moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
فریند تولید متن می‌تواند به سادگی نگه‌داشتن فهرستی از متن‌های از پیش ساخته شده آماده کپی و چسبانده شدن باشد، که احتمالاً با مقداری متن چسب پیوند داده شده‌است. نتایج ممکن است در حوزه‌های ساده مانند ماشین‌های فال یا تولیدکننده نامه‌های تجاری شخصی‌سازی شده رضایت‌بخش باشد. با این حال، یک سیستم پیچیده NLG باید شامل مراحل برنامه‌ریزی و ادغام اطلاعات باشد تا امکان تولید متنی را فراهم کند که طبیعی به نظر می‌رسد و تکراری نمی‌شود. مراحل معمول تولید زبان طبیعی، همان‌طور که توسط دیل و رایتر پیشنهاد شده‌است، عبارتند از:
تعیین محتوا: تصمیم‌گیری برای آنکه چه اطلاعاتی در متن ذکر شودبه عنوان مثال، در مثال بالا، تصمیم‌گیری در مورد اینکه آیا سطح گرده در جنوب شرقی ۷ است یا خیر.
ساختار اسناد: سازماندهی کلی اطلاعات برای انتقال. به عنوان مثال، تصمیم به توصیف مناطق با سطح گرده بالا، به جای مناطق با سطح گرده پایین.
تجمیع: ادغام جملات مشابه برای بهبود خوانایی و طبیعی بودن. به عنوان مثال، ادغام دو جمله زیر:
به جمله واحد زیر:
انتخاب لغوی: به‌کار بردن کلمات برای مفاهیم. به عنوان مثال، تصمیم‌گیری در مورد استفاده از "متوسط" یا "معتدل" هنگام توصیف سطح گرده ۴.
تولید عبارت ارجاعی: ایجاد عبارات ارجاعی که اشیا و مناطق را شناسایی می‌کند. به عنوان مثال، تصمیم برای استفاده "در جزایر شمالی و شمال شرقی سرزمین اصلی اسکاتلند" برای اشاره به منطقه خاصی در اسکاتلند. این وظیفه همچنین شامل تصمیم‌گیری در مورد ضمایر و انواع دیگر ارجاع است.
ادراک: ایجاد متن واقعی که باید بر اساس قواعد نحو، صرف شناسی و املای صحیح باشد. به عنوان مثال، استفاده "از" برای زمان آینده "to be خواهد بود".
یک رویکرد جایگزین برای NLG استفاده از یادگیری ماشینی «انتها به انتها» برای ساختن یک سیستم است، بدون اینکه مراحل جداگانه‌ای مانند بالا داشته باشید. به عبارت دیگر، ما یک سیستم NLG را با آموزش یک الگوریتم یادگیری ماشین (اغلب یک LSTM) روی یک مجموعه داده بزرگ از داده‌های ورودی و متن‌های خروجی متناظر (نوشته شده توسط انسان) می‌سازیم. رویکرد انتها به انتها شاید در نوشتن شرح تصویر موفق‌ترین بوده‌است، که به‌طور خودکار یک عنوان متنی برای یک تصویر ایجاد می‌کند.
از دیدگاه تجاری، موفق‌ترین برنامه‌های کاربردی NLG سیستم‌های "داده به متن" بوده‌اند که خلاصه‌های متنی پایگاه‌های داده و مجموعه داده‌ها را تولید می‌کنند. این سیستم‌ها معمولاً تجزیه و تحلیل‌داده‌ها و همچنین تولید متن را انجام می‌دهند. تحقیقات نشان داده‌است که خلاصه‌های متنی می‌توانند مؤثرتر از نمودارها و دیگر تصاویر بصری برای پشتیبانی تصمیم باشند، و متون تولید شده توسط رایانه می‌توانند (از دیدگاه خواننده) نسبت به متون نوشته شده توسط انسان برتری داشته باشند.
اولین سیستم‌های تجاری داده به متن، پیش‌بینی آب و هوا را از داده‌های آب و هوا تولید می‌کردند. اولین چنین سیستمی که به کار گرفته شد FoG بود که توسط Environment Canada برای ایجاد پیش‌بینی آب و هوا به زبان‌های فرانسوی و انگلیسی در اوایل دهه ۱۹۹۰ استفاده شد. موفقیت FoG باعث ایجاد کارهای دیگر، هم تحقیقاتی و هم تجاری شد. برنامه‌های کاربردی اخیر شامل پیش‌بینی متن پیشرفته اداره Met Office است.S Sripada, N Burnett, R Turner, J Mastin, D Evans(2014). Generating A Case Study: NLG meeting Weather Industry Demand for Quality and Quantity of Textual Weather Forecasts. "Proceedings of INLG 2014"
سیستم‌های داده به متن از آن زمان در طیف وسیعی از تنظیمات اعمال شده‌اند. پس از زمین لرزه جزئی در نزدیکی بورلی هیلز، کالیفرنیا در ۱۷ مارس ۲۰۱۴، لس آنجلس تایمز جزئیاتی را در مورد زمان، مکان و قدرت زمین لرزه در عرض ۳ دقیقه پس از رویداد گزارش داد. این گزارش به‌طور خودکار توسط یک «روزنامه‌نگار روبو» تولید می‌شود که داده‌های دریافتی را از طریق یک الگوی از پیش تعیین شده به متن تبدیل می‌کند. در حال حاضر علاقه تجاری قابل توجهی به استفاده از NLG برای خلاصه کردن داده‌های مالی و تجاری وجود دارد. در واقع، گارتنر گفته‌است که NLG به یک ویژگی استاندارد ۹۰ درصد از پلتفرم‌های مدرن BI و تجزیه و تحلیل تبدیل خواهد شد. NLG همچنین به صورت تجاری در روزنامه‌نگاری خودکار، بات مکالمه، تولید توضیحات محصول برای سایت‌های تجارت الکترونیک، خلاصه کردن سوابق پزشکی، و افزایش دسترسی (به عنوان مثال با توصیف نمودارها و مجموعه داده‌ها برای افراد نابینا) استفاده می‌شود. .
نمونه ای از استفاده تعاملی NLG چارچوب WYSIWYM، مخفف عبارت "What you see is what you meant است و" به کاربران اجازه می‌دهد تا نمای پیوسته نمایان شده (خروجی NLG) یک سند زبان رسمی اصلی (ورودی NLG) را ببینند و دستکاری کنند، در نتیجه زبان رسمی را بدون یادگیری آن ویرایش کنند.
با نگاهی به آینده، پیشرفت فعلی در تولید داده به متن، راه را برای تطبیق متون برای مخاطبان خاص هموار می‌کند. برای مثال، بسته به گیرنده متن (پزشک، پرستار، بیمار) داده‌های نوزادان در مراقبت‌های نوزادان را می‌توان در یک محیط بالینی، با سطوح مختلف جزئیات فنی و زبان توضیحی، به متن متفاوتی تبدیل کرد. همین ایده را می‌توان در یک محیط ورزشی با گزارش‌های مختلف برای طرفداران تیم‌های خاص به کار برد.
در طول چند سال گذشته، به عنوان بخشی از تلاش گسترده‌تر برای بررسی رابط بین بینایی و زبان، علاقه‌ای به تولید خودکار زیرنویس‌ها برای تصاویر افزایش یافته‌است. نمونه‌ای از تولید داده به متن، الگوریتم زیرنویس تصویر (یا توصیف خودکار تصویر) شامل گرفتن یک تصویر، تجزیه و تحلیل محتوای بصری آن، و تولید یک توصیف متنی (معمولا یک جمله) است که برجسته‌ترین جنبه‌های تصویر را به صورت کلامی بیان می‌کند. .
یک سیستم زیرنویس تصویر شامل دو کار فرعی است. در تجزیه و تحلیل تصویر، قبل از نگاشت این خروجی‌ها به ساختارهای زبانی، ویژگی‌ها و خصوصیات یک تصویر شناسایی و برچسب گذاری می‌شوند. تحقیقات اخیر "از" رویکردهای یادگیری عمیق از طریق ویژگی‌های یک شبکه عصبی کانولوشنال از پیش آموزش‌دیده مانند AlexNet, VGG یا Caffe استفاده می‌کند، جایی که تولیدکنندگان عنوان از یک لایه فعال‌سازی از شبکه از پیش آموزش‌دیده به عنوان ویژگی‌های ورودی خود استفاده می‌کنند. وظیفه دوم، تولید متن، با استفاده از طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها انجام می‌شود. به عنوان مثال، در سیستم Midge، تصاویر ورودی به صورت سه‌گانه نشان داده می‌شوند که شامل تشخیص شی/مواد، تشخیص عمل/پوست و روابط فضایی است. اینها متعاقباً به سه‌گانه «اسم، فعل، حرف اضافه» نگاشت می‌شوند و با استفاده از گرامر جایگزینی درخت درک می‌شوند.
