رگرسیون ریج | رگرسیون خطی معمولی به شکل زیر در پی یافتن و بهینه است به طوری که مجموع مربعات خطا را کمینه کند: در رگرسیون ریج ضریبی از نُرمِ به تابع هزینه اضافه می‌شود: پارامتر میزان جریمه روی نُرمِ را مشخص می‌کند. اضافه کردن ضریبی از نُرمِ به تابع هزینه معادلِ ایجاد محدودیتی بر روی نُرمِ است: که منظور از در واقع، نُرمِ است که به صورت زیر محاسبه می‌شود: بنابراین، رگرسیون ریج محدودیت‌های بیشتری را روی ضرایب مدل اعمال می‌کند. چراکه در این روش افزون بر تلاش برای کمینه کردن میانگین خطای مربعات خطاها، جریمه‌ای روی ضرایب هم در نظر گرفته می‌شود. | ## بخش 3: رگرسیون ریج | در نتیجه ترجیح بر انتخاب ضرایبی با اندازهٔ کوچک یا نزدیک به صفر است تا جملهٔ جدید افزوده شده به تابع هزینه نیز کوچک شود فرم بستهٔ جواب برای به دست آوردن فرم بستهٔ جواب به فرم ماتریسی تابع هزینه را توجه کنید: کافیست نسبت به مشتق بگیریم: در نتیجه: مصورسازی برای مصورسازی روش رگرسیون ریح توجه کنید که جمع خطای مربعات، به شکل خطوط تراز بیضوی نمایش داده می‌شود. به علاوه در مسألهٔ رگرسیون ریج، ناحیه‌ای که ضرایب مدل را مشخص می‌کند از رابطه زیر به دست می‌آید: که در صفحهٔ مختصات دو بعدی، دایره‌ای به شعاع را نمایش می‌دهد. | ## جمع‌بندی | پاسخ مسألهٔ رگرسیون ریج در نقطه‌ای است که خطوط تراز بیضوی با محدودهٔ دایره‌ای شکل ضرایب برخورد می‌کند.
موضوع مقاله: اندازه مغز | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # اندازه مغز | مقدمه: اندازه مغز گاهی با وزن و گاهی با حجم (از طریق اسکن MRI یا حجم جمجمه) اندازه‌گیری می‌شود. | ## بخش 1: اندازه مغز | از آزمایش هوش تصویربرداری عصبی می‌توان برای مطالعه اندازه‌گیری‌های حجمی مغز استفاده کرد. | ## بخش 2: اندازه مغز | در مورد «آزمایش هوش»، پرسشی که به کرات مورد بررسی قرار گرفته‌است، رابطه اندازه مغز با هوش است. | ## بخش 3: اندازه مغز | اندازه‌گیری اندازه مغز و ظرفیت جمجمه نه تنها برای انسان، بلکه برای همه پستانداران مهم است. | ## جمع‌بندی | +اندازه مغز انسان‌ها نام اندازه مغز (سانتی‌متر۳) انسان ماهر ۵۵۰–۶۸۷ انسان کارورز ۷۰۰–۹۰۰ انسان راست‌قامت ۶۰۰–۱۲۵۰ انسان هایدلبرگی ۱۱۰۰–۱۴۰۰ انسان نئاندرتال ۱۲۰۰–۱۷۵۰ انسان خردمند ۱۴۰۰ انسان فلورسی 417 در سال‌های اخیر، آزمایش‌هایی برای نتیجه‌گیری دربارهٔ اندازه مغز در ارتباط با جهش ژنی که باعث میکروسفالی، یک ناهنجاری رشد عصبی که بر حجم قشر مغز تأثیر می‌گذارد، انجام شده‌است.
