cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Էլիզաբետա Սիրանի
Կենսագրություն
Էլիզաբետան դուստրն է կերպարվեստի բոլոնյան դպրոցի ներկայացուցիչ Ջովանի Անդրեա Սիրանիի, ով, նկարչությունից զատ, զբաղվում էր նաև արվեստի գործերի առևտրով և Գվիդո Ռենիի լավագույն աշակերտնրից ու մերձավոր գործընկերներից էր։ Աղջիկը նկարչությամբ սկսել է զբաղվել տասներկու տարեկան հասակից, արվեստի երկրպագու և պատմաբան Կառլո Չեզարե Մալվազիայի (Carlo Cesare Malvasia) ազդեցությամբ (ի դեպ, վերջինս հետագայում Էլիզաբետայի կենսագրությունն ընդգրկել է Բոլոնյայի նկարիչների մասին պատմող իր հայտնի աշխատության մեջ, և դա միակ կնոջ կենսագրությունն է 1678 թվականին լույս տեսած այդ գրքում ): Հայրը, որ սկզբում թերահավատորեն էր նայում դստեր «վարժանքներին», նկատելով աղջկա մեծ ձգտումն ու ձիրքը՝ մեկ տարի անց նրան ընդունել է իր արվեստանոցը ։ Եվ տասնյոթ տարեկանում Էլիզաբետան արդեն միանգամայն ձևավորված գեղանկարիչ ու փորագրանկարիչ էր։ Այդ տարիքից նա սկսել է նոթատետր պահել, որտեղ նշումներ է կատարել իր գործերի և դրանց ստեղծման պատմության մասին։ Նկարելու նրա ոճը մոտ է Գվիդո Ռենիի ոճին, և այդ պատճառով էլ նրանց աշխատանքները հաճախ շփոթել են (օրինակ՝ Բեատրիչե Չենչիի դիմանկարը, որ Էլիզաբետայի գործերից է, երկար ժամանակ վերագրվել է Ռենիին)։
Նկարչուհին շատ է տքնել՝ ջանք չխնայելով ընտանիքն ապահովելու համար։ Բանն այն է, որ արթրոզից ու հոդատապից տառապող հայրն այլևս ի վիճակի չէր նկարելու, և կամա, թե ակամա՝ դստեր ուսերին էր ընկել արվեստանոցը ղեկավարելու, աշխատանքները կազմակերպելու, բնականոն հունով առաջ տանելու գործը ։ Նրան օգնում էին Բարբարա և Աննա Մարիա քույրերը։
Էլիզաբետա Սիրանիի՝ որպես շնորհալի նկարչուհու համբավը տարածվել է ոչ միայն հայրենի բնօրրանում (որտեղ հանդուրժողական, մինչև իսկ բարեհաճ մթնոլորտ էր ձևավորվել կին արվեստագետների նկատմամբ ), այլև նրա սահմաններից դուրս, հասել է նաև Ֆլորենցիա, Հռոմ... Նրա տաղանդի երկրպագուների թվում էր Կոզիմո Մեդիչին։ Նկարչուհին 1660 թվականին գեղարվեստի դպրոց է բացել աղջիկների ու կանանց համար, այդ նույն տարում ընդունվել է Հռոմի Սուրբ Ղուկասի ակադեմիան : Էլիզաբետայի հետաքրքրությունները չէին սահմանափակվում նկարչությամբ. նա սիրում էր երաժշտություն, քնար էր նվագում, երգում, բանաստեղծություններ գրում...
Մահացել է շատ երիտասարդ՝ 27 տարեկան հասակում, ստամոքսի խոցի ծայրահեղ բորբոքումից , թեև քաղաքում լուրեր էին տարածվել, որ նրան թունավորել է իր սպասուհին՝ Լյուչիա Տոլոմելլին (այդ կապակցությամբ նույնիսկ հետաքննություն է անցկացվել ): Անժամանակ վախճանված կին արվեստագետին հուղարկավորել են Բոլոնյայի Սուրբ Դոմինիկ բազիլիկի Գվիդոտտի մատուռում՝ Գվիդո Ռենիի շիրմի կողքին։ Նրա թողած գեղարվեստական ժառանգությունը կազմում են շուրջ երկու հարյուր գեղանկարներ ու գծանկարներ, որոնք ներկայումս գտնվում են Եվրոպայի և Ամերիկայի Միացյալ Նահանգների զանազան թանգարաններում։
Ստեղծագործություններ
Էլիզաբետա Սիրանին ստեղծել է աստվածաշնչյան և առասպելաբանական թեմաներով գեղանկարներ ու գծանկարներ, ինչպես նաև ինքնանկարներ ու իր ժամանակակիցների դիմանկարներ։ Նրա ստեղծագործություններում Աստվածամոր կերպարի կողքին ընդգծված կերպով արտահայտվել է հեղինակի հետաքրքրվածությունը վրիժառու կնոջ (Կիրկեա/Ցիրցեա, Հուդիթ և այլն) կերպարի նկատմամբ։ Օգտակար դասեր քաղելով վարպետներից՝ շնորհալի նկարչուհին մշակել է իր ինքնատիպ ոճը։ Հայրը նրան սեր է ներարկել մուգ, հագեցած գույների ու ներկերի նկատմամբ, իսկ Գվիդո Ռենիի ազդեցությունը նկատվում է կոմպոզիցիայի որոշ տարրերում։
Կերպարը գրական երկերում
Դեռևս 19-րդ դարում հատկապես նկարչուհու հայրենի քաղաքում՝ Բոլոնյայում, գրվել ու լույս են ընծայվել նրա կյանքի վիպականացված պատմություններ։ Վերջերս Էլիզաբետա Սիրանիին նվիրված չափածո դրամա է հրատարակել նաև մեր օրերի իտալացի բանաստեղծ Դավիդե Ռոնդոնին։ «Արվեստը՝ թույն» վերնագիրը կրող այդ թատերգությունը (2004 թվական ) 2005 թվականին բեմադրել է ռեժիսոր և դերասանուհի Յայա Ֆորտեն։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Իտալացի նկարչուհիներ Կատեգորիա:17-րդ դարի իտալացի նկարիչներ Կատեգորիա:Իտալացի փորագրիչներ
Սաֆետ Զեց
Սաֆետ Զեց (բոսնիերեն՝ Safet Zec, ), բոսնիացի նկարիչ, գրաֆիկ-դիզայներ ։
Կենսագրություն
Սաֆետ Զեցը բոսնիացի ծնողների զավակ է։ Ծնվել է Ռոգատիցա քաղաքում (ներկայումս՝ Սերբական Հանրապետությունում)։ 1964 թվականին ավարտել է Սարաևոյի կիրառական արվեստների դպրոցը, 1969-ին՝ Բելգրադի գեղարվեստի համալսարանը, 1972-ին՝ այդ նույն համալսարանի ասպիրանտուրան ։
1970-ական թվականներին դարձել է բանաստեղծական ռեալիզմ ուղղության խոշոր ներկայացուցիչներից մեկը ։ 1990-ականների սկզբներին արդեն Հարավսլավիայի Սոցիալիստական Դաշնային Հանրապետության ամենահամբավավոր նկարիչներից մեկն էր։ 1990-ին ընտանիքով Բելգրադից տեղափոխվել է Սարաևո, 1992-ին բոսնիական պատերազմի պատճառով լքել է Սարաևոն ու մեկնել իտալական Ուդինե ։
Սաֆետ Զեցն արդեն իսկ 70-ից ավել անհատական ցուցահանդես է ունեցել Բոսնիա և Հերցեգովինայում և աշխարհի տարբեր քաղաքներում։ Նա արժանացել է ավելի քան քսան մրցանակի, իր ստեղծագործություններով լայն ճանաչում ու համբավ ձեռք բերել ։ 2007 թվականին պարգևատրվել է Ֆրանսիայի Արվեստների շքանշանով։ Նրա աշխատանքներից տեղ են գտել միջազգային պատկերասրահներում, անհատական հավաքածուներում։
Ներկայումս ապրում ու ստեղծագործում է Վենետիկում, Սարաևոյում, Փարիզում, Պոչիտելում ։
Մոտրունկի (գյուղ, Չուդնևսկի շրջան)
Մոտրունկի (Мотрунки), գյուղ Ուկրաինայի Ժիտոմիրի մարզի Չուդնևսկի շրջանում։
2001 թվականի տվյալներով Մոտրունկի գյուղում բնակվում էր 157 մարդ։ Բնակավայրը զբաղեցնում է 0,875 կմ² տարածք։ Բնակչության խտությունը կազմում էր 179,43 մարդ/կմ²։
Պորոգի (գյուղ, Յամպոլի շրջան)
Պորոգի (Пороги), գյուղ Ուկրաինայի Վիննիցայի մարզի Յամպոլի շրջանում։ Հիմնադրվել է 1900 թվականին։
2001 թվականի տվյալներով Պորոգի գյուղում բնակվում էր 820 մարդ։ Բնակավայրը զբաղեցնում է 2,22 կմ² տարածք։ Բնակչության խտությունը կազմում էր 369,37 մարդ/կմ²։
(2181) Ֆոգելին
(2181) Ֆոգելին (Fogelin), աստերոիդ աստերոիդների հիմնական գոտում։ Հայտնաբերվել է 1942 թվականի դեկտեմբերի 28-ին Կառլ Ռեյնմուտի կողմից Հայդելբերգում ։
Միջին հեռավորությունը Արեգակից կազմում է 2,590301 ա. մ., առավելագույնը մոտենում է 2,2798 ա. մ. հեռավորության վրա և հեռանում 2,9008 ա. մ. ։ Արեգակի շուրջ մեկ ամբողջական պտույտ է կատարում 1522,73 երկրային օրվա ընթացքում, իր ուղեծրով շարժվելով միջինում 0,236417 աստիճան/օր արագությամբ։ Աստերոիդի ուղեծրի և խավարածրի հարթությունները իրար հետ կազմում են 13,01° անկյուն։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:1942 թվականին հայտնաբերված աստղագիտական մարմիններ Կատեգորիա:Կառլ Ռեյնմուտի կողմից հայտնաբերված աստերոիդներ Կատեգորիա:Աստերոիդների հիմնական գոտու աստերոիդներ
