cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Вештачка невронска мрежа
Невронски мрежи како класификатори
Невронските мрежи имаат одлики кои ги прават многу погодни за користење во експертните системи, заради нивните погодности за создавање на системи за класификација. Некои од тие одлики се:
Перцептрон
Перцептронот е вештачки неврон кој моделира биолошки неврон од природата. Тој добива n влезни сигнали кои соодветствуваат на бројот на својства (input features) од податочното множество кое се анализира, ги сумира тие влезни сигнали, го проверува резултатот (споредувајќи го со одреден праг) и според него произведува излезен сигнал. Перцептронот се состои од пондери (weights - wi), процесор на сума (s) и активациска функција (f(s)). На сигналите кои доаѓаат на влезот на перцептронот им се доделуваат пондери (weights) кои најчесто претставуваат реални броеви како и влезните сигнали, така што зборуваме за вкупно n „weighted inputs“, кои се влезни сигнали. Доколку првиот влезен сигнал го означиме со x1, а неговиот пондер со w1 додека i-тиот влезен сигнал е xi со пондер wi, тогаш последниот (n-ти) влезен сигнал е xn, а неговиот пондер е wn. Сумата на сите сигнали кои доаѓаат на влезот на перцептронот претставуваат збир од сите производи на xi и wi, каде вредноста на i се движи од 1 до n.
Така добиената сума (S) се проследува како аргумент до активациска функција (f(s)) која врши проверка (споредба) на сумата со одреден праг (θ). Доколку сумата е поголема од прагот (θ), перцептронот на излезот испраќа сигнал 1, додека во обратен случај, кога сумата е помала или еднаква со прагот (θ,) излезниот сигнал на перцептронот е 0, иако во литературата може да се најдат објаснувања за перцептронот каде излезните сигнали се 1 или -1. Притоа, сигналот врши пропагација кон напред (forward propagation), доаѓајќи на влезот на перцептронот, каде се врши пресметка и се извршува активациската функција, за на крајот да биде произведен излезен сигнал.
Перцептрон на едно ниво
Перцептроните се наједноставните видови на еднонасочни мрежи. Најраните видови на невронски мрежи се мрежи со перцептрон на едно ниво, кој се состои од еден слој на излезни јазли, влезовите одат директно во излезите преку серија на врски со тежини. Сумата на производите на тежините и влезовите се пресметува во секој јазол, и доколку вредноста е над некој праг (вообичаено 0), јазолот се активира и зазема активирана вредност (вообичаено, 1), спротивно зема деактивирана вредност (типично -1). Неврони со ваков вид на активациска функција се нарекуваат МекКалок-Питс неврони или прагови-неврони. Перцептрон може да се создаде со користење на било кои вредности за активирана и декативирана вредност, сè додека вредноста за прагот лежи помеѓу овие две вредности. Повеќето перцептрони имаат излези 1 или -1 со праг 0, и има некакви докази дека таквите мрежи може да се обучуваат побрзо од мрежите создадени со други вредности за активација и деактивација. Перцептроните може да се обучуваат со едноставен алгоритам за учење што често се нарекува и делта-правило. Алгоритмот ги пресметува грешките помеѓу пресметаниот излез и излезот од примеркот на податоци и го користи тоа знаење за да ги постави пондерите, со тоа имплементирајќи форма на нивно постепено опаѓање.
Покрај влезните сигнали кои потекнуваат од својствата на податочното множество коригирани со одреден пондер, перцептронот најчесто добива и уште еден влезен сигнал, познат како „пристрасност“ (bias). Тој типично се третира само како уште еден влезен сигнал и на тој начин може да се додаде во сумата на влезни сигнали. Перцептронот обично се користи при класификација на класи што може линеарно да се разделат (linearly separable) и најчесто се употребува при бинарна класификација, во која излезниот сигнал припаѓа на една од две можни класи. Во случај кога вредностите припаѓаат на една од двете класи кои се линеарно раздвојливи, тие физички можат да бидат одвоени со права линија. Во случаите каде постојат бесконечно многу прави кои физички можат да ги одвојат класите, која било права која целосно ги одвојува (perfect separation) е доволна за решавање на проблемот на класификација. Активациските функции ги преведуваат влезните сигнали во излезни сигнали и притоа во процесот користат одреден праг на активација (threshold). Кај перцептронот се користат четири типови активациски функции: unit step (threshold), piecewise linear, сигмоид и Гаусова функција.