موضوع مقاله: آنتن جهت‌دار | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # آنتن جهت‌دار | مقدمه: آنتن‌های جهت‌دار عملکرد بیشتری را نسبت به آنتن‌های دوقطبی - یا به‌طور کلی آنتن‌های همه‌جهته - هنگامی که هم‌مرکزش بیشتری از تابش در جهت خاصی مورد نظر است، ارائه می‌دهند. | ## بخش 1: آنتن جهت‌دار | آنتن با بهره-بالا (HGA) یک آنتن سویی با قُطر باریکه امواج رادیویی متمرکز و باریک است که امکان هدف‌گیری دقیق تر سیگنال‌های رادیویی را فراهم می‌کند. در مقابل، یک آنتن کم‌بهره (LGA) یک آنتن همه‌جهته با قطر باریکه امواج رادیویی فراخ است که به سیگنال اجازه می‌دهد حتی در مناطق کوهستانی به خوبی منتشرشود و بنابراین بدون توجه به زمینگان اتکاپذیرتر است. | ## بخش 2: آنتن جهت‌دار | آنتن‌های کم‌بهره اغلب در فضاپیماها به‌عنوان پشتیبان برای آنتن‌های با بهره-بالا استفاده می‌شوند، که پرتوی بسیار باریک‌تری را ارسال می‌کند و بنابراین آماده‌پزیرش اتلاف سیگنال است. همه آنتن‌های کاربردی حداقل تا حدودی جهت‌دار هستند، اگرچه معمولاً فقط جهت در صفحه موازی با زمین در نظر گرفته می‌شود و آنتن‌های کاربردی به راحتی می‌توانند در یک صفحه همه‌جهته باشند. | ## بخش 3: آنتن جهت‌دار | رایج‌ترین انواع: آنتن یاگی، آنتن لگاریتمی تناوبی آنتن بازتابنده گوشه که اغلب با هم ترکیب می‌شوند و به صورت تجاری به عنوان آنتن تلویزیونی مسکونی فروخته می‌شوند. | ## جمع‌بندی | تکرارکننده‌های سلولی اغلب از آنتن‌های جهت‌دار خارجی استفاده می‌کنند تا سیگنالی به مراتب بیشتر از آنچه در یک تلفن همراه استاندارد به دست می‌آید ارائه دهند.
موضوع مقاله: تابع فعالسازی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تابع فعالسازی | مقدمه: در هوش مصنوعی، تابع فعالسازی یک گره، خروجی آن گره را با یک ورودی یا مجموعه ای از ورودی‌ها تعریف می‌کند. | ## بخش 1: تابع فعالسازی | یک مدار مجتمع استاندارد می‌تواند به عنوان یک الکترونیک دیجیتال از توابع فعال سازی دیده شود که بسته به ورودی می‌تواند «روشن» (۱) یا «خاموش» (۰) باشد. با این حال، تنها توابع فعال‌سازی غیرخطی به چنین شبکه‌هایی اجازه می‌دهند تا مسائل غیر ضروری را تنها با استفاده از تعداد کمی از گره‌ها محاسبه کنند و چنین توابع فعال‌سازی غیرخطی نامیده می‌شوند. طبقه‌بندی توابع فعالسازی در شبکه‌های عصبی رایج‌ترین توابع فعالسازی را در شبکه عصبی می‌توان می‌توان به سه دسته تقسیم کرد: توابع فعالسازی پله‌ای، توابع فعالسازی خطی، توابع فعالسازی غیر خطی. توابع فعالسازی پله دودویی در این نوع توابع، ابتدا یک آستانه‌ای در نظر گرفته می‌شود و با توجه به آن تعیین می‌شود که آیا گره فعال می‌شود یا خیر. این نوع توابع در دامنه‌ای که مشتق پذیر هستند، مشتقی برابر صفر دارند و به همین دلیل استفاده از روند پس‌انتشار برای آن‌ها با مشکل همراه است. | ## بخش 2: تابع فعالسازی | در این نوع توابع نیز به این دلیل که مشتق برابر یک عدد ثابت است نمی‌توان از روند پس‌انتشار استفاده کرد. در زمان‌هایی که پارامترها و داده‌های مسئله زیاد و پیچیده می‌شوند استفاده از این نوع توابع فعالسازی توصیه نمی‌شود. توابع فعالسازی غیر خطی این نوع توابع بیشتر از سایر توابع