Էլենի Պրոսալենտի
Էլենի Պրոսալենտի (Ελένη Προσαλέντη Աթենք,1870- Աթենք, 1911), 19-րդ դարի երկրորդ կեսի և 20-րդ դարի սկզբի հույն նկարչուհի։
Էլենի Պրոսալենտիսը ծնվել է հայտնի նկարիչների ընտանիքում։ Նրա պապը, քանդակագործ և նկարիչ Պրոսալենտիս Պավլոս (1784-1837), հանդիսանում է առաջին պրոֆեսիոնալ քանդակագործը ժամանակակից Հունաստանում ։ Նրա հայրը,Պրոսալենտիս Սպիրիդոն (1830-1895), նույնպես նկարիչ էր։ Նկարիչներ են դարձել անգամ նրա եղբայները՝ Պավլոս Պրոսալենտիս կրտսեր (1857-1894), էմիլիոս Պրոսալենտիս (1896-1926) և Օլգա Պրոսալենտի (1870-1930)։
Չնայած նրան, որ Պրոսալենտիսների ընտանիքը լավ հայտնի էր արվեստաբաններին, անճշտություններ կան կապված Էլենի Պրոսալենտիսի (1870-1874 թթ. միջև, Աթենք) ծննդյան տարեթվի և ծննդյան վայրի մասին։ Նա իր նկարչության առաջին դասերը ստացել է իր հորից։ Էլենին հետևում էր նկարչության ակադեմիական ճյուղին։ Նրա հիմնական ոճերն էին դիմանկարչությունը և սրբապատկերագրությունը։ Էլենին իր նկարները ցուցադրում էր Աթենքի ցուցահանդեսներում (1896-1900 թվականներին) և այլ խմբակային ցուցահանդեսներում։ Նրա ամենահայտնի դարձած նկարներն էին դիմանկարներ՝ Կոնստանտինա Մավռոմիխալիսա, Տիմոլյոնա Առգիռոլուլոսա։ Նրա նկարները պահպանվում են Պատմության ազգային թանգարանում, պատկերասրահ «Πарнас»: Սրբապատկերները պահվում են եկեղեցիներում՝ (Παναγία των Ξένων), Սուրբ Գեորգի Աթենքում և Աթենքի ճեմարանում։ Էլենի աշակերտներից է եղել նկարիչ Սգուրոս Դիոնիսիոս ։
Նկարչուհին մահացել է Աթենքում 1911 թվականին։
Ծանոթագրություններ
Կատեգորիա:Հույն նկարիչներ Կատեգորիա:20-րդ դարի նկարչուհիներ
Վիվիան Ասեյի
Վիվիան Ասեյի, ֆրանսիացի ֆուտբոլիստ, կիսապաշտպան, որը ներկայումս խաղում է Ֆրանսիայի կանանց ֆուտբոլի առաջնության (Կանանց դիվիզիոն 1) Բորդո կանանց ֆրանսիական ֆուտբոլային ակումբում։
Ասեյին իր կարիերան սկսել է US Quevilly սիրողական ակումբում։ Քանի որ ակումբը չուներ կանանց համար առանձին բաժին, նա խաղում էր հիմնականում տղաներից կազմված խառը թիմում ։ Ավելի ուշ նա միացել է FC Rouen ֆուտբոլի սիրողական ակումբի կանանց բաժնին, որտեղ ընդհանուր 28 ելույթներում երիտասարդ ֆուտբոլիստուհին խփել է 23 գոլ։ Նա միացել է Մոնպելիե կանանց ֆուտբոլային ակումբին 2009-2010 մրցաշրջանի կեսերին 2010 թվականի հունվարին և այնտեղ խաղացել է մինչև 2016-2017 մրցաշրջանից առաջ Մառսելի Օլիմպիկ տեղափոխվելը ։
Անձնական կյանք
Ասեյին ծնվել է Ֆրանսիայում և ծագումով Գաբոնից է ։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Ֆուտբոլիստուհիներ Կատեգորիա:2019 ՖԻՖԱ-ի կանանց աշխարհի գավաթի խաղարկության մասնակիցներ Կատեգորիա:Մոնպելիեի ֆուտբոլիստներ Կատեգորիա:Ֆրանսիացի ֆուտբոլիստներ
Ետադարձում
Ծածկագիրը
Որպեսզի օգտագործվի ետադարձումը խնդիրների հատուկ դասի համար, պետք է ապահովել P տվյալները խնդիրների հատուկ տեսակի համար, և 6 գործողության պարամետրեր՝ root(սկզբնաղբյուր), accept(ընդունել), first(սկիզբ), next(հաջորդ) output(տվյալների հաղորդման գործընթաց)։ Այս գործողությունները պետք է ընդունեն P տվյալները որպես չափորոշիչ և պետք է անել հետևյալը.
Օգտագործման նկատառումները Reject գործողությունը պետք է լինի boolean-valued fanction, որը վերադարձնում է true(ճիշտ), միայն երբ հաստատվում է, որ c-ի ոչ մի վերլուծություն ճիշտ լուծում չէ P-ի համար։ Եթե գործողությունը չի հասնում որոշակի արդյունքի, այն պետք է վերադառնա դեպի false(սխալ)։ Ոչ ճիշտ false արդյունքը կարող է հանգեցնել նրան, որ bt գործողությունը բաց թողնի մի քանի ճիշտ տարբերակներ։ Մյուս կողմից, ետադարձման ալգորիթմի էֆեկտիվությունը կախված է նրանից, որ reject-ը վերադարձնի true այն տարբերակների համար, որոնք որքան հնարավոր է մոտ են գտնվում արմատին։ Եթե reject-միշտ վերադարձնում է false, ալգորիթմը դեռ կգտնի լուծումներ, բայց այն համարժեք կլինի կոպիտ սահմանափակ որոնման։ Accept գործողությունը պետք է վերադարձնի true, եթե c-ն պատրաստի վերջնական տարբերակ է P խնդրի համար, և հակառակ դեպքում՝ false։ Այն կարող է ենթադրել, որ մասնակի տարբերակ c-ն և նրա բոլոր նախկին տարբերակները անցել են reject ստուգումը։ Նշենք, որ ընդհանուր ծածկագիրը չի ենթադրում, որ իրական լուծումները միշտ հանդիսանում են պոտենցիալ ծառի տերևները։ Այլ կերպ ասած՝ այն ընդունում է հնարավորությունը, որ P-ի համար իրական լուծումը կարող է հետագայում վերլուծվել, որպեսզի հայտնաբերվեն այլ ճիշտ տարբերակներ։ 1-ին և հաջորդ գործողությունները արվում են ետադարձման ալգորիթմով, հաշվելու համար ծառի c բողբոջի ավելի փոքր բաղադրիչները որոնք են այն տարբերակները, որ տարբերվում են c-ից տարածման միայն մի քայլով։ First կոճակը(P,c) պետք է արտադրի c-ի նախնական տարբերակը որոշ սահմանված կարգով, և next(P,c) կոճակը պետք է հայտնաբերի s բողբոջի հաջորդ զույգին այդ նույն կարգով։ Երկու գործողություններն էլ պետք է հայտնաբերեն «Անվավեր» տարբերակը, որը այստեղ նշված է 'Λ' նշանով, եթե պահանջված ավելի նախնական տարբերակը գոյություն չունի։ Root, first և next գործառույթները որոշում են մասնակի տարբերակների խումբը և պոտենցիալ որոնման ծառը։ Նրանք պետք է ընտրվեն այնպես, որ P-ի ամեն մի լուծում հայտնվի ծառի վրա, և ոչ մի մասնակաի տարբերակ մեկ անգամից ավել չհանդիպի։ Ավելին, նրանք պետք է ընդունեն շատ արդյունավետ reject ստորոգելին։
Շուտ կանգ առնելու տարբերակները Վերը նշված ծածկագիրը կօգտագործի output-ը՝ բոլոր տարբերակների համար, որանք հանդիսանում են P-ի լուծում։ Ալգորիթմը հեշտությամբ թարմացվում և կանգ է առնում առաջին լուծումը կամ որոշակի քանակով լուծումներ գտնելուց հետո, կամ որոշակի քանակով մասնակի տարբերակները ստւգելուց հետո, կամ CPU տրված ժամանակի ավարտից հետո։