با وجود پیشرفت‌ها، چالش‌ها و فرصت‌ها در تحقیقات ثبت تصویر باقی مانده‌است. علی‌رغم معرفی Flickr30K, MS COCO و سایر مجموعه‌های داده بزرگ که آموزش مدل‌های پیچیده‌تر مانند شبکه‌های عصبی را امکان‌پذیر کرده‌است، استدلال شده‌است که "تحقیقات در زیرنویس تصویر می‌تواند از مجموعه داده‌های بزرگتر و متنوع‌تر سود ببرد." طراحی اقدامات خودکار که بتواند قضاوت انسان را در ارزیابی مناسب بودن توصیفات تصویر تقلید کند، یکی دیگر از نیازهای این منطقه است. سایر چالش‌های باز شامل پاسخ‌گویی به پرسش بصری (VQA)، و همچنین ساخت و ارزیابی مخازن چند زبانه برای توصیف تصویر است.
حوزه دیگری که NLG به‌طور گسترده در آن به کار گرفته شده‌است، سیستم‌های گفتگوی خودکار است که اغلب به شکل بات مکالمه می‌باشد. چت بات یا یک برنامه نرم‌افزاری است که برای انجام یک مکالمه چت آنلاین از طریق متن یا متن به گفتار، به جای برقراری ارتباط مستقیم با یک عامل انسانی زنده استفاده‌می‌شود. در حالی که تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) در رمزگشایی ورودی انسان استفاده می‌شود، NLG بخش خروجی الگوریتم‌های چت بات را در تسهیل گفتگوهای بی‌درنگ اطلاع می‌دهد.
سیستم‌های چت بات اولیه، از جمله CleverBot که توسط رولو کارپنتر در سال ۱۹۸۸ ایجاد شد و در سال ۱۹۹۷ منتشر شد، با شناسایی نحوه پاسخ یک انسان به همان سؤال در پایگاه داده مکالمه از طریق رویکرد بازیابی اطلاعاتی (IR) به سؤالات پاسخ می‌دهند. سیستم‌های "ربات‌های" گفتگوی مدرن عمدتاً به مدل‌های یادگیری ماشین(ML) متکی هستند، مانند یادگیری توالی به توالی و یادگیری تقویتی در تولید خروجی زبان انسانی. مدل‌های هیبریدی نیز مورد بررسی قرار گرفته‌اند. به عنوان مثال، دستیار خرید علی بابا از یک رویکرد IR برای بازیابی بهترین نامزدها از پایگاه دانش استفاده می‌کند، قبل از اینکه از مدل seq2seq مبتنی بر ML برای رتبه‌بندی مجدد نامزدها و ایجاد پاسخ استفاده شود.
تولید زبان خلاق توسط NLG از زمان پیدایش این رشته فرضیه شده‌است. یکی از پیشگامان اخیر در این منطقه فیلیپ پارکر است که مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها را توسعه داده‌است که قادر به تولید خودکار کتاب‌های درسی، جدول کلمات متقاطع، شعرها و کتاب‌هایی با موضوعات مختلف از صحافی تا آب مروارید هستند. ظهور مدل‌های بزرگ زبان مبتنی بر ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده مانند GPT-3 نیز پیشرفت‌هایی را ممکن کرده‌است، چنین مدل‌هایی توانایی قابل تشخیصی را برای کارهای ایجاد-نوشتن نشان می‌دهند.
حوزه مرتبط با کاربرد NLG تولید طنز محاسباتی است. JAPE (موتور تولید و تجزیه و تحلیل جوک) یکی از اولین سیستم‌های تولید طنز بزرگ و خودکار است که از یک رویکرد مبتنی بر الگوی کدگذاری شده دستی برای ایجاد معماهای حماسی برای کودکان استفاده می‌کند. HAHAcronym تفسیرهای طنزآمیزی از هر نام اختصاری داده شده ایجاد می‌کند، و همچنین کلمات اختصاری مناسب جدیدی را با توجه به برخی کلمات کلیدی پیشنهاد می‌کند.
علیرغم پیشرفت‌ها، چالش‌های زیادی در تولید محتوای خلاقانه و طنز خودکار که با خروجی انسان رقابت می‌کند، باقی مانده‌است. در آزمایشی برای تولید سرفصل‌های طنز، خروجی‌های بهترین مدل مبتنی بر BERT در ۹٫۴٪ مواقع خنده‌دار تلقی می‌شد (در حالی که عنوان‌های واقعی Onion 38.4%) و مدل GPT-2 که بر روی سرفصل‌های طنز تنظیم شده بود به ۶٫۹٪ رسید. اشاره شده‌است که دو مسئله اصلی در سیستم‌های تولید طنز، فقدان مجموعه داده‌های مشروح و فقدان روش‌های ارزیابی رسمی که می‌تواند برای تولید محتوای خلاقانه دیگر قابل اجرا باشد. برخی نسبت به کاربردهای دیگر، عدم توجه به جنبه‌های خلاقانه تولید زبان در NLG استدلال کرده‌اند. محققان NLG از بینش‌هایی در مورد آنچه که تولید زبان خلاق را تشکیل می‌دهد، و همچنین ویژگی‌های ساختاری روایت که پتانسیل بهبود خروجی NLG را حتی در سیستم‌های داده به متن دارند، بهره‌مند خواهند شد.
همانند سایر زمینه‌های علمی، محققان NLG باید میزان عملکرد سیستم‌ها، ماژول‌ها و الگوریتم‌هایشان را آزمایش کنند که به آن "ارزیابی" می‌گویند. سه تکنیک اساسی برای ارزیابی سیستم‌های NLG وجود دارد:
هدف نهایی این است که سیستم‌های NLG چقدر در کمک به افراد مفید هستند، که اولین تکنیک فوق است. با این حال، ارزیابی‌های مبتنی بر کار زمان‌بر و پرهزینه هستند و انجام آن‌ها می‌تواند دشوار باشد (مخصوصا اگر به موضوعاتی با مهارت تخصصی مانند پزشکان نیاز داشته باشد). از این رو (مانند سایر حوزه‌های NLP) ارزیابی‌های مبتنی بر وظیفه استثنا هستند، نه هنجار.
اخیراً محققان در حال ارزیابی میزان همبستگی رتبه‌بندی‌ها و معیارهای انسانی با ارزیابی‌های مبتنی بر وظیفه (پیش‌بینی) هستند. کار در زمینه چالش‌های نسل رویدادهای وظیفه مشترک انجام می‌شود. نتایج اولیه نشان می‌دهد که رتبه‌بندی‌های انسانی در این زمینه بسیار بهتر از معیارها است. به عبارت دیگر، رتبه‌بندی‌های انسانی معمولاً حداقل تا حدی اثربخشی کار را پیش‌بینی می‌کنند (اگرچه استثنائاتی وجود دارد)، در حالی که رتبه‌بندی‌های تولید شده توسط معیارها اغلب اثربخشی کار را به خوبی پیش‌بینی نمی‌کنند. این نتایج اولیه هستند. در هر صورت، رتبه‌بندی انسانی محبوب‌ترین تکنیک ارزیابی در NLG است. این در تضاد با ترجمه ماشینی است که در آن معیارها به‌طور گسترده استفاده می‌شود.
یک هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس "وفاداری" به داده‌های آموزشی خود یا در عوض، بر اساس "واقعیت درجه‌بندی" کرد. پاسخی که داده‌های آموزشی را منعکس می‌کند اما واقعیت ندارد، وفادار است اما واقعی نیست. یک پاسخ مطمئن اما غیر وفادار یک "توهم" است. در پردازش زبان طبیعی، توهم اغلب به عنوان «محتوای تولید شده که به محتوای منبع ارائه شده غیرمعنا یا بی‌وفا است» تعریف می‌شود.
ابوالحسن احتشامی سیاست‌مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم
و دوره بیست و سوم بعنوان نماینده مرند در مجلس شورای ملی حضور داشت.