فعالسازی در شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرند و وفق پذیری بالایی با داده‌های پیچیده ورودی دارند. مقاله اصلی هینتون و همکاران در سال ۲۰۱۲ در مورد تشخیص خودکار گفتار از یک تابع فعال سازی لجستیک سیگموئید استفاده می‌کند. علاوه بر عملکرد تجربی، توابع فعالسازی دارای ویژگی‌های ریاضی مختلفی نیز هستند: غیرخطی وقتی تابع فعال‌سازی غیرخطی است، می‌توان ثابت کرد که یک شبکه عصبی دو لایه یک تقریب‌کننده تابع جهانی است. | ## بخش 3: تابع فعالسازی | وقتی چندین لایه از تابع فعال سازی هویت استفاده می‌کنند، کل شبکه معادل یک مدل تک لایه است. دامنه هنگامی که محدوده تابع فعال سازی محدود است، روش‌های تمرینی مبتنی بر گرادیان پایدارتر هستند، زیرا ارائه الگو به‌طور قابل توجهی تنها بر وزن‌های محدود تأثیر می‌گذارد. زمانی که دامنه بی‌نهایت باشد، تمرین عموماً کارآمدتر است زیرا ارائه الگو به‌طور قابل توجهی بر بیشتر وزنه‌ها تأثیر می‌گذارد. مشتق‌پذیری پیوسته این ویژگی برای فعال کردن روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان مطلوب است (تابع فعالسازی یکسوساز به‌طور پیوسته قابل تمایز نیست و مشکلاتی با بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان دارد، اما همچنان امکان‌پذیر است). تابع فعال‌سازی مرحله باینری در ۰ قابل تمایز نیست و برای تمام مقادیر دیگر به ۰ متمایز می‌شود، بنابراین روش‌های مبتنی بر گرادیان نمی‌توانند با آن پیشرفتی داشته باشند. | ## جمع‌بندی | این خصوصیات به‌طور قاطع بر عملکرد تأثیر نمی‌گذارند و تنها ویژگی‌هایی نیستند که ممکن است مفید باشند.
موضوع مقاله: عروس (نمایشنامه) | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # عروس (نمایشنامه) | مقدمه: اولین اجرا اولین اجرای نمایشنامه که در سال ۱۹۶۷ به همت پیتر گیل در تئاتر رویال کورت به روی صحنه رفت، به ارزیابی مجدد آثار نمایشی لارنس کمک کرد. | ## بخش 1: عروس (نمایشنامه) | در سال ۱۹۶۸ مکمل ادبی تایمز آن را «یک اثر خوب و تکان‌دهنده» که «باید به اندازهٔ پسران و عشاق و بهترین داستان‌های ناتینگهام شر شناخته شود» توصیف کرد. در سال ۲۰۱۲، منتقد انگلیسی مایکل بیلینگتون، آن را «بسیار خارق‌العاده و یکی از بهترین درامهای بریتانیایی بزرگ قرن بیستم» خواند. | ## بخش 2: عروس (نمایشنامه) | شخصیتها خانم گاسکوئین خانم پردی جو گاسکوئین مینی گاسکوئین لوتر گاسکوئین راننده تاکسی تاریخچهٔ اجرا این نمایش برای نخستین بار در ۱۶ مارس ۱۹۶۷ در تئاتر رویال کورت لندن به کارگردانی پیتر گیل به نمایش درآمد. هنری دیوید لن در سال ۲۰۰۲، این نمایش را در سالن یانگ ویک به روی صحنه برد و روزنامه گاردین آن را «یکی از بزرگ‌ترین درام‌های بریتانیایی قرن بیستم» نامید. | ## بخش 3: عروس (نمایشنامه) | در سال ۲۰۰۳، دستهٔ تئاتر مینت این نمایش را در شهر نیویورک تولید کرد و نیویورک تایمز آن را یکی از ده اجرای برتر سال معرفی کرد. | ## جمع‌بندی | اقتباس در سال ۲۰۱۵، تئاتر ملی با همکاری تئاتر رویال اکسچنج، «شوهران و پسران» را تولید کرد؛ در این اجرا چند نمایشنامهٔ لارنس («عروس»، «جمعه شب یک معدنچی» و «بیوه شدن خانم هالروید») در یک روایت سه ساعته با هم ترکیب شدند.