Тренирање (учење) кај перцептронот
Учењето (тренирањето) на перцептронот се спроведува според следниов алгоритам: Притоа, едно целосно изминување (итерација) на сите случаи од податочното множество за тренинг се нарекува „епоха“.
Според тоа, постапката за тренирање на перцептронот е таква што векторите од податочното множество за тренинг треба да бидат предадени на влезот на перцептронот, последователно еден по еден. Доколку сигналот кој се добива на излезот од перцептронот е точен (предвидениот резултат е ист со познатиот резултат од тренинг множеството), тогаш не се прават никакви промени. Во спротивно се применува „правилото за учење на перцептронот“ кое врши исправка на пондерите и на пристрасноста. Тренингот е завршен кога за сите тренинг-вектори перцептронот ќе изврши точна класификација (нема да се појави грешка), или пак ќе истече времето (бројот на епохи) предвидено за тренинг. Кога е извршен тренингот на перцептронот, доколку на влезот се донесе тренинг-вектор (вектор од податочното множество за тренинг), тогаш на излезот ќе биде извршена точна класификација. Доколку, пак, се донесе нов вектор на влезот, кој не е дел од податочното множество за тренинг, мрежата се стреми кон тоа да изврши генерализација, одговарајќи со излезен сигнал, сличен на излезните сигнали добиени од тренинг-векторите кои се блиски со новиот, непознат вектор.
Перцептрон на повеќе нивоа
Повеќеслојниот перцептрон ја има истата структура како и еднослојниот перцептрон, со таа разлика што има еден или повеќе скриени слоеви. Влезниот слој е составен од сигнали кои доаѓаат од податочното множество, додека пак секој јазел од скриениот и излезниот слој претставува посебен перцептрон. Карактеристично тука е што како активациска функција (activation/transformation function) се користи сигмоидната функција, наместо threshold-функцијата. Процесот на активација кај секој јазол (перцептрон) е истиот како кај еднослојниот перцептрон, т.е. се користат влезните сигнали и нивните пондери за да се пресмета пондерираната сума која се предава на активациската функција. Истото се случува и кај јазлите од скриениот слој, кои добиваат сигнали од влезниот слој, додека пак излезните сигнали кои ги произведува скриениот слој претставуваат влезни сигнали за јазлите (јазолот) на излезниот слој.
Пропагација кон назад (Backpropagation)
Кај назадното патување се користи грешката при излезот на излезниот слој (output error – разликата помеѓу предвидениот излез и саканиот излез), за да се поправи грешката на пондерите на влезните сигнали кај излезниот слој. Исправката се врши на пондерите на сигналите кои доаѓаат од скриениот слој и влегуваат во излезниот слој. Истата постапка се извршува понатаму кај секој од јазлите од скриениот слој, така што се пресметува грешката при излез и таа се користи за поправање на пондерите кои ги добиваат влезните сигнали. На тој начин, грешката шири низ слоевите движејќи се од излезниот слој кон влезниот слој. Сето тоа е овозможено со употребата на сигмоидната функција, како нелинеарна активациска функција која е диференцијабилна.
Повратни мрежи
Кај повратните мрежи среќаваме дводимензионален податочен тек (јамки).
Џорданова мрежа
Едноставната повратна мрежа која е варијација на перцептронот на повеќе нивоа се нарекува Џорданова мрежа. Трислојна мрежа се добива со додавање на повратни врски од излезните единки до т.н. состојбени единки со фиксирана вредност на тежините на 1. Скриениот слој е поврзан со врските од овие единки. При секој чекор влезот се пренесува преку стандарден еднонасолен начин, и потоа се применува правилото за учење со обратно раширување (backpropagation). Фиксните повратни врски резултираат со одржување на копија од вредностите на претходните вредности од скриениот слој. Кај потполно повратна мрежа, секој неврон добива влез од секој друг неврон во мрежата. Овие мрежи не се ангажирани во слоеви. Вообичаено само подмножество на неврони добиваат надворешни влезови, а друго множество на неврони го репортира излезот надвор од мрежата и го враќа кон сите неврони. Овие влезови и излези ја изведуваат функцијата на влезни и излезни слоеви кај еднонасочните.