علی کمالوند سیاست‌مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم، دوره بیست و دوم و دوره بیست و سوم بعنوان نماینده ملاوی در مجلس شورای ملی حضور داشت.
تام فورسایت (; – ) بازیکن فوتبال اهل [[اسکاتلند] بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به [[باشگاه فوتبال مادرول]] و [[باشگاه فوتبال رنجرز]] اشاره کرد.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۲۳ سال اسکاتلند و [[تیم ملی فوتبال اسکاتلند|اسکاتلند]] بازی کرده‌است.
[[رده:بازیکنان باشگاه رنجرز]]
[[رده:بازیکنان باشگاه مادرول]]
[[رده:بازیکنان تیم ملی فوتبال اسکاتلند]]
[[رده:بازیکنان تیم ملی فوتبال زیر ۲۳ سال اسکاتلند]]
[[رده:بازیکنان جام جهانی فوتبال ۱۹۷۸]]
[[رده:بازیکنان فوتبال اهل اسکاتلند]]
[[رده:بازیکنان لیگ فوتبال اسکاتلند]]
[[رده:درگذشتگان ۲۰۲۰ (میلادی)]]
[[رده:زادگان ۱۹۴۹ (میلادی)]]
[[رده:مدافعان مرکزی فوتبال]]
[[رده:مربیان فوتبال اهل اسکاتلند]]
استوارت کندی (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل اسکاتلند بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال آبردین و باشگاه فوتبال فالکیرک اشاره کرد.
جیم بلایت (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل اسکاتلند بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال کاونتری سیتی، باشگاه فوتبال نانیتون تاون، باشگاه فوتبال پرستون نورث اند، باشگاه فوتبال بیرمنگام سیتی، و باشگاه فوتبال هرفورد یونایتد اشاره کرد.
ویلی جانستون (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل اسکاتلند است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال وست برومویچ آلبیون، باشگاه فوتبال هارت آف میدلوتیان، باشگاه فوتبال رنجرز، باشگاه فوتبال بیرمنگام سیتی و باشگاه چین جنوبی اشاره کرد.
درک جانستون (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل اسکاتلند بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال رنجرز، باشگاه فوتبال پاتریک تیسل، باشگاه فوتبال چلسی و باشگاه فوتبال داندی یونایتد اشاره کرد.
جو هارپر (؛ زادهٔ ) بازیکن و مربی فوتبال اهل اسکاتلند بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال هادرزفیلد تاون، باشگاه فوتبال آبردین، باشگاه فوتبال اورتون، و باشگاه فوتبال هیبرنین اشاره کرد.
بابی کلارک (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل اسکاتلند است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال آبردین و باشگاه فوتبال کویینز پارک اشاره کرد.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۲۳ سال اسکاتلند و اسکاتلند و زیر ۲۱ سال اسکاتلند بازی کرده‌است.
شبکه عصبی گراف (GNN) یک کلاس از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پردازش داده‌ها است که می‌تواند به صورت یک گراف نمایش داده شود.
در موضوع کلی‌تر "یادگیری ژرف هندسی"، برخی از معماری‌های شبکه عصبی خاص موجود را می‌توان به عنوان شبکه‌های عصبی گرافی که بر روی گراف‌های خوش‌تعریف عمل می‌کنند تفسیر کرد. شبکه‌های عصبی پیچشی، در زمینه بینایی کامپیوتری، می‌توانند به‌عنوان یک شبکه‌ عصبی گراف به اعمال شده روی گراف‌هایی که به‌صورت شبکه‌هایی از پیکسل‌ها ساخته شده‌اند، دیده شوند. ترنسفورمرها، در زمینه پردازش زبان‌های طبیعی، می‌توانند به‌عنوان شبکه‌های عصبی گرافی دیده شوند که برای گراف کاملی که گره‌های آن‌ها کلمات در یک جمله هستند اعمال می‌شوند.
نکته کلیدی در طراحی شبکه‌های عصبی گراف، استفاده از روش "ارسال پیام به‌صورت زوجی" است؛ به‌گونه‌ای که گره‌های گراف به طور مکرر مقادیر و نمایش‌شان را از طریق تبادل اطلاعات با همسایه‌هایشان به‌روز می‌کنند. از زمان ظهور شبکه‌های عصبی گراف،‌ معماری‌های مختلفی با انواع روش‌های ارسال پیام معرفی شده‌اند. اما تا به امروز این سوال که آیا می‌توان معماری شبکه‌های عصبی گرافی ارائه کرد که از ارسال پیام فراتر برود یا برای هر گرافی که به شکلی مناسب تعریف شده است یک مدل شبکه‌ عصبی گراف مبتنی بر ارسال پیام طراحی کرد بدون پاسخ باقی‌مانده‌است.
حوزه های کاربرد شبکه‌های عصبی گراف شامل شبکه‌های اجتماعی، شبکه های استنادی، زیست‌شناسی مولکولی، شیمی، فیزیک و مسائل بهینه‌سازی ترکیبیاتی ان‌پی-سخت است.
در معماری یک شبکه عصبی گراف عمومی لایه‌های اساسی زیر پیاده‌سازی می‌شوند:
لایه‌های انتقال پیام،‌ لایه‌های هم‌وردا نسبت به جایگشت هستند که یک گراف را به نمایش به‌روز شده‌ای از همان گراف نگاشت می‌کنند. در واقع، می‌توان این لایه‌ها را به عنوان شبکه‌های عصبی ارسال‌کننده پیام (MPNN) عنوان کرد.
فرض کنید formula_1 یک گراف با مجموعه گره‌های formula_2 و مجموعه یال‌های formula_3 و formula_4 همسایگی گره formula_5 باشد. همچنین فرض کنید formula_6 بردار ویژگی‌های گره formula_5 و formula_8 بردار ویژگی‌های یال formula_9 باشد. یک شبکه عصبی ارسال‌کننده پیام می‌تواند به شکل زیر بیان شود:
که formula_11 و formula_12 توابع دیفرانسیل‌پذیر و formula_13 یک عملگر تجمیع ناوردا نسبت به جایگشت است که می‌تواند تعداد دلخواهی ورودی را بپذیرد. توابع formula_11 و formula_12 اغلب به ترتیب توابع "به‌روزرسانی" و "پیام" می‌نامند. به طور شهودی،‌ یک بلوک محاسباتی شبکه عصبی ارسال‌کننده پیام، گره‌های گراف با تجمیع پیام‌های دریافت شده از همسایه‌هایشان،‌نمایش خود را به‌روز می‌کنند.
خروجی های یک یا چند لایه شبکه عصبی ارسال‌کننده پیام، نمایش‌های گره به فرم formula_16 برای هر گره formula_5 هستند. این نمایش‌های گره می‌توانند برای هر کار جریان پایین‌دست مانند طبقه‌بندی گر‌ه‌ها یا پیش‌بینی یال‌ها به‌کار روند.
لایه‌های ادغام محلی گراف را از طریق نمونه‌کاهی ناهموار می‌کنند. ما در اینجا دو استراتژی ادغام محلی قابل یادگیری را ارائه می‌کنیم. در هر مورد، ورودی یک گراف اولیه است که با ماتریس formula_18 به عنوان ماتریس ویژگی‌های گره‌ها و ماتریس مجاورت formula_19 نمایش داده می‌شود. خروجی نیز یک ماتریس ویژگی جدیدformula_20 و یک ماتریس مجاورت جدید formula_21 است.
ابتدا قرار می‌دهیم
که formula_23 یک بردار پروجکشن قابل یادگیری است. بردار پروجکشن formula_23 یک مقدار پروجکشن اسکالر برای هر گره محاسبه می‌کند.
لایه ادغام Top-k را می‌توان به شکل زیر بیان کرد:
که formula_27 زیرمجموعه formula_28 گره گراف با بالاترین مقدار پروجکشن و formula_29 نشان‌دهنده ضرب نظیربه‌نظیر داریه‌های ماتریس است. به عبارت دیگر، گره‌هایی که بالاترین مقادیر پروجکشن را دارند، در ماتریس مجاورت جدید formula_21 حفظ می‌شوند. تابع سیگموئید استفاده شده نیز باعث می‌شود بردار پروجکشن formula_23 از طریق پس‌انتشار(backpropagation) قابل یادگیری باشد؛ زیرا در غیر این‌صورت خروجی‌های گسسته تولید می‌شود.
که formula_33 یک لایه هم‌وردای جایگشتی شبکه عصبی گراف است.