موضوع مقاله: شبکه‌های عصبی بازگشتی دو طرفه | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # شبکه‌های عصبی بازگشتی دو طرفه | مقدمه: حال، راهکار تمامی این مشکلات استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی دوطرفه است که هیچ‌یک از محدودیت‌های فوق را ندارند. | ## بخش 1: شبکه‌های عصبی بازگشتی دو طرفه | به عبارتی هم لازم نیست دادهٔ ورودی آنها فیکس باشد و هم می‌توانند از هر استیتی گذشته و آینده را به صورت همزمان ببینند و اطلاعات بیشتری برای یادگیری مدل استفاده نمایند. شبکه‌های عصبی بازگشت‌پذیر دوطرفه هنگامی که نیاز به اطلاعات متن دادهٔ ورودی داریم هم می‌تواند کاربردی باشد. به عنوان نمونه در تشخیص دست‌نوشته‌ها، برای تشخیص یک حرف باید هم به حروف بعد از آن در جمله دقت نماییم و هم بتوانیم حرف قبل از آن را به صورت همزمان ببینیم. | ## بخش 2: شبکه‌های عصبی بازگشتی دو طرفه | تنها نکته‌ای که باید دقت کنیم این است که خروجی این دو استیت به ورودی در استیت‌های جهت مخالف متصل نیستند. ساختار کلی شبکه‌های بازگشت‌پذیر و شبکه‌های بازگشت‌پذیر دوطرفه در دیاگرام زیر آورده شده‌است. با استفاده از دو جهت در زمان بر خلاف شبکه‌های بازگشت‌پذیر استاندارد در شبکه‌های بازگشت‌پذیر دوطرفه اطلاعات می‌تواند به صورت همزمان هم از آینده و هم از گذشته در استیت فعلی دریافت شود. | ## بخش 3: شبکه‌های عصبی بازگشتی دو طرفه | شبکه‌های عصبی بازگشت‌پذیر دوطرفه همانند شبکه‌های عصبی بازگشت‌پذیر استاندارد می‌توانند آموزش داده‌شوند. این اتفاق به سبب اینکه دو جهت در زمان هیچ تعاملی با هم ندارند محقق می‌شود و به صورت مستقل می‌توانند آموزش داده‌شوند. | ## جمع‌بندی | به صورت کلی آموزش باید به صورت زیر انجام شود: برای حرکت پیش‌انتشار (Forward pass) استیت‌های پسین و پیشین در ابتدا طی می‌شوند و سپس نورون‌های خروجی طی می‌شوند.