Սահմանափակ լրացումները Ընդհանուր constraint satisfaction-? խնդիրները ներառում են գտնելը մի շարք թվեր x=(x(1), x(2),…..x(n), յուրաքանչյուրը մի շարքում(1,2,….m), որը ………..-? Այս դասի խնդիրների համար P-ի որպես օրինակ օգտագործվող տվյալները կլինեն m-ն և n-ն, և ստորոգելի F-ն։ Այս խնդրի սովորական ետադարձման եղանակով տրվող լուծման մեջ կարելի է առանձնացնել մի մասնակի տարբերակ՝ որպես թվերի ցուցակ c = (c[1],c[2], … c[k]), ցանկացած k-ի համար 0-i և n-ի միջև, որոնք պետք է նշանակվեն k օրինակները x[1],x[2], …, x[k])։ Արմատի տարբերակը հետագայում կլինի դատարկ ցուցակ։First և next գործողությունները այնուհետև կունենան այս տեսքը. function first(P,c) k ← length(c) if k = n then return Λ else return (c[1], c[2], …, c[k], 1) function next(P,s) k ← length(s) if s[k] = m then return Λ else return (s[1], s[2], …, s[k-1], 1 + s[k]) Այստեղ length (c)- ն միավորների թիվն է c ցուցակում։ Reject-ը պետք է դառնա true, եթե F-ը չի կարող որոշվել n թվերի ցուցակով, որը սկսվում է c-ի k միավորներով։ Որպեսզի ետադարձումը արդյունավետ լինի, պետք է հնարավոր լինի վերլուծել այս իրավիճակը առնվազն մի քանի c տարբերակների համար։ Օրինակ, եթե F-ը մի քանի Boolean-? ստորոգելիների միացումն է, F = F[1] F[2] F[p], և յուրաքանչյուր F[i] կախված է փոքր subset of variables-? x[1], …, x[n] հետո reject գործողությունը կարող է պարզապես ստուգել F[i] –ը, որը կախված է միայն variable-ներից x[1], …, x[k], և դառնում են true եթե այս բառերից մեկը դառնում է false։ Փաստորեն, reject-ը միայն պետք է ստուգի այս բառերը, որոնք կախված են միայն նրանից, որ x[1], …, x[k-1] –ը հետագայում ստուգվեն որոնման ծառի մեջ։ Ընդհանրաապես ավելի լավ է բացել veriable-ների ցուցակը այնպես, որ այն սկսվի ամենահավանական օրինակներից։ Կարելի է նաև անել next գործողությունը՝ ընտրելու համար թե որ օրինակը պետք է նշանակվի, երբ բաղդատւմ ենք մասնակի տարբերակը, որը հիմնված է փոխարինելի օրինակների նշանակության վրա։ Հետագա բարելավումները կարող են ձեռք բերվել constraint propagation-ի միջոցով։ Ի հավելումն հիշողության և վերականգնման հետ կապված խնդիրներին՝ ետադարձումը պահպանում է փոփոխվող հետքեր, որպեսզի պահպանվի արժեքի փոխման գործընթացի պատմությունը։ Գործողության արդյունավետ կատարումը թույլ կտա խուսափել տարբերակների փոփոխականությունից, քանի որ այն կջնջի բոլոր փոփոխությունները 1 գործողությամբ։ Variable trail-? ի մեկ այլ տարբերակ է պահել փոփոխման ժամանակը, թե երբ է վերջին փոփոխությունը կատարվել։
Կատեգորիա:Ալգորիթմներ
Յոզեֆ Ռոտ
Յոզեֆ Ռոտ, (Moses Joseph Roth, ) ավստրիացի գրող և լրագրող։
Կենսագրություն
Յոզոֆը 1894 թվականին ծնվել է Բրոդի քաղաքում հրեական ընտանիքում, որը մեծ ուղղափառ համայնքի մի մասն էր։ Հայրը՝ Նոխում Ռոթը, անհաջող շրջիկ առևտրական էր, տառապում էր հոգեկան հիվանդությամբ և մահացել է 1910 թվականին  ։ Յոզոֆին դաստիեարակել է իր մայրը Մարիամը (Միրյամի) որը ծնվել է Գրյուբելի և Յեհիել Գրյուբելի պապի ընտանիքում ։
Սովորել է Լվովում, ապա Վիեննայի համալսարանում, 1916 թվականին գնացել է ռազմաճակատ, մասնակցել Առաջին համաշխարհային պատերազմին։
Պատերազմից հետո, սկսած 1918 թվականից, լրագրող է աշխատել Բեռլինի և Ֆրանկֆուրտի թերթերում, մինչև 1920 թվականը հայտնի լրագրող է դարձել, թերթերում աշխատել է մինչև 1933 թվականը։ «Սարդոստայն» առաջին մեծ արձակ ստեղծագործությունը մաս-մաս տպագրվեց ավստրիական թերթերում և մեծ հաջողություն չունեցավ։ Վեպի համար խթան հանդիսացան Ռատենաուի սպանությունը և խմբագիր Մ.Հարդենի դեմ մահափորձը։ Գրքում Ռոթը նկարագրել է պատերազմի ծայրահեղ վետերանների շրջանակները, որոնք պատրաստվում էին իշխանության զավթմանը և ահաբեկչության ռեժիմի հաստատմանը։ Նա անսովոր խորաթափանցությամբ է նշել Հիտլերի, Գինդենբուրգի և Լյուդենդորֆի անունները ։
1924 թվականին Ռոթը հրատարակեց «Սավոյ հյուրանոցը» և «Ապստամբություն» որպես առանձին հրատարակություններ։ 1926 թվականին երկար ճանապարհ է անցել ԽՍՀՄ-ում։ 1932 թվականին ավարտվել է Ռոտայի ամենաերկար և ամենահայտնի վեպը՝«Ռադեկցու երթը»։
1933 թվականին նացիստների իշխանության գալուց հետո Ռոթն անմիջապես արտագաղթեց Ֆրանսիա։ Նացիստական ​​հեղաշրջումից անմիջապես հետո Ստեֆան Ցվեյգին ուղղված նամակում Ռոթը կրկին ցույց տվեց իրավիճակի ճիշտ ընկալումը «Պատերազմը մոտենում է ինքներդ ձեզ մի շողոքորթեք։ Դժոխքը եկավ իշխանության » ։
Ֆրանսիայում Ռոթը գրեց ևս մի քանի գիրք, մասնավորապես «Սուրբ հարբեցողի լեգենդը» (1939) որտեղ, ըստ երևույթին, արտացոլվել է հեղինակի կիրքը ալկոհոլի նկատմամբ և կյանքի դժվարին իրավիճակները։
Նա լրջորեն հետաքրքրված էր կաթոլիկությամբ, բայց մկրտության մասին հավաստի տվյալներ չկան։ 1939 թվականի մայիսին, իմանալով իր ընկերոջ Էռնստ Տոլլերի ինքնասպանության մասին, Ժոզեֆ Ռոթըտապալվեց գետնին և շուտով մահացավ ։
Ստեղծագործություններ
Ռոթի կողմից գրված ամենահայտնի վեպը Հաբսբուրգյան կայսրության տարեգրությունն է «Ռադեկցու երթը» (1932)։ Նա (ինչպես, նաև այլ գործեր) էկրանավորվել է (1965, 1995)։ Ազդեցիկ քննադատ Մարսել Ռայխ-Ռանիցկին նրան ներառել է գերմաներենով գրված լավագույն քսան վեպերի շարքում։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Ֆրանսիայի հրեաներ Կատեգորիա:Ավստրիացի լրագրողներ Կատեգորիա:Գերմանալեզու գրողներ Կատեգորիա:Հրեա գրողներ Կատեգորիա:20-րդ դարի ավստրիացի գրողներ Կատեգորիա:20-րդ դարի տղամարդ գրողներ Կատեգորիա:20-րդ դարի լրագրողներ
Կոնյատի
Կոնյատի (Коняты), գյուղ Ռուսաստանի Սմոլենսկի մարզի Ռոսլավլսկի շրջանի կազմում։
Բնակչությունը 2007 թվականին գրանցված տվյալներով կազմում էր 39 մարդ։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Ռուսաստանի գյուղեր Կատեգորիա:Ռուսաստանի Սմոլենսկի մարզի Ռոսլավլսկի շրջանի բնակավայրեր
Քագաչ
Քագաչ, գյուղ Արևելյան Հայաստանում, Կարսի մարզում ։
Բնակչության մասին տվյալներ չեն պահպանվել։ Հայերը բռնությամբ տեղահանվել են 1920 թվականի հայ-թուրքական պատերազմի ժամանակ և բնակություն հաստատել Արևելյան Հայաստանում։
Ծանոթագրություններ
Կատեգորիա:Արևելյան Հայաստանի գյուղեր
Տացինսկի շրջան
Տացինսկի շրջան (Тацинский район), Ռուսաստանի Ռոստովի մարզի 43 շրջաններից մեկը։ Շրջկենտրոնն է Տացինսկայա ստանիցան։ Տարածքը կազմում է 2411 կմ², բնակչությունը՝ 40,2 հզ. (2010 թ. տվյալներով)։ Շրջանի մեջ է մտնում 1 քաղաքային և 10 գյուղական համայնք։
Կատեգորիա:Ռոստովի մարզի շրջաններ
Ադեոնայի ընտանիք
Ադեոնայի ընտանիք, ոչ մեծ աստերոիդների ընտանիք, որը տեղաբաշխված է հիմնական աստերոիդների գոտում։ Ընտանիքը անվանվել է այս ընտանիքի առաջին աստերոիդի պատվին՝ (145) Ադեոնա։
Վոլֆրամս-Էշենբախ
Ենթարկվում է Սրեդնայա վարչական շրջանին։ Գտնվում է Անսբախ շրջանի կազմում։ Բնակչությունը կազմում է 2872 մարդ (ըստ 2010 թվականի դեկտեմբերի 31-ի). Տարածքը կազմում է 25.47 կմ²։ Պաշտոնական կոդ՝ 09 5 71 229։
Քաղաքն առաջին անգամ հիշատակվում է XI դարում, 1917 թվականից կոչվում է Օբեր Էշենբախ։ Հետո այն ստացել է իր ներկայիս անվանումը։ Քաղաքի եկեղեցու շենքում թաղված է ` «Պարսիվ» Վոլֆրամ ֆոն Էշենբախ ։
Ծանոթագրություններ
Կատեգորիա:Գերմանիայի քաղաքներ
Լաուտաոյա
Լաուտաոյա (Лаутаоя), գետ Ռուսաստանում, հոսում է Կարելական ինքնավար հանրապետությունում և Սուոյարվսկի շրջանում։ Գետաբերանը տեղակայված է Սարկայոկի գետի աջ ափին՝ 20 կմ հեռավորության վրա։ Գետի երկարությունը 20 կմ է։
Ջրային գրանցամատյանի տվյալներ
Ռուսաստանի ջրային գրանցամատյանի տվյալների համաձայն՝ պատկանում է Բալթիկ ծովի ավազանային շրջանին, գետի ջրատնտեսային տեղամասը՝ ջրային ավազանաըին շրջան, գետի ենթաավազանը՝ Նևա և գետ ավազանը Լադոժսկի լիճ։ Պատկանում է Նևա ավազանային շրջանին։
Տվյալներն ըստ ջրային ռեսուրսների ֆեդերատիվ տեսչության.