لایه ادغام توجه‌به‌خود را می‌توان به شکل زیر بیان کرد:
که formula_27 زیرمجموعه formula_28 گره گراف با بالاترین مقدار پروجکشن و formula_29 نشان‌دهنده ضرب نظیربه‌نظیر داریه‌های ماتریس است.
لایه ادغام توجه‌به‌خود را می‌توان به عنوان افزونه‌ای بر لایه ادغام top-k در نظر گرفت. با این تفاوت که مقادیر محاسبه شده در لایه ادغام توجه‌به‌خود،‌ توصیفی از هردوی ویژگی‌های گره‌های گراف و توپولوژی آن است.
شبکه‌های عصبی گراف یکی از اصلی‌ترین بلوک‌های سازنده هستند؛ برنامه هوش مصنوعی طراحی شده توسط تیم دیپ‌مایند شرکت گوگل برای حل مسئله تاشدگی پروتئین در زیست‌شناسی.
شبکه‌های اجتماعی به دلیل نمایش طبیعیشان به شکل گراف‌های اجتماعی، یک حوزه کاربردی اصلی برایشبکه‌های عصبی گراف هستند. شبکه‌های عصبی گراف برای توسعه سامانه‌های توصیه‌گر بر اساس روابط اجتماعی و روابط آیتم‌ها استفاده می‌شوند.
شبکه‌های عصبی گراف به عنوان بلوک‌های سازنده اساسی برای چندین الگوریتم بهینه‌سازی ترکیبیاتی استفاده می‌شوند. مثال‌هایی از آن عبارتند از محاسبه کوتاه‌ترین مسیرها یا مدارهای اویلری برای یک گراف، پیدا کردن جایگذاری‌های بهتر تراشه‌ها نسبت به راه‌حل‌های دست انسان، و بهبود قوانین انشعاب طراحی‌شده در شاخه و کران.
پرویز بهبودی سیاست‌مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم و دوره بیست و دوم بعنوان نماینده میانه در مجلس شورای ملی حضور داشت.
مهدی یعقوب تهرانی سیاست‌مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم و دوره بیست و دوم بعنوان نماینده مینودشت در مجلس شورای ملی حضور داشت.
عباس اخوان سیاست‌مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم
و دوره بیست و دوم بعنوان نماینده مشهد در مجلس شورای ملی حضور داشت.
فرم آی-۲۰ که همچنین به‌عنوان گواهی صلاحیت برای وضعیت دانشجویی غیرمهاجر (F-1) شناخته می‌شود، یک سند وزارت امنیت داخلی ایالات متحده، به ویژه اداره مهاجرت و گمرگ ایالات متحده آمریکا و برنامه تبادل دانشجو و بازدیدکننده (SEVP) است که توسط مدارس و دانشگاه‌های دارای گواهی برنامه تبادل دانشجو و بازدیدکننده (کالج‌ها، دانشگاه‌ها و هنرستان‌ها) ارایه می‌شود از زمان معرفی سیستم اطلاعات دانشجویان و بازدیدکنندگان تبادلی (SEVIS) که توسط برنامه تبادل دانشجو و بازدیدکننده اجرا می‌شود، این فرم شامل شماره پیگیری دانشجو (شماره شناسه SEVIS) و کد محل تحصیل نیز می‌شود. فرم آی-۲۰ فقط برای وضعیت‌های ام-۱ (M-1)، ام-۲ (M-2) اف-۱ (F-1)، اف-۲ (F-2) است. دارندگان وضعیت جی-۱ (J-1) و جی-۲ (J-2) دارای فرم معادل DS-2019 هستند که توسط یک توسط وزارت امور خارجه ایالات متحده آمریکا برای برنامه بازدیدکنندگان تبالدی جی صادر می‌شود.
شاندور گویدار (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال آریس سالونیک و باشگاه فوتبال بوداپست هونود اشاره کرد.
پتر توروک (; – ۱۹۸۷) بازیکن فوتبال اهل مجارستان بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه ورزشی واشاش و باشگاه فوتبال رکریتیوو اوئلوا اشاره کرد.
زولتان کرکی (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان بود.
شاندور زومبوری (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه ورزشی واشاش و باشگاه ورزشی مون‌پلیه اشاره کرد.
ایشتوان کوچیش (; – ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال شپرن، باشگاه فوتبال لیرسه، و باشگاه فوتبال بوداپست هونود اشاره کرد.
رگرسیون ریج (به انگلیسی: <bdi>Ridge regression</bdi>) 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. ریج، همچنین یکی از روش‌های تنظیم مدل است که از بیش‌برازش در رگرسیون جلوگیری می‌کند. در این روش، نُرمِ formula_1 ضرایب به تابع هزینه مجموع مربعات خطا حین فرایند آموزش مدل، افزوده می‌شود. با این کار وزن‌های مدل تا حد امکان کوچک نگه داشته می‌شوند.
فرض کنید در مسئله رگرسیون، مجموعه داده‌ها شامل formula_2 جفت متغیر پیشگو و متغیر پاسخ به صورت formula_3 باشد. هدف بدست آوردن formula_4 به عنوان ترکیبی خطی از formula_5 است یعنی formula_6. 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 formula_1 به تابع هزینه اضافه می‌شود:
پارامتر formula_10 میزان جریمه روی نُرمِ formula_1 را مشخص می‌کند. اضافه کردن ضریبی از نُرمِ formula_1 به تابع هزینه معادلِ ایجاد محدودیتی بر روی نُرمِ formula_13 است:
که منظور از formula_15 در واقع، نُرمِ formula_16 است که به صورت زیر محاسبه می‌شود:
formula_17بنابراین، 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. 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
برای به دست آوردن فرم بستهٔ جواب به فرم ماتریسی تابع هزینه را توجه کنید:
کافیست نسبت به formula_19 مشتق بگیریم:
برای مصورسازی روش رگرسیوت 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. تصویر برخورد خطوط تراز با محدوده ضرایب در رگرسیون ریج در تصویر زیر نمایش داده شده‌است:
در شکل نشان داده شده بیضی‌های مربوط به خطوط تراز داخلی جمع خطای مربعات کمتری دارند. و در نقطهٔ میانی مشخص‌شده، خطای میانگین مربعات کمینه می‌شود. در مدل ریج، تلاش می‌شود اندازهٔ دایره و بیضی همزمان کوچک شوند. در واقع یک بده‌بستان میان دو جملهٔ تابع هزینه وجود دارد. پاسخ مسألهٔ رگرسیون ریج در نقطه‌ای است که خطوط تراز بیضوی با محدودهٔ دایره‌ای شکل ضرایب برخورد می‌کند.
با استفاده از کتابخانهٔ Sickit-Learn زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌توان رگرسیون ریج را به سادگی، به صورت زیر پیاده‌سازی کرد:
from sklearn.linear_model import Ridge
ridge = Ridge(alpha=0.1)
ridge.fit(X_train, y_train)
پارامتر تنظیم مدل در این مثال ساده برابر با formula_23 در نظر گرفته شده و پس از آموزش، از مدل برای پیش‌بینی روی دادهٔ جدید استفاده شده‌است.
مجید عدل در سال ١٢٩٠ در تبریز متولد شد. تحصیلات ابتدائى و متوسطه را در تبریز و تحصیلات دانشگاهی را در رشته كشاورز در اروپا دریافت كرد. پس از بازگشت به ایران استخدام وزارت كشاورزى شد وی چندى مدیرعامل سازمان جنگلبانى كل كشور بود. در دوره‏ى بیست‏ و یكم مجلس شوراى ملى از منطقه‏ گرمى و مغان به وكالت انتخاب گردید. در اواخر دوره‏ مزبور (١٣۴۶) بر اثر سكته درگذشت.
شاندور پینتر (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال بوداپست هونود و باشگاه فوتبال رویال آنتورپ اشاره کرد.
اندازه مغز موضوع پرتکرار مطالعه در زمینه‌های کالبدشناسی، انسان‌شناسی زیستی، علوم جانوری و تکامل است. اندازه مغز گاهی با وزن و گاهی با حجم (از طریق اسکن MRI یا حجم جمجمه) اندازه‌گیری می‌شود. از آزمایش هوش تصویربرداری عصبی می‌توان برای مطالعه اندازه‌گیری‌های حجمی مغز استفاده کرد. در مورد «آزمایش هوش»، پرسشی که به کرات مورد بررسی قرار گرفته‌است، رابطه اندازه مغز با هوش است. این پرسش کاملاً بحث‌برانگیز است. اندازه‌گیری اندازه مغز و ظرفیت جمجمه نه تنها برای انسان، بلکه برای همه پستانداران مهم است.