موضوع مقاله: کاهش و خوشه‌بندی ترازمند و بازکردی با بهره‌گیری از رده‌بندی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # کاهش و خوشه‌بندی ترازمند و بازکردی با بهره‌گیری از رده‌بندی | مقدمه: این روش یکی از روش‌های یادگیری خودران می‌باشد که از آن جهت داده‌کاوی روی دادگان بزرگ و حجیم استفاده می‌شود. | ## بخش 1: کاهش و خوشه‌بندی ترازمند و بازکردی با بهره‌گیری از رده‌بندی | از این الگوریتم برای سرعت‌بخشی به الگوریتم خوشه‌بندی کی-میانگین نیز استفاده می‌شود. مبتکران این الگوریتم از آن به عنوان اولین الگوریتم در حوزه دیتابیس که به شکل مؤثر نویز در داده را مدیریت می‌کند یاد می‌کنند. توانایی این الگوریتم در خوشه‌بندی داده‌هایی که به شکلی افزایشی و پویا به دست می‌آیند، آن را برجسته و از دیگر الگوریتم‌ها متمایز می‌کند. الگوریتم‌های خوشه‌بندی ارائه شده پیش از این الگوریتم، عملکرد ضعیفی روی داده‌های بزرگ و حجیم داشتند. همچنین آن‌ها نیاز داشتند که کل داده‌های در حافظه برای دسترسی موجود باشد و این برای مجموعه داده‌هایی که در حافظه اصلی کامپیوتر جا نمی‌شدند مشکل‌ساز بود. این الگوریتم با توانایی به‌کارگیری داده‌ها به شکل پویا، مشکلات موجود در الگوریتم‌های قبلی را برطرف کرد. | ## بخش 2: کاهش و خوشه‌بندی ترازمند و بازکردی با بهره‌گیری از رده‌بندی | الگوریتم ورودی‌های این الگوریتم مجموعه‌ای از بردارهای حقیق به اندازه و عدد که به نشان‌دهنده تعداد خوشه‌ها است، هستند. الگوریتم شامل ۴ مرحله می‌باشد: مرحله اول: درخت ویژگی خوشه‌بندی روی داده‌ها تشکیل می‌شود. نحوهٔ تشکیل این درخت به شرح زیر است: ویژگی خوشه‌بندی داده‌ها به شکل یک سه‌تایی تعریف می‌شود که در آن جمع خطی بردارها و جمع مربع بردارها می‌باشد. این درخت شامل دو پارامتر و می‌باشد که به ترتیب ضریب انشعاب درخت و یک متغیر آستانه می‌باشند. هر راس غیر برگ در این درخت حداکثر شامل عضو مانند می‌باشد که در آن یک اشاره‌گر به به فرزند ام آن راس و ویژگی خوشه متناظر با زیرخوشهٔ مربوط به آن فرزند می‌باشد. همچنین در برگ‌ها اشاره‌گرهایی به برگ‌ها قبلی و بعدی نیز وجود دارد که تمامی برگ‌های درخت را به یکدیگر متصل می‌کنند. | ## بخش 3: کاهش و خوشه‌بندی ترازمند و بازکردی با بهره‌گیری از رده‌بندی | مرحله دوم: الگوریتم با بررسی تمامی برگ‌های درخت تشکیل شده در مرحله قبل یک درخت ویژگی خوشه جدید می‌سازد که از درخت قبلی کوچک‌تر است. در همین حین الگوریتم داده‌های پرت را حذف می‌کند و خوشه‌های پیشین را به یکدیگر ملحق می‌کند. مرحله سوم: در این مرحله، الگوریتم با استفاده از یکی از خوشه‌های موجود، همهٔ اعضای برگ‌ها را خوشه‌بندی می‌کند. مرحله چهارم: مرکز خوشه‌های به دست آمده در مرحله سوم به عنوان seed استفاده می‌شود و داده‌ها بازتوزیع می‌شوند تا به یک مجموعه جدید از خوشه‌ها برسیم. نقاط قوت الگوریتم الگوریتم کاهش و خوشه‌بندی ترازمند و بازکردی با بهره‌گیری از رده‌بندی، عملیات خوشه‌بندی را به شکل محلی انجام می‌دهد. در واقع این الگوریتم برای خوشه‌بندی داده‌ها نیاز به خواندن تمام داده‌ها به شکل یک‌جا ندارد. | ## جمع‌بندی | مشاهده اول آن که فضای داده‌ها معمولاً به شکل یکنواخت اشعال نشده و مشاهده دوم آن است که همهٔ نقاط در داده‌های ما به یک اندازه مهم نیستند.