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Ռուսաստանի գետեր
Նաժակ
Նաժակ (Najac), համայնք Ֆրանսիայի Օկսիտանիա մարզի Ավերոն գավառում ։
Բնակչությունը 2008 թվականի դրությամբ կազմում է 752 մարդ, բնակչության խտությունը` 13.96 մարդ/կմ²։ Բնակավայրը զբաղեցնում է 53.88 կմ² տարածք։
Աշխարհագրություն
Գտնվում է Փարիզ քաղաքից 520 կմ հարավ, Թուլուզ քաղաքից` 85 կմ հյուսիս-արևելք, Ռոդեզ քաղաքից` 50 կմ արևմուտք։
Ուստ-Դոնեցկի շրջան
Ուստ-Դոնեցկի շրջան (Усть-Донецкий район), Ռուսաստանի Ռոստովի մարզի 43 շրջաններից մեկը։ Շրջկենտրոնն է Ուստ-Դոնեցկ ավանը։ Տարածքը կազմում է 1150 կմ², բնակչությունը՝ 30,8 հզ. (2010 թ. տվյալներով)։ Շրջանի մեջ է մտնում 1 քաղաքային և 7 գյուղական համայնք։
Նաժակ
Բնակչություն
Բնակչության քանակը ըստ տարիների
Աղբյուրներ` Ֆրանսիայի սոցիոլոգիական գիտությունների բարձրագույն դպրոցի տվյալներ
Տնտեսություն
2010 թվականին ուներ 424 աշխատունակ (15-64 տարեկան) բնակիչ, որոնցից ակտիվ էին 305-ը, իսկ ոչ ակտիվները` 119։ Ակտիվության ցուցանիշը կազմում է 71,9 %։ 305 աշխատունակ մարդկանցից աշխատել է 274 անձ (159 տղամարդ և 115 կին)։ Գործազուրկ են եղել 31 անձ (12 տղամարդ և 19 կին)։ 119 անաշխատունակներից 24-ը եղել են աշակերտներ կամ ուսանողներ, 61-ը` թոշակառուներ, իսկ 34-ը չեն աշխատել տարբեր պատճառներով ։
Ծանոթագրություններ
Կատեգորիա:Ֆրանսիայի բնակավայրեր Կատեգորիա:Ֆրանսիայի համայնքներ
Թվային առանցք
Թվային առանցք կամ թվային ուղիղ, ուղիղ, որի վրա ընտրված են.
Իրական թվերի և թվային առանցքի միջև ստեղծված է փոխմիարժեք համապատասխանություն. կոորդինատների սկզբնակետը համընկնում է 0-ի հետ, ցանկացած կետի թվային արժեքին համապատասխանում է նրա հեռավորությունը հաշվման սկզբնակետից. դրական ուղղությամբ «պլյուս» նշանով, բացասական ուղղությամբ՝ «մինուս» նշանով։ Այսպիսով, թվային ուղիղը բաղկացած է կոորդինատների սկզբնակետից և նրանից դուրս եկող երկու ճառագայթներից, որոնցից մեկը համապատասխանում է դրական, մյուսը՝ բացասական ուղղությանը։ Այսպիսի համապատասխանության դեպքում ուղղի վրա կետերի բնական դասավորվածությունը համաձայնեցվում է թվերի կարգավորվածության հետ։
Թվային ուղիղը հաճախ օգտագործվում է որպես իրական թվերի \mathbb{R} բազմության ակնառու ներկայացում (օրինակ, գրաֆիկների կառուցման համար)։ Այդ դեպքում ուղղի հատվածները պատկերում են թվային միջակայքեր։
Գրականություն
Կատեգորիա:Տարրական մաթեմատիկա Կատեգորիա:Թվեր
Անիյա (Էստոնիայի շրջան)
Անիյա շրջան (Anija vald), շրջան Էստոնիայի Հարյումաա նահանգում։ Շրջանի կենտրոնն է Կեհռա քաղաքը։
Բնակչություն
2012 թվականի տվյալներով շրջանում բնակվում էին 5754 մարդ։ Բնակչության խտությունը շրջանում կազմում էր 11,13 մարդ/կմ²։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Էստոնիայի շրջաններ
Սոլոմախովկա (գյուղ, Պոլտավայի շրջան)
Սոլոմախովկա (Соломахівка), գյուղ Ուկրաինայի Պոլտավայի մարզի Պոլտավայի շրջանում։
2001 թվականի տվյալներով Սոլոմախովկա գյուղում բնակվում էր 42 մարդ։
Անտոնովկա (գյուղ, Գաֆուրիյսկի շրջան)
Անտոնովկա (Антоновка, Антоновка), գյուղ Ռուսաստանի Բաշկորտոստան հանրապետության Գաֆուրիյսկի շրջանի կազմում։
Բնակչությունը 2009 թվականին գրանցված տվյալներով կազմում էր 711 մարդ։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Ռուսաստանի գյուղեր Կատեգորիա:Ռուսաստանի Բաշկորտոստան հանրապետության Գաֆուրիյսկի շրջանի բնակավայրեր
Ցելինսկի շրջան
Ցելինսկի շրջան (Целинский район), Ռուսաստանի Ռոստովի մարզի 43 շրջաններից մեկը։ Շրջկենտրոնն է Ցելինա ավանը։ Տարածքը կազմում է 2129 կմ², բնակչությունը՝ 32,8 հզ. (2010 թ. տվյալներով)։ Շրջանի մեջ է մտնում 9 գյուղական համայնք։
Արհեստական նեյրոնային ցանց
Արհեստական նեյրոնային ցանցեր (ԱՆՑ), մաթեմատիկական մոդելներ, ինչպես նաև նրանց ծրագրային կամ սարքային իրականացումներ, որոնք կառուցված են բիոլոգիական նեյրոնային ցանցերի - ցանցեր կենդանի օրգանիզմի նեյրոնային բջիջներից կազմակերպական կամ ֆունկցիայավորման սկզբունքով։ Այդ հասկացությունը առաջացել է գլխուղեղ-ում առաջացող պրոցեսների ուսումնասիրման և այդ պրոցեսների մոդելավորման փորձերի արդյունքում։ Այդպիսի առաջին փորձը Մակկալոկիև Պիթսի նեյրոնային ցանցերն էին. Հետագայում, ուսուցողական ալգորիթմների մշակումից հետո, ստացված մոդելները սկսեցին կիրառել պրակտիկ նպատակներով ` կանխատեսման խնդիրներում, կերպարների ճանաչման համար, կառավարման խնդիրներում և այլն։
ԱՆՑ-ն իրենից ներկայացնում է փոխկապված և փոխհամագործակցող (արհեստական նեյրոնների) պարզ պրոցեսորների համակարգ:Այդպիսի պրոցեսորները սովորաբար բավականին պարզ են, հատկապես, համեմատած անհատական համակարգիչներում կիրառվող պրոցեսորների հետ։ Նմանատիպ ցանցի յուրաքանչյուր պրոցեսոր գործ ունի միայն ազդանշանների հետ, որոնք պարբերականորեն ստանում է, և ազդանշանների, որոնք պարբերաբար ուղարկում է այլ պրոցեսորների։ Այնուամենայնիվ, այդպիսի լոկալ պարզ պրոցեսորները միասին ընդունակ են կատարելու բավականին բարդ խնդիրներ։