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.
نمونه‌هایی از ظرفیت جمجمه
شکارچیان اژدها (به فرانسوی: Chasseurs de dragons) یک مجموعه انیمیشنی در سبک فانتزی و کمدی است که توسط آرتور کواک ساخته شده و ماجراهای دو شکارچی همکار در دنیای عجیبی از زمان قرون وسطی را دنبال می‌کند که زندگی و خرجشان را با شکار کردن اژدها تأمین می‌کنند. همچنین یک بازی ویدیویی و یک فیلم ۳بعدی بر اساس همین عنوان نیز منتشر شده‌است.
ایشتوان هالاس (; – ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان بود.
لاسلو پوستایی (; – ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان بود.
لاسلو کواچ (; – ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال دیوری ای‌تی‌او، باشگاه فوتبال بوداپست هونود، و باشگاه فوتبال ویدتون اشاره کرد.
فرنتس فولوپ (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان بود.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به "فرار به سوی پیروزی" اشاره کرد.
آندراش توت (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال اویپشت، باشگاه فوتبال لیرسه، و باشگاه فوتبال ام‌تی‌کی بوداپست اشاره کرد.
فرهنگ در کوبا () ترکیب پیچیده‌ای از عوامل و تأثیرات، که اغلب متناقض هستند، می‌باشد. مردم کوبا و آداب و رسوم آنها مبتنی بر تأثیرات اروپایی، آفریقایی و سرخ‌پوست هستند., Claudio "La hispanización del mestizaje cultural en América" Revista Complutense de Historia de América, Universidad Complutense de Madrid. p. 133 (1981)
موسیقی کوبا، رقص‌ها و ادوات موسیقی، که به‌طور عمده ریشهٔ اروپایی و آفریقایی دارند، را در بر می‌گیرد. عمده فرم‌های امروزی، در هم آمیزی و اختلاطی از این دو منبع بزرگ هستند. به‌طور تقریبی چیزی از سنت‌های اصیل بومی باقی نمانده‌است.
آنتن جهت‌دار یا آنتن‌های سویی یا آنتن باریکه‌ای آنتنی است که توان بیشتری را در جهت‌های خاص تابش یا دریافت می‌کند که امکان افزایش عملکرد و کاهش تداخل منابع ناخواسته را فراهم می‌کند. 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.
آنتن با بهره-بالا (HGA) یک آنتن سویی با قطر باریکه امواج رادیویی متمرکز و باریک است که امکان هدف‌گیری دقیق تر سیگنال‌های رادیویی را فراهم می‌کند. Extract of page 535 معمولاً در طول مأموریت‌های فضایی به آن‌ها اشاره می‌شود، Extract of page 364 این آنتن‌ها همچنین در سرتاسر زمین مورد استفاده قرارمی‌گیرند، با موفقیت در مناطق مسطح و باز که در آن هیچ کوهی وجود ندارد که امواج رادیویی را مختل کند. 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. 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. رایج‌ترین انواع آنتن یاگی، آنتن لگاریتمی تناوبی و آنتن بازتابنده گوشه است. که اغلب با هم ترکیب می‌شوند و به صورت تجاری به عنوان آنتن تلویزیونی مسکونی فروخته می‌شوند. 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. گیرنده‌های تلویزیون ماهواره ای معمولاً از آنتن‌های سهموی استفاده می‌کنند. برای فرکانس‌های با طول‌موج بلند و متوسط، آرایه‌های برجی در بیشتر موارد به عنوان آنتن جهت‌دار استفاده می‌شوند.
اس‌او-۱۵۲ (به روسی: СО-۱۵۲) یک توپخانه خودکششی ۱۵۲٫۴ میلی‌متری شوروی است که در سال ۱۹۶۸ در پاسخ به هویتزر ۱۵۵ میلی‌متری ام۱۰۹ آمریکایی ساخته شد. توسعه در سال ۱۹۶۷، بر اساس قطعنامه شورای وزیران اتحاد شوروی از ۴ ژوئیه ۱۹۶۷ آغاز شد. در سال ۱۹۶۸، اس‌او-۱۵۲ تکمیل شد و در سال ۱۹۷۱ وارد خدمت شد. نام جی‌آرای‌یو آن ۲اس۳ (۲С۳) است. این خودروی جنگی همچنین نام افزوده شده آکاتسیا (Акация) را دریافت کرد که به معنای روسی خاردرخت است.
کانتن ، یک آنتن موجبر جهت‌دار خانگی است که از یک قوطی فلزی با انتهای باز ساخته شده‌است.
کانتن‌ها معمولاً برای افزایش برد (یا کشف) شبکه‌های Wi-Fi استفاده می‌شوند.
اگرچه برخی از طرح‌ها بر اساس قوطی چیپس سیب زمینی پرینگلز هستند، این لوله برای افزایش ۲٫۴ سیگنال گیگاهرتز با مقدار مفید بسیار باریک است. اگرچه در ۵ گیگاهرتز است تقریباً اندازه مناسبی خواهد داشت. با این حال، یک کانتن می‌تواند از قوطی‌ها یا لوله‌های مختلف با قطر مناسب ساخته شود. برخی از طرح‌ها شامل پایه پایه برای بالا بردن کانتن هستند.
کانتن‌ها را می‌توان با سایر دستگاه‌های RF مانند دوربین‌های امنیتی بی‌سیم استفاده کرد.
چارلز مسئول (به )یک مجموعه تلویزیونی کمدی آمریکایی است که برای نخستین بار در تاریخ ۳ اکتبر ۱۹۸۴ از شبکه سی‌بی‌اس به نمایش درآمد. این سریال محصول آل برتون پروداکشنز همچنین اسکولاستیک پروداکشنز با همکاری یونیورسال تی وی بود ؛ اسکات بایو که درگذشته در سریال "روزهای شاد" بازی کرده بود، در نقش اصلی به ایفای نقش پرداخت؛ ویلی آمز، الن تراولتا،جوزی دیویس،نیکول اگرت و جیمز تی کالاها از دیگر بازیگران این مجموعه بودند.
"چارلز مسئول" در ساعت ۲۰:۰۰ هر چهارشنبه شب به شبکه سی‌بی‌اس اینتراکتیو ملحق شد و آن را در مقابل سریال‌های اکشن پرطرفدار "بلاگردان" درشبکه آی بی سی و "بزرگراه بهشت" به کارگردانی مایکل لندون در شبکه تلویزیونی ان‌بی‌سی قرار داد. در آن زمان، به استثنای کمدی‌های دوشنبه‌شب که پخش سریال‌های ("کیت و آلی" و "نیوهارت)" درآن شب به نمایش درمی‌آمد، این مجموعه کمدی تا حدودی نتوانست نظر مخاطبان را جلب کند. با این حال، شبکه اجازه داد تا سریال در مرحله تولید باقی بماند تا ۲۲ قسمتی که برای فصل سفارش داده بود تکمیل شود.
پس از این اپیزود در ۲۷ فوریه ۱۹۸۵، شبکه سی‌بی‌اس اینتراکتیو سریال "چارلز را در" حالت وقفه قرار داد و تولید آن را متوقف کرد. شبکه سی‌بی‌اس اینتراکتیو ۲ قسمت از مجموعه را با وقفه ای طولانی در ۱۳ مارس و ۳آوریل ۱۹۸۵ پخش کرد. سپس شبکه "سریال" را از مجموعه چهارشنبه خود کنار گذاشت و به نفع سریال درام معمایی ("Double Dare)" نمایش به شنبه منتقل شد، جایی که چندین هفته به صورت تکرار پخش شد تا اینکه با درام ("Cover Up)" جایگزین شد. هیچ‌کدام از این سریال‌ها برای فصل دوم تمدید نشدند، و همچنین هیچ‌یک از دو کمدی که یک ساعت را با سریال چارلز مسئول مانند سریال "رویاها" تقسیم کردند، تمدید نشدند.