موضوع مقاله: واریانس حفظ‌شده | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # واریانس حفظ‌شده | مقدمه: در علم آمار، واریانس حفظ‌شده ابزاری برای سنجش مقدار واریانس مد نظر گرفته شده توسط یک مدل ریاضیاتی روی یک مجموعه دادهٔ خاص است. | ## بخش 1: واریانس حفظ‌شده | هر چه میزان واریانس حفظ‌شده بیشتر باشد، آن مدل بیشتر می‌تواند تنوع داده‌ها در مجموعهٔ داده‌ها را توضیح دهد. ضریب همبستگی به‌عنوان معیار واریانس حفظ‌شده فرض کنید برداری تصادفی و متغیری تصادفی که از یک توزیع نرمال با میانگین تولید می‌شود، می‌باشند. | ## بخش 2: واریانس حفظ‌شده | از مثال‌های آن می‌توان به کاربرد آن در کاهش ابعاد در تحلیل مؤلفه‌های اصلی اشاره کرد. در این روش از واریانس حفظ شده برای انتخاب مؤلفه‌های اصلی‌ای که بیشترین اطلاعات را از مجموعه داده اولیه نگه‌داری می‌کنند، استفاده می‌شود. | ## بخش 3: واریانس حفظ‌شده | در روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی مقادیر و بردارهای ویژه ماتریس کوواریانس مجموعه داده‌ها محاسبه می‌شود و بردارهای ویژه با بیشترین مقدار واریانس حفظ شده نگه‌داری می‌شوند (به اندازه‌ای که مجموع مقدار واریانس حفظ شده به مقداری مناسب، معمولاً بالا ۹۰ درصد برسد) و مجموعه داده جدید را تشکیل می‌دهند. | ## جمع‌بندی | واریانس حفظ شده برای هر بردار ویژه به صورت زیر محاسبه می‌شود: که مقدار ویژه متناظر با بردار ویژه i ام و برابر میزان واریانس حفظ شده توسط آن بردار ویژه است.
موضوع مقاله: مهدی بهمن | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # مهدی بهمن | مقدمه: او نویسندهٔ مجموعه داستان «سرمای استخوان‌سوز» و پژوهشگر تقریب ادیان است، کتاب‌های تورات، زبور و انجیل را تذهیب کرده‌است. | ## بخش 1: مهدی بهمن | مهدی بهمن بیش از ۲۰ سال در حوزه همزیستی ادیان (تقریب ادیان) فعالیت کرده و به همراه عبدالحمید معصومی تهرانی، فعالیت‌های مشترکی در زمینه گفت‌وگوی ادیان انجام داده‌است. او در سال ۱۳۹۸ یک نسخه از صحیفه عزرا (کتاب مقدس یهود) را با خطاطی معصومی تهرانی و تذهیب مهدی بهمن به دفتر راو اعظم اسرائیل، ایتسخاک یوسف اهدا کرده بود. او همچنین کتاب‌های تورات، زبور و انجیل را نیز تذهیب کرده که کتاب زبور او در کتابخانه کنگره آمریکا نگهداری می‌شود. بازداشت در ۱۴۰۱ او در جریان خیزش ۱۴۰۱ ایران در ۱۹ مهر بازداشت و به بند ۲۰۹ زندان اوین منتقل شد. | ## بخش 2: مهدی بهمن | به گفته نزدیکانش، او به دنبال مصاحبه علنی با شبکه تلویزیونی ۱۳ اسرائیل بازداشت شده‌بود. گفته شده است که او در این جلسه دادگاه از حق داشتن وکیل تعیینی محروم بوده‌است و در تمام مدت بازداشت فقط یک بار توانسته با خانواده خود دیدار کند.