Елманова мрежа
Кај Елмановата мрежа повратните врски се решаваат исклучиво во скриените слоеви.
Хопфилдова мрежа
Хопфилдова мрежа е комплетно поврзана мрежа од N јазли, каде сите јазли се истовремено и влезни и излзени.
Хачкар
Хачкар (ерм.|խաչքար, во буквален превод  е  „крст во камен“) претставува камена плоча со изделкан крст  карактеристична е за ерменската христијанска уметност. Хачкари вообичаено се подигале во рамките на манастирите и црквите, како посебни камени плочи, а честопати и како дел од фасада, па и на гробниците.
Најчести мотиви се крстови на позадините во форма на розета или сончеви дискови, украсени со различни  апстрактни  форми  или симболи  од природата. Поретко на хачкарите се наоѓаат прикази од Библии или ликови на светители. Иако сите се дизајнирани по исто образец, секој хачкар е поединечен и посебен. До денес на територија на Ерменија откриени се околу 40.000 од овие камени споменици.
Обично се подигани како заветни споменици во знак на благодарност кон Бога поради некои важни настани.
Од ноември 2010 година ерменските хачкари се вклучени на УНЕСКО списокот на нематеријално светско културно наследство.
Историја
На целата ерменска висорамнина уште од антички времиња постоела  традиција на подигање на камени плочи на важни места (Вишапи) кои претставувале различни митолошки суштества, а биле украсени со ралични симболи.
Во периодот на урартското царство тогашните кралеви користеле вертикални камени плоча за прикажување на своите освојувачки подвизи но и за обавување на закони. Во хеленскиот период (посебно завреме на владеењето на династијата Арташесида) веќе постоела развиена технологија за подигање на вакви камени споменици. Основа ја сочинувал масивен камен блок со изделкана вдлабнатина во средината во која се усправувале вертикални камени ступови со веќе изделкани детали.
Први хачкари во данашна форма се појавуваат во текот на IX век кога Ерменија се ослободила од арапска доминација, и кога дошло до национално будења и обнова. Од тој период е и хачкар на кралицата Катранида од 879 година.
Свој врх хачкарската уметност го достигла од XII до XIV век по што следи период на монголско владеење во кое ваков вид на уметничко и верско изразување био забрането. Традицијата е обновена во текот на XVI и XVII век, но никогаш повеќе во толкави размери.
Уметноста на изработка на хачкари во потполност е обновена во модерната ерменскадржава по стекнување на независност во 1991 година, а голем број на занаетлии се занимаваат со изработка на овие споменици, кои се своевиден симбол на ерменскио народ и држава.
Од околу 40.000 зачувани хачкари на територија на Ерменија, најрепрезентативни примери се:
Голем број на хачкари денес се чуваат во собите на историскиот музеј во Ерменија во Јереван, потоа во комплексот на Ечмијадзински манастир. Најголема концентрација на хачкари на отворенои, околу 900 со различни форми и старост се наоѓаат на старите гробишта во населбата Норатус, на западниот бтрег на езерото Севан. Некогаш најголемата колекција во Џулфа во нахчиванската република во потполност е уништена во периодот од 1998—2005 од страна на власта на Азербејџан,   а останале само два примерока кои денес се чуваат во Ечмијадзина. Слична судбину доживеале и хачкари кои се налаоѓалена подручјето на денешна Турција.
Современа уметност на хачкари
Уметноста на хачкари како симболи на ерменската култура и традиција повторно оживеале по Втората светска војна, прво меѓу припадниците на ерменската дијаспора ,а потоа по независноста и во самоата Ерменија. Така припадниците на ерменската заедница во Полска финансирале подигањена хачкари во Краков, Вроцлав и Елблонг во знак на сеќавање на жртвитена геноцидот над Ерменците во Првата светска војна направен од страна на турската држава.
Туризам во Казахстан
Казахстан е деветта по големина земја по површина и најголема земја без излез на море. Денес туризмот не е главна компонента на економијата. Почнувајќи од 2014 година, туризмот учествува со 0,3% од БДП на Казахстан, но владата имала планови да го зголеми на 3% до 2020 година Земјата ја наследила културата на древниот Пат на свилата, номадскиот начин на живот и Советскиот Сојуз кои сите заедно имале големо влијание врз нејзиното формирање. Оваа мешавина го прави Казахстан толку различен од која било друга земја во регионот и во светот.