یک سال بعد، پس از مشاهده موفقیت‌آمیز برخی از سریال‌های شبکه‌ای لغو شده پس از احیای آن‌ها، برای اولین پخش (که در آن زمان روند قابل توجهی بود)، شرکت یونیورسال تصمیم گرفت دوباره سریال "چارلز مسئول" را در سندیکا عرضه کند. این سریال برای اولین بار در شبکه‌های محلی در اواسط فصل ۱۹۸۶–۸۷ پخش شد و اولین قسمت سری جدید آن در ۳ ژانویه ۱۹۸۷ پخش شد. پس از مشاهده موفقیت‌آمیز سریال چهار فصل دیگر برای پخش تولید شد که آخرین قسمت آن در ۱۰ نوامبر ۱۹۹۰ پخش شد. در مجموع ۱۲۶قسمت تولید شد که ۲۲ قسمت در فصل اول خلاصه شده و ۲۶ قسمت در هر یک از فصل‌های سندیکایی تولید شد.
داستان سریال درشهر نیوبرانزویک، نیوجرسی روایت می‌شود. چارلز، که نام خانوادگی او هرگز برملا نمی‌شود، دانشجوی کالج کوپلند تخیلی که شاید همان دانشگاه راتگرز است که هم‌اکنون پردیس اصلی آن در شهر نیوبرانزویک واقع شده‌است) و در آغاز سریال ۱۹ ساله است.
چارلز که در هنگام حضور در کالج به محلی برای زندگی نیازمند است، از استن و جیل پمبروک، زوجی مرفه که در جستجوی یک خانه‌دار و و نظافت کار هستند، درخواست کمک می‌کند. این زوج و چارلز توافق کردند که چارلز در زمانی که در کالج حضور دارد و خدمت کار پمبروک‌ها است، به‌جای دستمزد، اتاق و تخته ای را برای تحصیل و زندگی به بدهند و او وظیفه دارد پرستار فرزندان آنها جیسون، داگلاس و لیلا، باشد که خیلی هم از او جوانتر نیستند. چارلز به یکی از دانش‌آموزان کوپلند، یعنی گوندولین پیرس علاقه‌مند است و وقت زیادی از اوقات فراغت خود را صرف تلاش برای خواستگاری و رسیدن به او می‌کند، که به نظر می‌رسد هیچ‌وقت انجام نمی‌شود
هنگامی که این سریال در سال ۱۹۸۷ بازگشت، تنها دو بازیگر سری گذشته یعنی اسکات بایو و ویلی آمز بودند که به ایفای نقش پرداختند، زیرا تهیه‌کنندگان سریال داستان را برای تطبیق با تغییرات بازیگران بازسازی و نوشته بودند.
اپیزود اول فصل دوم نشان داد که چارلز از تعطیلات تابستانی خود به شهر نیوبرانزویک بازمی‌گردد، اما خانواده‌ای ناآشنا را ناگهان می‌بیند که در خانه پمبروک‌ها زندگی می‌کنند. او متوجه می‌شود که پمبروک‌ها نیوجرسی را در حالی که او نبود ترک کردند و به سیاتل نقل مکان کرده‌اند. خانواده جدید پاول موافقت کردند که این خانه را درصورتی از خانواده پمبروک‌ها بگیرند، که شامل حفظ خدمات چارلز به عنوان پرستار کودک و نظافتچی منزل باشد.
طایفه پاول متشکل از مادر آلن و پدربزرگ والتر بود که پدر بیوه شوهر آلن بود و برای ایفای نقش پسرش در خارج از کشور در نیروی دریایی ایلات متحده آمریکا با آنها زندگی می‌کرد. همانند خانواده پمبروک‌ها، پاول‌ها نیز سه فرزند داشتند، دختران آنها جیمی و سارا و برادر کوچکتر آدام نام داشت.
لیلیان، مادر بیوه چارلز که قبلاً در سریال دیده نشده بود، به شخصیت اصلی سریال احیا مبدل شد. الن تراولتا نقش مادر چارلز را بازی کرد. این دومین بار بود که او نقش مادری را برای شخصیتی که بایو به تصویر کشیده بود، بازی کرد. آلن همین کار را چندین سال قبل در سریال Joanie Loves Chachi انجام داده بود (اگرچه او اولین بار در یک قسمت از «قایق عشق» در سال ۱۹۷۸ نقش مادر عموی جیمی بایو را نیز بازی کرد و مورد تحسین منتقدان قرار گرفت.
آهنگ پس زمینه توسط دیوید کورتز، مایکل جیکوبز و آل برتون ساخته شده و توسط شاندی سینام اجرا شده‌است. موسیقی پس زمینه در فصل اول دلپذیرتر بود و برای اجرای سندیکایی دوباره میکس شد.
این آهنگ توسط گروه a cappella The Blanks در کمدی پزشکی، Scrubs اجرا شد و در آلبوم سال ۲۰۰۴ آنها، Riding the Wave، به نمایش درآمد.
یونیورسال پیکچرز در ۱۴ فوریه ۲۰۰۶ مجموعه سه دیسکی از فصل اول سریال را بر روی دی وی دی در آمریکای شمالی منتشر کرد. به دلیل عدم استقبال و فروش ضعیف، هیچ فصل دیگری منتشر نشد.
در سپتامبر ۲۰۷سازمان اتحاد هنر آمریکا اعلام کرد که حقوق سریال را به دست آورده‌است. آنها متعاقباً فصل‌های ۲_۵ را بر روی دی وی دی منتشر کردند. فصل‌های ۴ و ۵ نسخه‌های تولید بر حسب تقاضا منحصراً از طریق آمازون در دسترس بودند.Where Does the 4th Season of the Scott Baio Series Currently Stand? "TVShowsOnDVD.com". January 28, 2009.Charles in Charge – The 5th and Final Season is Available on DVD in July! "TVShowsOnDVD.com". June 5, 2009
تمام پنج فصل سریال برای پخش از طریق آمازون ویدیو در دسترس قرار گرفته‌است.Amazon Video: Charles in Charge Retrieved January 23, 2013
شاندور ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
مدل‌های انتشاری در یادگیری ماشینی، دسته‌ای از مدل‌های متغیر پنهان هستند. این مدل‌ها نوعی زنجیره مارکوف هستند که با استفاده از استنباط بیزی تغییراتی آموزش داده می‌شوند.
هدف مدل‌های انتشاری، یادگیری ساختار پنهان یک مجموعه داده با مدل‌سازی روشی است که در آن نقاط داده در فضای پنهان منتشر می‌شوند. در بینایی ماشین، این یعنی یک شبکه عصبی آموزش داده می‌شود تا با یادگیری معکوس فرایند انتشاری، با شروع از نویز گاوسی به تصاویر اصلی برسد.
مدل‌های انتشاری در سال ۲۰۱۵ با ایده‌گرفتن از ترمودینامیک غیرتعادلی معرفی شدند.
مدل‌های انتشاری خانواده‌ای از مدل‌های مولد احتمالی هستند که به تدریج داده‌ها را با اضافه‌کردن نویز تخریب می‌کنند، سپس یادمی‌گیرند که این فرایند را برای تولید نمونه معکوس کنند. یک مدل انتشاری از دو زنجیره مارکوف استفاده می‌کند: یک زنجیره مستقیم که داده‌ها را به‌تدریج به نویز تبدیل می‌کند و یک زنجیره معکوس که نویز را به داده تبدیل می‌کند. اولی معمولاً با هدف تبدیل هر توزیع داده‌ای به یک توزیع پیشین ساده (مثلاً گاوسی استاندارد) به صورت دستی طراحی می‌شود، در حالی که زنجیره مارکوف دوم با یادگیری هسته‌های انتقال توسط شبکه‌های عصبی عمیق، اولی را معکوس می‌کند.
با داشتن یک نقطه داده نمونه‌برداری‌شده از یک توزیع داده واقعی formula_1، فرایند انتشار مستقیم را این‌گونه تعریف می‌کنیم که در آن مقدار کمی نویز گاوسی را در formula_2 گام به نمونه ورودی اضافه می‌کنیم تا نمونه‌های نویزدار formula_3 تولید شود. اندازه گام‌ها توسط یک برنامه واریانس formula_4 کنترل می‌شود.
نمونه داده به تدریج ویژگی‌های قابل مشاهده خود را با بزرگتر شدن گام formula_6 از دست می‌دهد. درنهایت وقتی formula_7، formula_8 معادل یک توزیع گاوسی همسان‌گرد خواهد شد.