‌‌ او در طول دوران بازداشتش، حداقل یک مرتبه دست به اعتصاب غذا زده است. آزادی مهدی بهمن، پس از گذراندن ۳ سال حبس تعزیری، در ۳۱ اردیبهشت ۱۴۰۴ از زندان اوین آزاد شد. واکنش‌ها به حکم اعدام وزارت امور خارجه اسرائیل با صدور بیانیه‌ای حکم اعدام او را محکوم کرد. | ## بخش 3: مهدی بهمن | در این بیانیه همچنین گفت «مهدی بهمن، نویسنده ایرانی نیز که مدافع گفت‌وگوی ادیان بود، تنها به دلیل این که با یک خبرگزاری اسرائیلی مصاحبه کرده، به اعدام محکوم شده‌است.» ژولین برژتون، سناتور مجلس سنای فرانسه، کفالت سیاسی مهدی بهمن را بر عهده گرفت.عضو مجلس سنای فرانسه کفالت سیاسی مهدی بهمن را بر عهده گرفت | radiofarda.com رادیو فردا جمعی از نویسندگان و فعالان مدنی از جمله شیرین عبادی، آسیه امینی، علیرضا روشن و علی عبداللهی در نامه‌ای به پاپ فرانسیس درخواست کردند به حکم اعدام مهدی بهمن اعتراض کند. نشر روناک کتاب «سرمای استخوان‌سوز» نوشته مهدی بهمن را در راستای حمایت از حق آزادی بیان و مخالفت با صدور حکم اعدام به صورت رایگان در اختیار عموم قرار داد. | ## جمع‌بندی | این کتاب در سال ۲۰۱۹ نوشته شد و به دلیل سانسور وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی در ایران مجوز انتشار نگرفت و در آمستردام توسط نشر روناک منتشر شد.
موضوع مقاله: زبان در میمون‌های بزرگ | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # زبان در میمون‌های بزرگ | مقدمه: پژوهش‌ها دربارهٔ زبان میمون‌های انسان‌نمای بزرگ شامل آموزش شامپانزه‌ها، بونوبوها، گوریل‌ها و اورانگوتان‌ها برای ارتباط با انسان از طریق زبان اشاره، نمادها یا تقلید گفتار بوده است. | ## بخش 1: زبان در میمون‌های بزرگ | برخی از این تحقیقات، مانند پروژه‌های آموزش زبان اشاره به «واشو» و استفاده «کنزی» از نمادهای گرافیکی، نشان داده‌اند که این جانداران قادر به فهم و استفاده از صدها علامت هستند، اما هنوز معماست که آیا این توانایی‌ها واقعا زبان به‌معنای کامل هستند یا خیر . در نتیجه، دیدگاه غالب این است که زبان در معنا و ساختار پیچیده‌اش همچنان منحصر به انسان است. | ## بخش 2: زبان در میمون‌های بزرگ | استفاده از زبان اشاره زبان اشاره و صفحه کلید کامپیوتر در پژوهش‌های زبان نخستی‌ها استفاده می‌شود، زیرا تارهای صوتی پستانداران غیرانسانی نمی‌توانند به‌طور کامل بسته شوند، و کنترل کمتری بر زبان و فک پایین دارند. بسیاری از پژوهشگران زبان جانوران نتایج مطالعاتی را که در زیر توضیح داده شده است به عنوان شواهدی از توانایی‌های زبانی در جانوران ارائه کرده‌اند. | ## بخش 3: زبان در میمون‌های بزرگ | اکنون به‌طور کلی پذیرفته شده است که میمون‌ها می‌توانند امضا کردن را یاد بگیرند و می‌توانند با انسان‌ها ارتباط برقرار کنند. | ## جمع‌بندی | با این حال، دربارهٔ اینکه آیا آنها می‌توانند نحوی را برای دستکاری چنین علائمی تشکیل دهند اختلاف نظر وجود دارد.
موضوع مقاله: یادگیری گروهی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # یادگیری گروهی | مقدمه: در یادگیری ماشین و امار، یادگیری گروهی (به انگلیسی: Ensemble learning) به روشی گفته می‌شود که از الگوریتم های متفاوت برای پیشبینی نهایی خروجی ها استفاده می‌‌شود، در یادگیری گروهی چند الگوریتم بطور موازی خروجی را پیشبینی می‌کنند و خروجی نهایی آن خروجی ای می‌شود که بیشترین تکرار را در بین خروجی های پیشبینی شده داشته است، البته مدل های متفاوتی از یادگیری گروهی وجود دارد که در بعضی از آن ها خروجی های پیشبینی شده توسط هر الگوریتم وزن متفاوتی دارند یا مدل هایی که به طور موازی خروجی را پیشبینی نمی‌کنند و از نتایج مدل قبل نیز بهره می‌برند. | ## بخش 1: یادگیری گروهی | انتظار می‌رود که یادگیری گروهی نتایج بهتری در مقایسه با روش های پیشین که تنها از یک الگوریتم استفاده می‌کردند داشته باشد، به این فرض که بالاتر ذکر شد خرد جمعی (به انگلیسی: Wisdom of the Crowd) می‌گویند. انواع روش های یادگیری گروهی کیسه بندی کیسه بندی (به انگلیسی:(Bootstrap aggregating (Bagging) یکی از روش های یادگیری گروهی است، در این روش برای ساختن مجموعه داده های تمرین برای هرکدام از مدل ها از مجموعه داده های اصلی انتخاب با جایگذاری صورت می‌گیرد(درنتیجه در هر انتخاب شانس حضور همه داده ها برابر است و در مجموعه نهایی هر داده ممکن است صفر، یک یا چند بار بیاید)، همچنین هر مدل تنها بر روی زیر مجموعه ای از ویژگی ها آموزش می‌بیند تا با بیشتر شدن تنوع و واریانس از بیش برازش (به انگلیسی: Overfitting) جلوگیری شود. برای ارزیابی مدل از روش ارزیابی خارج از کیسه (به انگلیسی: Out-Of-Bag Evaluation) استفاده می‌شود، از آنجا که داده های مدل ها زیر مجموعه ای از داده های اصلی بوده تعدادی از داده ها هرگز توسط مدل مشاهده نشده و برای ارزیابی می‌توان از آن ها استفاده کرد. | ## بخش 2: یادگیری گروهی | احتمال مشاهده نشدن داده توسط مدل: اگر تعداد داده زیاد شود : در نتیجه با زیاد شدن تعداد داده ها تقریبا آن ها در داده های آموزش مشاهده نشده و از آن ها برای ارزیابی می‌توان استفاده کرد. در تصویر زیر یک نمونه از طبقه بندی با یادگیری گروهی آمده است، در این مثال از چهار درخت تصمیم (به انگلیسی: Decision Tree) با عمق ۱‌ (هرکدام فقط بر اساس یک ویژگی داده را تقسیم بندی می‌کنند) استفاده شده است و در نهایت از رای اکثریت برای طبقه بندی نهایی استفاده شده است. افزایشی افزایشی (به انگلیسی:Boosting) یکی از روش های یادگیری گروهی است، در این روش دیگر مدل ها موازی آموزش داده نمی‌شوند و هر مدل از اشتباهات مدل قبل سعی می‌کند عبرت بگیرد بدین صورت که داده ها در ابتدا همه وزن یکسانی دارند و پس از پایان آموزش هر مدل وزن داده ها بروزرسانی می‌شود و داده هایی که اشتباه طبقه بندی شده باشند وزن بیشتری به آن ها اختصاص می‌یابد تا مدل های بعدی اهمیت بیشتری به آن ها بدهند. | ## بخش 3: یادگیری گروهی | کاهش واریانس مزیت استفاده از روش‌های یادگیری گروهی کاهش واریانس در مبادله بایاس و واریانس می‌باشد. بایاس ایجاد شده توسط روش‌های یادگیری گروهی را می‌تواند با استفاده از تخمین‌گر های بهتر (بایاس کم) کاهش داد. | ## جمع‌بندی | اثبات با توجه به فرض‌های زیر: خواهیم داشت: پس در دو حالتی که: ۱- تعداد تخمین‌گر ها زیاد شود ۲- همبستگی بین تخمین‌گر ها به صفر میل کند واریانس کاهش پیدا می‌کند.