Според Извештајот за конкурентност на патувањата и туризмот на Светскиот економски форум за 2017 година, БДП на туристичката и туристичката индустрија во Казахстан е 3,08 милијарди американски долари или 1,6 отсто од вкупниот БДП. СЕФ го рангирал Казахстан на 81. место во својот извештај за 2017 година, што е четири позиции повисоко во споредба со претходниот период. Казахстан примил 6,5 милиони туристи во 2016 година.
Во јануари 2021 година, францускиот весник Le Figaro го именувал Казахстан како една од најдобрите препорачани туристички дестинации во светот.
Индустрија
Во 2012 година, Казахстан се нашол на 51-то место во светот според бројот на пристигнувања на туристи. Во 2000 година вкупно 1,47 милиони меѓународни туристи го посетиле Казахстан, што било зголемено на 4,81 милиони во 2012 година. Гардијан го опишува туризмот во Казахстан како „огромно неразвиен“, и покрај атракциите на драматичните планински, езерски и пустински пејзажи во земјата. Се вели дека факторите кои го попречуваат зголемувањето на туристичките посети вклучуваат „излитена инфраструктура“, „лоша услуга“ и логистичките тешкотии на патувањето во географски огромна, неразвиена земја. Дури и за месното население, одењето на одмор во странство може да чини само половина од цената на летувањето во Казахстан. Високи туристи како британскиот принц Хари ја посетиле земјата за скијање.
Според британската консултантска фирма Brand Finance, Казахстан е еден од најбрзо растечките национални брендови во 2019 година. Земјата била рангирана на 44-то место во извештајот за 2019 година, што е за 7 места повисоко од претходната година. Според извештајот, добар национален бренд може да помогне да се поттикне влезниот туризам и да се промовира економската соработка со другите земји.
Владина иницијатива
Казахстанската влада, долго окарактеризирана како авторитарна со историја на кршење на човековите права и сузбивање на политичката опозиција, започнала иницијатива наречена „Развоен план на туристичката индустрија 2020 година“. Оваа иницијатива има за цел да формира пет туристички кластери во Казахстан: градот Астана, градот Алмати, Источен Казахстан, Јужен Казахстан и Областите на Западен Казахстан. Исто така, бара инвестиции од 4 милијарди долари и отворање на 300.000 нови работни места во туристичката индустрија до 2020 година
Во мај 1999 година била основана Казахстанската туристичка асоцијација (претседател - Роза Асанбаева) со одобрение на претседателот на Казахстан Нурсултан Назарбаев. КТА е некомерцијална, невладина организација која ги вклучува следните членови: Казахстанската асоцијација на хотели и ресторани (Почесен претседател - Куат Танисбаев), компјутеризирани системи за резервации Амадеус, тур-оператори, осигурителни компании, авиокомпании, универзитети и медиуми. Главната цел на здружението е да ги заштити интересите на над 400 членови, преку лобирање кај владата и промовирање на туризмот во националната економија.
Комичниот филм Борат од 2006 година, кој го прикажал Казахстан како комично заостанат, и како расистичка и антисемитска земја, резултирало со зголемување на туризмот. Владата го забранила филмот и извадила реклами за да ја брани честа на нацијата. Спротивно на тоа, по објавувањето на продолжението, Borat Subsequent Moviefilm, во 2020 година, националната туристичка агенција Казахстански туризам ја усвоила фразата на филмот како свој слоган – Казахстан. Многу добро! – и произвела голем број видеа со него.
Визна политика
Казахстан нуди постојан безвизен режим до 90 дена за граѓаните на Ерменија, Белорусија, Грузија, Молдавија, Киргистан, Монголија, Русија и Украина и до 30 дена за граѓаните на Аргентина, Азербејџан, Србија, Јужна Кореја, Таџикистан Турција и Узбекистан.
Казахстан воспоставил безвизен режим за граѓаните на 45 земји, вклучувајќи ги земјите членки на Европската Унија и ОЕЦД, САД, ОАЕ, Јужна Кореја, Австралија и Нов Зеланд.
Во септември 2020 година, Казахстан започнал да издава визи по електронски пат. Земјата, исто така, го проширила списокот на земји чии граѓани можат да добијат деловни визи за еднократен влез, туристички визи и визи за медицински третман преку Интернет. Новиот список вклучува 109 држави.