یک ویژگی خوب فرایند فوق این است که می‌توانیم formula_9 را در هر گام دلخواه formula_6 به صورت فرم بسته زیر با فرض formula_11 و formula_12 محاسبه کنیم:
توجه کنید که وقتی دو توزیع نرمال با واریانس‌های مختلف، formula_14 و formula_15 ادغام می‌کنیم، توزیع جدید formula_16 خواهد بود. در رابطه بالا انحراف معیار برابر خواهد بود با: formula_17
اگر بتوانیم فرایند بالا را معکوس کنیم و از formula_18 نمونه‌برداری کنیم، می‌توانیم نمونه واقعی را از ورودی نویز گاوسی formula_19 دوباره ایجاد کنیم. توجه کنید که اگر formula_20 به اندازه کافی کوچک باشد، formula_18 نیز گوسی خواهد بود. متأسفانه، ما نمی‌توانیم formula_18 را به راحتی تخمین بزنیم زیرا برای این کار باید از کل مجموعه‌داده استفاده کنیم، بنابراین باید مدلِ formula_23 را برای تقریب این احتمالات شرطی به منظور اجرای فرایند انتشار معکوس یاد بگیریم.
احتمال شرطی معکوس زمانی قابل حل است که روی formula_25 شرط شود:
با اعمال قاعده بیز داریم:
با توجه به تابع چگالی توزیع گاوسی، میانگین و واریانس را می‌توان به صورت زیر به‌دست‌آورد:
می‌دانیم که formula_29 و با جایگذاری در عبارات بالا خواهیم داشت:
برای تقریب توزیع احتمال شرطی در فرایند انتشار معکوس formula_31 نیاز به یادگیری یک شبکه عصبی داریم. درواقع می‌خواهیم formula_32 را آموزش دهیم که formula_33 را پیش‌بینی کند. از آن‌جایی که formula_9 به‌عنوان ورودی مدل هنگام آموزش داده می‌شود، می‌توانیم با تغییر عبارت نویز گاوسی formula_35 را از ورودی در گام formula_6 پیش‌بینی کنیم:
پس تابع هزینه برای کمینه کردن اختلاف از formula_38 به صورت زیر خواهد بود:
در مقاله نشان داده شده‌است که آموزش مدل انتشاری با تابع هزینه زیر بهتر انجام می‌شود:
و تابع هزینه نهایی به صورت formula_41 خواهد بود (formula_42 یک مقدار ثابت مستقل از formula_43 است).
فرایند نمونه‌گیری از DDPM با دنبال‌کردن زنجیره مارکوف فرایند انتشار معکوس بسیار کند است، زیرا تعداد گام‌ها formula_2 می‌تواند تا یک یا چند هزار مرحله باشد. در گفته شده «به عنوان مثال، نمونه‌گیری ۵۰ هزار عکس با اندازه ۳۲ × ۳۲ از یک DDPM حدود ۲۰ ساعت طول می‌کشد، اما انجام این کار با یک GAN روی یک پردازنده گرافیکی Nvidia 2080 Ti کمتر از یک دقیقه زمان می‌برد.»
مدل‌هایی انتشاری برای تولید، بخش‌بندی، فراتفکیک‌پذیری، تغییر و تعمیر تصاویر به کار می‌روند. همچنین در تولید ویدئو، تشخیص ناهنجاری، تحلیل تصاویر پزشکی و بینایی سه‌بعدی کاربرد دارد.
مدل‌های انتشاری همچنین برای تولید و ترجمه متن استفاده می‌شوند.
در کاربردهای یادگیری نظارت شده در یادگیری ماشینی، خطای تعمیمY S. Abu-Mostafa, M.Magdon-Ismail, and H. -T. Lin (2012) Learning from Data, AMLBook Press. معیاری برای ارزیابی میزان دقت یک الگوریتم در پیش‌بینی داده‌های از پیش دیده نشده‌ است. به دلیل این که الگوریتم‌های یادگیری توسط نمونه‌های محدودی ارزیابی می‌شوند، ارزیابی این الگوریتم‌ها به خطای نمونه‌گیری حساس است. در نتیجه، معیارهای پیش‌بینی با توجه به داده‌های کنونی ممکن است اطلاعات جدیدی در مورد توانایی پیش‌بینی در داده‌های جدید ارائه نکند. با اجتناب از بیش‌برازش می‌توان خطای تعمیم را کاهش داد. عملکرد یک الگوریتم یادگیری ماشین با تجسم نمودارهایی به نام منحنی فراگیری انجام می‌پذیرد که خطای تعمیم را در فرایند یادگیری تخمین می‌زنند.
هدف در یک مسئلهٔ یادگیری، یافتن تابع formula_1 است که با توجه به دادهٔ ورودی formula_2، خروجی formula_3 را پیش‌بینی می‌کند. زیرنویس formula_4 نشان می‌دهد که تابع formula_5 براساس مجموعه‌ای شامل formula_4 داده ساخته شده‌است. خطای تعمیم، formula_7 برای تابع formula_8، روی تمام مقادیر formula_2 و formula_3 برابر است با:Mohri, M. , Rostamizadeh A. , Talwakar A. , (2018) "Foundations of Machine learning", 2nd ed. , Boston: MIT Press
که در آن formula_12، تابع هزینه و formula_13، توزیع احتمال توأم برای formula_2 و formula_3 است.
بدون دانستن توزیع احتمال توأم، formula_16 محاسبهٔ مقدار formula_7 غیرممکن است. در عوض، می‌توانیم خطا را روی داده‌های نمونه محاسبه کنیم که به آن خطای تجربی می‌گویند. خطای تجربی با دانستن formula_4 داده برابر است با:
و یک الگوریتم تعمیم‌پذیر خواهد بود اگر:
خطای تعمیم formula_21، برای یک تابع وابسته به دادهٔ formula_5 که توسط یک الگوریتم یادگیری بر اساس نمونه محاسبه شده‌است، از اهمیت زیادی برخوردار است. با توجه به این که محاسبهٔ مستقیم formula_21 نیازمند دانستن توزیع احتمال است که ناشناخته است، هدف بسیاری از مسائل در نظریه یادگیری آماری محدود کردن یا مشخص کردن تفاوت خطای تعمیم و خطای تجربی است:
در نتیجه، هدف مشخص کردن احتمال formula_25 است که بتوانیم خطای تعمیم را، با جمع خطای تجربی و یک کران خطا formula_26 (در حالت کلی وابسته به formula_27 و formula_4) محدود کنیم.
در بسیاری از الگوریتم‌ها، نشان داده شده‌است که یک الگوریتم، در صورتی که معیارهای ثبات خاصی را برآورده کند، دارای مرزهای تعمیم است.
به‌طور خاص، اگر الگوریتمی متقارن باشد (ترتیب ورودی‌ها بر نتیجه تأثیری نگذارد)، تابع هزینهٔ محدودی داشته باشد و دو شرط پایداری را برآورده کند، تعمیم می‌یابد. این شرایط را می‌توان به صورت زیر بیان کرد:
الگوریتم formula_29 این ثبات را خواهد داشت اگر به ازای هر formula_4، وجود داشته باشد formula_31 و formula_32 که:
و formula_31 و formula_32 زمانی که formula_36 به صفر میل کنند.
الگوریتم formula_29 این ثبات را خواهد داشت اگر به ازای هر formula_4، وجود داشته باشد formula_39 و formula_40 که:
و formula_42 و formula_43 زمانی که formula_36 به صفر میل کنند.
ثابت شده‌است که تعدادی از الگوریتم‌ها پایدار هستند، و در نتیجه خطای تعمیم آن‌ها محدود است. فهرستی از این الگوریتم‌ها و مقالاتی که پایداری آن‌ها را ثابت کرده‌اند، اینجا موجود است.
مفاهیم خطای تعمیم و بیش‌برازش به هم مرتبط هستند. بیش‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که تابع formula_45 به نویز داخل نمونه‌ها حساس شود. در نتیجه، این تابع روی مجموعهٔ آموزشی به خوبی عمل می‌کند، اما روی داده‌های دیگر که از توزیع احتمال مشترک formula_46 و formula_3 هستند، به خوبی عمل نمی‌کند؛ بنابراین، هرچه بیش‌برازش بیشتر باشد، خطای تعمیم هم بزرگتر خواهد بود.