Մեքենայական ուսուցման տեսանկյունից նեյրոնային ցանցը իրենից ներկայացնում է կերպարների ճանաչման, դիսկրիմինանտ վերլուծության, կլաստերիզացիայի մեթոդի և նմանատիպ այլ մեթոդների մասնավոր դեպք։ Մաթեմատիկական տեսանկյունից, նեյրոնային ցանցերի ուսուցումը ոչ գծային օպտիմալացման բազմապարամետրական խնդիր է։ Կիբեռնետիկայի տեսանկյունից նեյրոնային ցանցը կիրառվում է ադապտիվ կառավարման խնդիրներում և որպես ալգորիթմներ ռոբոտատեխնիկայի համար։ Հաշվողական տեխնիկայի և ծրագրավորման զարգացման տեսակյունից նեյրոնային ցանցը արդյունավետ պարալելիզմի խնդիրների լուծման միջոց է։ Արհեստական ինտելեկտի տեսանկյունից ԱՆՑ-ն հանդիսանում է կոննեկտիվիզմի հոսքի փիլիսոփայական հիմքը և կառուցվածքային մոտեցման հիմնական ուղղությունը համակարգչային ալգորիթմների միջոցով (մոդելավորում) բնական ինտելեկտի կառուցման հնարավորությունների ուսումնասիրումը։
Նեյրոնային ցանցերը չեն ծրագրավորվում բառից բուն իմաստով, դրանք ուսուցանվում են. ուսուցանելու հնարավորությունը նեյրոնային ցանցերի գլխավոր առանձնահատկություններից է ավանդական ալգորիթմների առջև։ Տեխնիկապես ուսուցումը կայանում է նեյրոնների միջև կապերի գործակիցների առկայությամբ։ Ուսուցման պրոցեսում նեյրոնային ցանցը ունակ է հայտնաբերել մուտքային և ելքային տվյալների միջև բարդ կախվածություններ, ինչպես նաև կատարել ընդհանրացում։ Դա նշանակում է, որ հաջող ուսուցման դեպքում ցանցը կարող է վերադարձնել ճիշտ արդյունք այն տվյալների հիման վրա, որոնք բացակայում էին ուսուցողական ընտրանքում, ինչպես նաև ոչ լիարժեք և/կամ «աղմկոտ», մասամբ աղավաղված տվյալների հիման վրա։
Նեյրոն
Նեյրոնը հաշվողական միավոր է, որը տեղեկատվություն է ստանում, պարզ հաշվարկներ է կատարում դրա վրա և փոխանցում։ Դրանք բաժանվում են երեք հիմնական տեսակի՝ մուտքային, թաքնված և ելքային։ Այն դեպքում, երբ նեյրոնային ցանցը բաղկացած է մեծ թվով նեյրոններից, ներմուծվում է շերտ տերմինը։ Համապատասխանաբար, կա մուտքային շերտ, որը ստանում է տեղեկատվություն, թաքնված շերտեր, որոնք մշակում են այն, և ելքային շերտ, որը ցուցադրում է արդյունքը։ Նեյրոններից յուրաքանչյուրն ունի 2 հիմնական պարամետր՝ մուտքային տվյալներ (input data) և ելքային տվյալներ (output data)։ Մուտքային նեյրոնի դեպքում՝ input=output։ Մնացած մասում մուտքագրման դաշտը պարունակում է նախորդ շերտի բոլոր նեյրոնների ընդհանուր տեղեկատվությունը, որից հետո այն նորմալացվում է՝ օգտագործելով ակտիվացման ֆունկցիան։
Նեյրոնը կատարում է պարզագույն գործողություն՝
Նեյրոնային Ցանցը՝ որպես ամբողջություն
Նեյրոնային ցանցը նեյրոնների հաջորդականություն է, որոնք միացված են սինապսներով։ Նեյրոնային ցանցի կառուցվածքը եկել է անմիջապես կենսաբանությունից։ Այս կառուցվածքի շնորհիվ մեքենան ձեռք է բերում տարբեր տեղեկություններ վերլուծելու ունակություն։ Նեյրոնային ցանցերը նաև ունակ են ոչ միայն վերլուծել մուտքային տեղեկատվությունը, այլև վերարտադրել այն իրենց հիշողությունից։ Այլ կերպ ասած, նեյրոնային ցանցը մարդու ուղեղի մեքենայական մեկնաբանությունն է, որը պարունակում է միլիոնավոր նեյրոններ, որոնք տեղեկատվություն են փոխանցում էլեկտրական իմպուլսների տեսքով ։
Կերպարների ճանաչում և դասակարգում
Որպես կերպարներ կարող են հանդես գալ տարբեր օբյեկտներ ` տեքստի սիմվոլներ, պատկերներ , երաժշտության օրինակներ և այլն։ Ուսուցման ժամանակ ցանցին առաջարկվում են կերպարների տարբեր օրինակներ ` նշելով , թե որ դասին է այն պատկանում։ Օրինակը, որպես կանոն, ներկայացվում է որպես արժեքների նախանշանների վեկտոր։ Այդ դեպքում բոլոր նախանշանների ամբողջությունը պետք է միանշանակ որոշի դասը, որին վերաբերում է օրինակը։ Եթե նախանշանները բավարար չեն, ցանցը կարող է միևնույն կերպարը վերագրել մի քանի դասերի, ինչը հավանաբար : Ցանցերի ուսուցման ավարտին նրանց կարելի է ներկայացնել անհայտ վաղեմի կերպարներ և ստանալ որոշակի դասին պատկանելության վերաբերյալ պատասխան։
Նման ցանցի տրամաբանությունը բնութագրվում է նրանով, որ ելքային շերտում նեյրոնների քանակը, որպես կանոն, հավասար է որոշվող դասերի քանակին։ Այդ դեպքում նեյրոնային ցանցի ելքի և դասի միջև հաստատվում է համապատասխանություն, որն այն ներկայացնում է։ Երբ ցանցին ներկայացվում է որոշակի կերպար, ելքերից մեկում պետք է հայտնվի այն բանի նախանշանը, որ կերպարը պատկանում է այդ դասին։ Միևնույն ժամանակ այլ ելքերում պետք է լինի այն բանի նախանշանը, որ կերպարը տվյալ դասին չի պատկանում ։ Եթե երկու կամ ավելի ելքերում առկա է դասին պատկանելիության նախանշան, ապա համարվում է , որ ցանցը «վստահ չէ» իր պատասխանում։
Որոշումների ընդունում և կառավարում
Այս խնդիրը մոտ է դասակարգման խնդրին։ Դասակարգումը ենթակա է իրավիճակին,որի բնութագրերը մուտքգրվում են նեյրոնային ցանցի մուտքում։ Ցանցի ելքում պետք է այդ պարագայում հայտնվի լուծման կանխատեսումը, որը ցանցը ընդունել է։ Այդ պարագայում որպես մուտքային ազդանշաներ կիրառվում են կառավարվող համակարգի վիճակը բնութագրող տարբեր չափանիշներ.
Կլաստերիզացիա
Կլաստերիզացիայի ներքո հասկացվում է բազմաթիվ մուտքային ազդանշանների բաժանումը դասերի, ընդ որում այնպես, որ ոչ քանակը և ոչ էլ դասերի նախանշանները նախապես հայտնի չեն։ Ուսումնասիրումից հետո նման ցանցը կարող է որոշել, թե որ դասին է պատկանում մուտքային ազդանշանը։ Ցանցը կարող է ազդանշան տալ նաև այն մասին, որ մուտքային ազանշանը չի պատկանում առանձնացված դասերից և ոչ մեկին, ինչն էլ հանդիսանում է նոր, ուսուցանվող ընտրանքում բացակայող տվյալների նախանշանը։ Այդ պարագայում, նման ցանցը կարող է առաջացնել նոր, նախկինում անհայտ ազդանշանների դասեր ։ Դասերի միջև դասերի և ցանցի կողմից առանձնացված, առարկայական տիրույթում գոյություն ունեցող համապատասխանությունը հաստատվւոմ է մարդու կողմից։ Կլաստերիզացիան իրականացնում են օրինակ ՝ Կոխոնենի նեյրոնային ցանցը։
Նեյրոնային ցանցերը Կոխոնենի պարզ տարբերակում չեն կարող մեծ լինել, այդ իսկ պատճառով էլ դրանք բաժանում են հիպերշերտերի (հիպերսյունակների) և միջուկի (միկրոսյուների):Եթե համեմատել մարդու ուղեղի հետ, ապա զուգահեռ շերտերի իդեալական քանակը չպետք է գերազանցի 112-ը։ Այդ շերտերը իրենց հերթին կազմում են հիպերշերտեր (հիպերսյունակ), որոնցում առկա է 500 -ից 2000 միկրոսյունակ (միջուկ)։ Այդ պարագայում յուրաքանչյուր շերտ բաժանվում է բազմաթիվ հիպերսյունակների, որոնք ներտափանցում են շերտերի մեջ։ Միկրոսյունակները կոդավորվում են թվերով և միավորներով ,որոնք ելքում որպես արդյունք են ստացվում։ Եթե անհրաժեշտ է, ապա ավելորդ շերտերը կամ նեյրոնները հեռացվում են կամ ավելացվում։ Նեյրոնների կամ շերտերի քանակի որոշման համար իդեալական է սուպերհամակարգիչների կիրառումը։ Այդպիսի համակարգը թույլ է տալիս , որ նեյրոնային ցանցերը լինեն ճկուն։
Կանխատեսում
Նեյրոնային ցանցերի կանխատեսման հնարավորությունները ուղղակիորեն հետևում են նրա ելքային և մուտքային տվյալների միջև թաքնված կախվածությունների ընդհանրացման և առանձնացման հնարավորություններից։ Ուսուցումից հետո ցանցը ունակ է գուշակելու որոշակի գործունեության ապագա սպասվող արժեքը` մի քանի նախկին արժեքների հիման վրա և/կամ ներկա պարագայում գոյություն ունեցող մի քանի փաստերի հիման վրա։ Պետք է նշել, որ կանխատեսումը հնարավոր է միայն այն դեպքում, երբ " նախկին փոփոխությունները ինչ-որ մակարդակում որոշում են ապագան ": Օրինակ, բաժնետոմսերի գների կանխատեսումը նախորդ շաբաթվա համեմատ կարող է հաջող հանդիսանալ (կարող է նաև անհաջող լինել), այն դեպքում, երբ վաղվա խաղատոմսի արդյունքների կանխատեսումը վերջին 50 տարվա արդյունքների հիման վրա հավանաբար ոչ մի արդյունք չի տա։
Ապրոքսիմացիա
Նեյրոնային ցանցերը կարող են ապրոկսիմացնել անընդհատ ֆունկցիաներ։ Ապացուցված է ընդհանրացված ապրոկսիմացիոն թեորեմը ։ շնորհիվ գծային օպերցիաների և կասկադային կապերի ՝ կարելի է սկզբնական ոչ գծային էլեմենտներից ստանալ սարք, որը հաշվում է ցանկացած անընդհատ ֆունկցիա սկզբնապես տրված որոշակի ճշտությամբ։ Դա նշանակում է, որ նեյրոնի ոչ գծային բնութագիրը կարող է լինել կամայական ՝ սիգմոդիայինից մինչև կամայական փաթեթ կամ վեյվլետ, սինուսի կամ բազմանդամի։ Ոչ գծային ֆունկցիայի ընտրությունից կարող է կախված լինել կոնկրետ ցանցի բարդությունը , սակայն ցանկացած ոչ գծայնությամբ ցանցը մնում է ունիվերսալ ապրոկսիմատոր և կառուցվածքի ճիշտ ընտրության դեպքում կարելի է հստակ ապրոկսիմացնել ցանցակացած նեյրոնային ապարատի ֆունկցիայավորումը։
Տվյալների սեղմում և ասոցիատիվ հիշողություն
Նեյրոցանցերի հնարավորությունը տարբեր պարամետրերի միջև փոխկապվածությունների հայտնաբերման հնարավորություն է տալիս մեծ չափերի տվյալները ավելի կոմպակտ ներկայացնել, եթե տվյալները սերտորեն կապված են միմյանց հետ։ Հակառակ պրոցեսը ` ինֆորմացիայի մասից տվյալների մուտքային հավաքածուի վերականգնումը կոչվում է ասոցիատիվ հիշողություն։ Ասոցիատիվ հիշողությունը թուլ է տալիս նաև վերկականգնելու մուտքային ազդանշան/կերպարը աղավաղված/վնասված մուտքային տվյալներից։ Հետերոասոցիատիվ հիշողության լուծումը թույլ է տալի իրականացնել հիշողություն, որը հասցեավորվում է ըստ պարունակության ։
Որոշումների ընդունման փուլեր
Արժե այս էտապներից որոշները մանրամասնորեն ուսումնասիրել։
Ուսուցման համար տվյալների հավաքագրում
Տվյալների հավաքագրումը ցանցի ուսուցման և մշակման համար հանդիսանում է խնդրի լուծման ամենաբարդ փուլը։Տվյալների հավաքագրրումը պետք է բավարարի մի շարք չափանիշների.
Մուտքային տվյալները բերվում են այնպիսի տեսքի, որով դրանք կարելի է տալ ցանցի մուտքին։ Տվյալների ֆայլում յուրաքանչյուր գրառում կոչվում է "ուսուցանվող զույգ" կամ "ուսուցանվող վեկտոր" : Ուսուցանվող վեկտորը պարունակում է ցանցի յուրաքանչյուր մուտքի մեկական արժեք և կախված ուսուցման տիպից (ուսուցչի հետ կամ առանց) մեկական արժեք ցանցի յուրաքանչյուր ելքի համար։ Ցանցի ուսուցումը «հուքային» ընտրանքում, որպես կանոն, որակյալ արդյուքներ չի տալիս։ Գոյություն ունեն ցանցի «ընկալման» բարելավման մի շարք հնարավորություններ.
Բացի այդ, մեծ դեր է խաղում ինչպես մուտքային, այնպես էլ ելքային տվյալների ներկայացումը։ Ենթադրենք ցանցը ուսուցանում է տառերի ճանաչումը նկարներով և ունի մեկ թվային ելք ՝ այբուբենում տառի համարը։ Այդ դեպքում ցանցը կստանա ոչ ճշմարիտ տեղեկություն այն մասին, որ 1 և 2 համարի տառերը իրար ավելի նման են, քան 1 և 3 համարներինը, ինչը ընդհանուր առմամբ ճիշտ չէ։ Այդ դեպքում, նման իրավիճակներից խուսափելու համար, կիրառում են մեծ թվով ելքերով ցանցի տրամաբանությունը , երբ յուրաքանչյուր ելք ունի իր իմաստը։ Որքան ցանցի ելքերը շատ են, այնքան դասերի միջև հեռավորությունը շատ է և ավելի բարդ է զիջումը։
Ցանցի հատկությունների փորձագիտական ընտրություն
Ընդհանուր կառուցվածքի ընտրությունից հետո կարելի է փորձագիտորեն ընտրել ցանցի պարամետրերը։ Պերցեպտրոնի տիպի ցանցերի համար դա կլինի շերտերի թիվը, թաքնված շերտերում բլոկների թիվը (Վորդի ցանցի համար), շրջանցող կապերի առկայությունը կամ բացակայությունը ,նեյրոնների փոխանցելիության գործառույթները։ Շերտերի և նեյրոնների քանակի ընտրության դեպքում պետք է ելնել նրանից, որ "ցանցի ընդհանուր հնարավորությունները այնքան մեծ են, որքան շատ են նեյրոնների միջև գումարային կապերը" : Մյուս կողմից , կապերի քանակը վերևից սահմանափակված է ուսուցանվող տվյալներում գրառումների քանակով։
Ուսուցման պարամետրերի փորձագիտական ընտրություն
Կոնկրետ տրամաբանության ընտրությունից հետո անհրաժեշտ է ընտրել ուսուցանվող նեյրոնային ցանցի պարամետրերը։ Այս էտապը առավելապես կարևոր է ուսուցչի օգնությամբ ուսուցանվող ցանցերի համար։ Պարամետրերի ճիշտ ընտրությունից կախված է ոչ միայն այն, թե որքան արագ ցանցը ճիշտպատասխաններ կտա։ Օրինակ, ցածր արագությամբ ուսուցման ընտրությունը կմեծացնի գեներացիայի ժամանակը, սակայն միևնույն ժամանակ թույլ կտա խուսափելու ցանցի անդամալուծությունից։ Ուսուցման ժամանակի մեծացումը կարող է բերել ինչպես գեներացման ժամանակի մեծացմանը, այնպես էլնվազեցմանը ՝ կախված սխալների մակերեսի ձևից։ Ելնելով պարամետրերի նման հակազդեցությունից , կարելի է ենթադրել, որ նրանց արժեքները պետք է փորձագիտորեն ընտրել ՝ ղեկավարվելով ուսուցման պարամետրերով (օրինակ ՝ սխալների նվազեցում կամ ուսուցման ժամանակահատվածի կրճատում) ։
Ցանցի փաստացի ուսուցում
Ուսուցման պրոցեսում ցանցը որոշակի հերթականությամբ ուսումնասիրում է ուսուցանվող ընտրանքը։ Ուսումնասիրման հերթականությունը կարող է լինել հետևողական, պատահական և այլն։ Առանց ուսուցչի ուսուցանվող որոշ ցանցեր ,օրինակ, Խոպֆիլդի ցանցերը դիտարկում են ընտրանքը մեկ անգամ։ Այլք, օրինակ՝ Կոխոնենի ցանցը,ինչպես նաև ցանցեր,որոնք ուսուցանվում են ուսուցչի միջոցով, ընտրանքը դիտարկում են բազմաթիվ անգամներ , և այդ դեպքում ընտրանքով մեկ ամբողջական անցումը կոչվում է "ուսուցման դարաշրջան" : Ուսուցչի օգնությամբ ուսուցման ժամանակ մուտքայինտվյալների հավաքածուն բաժանվումէ երկու մասի ՝ փաստացի ուսուցանվող ընտրանք և թեսթային տվյալներ , իսկ բաժանման սկզբունքը կարող է լինել կամայական։ Ուսուցանվող տվյալները տրվում են ցանցին ուսուցման համար , իսկ ստուգողները օգտագործվում են ցանցի սխալների հաշվարկման համար (ստուգող տվյալները երբեք ցանցի ուսուցման համար չեն կիրառվում) ։ Այդ պարագայում, եթե ստուգող տվյալների միջոցով սխալները նվազեցվում են, ապա իսկապես կատարվում է ընդհանրացում։ Եթե սխալը ուսուցանվող տվյալներում շարունակում է նվազել, իսկ թեսթային տվյալներում ավելանալ, դա նշանակում է , որ ցանցը դադարել է ընդհանրացում կատարել և ուղղակի «հիշում է » ուսուցանվող տվյալները։ Այդ հայտնությունը կոչվում է ցանցի վերաուսուցում կամ օվերֆիտտինգ ։ Նման դեպքերում սովորաբարուսուցումը ընդհատում են։ Ուսուցման պրոցեսում կարող են ի հայտ գալ նաև այլ խնդիրներ, ինչպիսիք են անդամալուծությունը կամ ցանցի հայտնվելը լոկալ սխալների մակերևույթ։ Հնարավոր չէ նախապես գուշակել այս կամ այն խնդրի առաջացումը և տալ դրանց լուծման ցուցումներ։
Ուսուցման համարժեքության ստուգում
Նույնիսկ առաջին հայացքից հաջող ուսուցման դեպքում ցանցը ոչ միշտ է ուսուցանվում հենց նրան, ինչին ստեղծողը ձգտել է հասնել։ Հայտնի դեպք է, երբ ցանցւ ուսուցանվել է նկարներով տանկերի ճանաչման համար, սակայնավելի ուշ պարզվել է , որ բոլոր տանկերը նկարվել են միևնույն ֆոնի վրա։ Արդյունքում ցանցը «սովորել է » ճանաչել լանդշաֆտի այդ տիպը այն բանի փոխարեն, որպեսզի «սովորի» ճանաչել տանկերը ։ Այդ պարագայում, ցանցը «հասկանում է » ոչ այն, ինչը նրանից պահանջվում է, այլ այն , ինչը հնարավոր է ընդհանրացնել։
Դասակարգում ըստ ազդանշանների փոխանցման ժամանակի
Նեյրոնային ցանցերի շարքում ակտիվացնող ֆունկցիան կարող է կախված լինել ոչ միայն կապերի կշռային գործակիցներից w_{ij}, այլ նաև կապի կանալներով իմպուլսների (ազդանշանների) փոխանցման ժամանակից \tau_{ij}: Այդ պատճառով ընդհանուր տեսքով կապի ակտիվացնող (փոխանցող) ֆունկցիան c_{ij} էլեմենտից u_i էլեմենտին u_j ունի հետևյալ տեսքը. . Այդ դեպքում սինխրոն ցանց անվանում են ցանցը, որի \tau_{ij} փոխանցման ժամանակը յուրաքանչյուր կապի հավասար է կամ զրոյի, կամ ֆիքսված հաստատունի \tau : Ոչ սինխրոն անվանում են ցանցը, որի \tau_{ij} փոխանցման ժամանակը յուրաքանչյուր կապի համար u_i и u_j էլեմենտների միջև նույնպես անընդհատ է։
Ուղիղ տարածման ցանցեր (Feedforward)
Բոլոր կապերը խստորեն ուղղված են մուտքային նեյրոններից ելքայիններին։ Նմնանատիպ ցանցերի օրինակներ են հանդիսանում Ռոզենբլատի պերցեպտրոնը, բազմաշերտ պերցեպտրոնը, Վորդի ցանցը ։
Ռեկուրենտիվ նեյրոնային ցանցեր
Ելքային նեյրոնից կամ նեյրոններից ազդանշանը թաքնված շերտից մասնակիորեն փոխանցվում է ետ նեյրոնի մուտքային շերտին (ետադարձ կապ)։ Ռեկուրենտիվ Խոպֆիլդի ցանցը «ֆիլտրում է» մուտքային տվյալները, վերադառնալով կայուն վիճակի, և այդ կերպ թույլ է տալիս լուծել տվյալների սեղմման և ասոցիատիվ հիշողությանկառուցման խնդիրներ ։ Ռեկուրենտիվ ցանցերի մասնավոր դեպք են հանդիսանում երկուղղվածության ցանցերը։ Նման ցանցերում շերտերի միջև առկա են կապեր ինչպես մուտքային շերտից ելքայինին, այնպես էլ ընդհակառակը։ Դասական օրինակ է հանդիսանում Կոսկոյի նեյրոնային ցանցը։
Ռադիկալ-բազիսային ֆունկցիաներ
Արհեստական նեյրոնային ցանցերը որպես ակտիվացնող ֆունկցիա կիրառում են ռադիկալ-բազիսային ֆունկցիաները (նման ցանցերը կարճ անվանվում են RBF-ցանցեր)։ Ռադիկալ-բազիսային ֆունկցիաների ընդհանուր տեսքը հետևյալն է.
որտեղ` x — նեյրոնի մուտքային ազդանշանների վեկտոր, \sigma —ֆունկցիայի պատուհանի լայնություն, \phi(y) — նվազող ֆունկցիա (առավել հաճախ հավասար է զրոյի ոչ վեկտորային հատվածում )։
Ռադիկալ-բազիսային ցանցը բնութագրվում է երեք առանձնահատկություններով.
1. Միակ թաքնված շերտ
2. Միայն թաքնված շերտի նեյրոնները ունեն ոչ գծային ակտիվացնող ֆունկցիա
3. Մուտքային և տաքնված շերտի կապերի սինապտիկական կշիռները հավասար են միավորի
Ուսուցման պրոցեսը նայել գրականությունում։
Ինքնակազմակերպվող քարտեզ
Նմանատիպ ցանցերը իրենցից ներկայացնում են ուսուցչի հետ ուսուցանվող մրցակցային նեյրոնային ցանց,որը իրականացնում է վիզուալիզացիայի և կլաստերիզացիայի խնդիր։ Հանդիսանում է բազմաչափ տարածության նախագծման մեթոդ ավելի փոքր չափողականություն ունեցող տարածությունում (առավել հաճախ երկչափ), կիրառվում է նաև մոդելավորման խնդիրներում, կանխատեսման խնդիրներում և այլն։ Հանդիսանում է Կոխոնենի նեյրոնային ցանցի տեսակներից մեկը ։ Կոխոնենի ինքնաձևավորվող քարտեզները առաջին հերթին ծառայում են վիզուալիզացիայի և սկզբնական («բանական») տվյալների վերլուծության համար ։
Կոխոնենի ցանցում ազդանշանը միանգամից տարածվում է բոլոր նեյրոնների վրա, սինապսների բացակայող կշիռները ստացվում են որպես հանգույցի վիճակի կոորդինատներ և ելքային ազդանշանը ձևավորվում է «հաղթողը տանում է ամեն ինչ» սկզբունքով, այսինքն՝ ոչ զրոյական ելքային ազդանշանը ունի մուտքի օբյեկտին փոխանցվողին մոտ նեյրոն (սինապսների կշիռների իմաստով ) ։ Ուսուցման պրոցեսում սինապսների կշիռները կարգավորվում են այնպես, որ հանգուցային վանդակները «տեղավորվում են » լոկալ տվյալների տեղերում , այսինքն ՝ նկարագրում են տվյալների ամպի կլաստերային կառուցվածքը , մյուս կողմից ՝ նեյրոնների միջև կապերը համապատասխանում են նախանշանների տարածությունում հարևան կլաստերների համապատասխան կապերի հետ։
Հարմար է դիտարկել այնպիսի քարտեզներ, ինչպիսիք են հանգույցների երկչափ ցանցը, որոնք տեղակայված են բազմաչափ տարածությունում։ Սկզբնապես ինքնաձևավորվող քարտեզը իրենից ներկայացնում է հանգույցների ցանց, որոնք փոխկապված են։ Կոխոնենը դիտարկել է հանգույցների միջև կապերի երկու տարբերակ ՝ ուղղանկյուն և բազմանկյուն ցանց։ Տարբերությունը կայանում է նրանում, որ ուղղանկյուն ցանցում յուրաքանչյուր հանգույց կապված է 4 հարևաններով, իսկա բազմանկյունում՝ 6 մոտակա հանգույցներով։ Այդպիսի երկու ցանցերի համար Կոխոնենի ցանցի կառուցման պրոցեսը տարբերվում է միայն այն տեղում, որտեղ մոտենում են այդ հանգույցի հարևանները։
Ցանցի նախնական ներդրումը տվյալների ցանցում իրականացվում է կամայականորեն։ SOM_PAK հեղինակային փաթեթում առաջարկվում է տվյալների տիրույթում հանգույցների նախնական տեղակայման պատահական տարբերակներ և հանգույցների տեղակայման տարբերակը հարթությունում։ Դրանից հետո հանգույցները սկսում են տեղաբաշխվել տարածությունում համաձայն հետևյալ ալգորիթմի.
Տարբերությունը Ֆոն Նեյմանի ճարտարապետությամբ մեքենաներից
Հաշվողական համակարգերը, հիմնված արհեստական նեյրոնային ցանցերի վրա, օժտված են մի շարք որակներով, որոնք բացակայում են Ֆոն Նեյմանի ճարտարապետությամբ մեքենաներում (սակայն բնորոշ են մարդկային ուղեղին).
Ֆինանսական ժամանակային շարքերի կանխատեսում
Մուտքայինտվյալներ - տարվա ընթացքում աճուրդի կուրսը։ Խնդիրն է որոշել վաղվա կուրսը։ Կատարվում է հետևյալ վերափոխումը ՝ կառուցվում է շարք այսօրվա, երեկվա և նախորդ օրվա կուրսերով։ Հաջորդ շարքում տեղակայվում են նախորդից մեկ օր առաջվա տվյալները և այդպես շարունակ։ Ստացված հավաքածուում ուսումնասիրվում է ցանց 3 մուտքով և 1 ելքով ՝ վաղվա օրվա կուրսը։ Մուտքերը կուրսերն են ՝ 1 օր առաջ, 2 օր առաջ և 3 օր առաջ։ Ուսումնասիրվող ցանցի մուտքին տալիս ենք մուտքային տվյալների արժեքները, իսկ ելքում ստանում ենք վաղվա կուրսը։ Դժվար չէ նկատել ,որ այս դեպքում ցանցը ուղղակիորեն ելքագրում է մյուս երեք պարամետրերից կախված ելք։ Եթե ցանկալի է հաշվի առնել նաև ինչ-որ այլ պարամետր (օրինակ ինչ-որ ինդեքս), ապա այն պետք է մուտքագրել որպես մուտքային պարամետր, ուսումնասիրել այն և ստանալ նոր արդյունք։ Առավել ճշգրիտ ուսուցման համար անհրաժեշտ է կիրառել [Սխալների հետադարձ տարածման մեթոդը,որպես առավել կանխատեսելի և ոչ բարդ իրականացվելի մեթոդ։
Հոգեդիագնոստիկա
Մ. Գ. Դոռեռի և իր համահեղինակների աշխատանքները նվիրված են նեյրոնային ցանցերի փորձագիտական համակարգերի հոգեբանական ինտուիցիայի զարգացման հնարավորությունների հարցերի քննարկմանը ։ Ստացված արդյունքները հնարավորություն են տալիս բացահայտելու նեյրոնային ցանցերի ինտուիցիայի մեխանիզմը, որը նրանց կողմից ցուցաբերվում է հոգեվերլուծական խնդիրների լուծման ժամանակ։ Համակարգչային մեթոդների կողքին ստեղծվել է ոչ ստանդարտ ՛՛ինտուիտիվ՛՛ մեթոդ։
Հեմոինֆորմատիկա
Նեյրոնային ցանցերը լայնորեն կիրառվում են քիմիական և բիոքիմիական հետազոտություններում Ներկայումս նեյրոնային ցանցերը հանդիսանում են խեմոինֆորմատիկայի ամենատարծված մեթոդներից մեկը для գույքային հարաբերությունների քանակական կապերի որոնման համար ,որոնց շնորհիվ ակտիվորեն կիրառվում են որպես ֆիզիկա- քիմիական և բիոլոգիական ակտիվությունների կանխատեսման համար, ինչպես նաև նոր դեղորայքային պարագաների մշակման համար։
Նեյրոկառավարում
Նեյրոնային ցանցերը հաջող կերպով ընդունվում են կառավարման համակարգերի սինթեզի համար դինամիկ օբյեկտներով ։ Նեյրոցանցերը օժտված են ունիկալ հատկությունների շարքով, որոնք դրանք ավելի հզոր գործիք են դարձնում ղեկավարման համակարգերի ստեղծման համար։ Դրանք են ՝ օրինակների վրա ուսուցման հնարավորությունը և տվյալների ընդհանրացում, կառավարման օբյեկտի հատկություններին և արտաքին միջավայրի փոփոխություններին հարմարվելու ունակությունը , ոչ գծային կարգավորիչների սինթեզին հարմարվելու ունակություն, վնասված տարերրի բարձր դիմադրողականությունը ի սկզբանե ներդրված է երկակի նեյրոցանցային կառուցվածքում։
Ծանոթագրություններ
* Կատեգորիա:Տեղեկատվական տեխնոլոգիաներ
(2182) Սեմիրոտ
(2182) Սեմիրոտ (Semirot), աստերոիդ աստերոիդների հիմնական գոտում։ Հայտնաբերվել է 1953 թվականի մարտի 21-ին Ինդիանայի համալսարանի կողմից Բրուկլինում ։
Միջին հեռավորությունը Արեգակից կազմում է 3,133315 ա. մ., առավելագույնը մոտենում է 2,7245 ա. մ. հեռավորության վրա և հեռանում 3,5421 ա. մ. ։ Արեգակի շուրջ մեկ ամբողջական պտույտ է կատարում 2025,84 երկրային օրվա ընթացքում, իր ուղեծրով շարժվելով միջինում 0,177704 աստիճան/օր արագությամբ։ Աստերոիդի ուղեծրի և խավարածրի հարթությունները իրար հետ կազմում են 2,26° անկյուն։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:1953 թվականին հայտնաբերված աստղագիտական մարմիններ Կատեգորիա:Ինդիանայի համալսարանի կողմից հայտնաբերված աստերոիդներ Կատեգորիա:Աստերոիդների հիմնական գոտու աստերոիդներ
Կոնյովո (գյուղ, Պլեսեցկի շրջան)
Կոնյովո (Конёво), գյուղ Ռուսաստանի Արխանգելսկի մարզի Պլեսեցկի շրջանի կազմում։
Բնակչությունը 2010 թվականին գրանցված տվյալներով կազմում էր 2838 մարդ։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Ռուսաստանի գյուղեր Կատեգորիա:Ռուսաստանի Արխանգելսկի մարզի Պլեսեցկի շրջանի բնակավայրեր
Աստերոիդների ցանկ (118201-118300)
Աստերոիդների ցանկ (118101-118200) * Աստերոիդների ցանկ * Աստերոիդների ցանկ (118301-118400)
Վերին Բավարիա
Վերին Բավարիա (Oberbayern, Obabayern), վարչական 7 շրջաններից մեկը Բավարիա երկրամասի հարավում, Գերմանիա, Մյունխեն կենտրոնով։ Բնակչության խտությունը 241,77 մարդ/կմ² է։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Գերմանիայի վարչական բաժանում
Վեիկե-Պահիլա
Վեիկե-Պահիլա (Väike-Pahila), գյուղ Էստոնիայի Սաարեմաա նահանգի Օռիսաառե շրջանում։
2011 թվականի տվյալներով գյուղում բնակվում էր 29 մարդ։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Էստոնիայի Սաարեմաա նահանգի Օռիսաառե շրջանի բնակավայրեր Կատեգորիա:Էստոնիայի գյուղեր
Քարավանք (Կարսի նահանգ)
Քարավանք, գյուղ Արևելյան Հայաստանում, Կարսի մարզում ։
Բնակչության մասին տվյալներ չեն պահպանվել։ Հայերը բռնությամբ տեղահանվել են 1920 թվականի հայ-թուրքական պատերազմի ժամանակ և բնակություն հաստատել Արևելյան Հայաստանում։
Ծանոթագրություններ
Կատեգորիա:Արևելյան Հայաստանի գյուղեր
Նյուքասլ ափոն Թայն
Նյուքասլ-ափոն-Թայն ( Newcastle upon Tyne) կարճ Նյուքասլ, արդյունաբերական (ինդուստրիալ) քաղաք Մեծ Բրիտանիայի հյուսիս- արևելյան ափին, Անգլիայում՝ Թայն և Ուիր կոմսությունում։ Գտնվում է Թայն գետի ձախ ափին։ Նախկինում եղել է Նորթումբերլենդ կոմսության վարչական կենտրոնը։
Քաղաքը հիմնել են հռոմեացիները և անվանել են «Պոնս- Էլիուս»։ Միջնադարում քաղաքը կրում էր «Novum Castellum super Tinam» լատինական անվանումը։
Թայնսադ քաղաքային ագլոմերացիան, որի մեջ բացի Նյուքասլը մտնում են նաև այլ քաղաքներ, բնակչության թվով Անգլիայում զբաղեցնում է յոթերորդ տեղը ։
Արդյունաբերություն
Տրանսպորտային հանգույցը Թայն գետի նավահանգիստն է։ Արդյունաբերության ճյուղերից ներկայացված են նավաշինությունը և նավանորոգության էլեկտրատեխնիկական արդյունաբերությունը, տուրբինաշինությունը, ծովային շարժիչների արտադրությունը և այլն։
էկոնոմիկա
Նյուքասլը շատ մեծ դեր է խաղացել 19-րդ դարի անգլիական արդյունաբերական հեղափոխության ժամանակ և եղել է առաջատար ածխի արդյունահանմամբ։ Արտադրությունը ծանր արդյունաբերության բնագավառում նվազեց 20-րդ դարի երկրորդ կեսին։ Հիմա Նյուքասլում գերակշռում է գրասենյակային իրերի արտադրությունը։ Նյուքասլը հանդիսանում է առևտրային և կրթական քաղաք։ Նյուքասլի էկոնոմիկաի շնորհիվ տարեկան բյուջեն համալրվում է ավելի քան 13 միլիարդ ֆունտ ստեռլինգով։