میزان بیش‌برازش را می‌توان با استفاده از روش اعتبارسنجی متقابل محاسبه کرد، که نمونه‌ها را به نمونه‌های آموزشی و نمونه‌های آزمایشی تقسیم می‌کند. سپس مدل بر روی نمونه‌های آموزشی، آموزش داده می‌شود و بر روی نمونه‌های آزمایشی، ارزیابی می‌شود. نمونه‌های آزمایشی قبلاً توسط الگوریتم دیده نشده‌اند، بنابراین یک مجموعه نمونهٔ تصادفی از توزیع احتمال مشترک formula_46 و formula_3 خواهد بود. این مجموعه از نمونه‌های آزمایشی، به ما اجازه می‌دهد تا خطای مورد انتظار را تقریب بزنیم و تخمین خوبی از خطای تعمیم داشته باشیم.
الگوریتم‌های زیادی برای جلوگیری از بیش‌برازش وجود دارد. الگوریتم‌های کمینه‌سازی می‌توانند توابع پیچیده‌تری را جریمه کنند (معروف به منظم‌سازی تیخونوف) یا فضای فرضیه را می‌توان به صورت صریح، در قالب توابع یا با افزودن محدودیت‌هایی به تابع کمینه‌سازی (منظم‌سازی ایوانوف) محدود کرد.
یافتن تابعی که بیش‌برازش نداشته باشد، در تضاد با هدف یافتن تابعی است که به اندازه کافی پیچیده باشد تا ویژگی‌های داده‌ها را به تصویر بکشد. این به عنوان مبادله بایاس و واریانس معروف است. ساده نگه داشتن یک تابع برای جلوگیری از بیش‌برازش ممکن است باعث ایجاد بایاس در پیش‌بینی‌های به‌دست‌آمده شود، در حالی که پیچیده‌تر بودن آن منجر به بیش‌برازش و واریانس بیشتر خواهد شد و به حداقل رساندن هر دو به‌طور همزمان، غیرممکن است.
در هوش مصنوعی، تابع فعالسازی یک گره، خروجی آن گره را با یک ورودی یا مجموعه ای از ورودی‌ها تعریف می‌کند. 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. این مشابه پرسپترون خطی در شبکه‌های عصبی است. 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.
رایج‌ترین توابع فعالسازی را در شبکه عصبی می‌توان می‌توان به سه دسته تقسیم کرد: توابع فعالسازی پله‌ای، توابع فعالسازی خطی، توابع فعالسازی غیر خطی.
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.
این نوع توابع، جمع ورودی‌های هر گره را در خروجی قرار می‌دهد. این توابع مقادیر ورودی را در بازه خاصی قرار نمی‌دهند. 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.
این نوع توابع بیشتر از سایر توابع فعالسازی در شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرند و وفق پذیری بالایی با داده‌های پیچیده ورودی دارند. در این نوع توابع استفاده از روند پس‌انتشار به راحتی امکان‌پذیر است.
توابع فعال سازی متعددی وجود دارد. مقاله اصلی هینتون و همکاران در سال ۲۰۱۲ در مورد تشخیص خودکار گفتار از یک تابع فعال سازی لجستیک سیگموئید استفاده می‌کند. معماری چشم‌انداز کامپیوتر AlexNet 2012 از تابع فعال سازی یکسوساز استفاده می‌کند، همان‌طور که ResNet معماری بینایی کامپیوتری Seminal 2015 نیز استفاده می‌کند. مدل پردازش زبان اولیه 2018 BERT از نسخه روان ReLU، یعنی GELU 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. این به عنوان قضیه تقریب جهانی شناخته می‌شود. تابع فعال سازی هویت این ویژگی را برآورده نمی‌کند. وقتی چندین لایه از تابع فعال سازی هویت استفاده می‌کنند، کل شبکه معادل یک مدل تک لایه است.
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. در مورد دوم، نرخ‌های یادگیری کمتری معمولاً ضروری است.
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.
این خصوصیات به‌طور قاطع بر عملکرد تأثیر نمی‌گذارند و تنها ویژگی‌هایی نیستند که ممکن است مفید باشند.
جدول زیر ویژگی‌های چندین تابع فعال سازی را مقایسه می‌کند:
جدول زیر توابع فعال‌سازی را فهرست می‌کند که توابع یک برابر x از لایه یا لایه‌های قبلی نیستند:
عروس اولین نمایشنامهٔ دی.اچ. لارنس است که در ژانویه ۱۹۱۳ به پایان رسید. لارنس آن را چنین معرفی کرد: «نه تراژدی است و نه کمدی - فقط معمولی است». نمایشنامه در زمان حیات او نه به روی صحنه رفت و نه منتشر شد.
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. 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.
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.
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.
در سال ۲۰۱۸ تئاتر آرکولا این نمایش را به کارگردانی جک گمبل به روی صحنه برد.
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. این سه نمایشنامهٔ دی.اچ. لارنس به دست بن پاور اقتباس شدند و تولید آن توسط ماریان الیوت کارگردانی شد.
کوبایی‌ها () افرادی که در کوبا زاده شده‌اند و کسانی که دارای تابعیت کوبایی می‌باشند، هستند. کوبا یک کشور چند نژادی است، که محل زندگی مردمی با گذشته‌های قومی، مذهبی و ملیتی مختلف، می‌باشد.
جمعیت کوبا در سال ۲۰۱۲ برابر با ۱۱٬۱۶۷٬۳۲۵ نفر بود. بزرگ‌ترین جمعیت شهری کوبایی‌ها در کوبا (۲۰۱۲) در هاوانا (۲٬۱۰۶٬۱۴۶)، سانتیاگو د کوبا (۵۰۶٬۰۳۷)، اولگین (۳۴۶٬۱۹۵)، کاماگوی (۳۲۳٬۳۰۹)، سانتا کلارا (۲۴۰٬۵۴۳) و گوانتانامو (۲۲۸٬۴۳۶) می‌باشد.
پابلو چاواریا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل آرژانتین است که برای باشگاه اسپانیایی مالاگا در پست مهاجم بازی می‌کند.
شبکه‌های عصبی بازگشتی دوطرفه انواعی از شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) هستند که دو لایهٔ پنهان در دو جهت مختلف در یک شبکهٔ عصبی را به یک خروجی یکسان وصل می‌کند. این رویکرد یکی از رویکردهای مدل‌های یادگیری عمیق سازنده (Generative Deep Learning) است که به این ترتیب خروجی می‌تواند اطلاعات را هم از گذشته و هم از آینده به صورت همزمان دریافت کند. این نوع از شبکه‌های عصبی در سال ۱۹۹۷ میلادی توسط برند شوستر (Bernd Schuster) و دینش پالیوال (Dinesh Paliwal) ابداع شده‌است. این مدل برای افزایش حجم اطلاعات ورودی به شبکه‌های عصبی ابداع شدند. به عنوان نمونه مدل‌های پیشین نظیر مدل پرسپترون چند لایه (Multilayer perceptron) و شبکه عصبی با تأخیر زمانی (Time delay neural network) محدودیت‌هایی روی انعطاف‌پذیری دیتای ورودی دارند چراکه باید دادهٔ ورودی آنها به صورت ثابت و فیکس باشد. از طرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی استاندارد (Recurrent Neural Networks) نیز محدودیت‌هایی دارند چراکه نمی‌توانند داده را از آینده دریافت نمایند. حال، راهکار تمامی این مشکلات استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی دوطرفه است که هیچ‌یک از محدودیت‌های فوق را ندارند. 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.
ایدهٔ اولیه‌ای که از آن در شبکه‌های عصبی بازگشت‌پذیر دوطرفه استفاده می‌شود این است که نورون‌های یک شبکه عصبی بازگشت‌پذیر یک‌طرفهٔ استاندارد را به دو طرف تقسیم می‌نماییم. به عبارتی یک جهت در زمان در جهت مثبت داریم و یک جهت در زمان در جهت منفی که به اولی حالت‌های پسین (Forward States) و به دومی حالت‌های پیشین (Backward States) می‌گوییم. 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.
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. تنها تفاوت در زمان پس‌انتشار (Backpropagation) در زمان باید پردازش‌های اضافه‌ای هم انجام دهیم. به دلیل اینکه به‌روزرسانی خروجی‌ها و ورودی‌ها به صورت همزمان امکان انجام ندارد. 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. همچنین در حرکت پس‌انتشار (Backward pass) ابتدا نورون‌های خروجی طی می‌شوند و سپس استیت‌های پسین و پیشین طی می‌شوند. پس از حرکت پیش‌انتشار و حرکت پس‌انتشار هم وزن‌ها به روزرسانی می‌شوند.
برخی کاربردهای شبکه‌های عصبی بازگشت‌پذیر دوطرفه به صورت زیر هستند: