moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
شبکه‌های مولد تخاصمی بر مبنای بخشی از نظریه بازی‌ها به نام بازی مینیماکس کار می‌کنند. در اینجا "تفکیک‌کننده" formula_1 و "مولد" formula_2 با یکدیگر رقابت می‌کنند. هر دو شبکه‌های عصبی‌ی هستند که با پارامترهای formula_3 و formula_4 مدل‌سازی شده‌اند. در ادامه برای سهولت کار پارامترها و ورودی‌های مدل را حذف می‌کنیم. شبکه مولد یا همان formula_5 داده‌هایی را از نویزهای تصادفی (formula_6) تولید می‌کند و تفکیک کننده یا همان formula_7 در تلاش است تا تشخیص دهد که داده واقعی است (از داده‌های مجموعه آموزشی است) یا ساختگی (تولید شده توسط مولد). در نهایت بازی به جایی می‌رسد که داده‌های تولید شده توسط مولد به قدری شبیه داده‌های واقعی (داده‌های آموزشی) می‌شوند که تشخیص آن توسط تفکیک‌کننده سخت یا غیرممکن باشد. هر دو شبکه در حالیکه سعی می‌کنند بهتر از دیگری عمل کنند به‌طور همزمان یادمی‌گیرند و پارامترهای خود (formula_3 و formula_4) را بهینه می‌کنند. شبکه مولد را می‌توان به صورت یک تابع مشتق‌پذیر مدل‌سازی کرد به عنوان ورودی نویز تصادفی را از یک فضای پنهان formula_10 با توزیع formula_11 می‌گیرد و داده‌های خروجی از فضایی مشابه داده‌های واقعی و به‌طور خوشبینانه از توزیع مشابه formula_12 هستند:
که formula_10 فضای پنهان و formula_15 بعد فضای داده‌است. شبکه تفکیک کننده formula_7 یک طبقه‌بند شبکه عصبی ساده است که می‌تواند به عنوان تابعی که توزیع داده‌ها را به احتمال formula_17 نگاشت می‌کند، در نظر گرفته شود و نمایانگر این است که بردار داده‌های ورودی تا چه حد واقعی هستند:
بازی مجموع-صفر به‌صورت بهینه‌سازی زیر مدل‌سازی می‌شود. تابع هزینه در این بهینه‌سازی formula_19 نام دارد و بر اساس تابع هزینه کراس آنتروپی تعریف می‌شود:
عبارت formula_21 اشاره به حداقل کردن هزینه مولد و عبارت formula_22 اشاره به حداکثر کردن هزینه تفکیک‌کننده دارد. در حقیقت تفکیک‌کننده به دنبال حداکثر کردن لگاریتم احتمال برای داده‌های واقعی و لگاریتم احتمال ساختگی بودن برای داده‌های ساختگی می‌باشد؛ و در عین حال مولد به دنبال حداقل کردن لگاریتم احتمال ساختگی بودن توسط تفکیک کننده برای داده‌های ساختگی می‌باشد. به عبارت دیگر مولد در صدد فریب دادن تفکیک کننده است و تفکیک کننده در صدد تفکیک درست داده‌ها. به این ترتیب پارامترهای بهینه از این طریق به دست می‌آیند.
شروع کار با آموزش تفکیک کننده بر روی داده‌های واقعی برای چند epoch آغاز می‌شود. هدف از این کار این است که تفکیک کننده به داده‌های واقعی ارزش بالاتری اختصاص دهد. سپس همان شبکه را روی داده‌های جعلی تولید شده توسط شبکه مولد آموزش می‌دهیم. در این مرحله، مولد در حال توقف است و هیچ بازخوردی از آموزش دریافت نمی‌کند و تنها تفکیک کننده است که آموزش می‌بیند. به عبارت دیگر، خطا در شبکه مولد پس انتشار نمی‌شود. در نتیجه مراحل قبل، شبکه تفکیک کننده به‌طور قابل توجهی به نسبت شبکه مولد که تا کنون هیچ آموزشی ندیده‌است و همچنان نویز تولید می‌کند، در کار خود بهتر است؛ بنابراین، تفکیک کننده را در حالت توقف قرار می‌دهیم و شبکه مولد را با استفاده از بازخورد تفکیک کننده آموزش می‌دهیم. هدف از این کار این است که تفکیک کننده را به نحوی فریب دهد که داده جعلی را به عنوان داده حقیقی طبقه‌بندی کند. به محض اینکه این اتفاق افتاد، مولد را متوقف می‌کنیم و دوباره آموزش تفکیک کننده را شروع می‌کنیم. این آموزش متناوب بین دو شبکه را تا زمانی که نتایج خوبی روی داده‌های تولید شده بدست آوریم ادامه می‌دهیم. می‌توانیم به‌طور دستی بررسی کنیم که آیا نتایج رضایت بخش بوده‌اند یا خیر.
برای آموزش تفکیک‌کننده به تعداد مشخصی (formula_24 بار) از طریق گرادیان صعودی تصادفی سعی در بیشینه کردن تابع formula_25 داریم. برای این‌کار formula_26 را از توزیع formula_27 نمونه‌گیری می‌کنیم. همچنین formula_28 را از داده‌های آموزشی نمونه‌گیری می‌کنیم. با این داده‌ها میانگین گرادیان formula_25 را نسبت به پارامترهای formula_7 (مولد) که formula_3 باشد حساب می‌کنیم. پارامترهای formula_3 را در جهت این میانگین تغییر می‌دهیم تا باعث افزایش formula_25 شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است:
حال بهینه‌سازی را برای مولد اعمال می‌کنیم. برای این‌کار میانگین گرادیان formula_25 را نسبت به پارامترهای formula_36 (مولد) که formula_4 باشد حساب می‌کنیم. مانند مرحله قبلی یکی سری نویز جدید که از formula_27 نمونه‌گیری کرده‌ایم را برای محاسبه میانگین به کار می‌بریم. پارامترهای formula_4 را در خلاف جهت این میانگین تغییر می‌دهیم تا باعث کاهش formula_25 شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است:
این دو مرحله را به صورت متناوب چندین بار انجام می‌دهیم تا تفکیک‌کننده دیگر قادر به تشخیص داده‌های واقعی از ساختگی نباشد.
به‌طور کلی، شبکه‌های تخاصمی مولد بهترین نتایج را روی کارهای تولید تصاویر می‌دهد اما معایبی نیز دارد. یکی از معایب اصلی شبکه‌های تخاصمی مولد این است که گاهی آموزش آن بسیار سخت است. همچنین به راحتی می‌تواند در دام واگرایی بیفتد. الگوریتم بهینه‌سازی شده گاهی می‌تواند در یک حداقل محلی ضعیف گیر کند. سناریو بازی در بعضی مواقع می‌تواند منحرف شده و به تعادل نرسد. بدترین حالت واگرایی فروپاشی حالت است که بشرح زیر خلاصه شده‌است:
مشکلات دیگر شبکه‌های تخاصمی مولد با تصاویر عبارتند از:
اخیراً مدلهای شبکه‌های تخاصمی مولد برای کارهای متفاوتی به کار گرفته می‌شوند و هر کار معیار ارزیابی مخصوص به خود را دارد اما هنوز هیچ معیار ارزیابی کمی کلی وجود ندارد که باعث سردرگمی محققان شده‌است. در ادامه به چند نمونه از این معیارهای ارزیابی که در حال حاضر به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند اشاره می‌کنیم:
توابع هدف نیز می‌توانند به عنوان معیار برای قضاوت دربارهٔ حالت مناسب مسئله استفاده شوند.چگونگی انتخاب یک معیار ارزیابی مناسب هنوز یک مسئله دشوار است. یک معیار ارزیابی خوب باید نمونه‌های تولید شده را از نمونه‌های واقعی متمایز کند، حالت افت و حالت فروپاشی و همچنین overfitting را تشخیص دهد.
به عنوان یکی از مدل‌های مولد یکی از ساده‌ترین کاربردهای شبکه‌های تخاصمی مولد تولید داده‌است. یعنی از توزیع نمونه‌های واقعی یاد بگیریم، و نمونه‌هایی سازگار با توزیع ایجاد کنیم. از جمله کاربردهای شبکه‌های تخاصمی مولد در بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی است.
در حال حاضر، شبکه‌های تخاصمی مولد در حوزه‌های بینایی ماشین از جمله ترجمه تصویر، فراتفکیک پذیری تصویر، سنتز تصویر و تولید ویدیو و غیره به کار می‌رود.
برای بهبود وضوح تصویر یک شبکه متخاصم مولد فراتفکیک پذیر تصویری با وضوح پایین را به عنوان ورودی دریافت می‌کند و تصویری با وضوح بالا تولید می‌کند. مشکل این روش این است که اطلاعات تولید شده توسط این شبکه به اندازه کافی واقعی نیست و اغلب با نویز همراه است.
برای تبدیل محتوای تصویر از یک دامنه به دامنه دیگر، روشی جهت ترجمه تصویر به تصویر ارائه شده‌است. آزمایش‌ها نشان می‌دهند که این روش نه تنها در کارهای گرافیکی بلکه در کارهای بینایی نیز مؤثر واقع شده‌است. اما مشکل این روش این است که فضای آموزشی باید دقیقاً با فضای X,Y جفت شوند که پیدا کردن چنین داده‌های جفت شده‌ای دشوار است. برخی روش‌ها نیز در کارهای سنتز حالت چهره و انتقال ویژگی صورت مؤثر هستند.
سنتز صورت مسئلهٔ مهمی است. چگونگی تولید نمونه چهره‌های واقعی همواره مشکلی بوده که محققان به آن پرداخته‌اند.
در حال حاضر شبکه‌های تخاصمی مولد پیشرفت‌هایی در زمینه پردازش زبان و گفتار داشته‌است. مدل SeqGAN براساس روش گرادیان برای آموزش مولد پیشنهاد شده‌است. آزمایش‌ها نشان می‌دهد که این روش می‌تواند در گفتار، شعر و تولید متن موسیقی بهتر از روش‌های سنتی عمل کند.
شبکه‌های تخاصمی مولد در سایز حوزه‌های مانند پزشکی، برای تشخیص ناهنجاری‌های تصاویر پزشکی، در حوزه امنیت برای تولید بدافزار و برای سفارشی سازی محصولات نیز استفاده می‌شوند.
کوکوا-کولل () یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری آرتساخ است که در استان هادروت واقع شده‌است.
قره‌جیک زید (به لاتین: Qaracik Zeyid) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان خاچماز واقع شده است. قره‌جیک زید ۱۰۳۹ نفر جمعیت دارد.
قلعه کونومینه یک قلعه ژاپنی بود که در یاماگوچی در استان یاماگوچی در ژاپن قرار داشت. این قلعه به خاندان اوئوچی و خاندان موری تعلق داشته‌است.
قلعه آماگیری یک قلعه ژاپنی بود که در زنتسوجی، کاگاوا در استان کاگاوا در ژاپن قرار داشت. این قلعه به خاندان کاگاوا و خاندان چوسوکابه تعلق داشت.
بیچ هاوس () گروه موسیقی دونفرهٔ دریم پاپ آمریکایی است که سال ۲۰۰۴ در بالتیمور شکل گرفت. اعضای گروه را ویکتوریا لگراند (خواننده، کیبوردنواز) و الکس اسکالی (گیتارنواز و خواننده) تشکیل می‌دهند.
قلعه سادووارا یک قلعه ژاپنی به سبک بالای تپه است که در استان میازاکی در جنوب ژاپن قرار دارد. این قلعه به خاندان ایتو و خاندان شیمازو تعلق داشته‌است.
قلعه ایچیئوجی یک قلعه ژاپنی است که در هیوکی، کاگوشیما، استان کاگوشیما، ژاپن قرار داشت. این قلعه به خاندان ایجواین و خاندان شیمازو تعلق داشته‌است.
قلعه ایزاکو یک قلعه ژاپنی بود که در استان کاگوشیما، ژاپن قرار داشت. این قلعه به خاندان شیمازو تعلق داشته‌است.
قلعه اوکو یک قلعه ژاپنی بود که در آکیتا (شهر) در نانکوکو، کوچی، استان کوچی، ژاپن قرار داشت. این قلعه به خاندان چوسوکابه تعلق داشته‌است.
قلعه ایموری‌یاما یک قلعه ژاپنی بود که در شیجوناواته، اوساکا، استان اوساکا، ژاپن قرار داشت. این قلعه به خاندان میوشی تعلق داشته‌است.
قلعه اوباما یک قلعه ژاپنی کوهی سابق نیهون‌ماتسو، فوکوشیما، استان فوکوشیما، ژاپن بود. ویرانه های برج داخلی اکنون بخشی از یک پارک تاریخی است. داته ماسامونه یک سال را در این قلعه گذراند.
قلعه توچیو یک قلعه ژاپنی سابق در ناگائوکا، نیگاتا، استان نیگاتا، ژاپن بود. این قلعه به خاندان اوئسوگی تعلق داشته‌است. اوئه‌سوگی کنشین دوران جوانی‌اش را در این قلعه گذراند.
لورنس فیشر (؛ زادهٔ ) کاراته‌کا اهل فرانسه است.
او در رده کمیته ۶۰+ کیلوگرم فعالیت می‌کند. وی موفق به کسب سه قهرمانی در مسابقات جهانی کاراته شده است. دو مدال به صورت انفرادی و یکی در تیمی.
لوئیس مانوئل پلوماچر (؛ زادهٔ ) کاراته‌کا اهل کلمبیا است.
گذشته از کسب یک قهرمانی در جهان در سال ۲۰۰۴، لوئیس پلوماچر در سال ۲۰۰۶ نیز و در بازی های جهانی در سال ۲۰۰۵ مدال نقره دریافت کرد. پلوماچر به مدت ۱۰ سال، از ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۰ عضو تیم ملی کاراته ونزوئلا بود. در طول این سالها، او یک مدال آور بین‌المللی پرکار بود. پلوماچر عملکرد بسیار بالایی را در طول سالهای رقابتی خود حفظ کرد و همین امر باعث شد وی به عنوان بهترین مبارز وزن خود به شهرت برسد و به ۲ فینال جهانی راه یابد.
پیشرانه‌های عملکرد بالای مرسدس آام‌گ () (که پیشتر با نام‌های مهندسی ایلمور و موتورهای عملکرد بالای مرسدس-بنز شناخته می‌شد) یک تولیدکنندهٔ موتور خودروهای فرمول یک مستقر در بریتانیا است. این شرکت در فصل برای تیم سائوبر، از فصل تا برای تیم مک‌لارن، از فصل تا برای فورس ایندیا، در فصل برای تیم براون جی‌پی، از فصل تاکنون برای تیم کارخانه‌ای مرسدس، از فصل برای تیم ویلیامز، در فصل برای لوتوس، در فصل برای مانور ریسینگ، در فصل برای ریسینگ پوینت فورس ایندیا و از فصل تا سال ۲۰۲۰ برای تیم های ریسینگ پوینت و ویلیامز و از سال ۲۰۲۱ تاکنون برای تیم های استون مارتین و مک لارن و ویلیامز به تأمین پیشرانه مشغول بوده‌است. موتورهای تولید شده توسط این شرکت هشت بار برندهٔ مقام قهرمانی سازندگان جهان و ده بار برندهٔ مقام قهرمانی رانندگان جهان شده‌اند.
شرکت ایلمور در سال ۱۹۸۳ توسط ماریو ایلین و پل مورگان و به‌عنوان یک تأمین‌کنندهٔ مستقل موتور برای خودروهای فرمول یک تأسیس شد. نام این شرکت از نام خانوادگی بنیانگذاران آن گرفته شده‌بود. ایلمور در ابتدا ساخت موتور برای خودروهای مسابقات ایندی‌کار را با استفاده از سرمایهٔ راجر پنسکی، تولیدکنندهٔ شاسی و صاحب یکی از تیم‌های مسابقات ایندی‌کار آغاز کرد.
دایملر-بنز در سال ۱۹۹۳ سهم ۲۵ درصدی جنرال موتورز در شکرت ایلمور را خریداری کرد. در سال ۲۰۰۲، دایملر آگ سهم خود در این شرکت را به ۵۵٪ افزایش داد و نام آن را به مرسدس-ایلمور تغییر داد. بعداً و در سال ۲۰۰۵، دایملر مالکیت تام شرکت ایلمور را از آن خود کرد و نام آن را نیز به «موتورهای عملکرد بالای مرسدس-بنز» تغییر داد. در دسامبر ۲۰۱۱ و همزمان با تغییر نام تیم مرسدس جی‌پی، نام این شرکت نیز جهت هماهنگ بودن با نشان تجاری مرسدس-آام‌گ دوباره تغییر کرد و نام «پیشرانه‌های عملکرد بالای مرسدس آام‌گ» برای آن انتخاب شد.
در همان زمان، بخش کوچک پروژه‌های ویژهٔ این شرکت، که بین سال‌های ۲۰۰۳ و ۲۰۰۵ تا ۲۰۱۱ تحت قراردادی جهت توسعه، آرایش، آماده‌سازی و بهبود عملکرد موتورهای هوندا برای مسابقات سری ایندی‌کار قرار داشت، منشعب و به یک شرکت جداگانه تبدیل شد که مالکیت آن نیز متعلق به ماریو ایلین و راجر پنسکی بود. این شرکت جدید، که کاملاً مستقل از شرکت مرسدس بود، دوباره نام مهندسی ایلمور را برای خود برگزید.
قاراندی (به لاتین: Qarandi) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان گورانبوی واقع شده است. این روستا ۱۳ نفر جمعیت دارد.
جان فونسکا () کاراته‌کا اهل ایالات متحده آمریکا است. شهرت او به این دلیل است که او تنها کسی است که به مدت ۲۰ سال در مسابقات قهرمانی کاراته جهانی WUKO / WKF در کمیته ۸۰ کیلوگرم، برنده مدال بوده‌است. جان فونسکا با الیسا او ازدواج کرده است.
شانون نیشی (؛ زادهٔ ) کاراته‌کا اهل ایالات متحده آمریکا است.
وی در سال ۲۰۱۹ در مسابقات کمیته زنان -۵۰ کیلوگرم زنان در بازیهای پان آمریکایی ۲۰۱۹ که در لیما، پرو برگزار شد، به مدال طلا دست یافت.
در سال ۲۰۰۵، او در مسابقات کومیته زنان -۵۳ کیلوگرم در مسابقات جهانی ۲۰۰۵ که در دویزبورگ آلمان برگزار شد، رقابت کرد.
او همچنین در مسابقات کومیته زنان -۵۵ کیلوگرم بانوان در بازیهای پان آمریکن ۲۰۱۱ به مدال طلا دست یافت.
اوکارم (به ) یک منطقهٔ مسکونی در باختر ترکمنستان است که در استان بلخان و در کرانهٔ دریای کاسپین واقع شده است.
هووبی (به لاتین: Hübi) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان لریک واقع شده است.
آرمین نوابی (زاده ۵ دی ۱۳۶۲) فعال سکولاریست و نویسنده و پادکستر و فعال حقوق بشر است که در حال حاضر در ونکوور کانادا زندگی می‌کند. در سال ۲۰۱۲ او انجمن آزاداندیشی آنلاین جمهوری بی‌خدایان را به عنوان یک سازمان غیرانتفاعی مستقر در کانادا تأسیس کرد که هم‌اکنون صدها شعبه از آن به نام «کنسولگری» در چندین کشور در سراسر جهان مانند مالزی، اندونزی و فیلیپین وجود دارد. این انجمن کمک می‌کند تا بی‌خدایان با یکدیگر به تعامل در جوامعی بپردازند که در آن بی‌دینی، ارتداد و کفر جرم و جنایت محسوب شده و سرکوب می‌شود. به عنوان نویسنده، او کتاب "چرا خدا وجود ندارد" را در سال ۲۰۱۴ منتشر کرد و در سال ۲۰۱۷ به عنوان مجری پادکست "جهادگران سکولار" با علی اله رضوی، یاسمین محمد و فیصل سعید آل معمار همکاری کرد. در ژانویه سال ۲۰۱۸، نمایش "جهادی‌های سکولار" به "برای روشنگری مسلمانان" تغییر نام داد و رضوی و نوابی هر دو رئیس آن شدند.
نوابی متولد سال ۱۳۶۲ است و به عنوان یک مسلمان شیعه در تهران بزرگ شد. وی پیش از آنکه در ۱۹۸۸ به تهران بازگردد، در سال ۱۹۸۵ برای مدت کوتاهی به آلمان و در ۱۹۸۶ به لندن نقل مکان کرد. خانواده وی لیبرال بودند اما در مدرسه به او آموخته شد که به جهنم اعتقاد داشته باشد و حتی انجام کوچکترین گناه او را به آنجا می‌برد. نوابی تصریح کرد: اگر قرار بود در زندگی پس از مرگ برای ابد زنده بماند، این باید اولویت همه در طول زندگیشان بر روی زمین باشد. با این حال وی دریافت که تعداد معدودی از اطرافیان، گرچه ادعا می‌کنند این را باور دارند، اما چنین چیزی برایشان از اهمیت ویژه ای برخوردار نیست. او برای جلوگیری از جهنم به هر قیمتی قبل از رسیدن به سن بلوغ (۱۵ سالگی) اقدام به خودکشی کرد، زیرا هر گناهی (از جمله خودکشی) که قبل از بلوغ شرعی مرتکب آن شده بود، ظاهراً "به حساب نمی‌آمد.
نوابی در سن ۱۲ سالگی با پریدن از پنجره مدرسه اقدام به خودکشی کرد، اما ناموفق بود. این کار او را به مدت ۷ ماه روی صندلی چرخدار نشاند و یک سال مدرسه را از دست داد.
نوابی پس از بهبودی حالش، دچار احساس بدی نسبت به بی‌ایمانی خانواده خودش بود و یک مسلمان معتقدتر شد. او هیچ وقت در خواندن نمازش کوتاهی نکرد و هرگز به دختران نگاه نکرد تا مبادا وسوسه شود و با جدیت به مطالعه اسلام پرداخت. با این حال، هر چه بیشتر یادگرفت شک و تردیدهای بیشتری برایش به وجود آمدند، زیرا محتوای اسلام برای او معنایی نداشت، او به مطالعه زندگی روزمره مسلمانان پرداخت و در این که همه غیر مسلمانان باید با شکنجه ابدی مجازات شوند شک کرد. مطالعه ادیان دیگر شک و تردید او را حتی بیشتر هم برانگیخت. یک واقعه مهم در خواندن کتابی در مورد تاریخ دین در دانشکده بود: "من دیدم که چقدر راحت است که مفهوم خدا و آنچه را که او می‌خواست بر اساس سیاست زمان تغییر کند. چرا من حتی این را به درستی قبول می‌کنم؟ من هرگز از خودم نمی‌پرسیدم که آیا این فقط می‌تواند ساخته شود؟ " نوابی در عین ناامیدی و ترس زیاد از جهنم، از خدا خواست تا خودش را بر او آشکار کند و ثابت کند که واقعی است. با این حال، او هیچ جوابی دریافت نکرد، ایمان خود را از دست داد و در نهایت نتیجه گرفت که خدا خیالی است.
نوابی حدود یک سال در دانشگاه تهران تحصیل کرد و زیست‌شناسی مولکولی را فرا گرفت. نوابی وقتی دانشگاه بود، در ابتدا فکر کرد که ممکن است دیوانه شود و تنها او آتئیسم را می‌شناسد. با این حال، هنگامی که او به دو تن از دوستان دانشگاه خود اعتراف کرد و افکار تازه توسعه یافته خود را فاش کرد، طی چند هفته نسبت به دین دچار تردید شدند. این امر او را ترغیب کرد تا در اینترنت به دنبال همفکران خود باشد. او نمی‌خواست در تهران بماند و موفق به اخذ ویزای دانشجویی برای دانشگاه بریتیش کلمبیا برای تحصیل در امور مالی شد. وی در ۱۰ اکتبر ۲۰۰۴ وارد ونکوور شد و بعداً مقیم دائمی شد و در نهایت تابعیت کانادا را به دست آورد. در آنجا، او جمهوری بی خدایان را در سال ۲۰۱۲ ایجاد کرد تا در یک جامعه بی خدایی جهانی بتواند بستر فعالیت خود را ایجاد کند.
نوابی در سال ۲۰۱۹ به هدف چندین تلاش توهین به مقدسات تبدیل شد.
در فوریه سال ۲۰۱۹، "Cherwell"، یک روزنامه دانشجویی در دانشگاه آکسفورد، از انتشار مصاحبه نوابی در نسخه آنلاین خود، به این دلیل که «ممکن است توهین آمیز به نظر برسد» خودداری کرد. این مصاحبه در نسخه چاپی روزنامه منتشر شد. ویرایشگر پروفایل فردی هایوارد که مصاحبه را انجام داد در اعتراض به این کار استعفا داد.
در مارس ۲۰۱۹، دانشگاه مؤنث رویال در شهر کلگری کانادا یک برنامه سخنرانی برنامه‌ریزی شده با نام نوابی را که توسط انجمن آتئیست کالگری انجام شده بود ، لغو کرد. این دانشگاه اظهار داشت که تمایلی برای برگزاری این رویداد پس از تیراندازی در مسجد کریستچرچ وجود ندارد، اما «این امر به‌طور کامل باعث می‌شود که ایشان در زمان دیگری به دانشگاه ما بیاید». در ماه اوت، آموزش عالی آلبرتا گفت باید مانع بنیان نوابی و تشکیلات مشابه شد، و سیاست آزادی بیان آکادمیک دانشگاه باید قوی تر نظارت کند.
در حالی که هنوز در ایران زندگی می‌کرد، نوابی گروه «بی‌خدایان ایران» را در اورکات و در سال ۲۰۰۳، برای ارتباط با دیگر بی‌خدایان در کشور، تأسیس کرد. او شوکه شده، تعجب کرده و خوشحال شد که بسیاری دیگر مانند او وجود داشتند، و این احساسات متقابلاً بود: «این احساس می‌شد که به خانواده ای می‌آیید که حتی نمی‌دانید از خانه خود دارید.» پس از مدتی، نوابی تصمیم گرفت تا با ملحدان فراتر از جمهوری اسلامی ایران، صفحه «جمهوری بیخدا» را در فیس بوک و سال ژانویه ۲۰۱۲ تأسیس کند. بعداً در فوریه ۲۰۱۲ توسط گروه فیسبوک و وب سایت www.atheistrepublic.com دنبال شد که از ژوئیه ۲۰۱۷ تقریباً ۵ میلیون بازدید در هفته دریافت کرد. جمهوری بی خدایان بی خدایان را از سراسر جهان دور هم جمع می‌کند، LGBTQ و حقوق زنان را ترویج می‌کند و با آزار و اذیت خداناباوران مبارزه می‌کند. به گفته نوابی، این ارزش‌های رهایی‌بخش که AR درصدد گسترش آن است، مورد حمله اسلام‌گرایی، راست‌گرایی آلترناتیو و چپ واپس‌گرا قرار دارند.
یادگیری متریک (به انگلیسی: Metric learning) به یادگیری یک تابع فاصله اشاره دارد که میزان شباهت بین نمونه‌ها را محاسبه می‌کند. درواقع هدف یادگیری یک متریک است که فاصله بین نمونه‌های یک کلاس را کاهش و فاصله بین نمونه‌های کلاس مختلف را افزایش دهد. روش‌های یادگیری متریک از یک طرح‌ریزی خطی (به انگلیسی: linear projection) استفاده می‌کنند که این نوعی محدودیت است زیرا برای حل مسائل دنیای واقعی و آشکار کردن دانش غیرخطی موجود در داده‌ها نمی‌توانند کارا باشند. درسالهای اخیر مفهوم یادگیری عمیق و یادگیری متریک باهم ترکیب شدند و مفهوم یادگیری متریک عمیق به منظور کاربردهای درک بصری مطرح شد که از رویکرد هسته (به انگلیسی: kernel) و توابع فعالسازی برای حل مسائل غیرخطی استفاده می‌کند.ahmut KAYA , Hasan Sakir B˙ILGE. Deep Metric Learning: A Survey. Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Siirt University, Siirt 56100, Turkey-2019Brian Kulis .Metric Learning: A Survey. Ohio State University, CSE Department, Columbus, OH 43210, USA
-2013
سناریویی را تصور کنید که در آن باید شباهت یا مسافت را بین بیش از دو تصویر محاسبه کنیم (برای مثال، برای خوشه بندی یا طبقه‌بندی نزدیکترین همسایه). یک سؤال اساسی که پیش می‌آید دقیقاً چگونگی ارزیابی شباهت یا فاصله بین جفت تصاویر است. به عنوان مثال، اگر هدف ما پیدا کردن چهره‌های مطابق با هویت باشد، باید یک عملکرد فاصله را انتخاب کنیم که بر ویژگی‌های مناسب (رنگ مو، نسبت فاصله بین کلیدهای صورت و غیره) تأکید کند. اما ممکن است ما یک برنامه کاربردی داشته باشیم که بخواهیم موقعیت فرد را تعیین کنیم و بنابراین به یک عملکرد فاصله نیاز داریم که شباهت موقعیت آنها را به تصویر می‌کشد. واضح است که سایر ویژگی‌ها در این سناریو کاربردی تر هستند؛ بنابراین می‌توانیم با انتخاب مناسب از ویژگی‌ها و ترکیب آن ویژگی‌ها، یک تابع فاصله مناسب را برای هر کار تعیین کنیم.Brian Kulis .Metric Learning: A Survey. Ohio State University, CSE Department, Columbus, OH 43210, USA
هر مجموعه داده از لحاظ طبقه‌بندی و خوشه بندی دارای مشکلات خاص است. به عنوان مثال، هنگامی که با یک مشکل تشخیص چهره مواجه هستید، ممکن است با عواملی مانند تغییرات مختلف، اختلاف روشنایی، مقیاس پذیری، پس زمینه و انسداد مواجه شوید که هریک از آنها باعث ایجاد مشکلات مختلف در طبقه‌بندی داده‌ها می‌شود؛ بنابراین، برای پرداختن به این عوامل، باید ویژگیهای متمایز داده‌ها به خوبی تعریف شود تا طبقه‌بندی صحیح داده‌ها انجام شود. معیارهای فاصله که توانایی یادگیری خوب و مستقل از مشکل ندارند می‌توان ادعا کرد که نتایج طبقه‌بندی خوبی در طبقه‌بندی داده‌ها ندارد؛ بنابراین، برای دستیابی به نتایج موفق در داده‌های ورودی، یک متریک مسافت مناسب لازم است.ahmut KAYA , Hasan Sakir B˙ILGE. Deep Metric Learning: A Survey. Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Siirt University, Siirt 56100, Turkey-2019
یادگیری متریک با تجزیه و تحلیل داده‌ها، یک متریک مسافت جدید را ارائه می‌دهد. یادگیری متریک که فرایند یادگیری را بر روی داده‌ها انجام می‌دهد، توانایی بالاتری در تشخیص متمایز بودن داده‌های نمونه دارد. هدف اصلی یادگیری متریک، یادگیری یک متریک جدید برای کاهش فاصله بین نمونه‌های یک کلاس و افزایش فاصله بین نمونه‌های کلاس‌های مختلف است. همان‌طور که در زیر مشاهده می‌شود، در حالی که یادگیری متریک قصد دارد اشیاء مشابه را به هم نزدیک کند، فاصله بین اشیاء متفاوت را افزایش می‌دهد.ahmut KAYA , Hasan Sakir B˙ILGE. Deep Metric Learning: A Survey. Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Siirt University, Siirt 56100, Turkey-2019Brian Kulis .Metric Learning: A Survey. Ohio State University, CSE Department, Columbus, OH 43210, USA
با توجه به مطالعات مربوط به یادگیری متریک، می‌توان دریافت که به‌طور مستقیم با متریک مسافت فاصله ماهالانوبیس (به انگلیسی:Mahalanobis distance) مرتبط است. اگر [X = [x، x،...، x نمونه‌های آموزشی باشد ، که در آن x به عنوان iامین نمونه آموزشی و N تعداد کل نمونه‌های آموزشی است. فاصله بین xi و xj به صورت زیر محاسبه می‌شود:
formula_2 یک متریک مسافت است ، باید دارای ویژگی‌های عدم انعطاف‌پذیری ، هویت غیرقابل توصیف ، تقارن و نابرابری مثلث باشد. M باید نیمکره مثبت(به انگلیسی:positive semidefinite) و متقارن باشد. همه مقادیر ویژه یا عوامل تعیین‌کننده M باید مثبت یا صفر باشند تا نیمکره مثبت (به انگلیسی:positive semidefinite) باشند. هنگامی که M را تجزیه می‌کنیم، به شرح زیر است:
همان‌طور که در معادله بالا مشاهده می‌شود، W خاصیت دگرگونی خطی دارد. با توجه به این خاصیت، فاصله اقلیدسی در فضای تبدیل شده برابر با فاصله ماهالانوبیس در فضای اصلی برای دو نمونه است. این تحول خطی واقعیت موجود در زیرساخت‌های یادگیری متریک را به ما نشان می‌دهد.
به دست آوردن قابلیت بازنمایی (به انگلیسی:representation) بهتر برای داده‌ها، مطمئناً ما را قادر می‌سازد پیش‌بینی‌های دقیق تری را در زمینه طبقه‌بندی یا مشکلات خوشه بندی انجام دهیم. یادگیری متریک با هدف یادگیری یک متریک فاصله خوب از داده‌ها است. متریک فاصله، داده‌های جدیدی را ارائه می‌دهد که تبعیض معنی دار و قدرتمندتر با استفاده از رابطه شباهت بین نمونه‌ها دارند. وقتی در مورد یادگیری متریک بحث می‌کنیم، در ابتدا یک تحول خطی مفید مطرح است. رویکردهای یادگیری متریک خطی محدودیتهای منعطف تری در فضای داده تبدیل شده ارائه می‌دهند و عملکرد یادگیری را بهبود می‌بخشد. این رویکردها دارای مزایایی مانند فرمول‌های محدب و استحکام در برابر پوشش بی از حد (به انگلیسی:overfit) هستند. اگرچه رویکردهای خطی به ما کمک می‌کنند تا یک معیار خوب را بیاموزیم، اما می‌توان قابلیت‌های بهتر بازنمایی را از داده‌ها بدست آورد.ahmut KAYA , Hasan Sakir B˙ILGE. Deep Metric Learning: A Survey. Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Siirt University, Siirt 56100, Turkey-2019
تحول خطی توانایی محدودی برای دستیابی به عملکرد بهینه بر روی بازنمایی جدید داده‌ها دارد، زیرا عملکرد ضعیفی در جذب ساختار ویژگی غیرخطی دارند. هدف دستیابی به عملکرد بالاتر با انتقال مسئله به فضای غیر خطی از طریق روش‌های کرنل در یادگیری متریک به منظور غلبه بر این مشکل است. اگرچه این رویکردهای غیرخطی برای حل مشکلات غیرخطی عملی است، اما ممکن است بر روی پوشش بی از حد (به انگلیسی:overfit) تأثیر منفی بگذارد. در سالهای اخیر با استفاده از یادگیری متریک عمیق (به انگلیسی:deep metric learning)، می‌توان راه حل کمتری را برای غلبه بر چنین مشکلاتی که در هر دو روش وجود دارد، پیشنهاد کرد.
تکنیک‌های یادگیری ماشین سنتی دارای توانایی محدود برای پردازش داده‌های خام هستند؛ بنابراین، آنها قبل از طبقه‌بندی یا کارهای خوشه بندی، به مهندسی ویژگی نیاز دارند، مانند مراحل پیش پردازش و مراحل استخراج ویژگی. همه این مراحل نیاز به تخصص دارند و مستقیماً در ساختار طبقه‌بندی قرار نمی‌گیرند. با این حال، یادگیری عمیق سطح بالاتری از داده‌ها را مستقیما در ساختار طبقه‌بندی یادمی‌گیرد. این چشم‌انداز تفاوت اساسی بین روشهای سنتی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را نشان می‌دهد.
برخلاف روشهای سنتی یادگیری ماشین، یادگیری عمیق برای دستیابی به نتایج موفقیت‌آمیز به داده‌های بزرگی نیاز دارد، زیرا در اندازه داده‌های پایین به اندازه کافی موفق نیست. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به دلیل حجم داده زیاد و تعداد زیادی پارامترها به زمان زیادی برای آموزش داده نیاز دارند؛ بنابراین، NVIDIA برای انجام این محاسبات با کارایی بالا، یک کتابخانه شتابدهنده GPU cuDNN برای شبکه‌های عصبی عمیق معرفی کرد. چارچوبهای یادگیری عمیق زیادی مانند Caffe , Caffe2، Chainer , Microsoft CNTK , Matlab , Mxnet , PaddlePaddle , PyTorch , TensorFlow و Theano گسترش داده شدند درحالیکه از GPU قدرتمند استفاده می‌کنند. معیارهای تشابه اولیه که برای طبقه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شوند، فاصله‌های اقلیدسی (به انگلیسی:Euclidean)، ماهالانوبیس (به انگلیسی:Mahalanobis)، ماتوزیتا (به انگلیسی:Matusita)، باتاچاریا (به انگلیسی:Bhattacharyya) و کولبک-لیبلر (به انگلیسی:Kullback-Leibler)است. با این حال، این معیارهای از پیش تعریف شده دارای قابلیت‌های محدودی در طبقه‌بندی داده‌ها هستند. از این رو، رویکردی مبتنی بر متریک ماهالانوبیس برای طبقه‌بندی داده‌ها به یادگیری متریک سنتی برای رفع این مشکل پیشنهاد شده‌است. در این روش، داده‌ها به فضای ویژگی‌های جدید با قدرت تبعیض بالاتر تبدیل می‌شوند. معمولاً رویکردهای یادگیری متریک به دگرگونی خطی داده‌ها بدون استفاده از هیچ گونه تابع کرنل مربوط می‌شوند. با این حال، این رویکردها به اندازه کافی موفق نیستند تا دانش غیرخطی موجود در داده‌ها را نشان دهند.
به همین دلیل، با استفاده از یادگیری متریک، نتایج مورد انتظار حاصل نمی‌شود. اگرچه راه حلی با رویکرد مبتنی بر کرنل برای رفع این مشکل ارائه شد، به دلیل برخی از مسائل مانند مقیاس بندی، موفقیتی بدست نیامده است.
برخلاف روشهای سنتی یادگیری متریک، یادگیری عمیق با استفاده از توابع فعال سازی که دارای ساختار غیرخطی هستند، این مشکل را حل می‌کند. بیشتر رویکردهای یادگیری عمیق موجود بر مبنای معماری عمیق و نه متریک مسافت در فضای بازنمایی جدید داده‌ها بنا شده‌است. با این حال، رویکردهای مبتنی بر فاصله اخیراً به یکی از جالب‌ترین مباحث در یادگیری عمیق تبدیل شده‌اند. ایده اصلی در یادگیری متریک عمیق این است که با استفاده از معماری شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق، نقاط داده را به فضای ویژگی دیگر برای مقایسه یا تطبیق ترسیم کند، که یادگیری متریک و یادگیری ویژگی را در یک چارچوب یادگیری مشترک متحد می‌کند.
یادگیری متریک عمیق، که هدف آن افزایش فاصله بین نمونه‌های مشابه است، ارتباط مستقیمی با فاصله بین نمونه‌ها دارد. برای اجرای این فرایند، تابع هزینه متریک (به انگلیسی:Metric loss function) در یادگیری عمیق به معرفی شده‌است؛ که هدف نزدیکتر کردن نمونه‌ها از یک کلاس‌ها به یکدیگر و جداکردن نمونه‌های کلاسهای مختلف از یکدیگر است.ahmut KAYA , Hasan Sakir B˙ILGE. Deep Metric Learning: A Survey. Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Siirt University, Siirt 56100, Turkey-2019
یادگیری متریک عمیق به عنوان مبنا و سنگ بنای بسیاری از سیستم‌های بازیابی تصویر مبتنی برمحتوا است؛ و در بسیاری از کارهای درک بصری مانند بازیابی تصویر و شی، بازشناسی چهره، ردیابی شی و موارد دیگر استفاده می‌شود.Jiwen Lu, Junlin Hu, and Jie Zhou .Deep Metric Learning for Visual Understanding.IEEE Signal Processing Magazine-2017
یادگیری متریک عمیق به طورکلی سه بخش اساسی دارد که بر کارایی آنها مؤثر است:
یادگیری متریک عمیق به‌طور خاص به تابع هزینه متریک اشاره دارد اما انتخاب نمونه هم می‌تواند تأثیر مثبتی در کلاس بندی داشته باشد. نمونه مؤثر یکی از مهم‌ترین عناصر در افزایش موفقیت یادگیری متریک عمیق است. استراتژی نمونه برداری می‌تواند در موفقیت شبکه و همچنین سرعت آموزش شبکه مؤثر باشد.
ساده‌ترین راه انتخاب نمونه‌ها به صورت تصادفی است یعنی جفت نمونه‌های مثبت و منفی از مجموعه داده‌ها به صورت تصادفی انتخاب شوند. در بسیاری از مقالات برای شبکه‌های سیامی از این استراتژی استفاده می‌کنند ولی براین موضوع هم تأکید دارند که پس از اینکه شبکه به عملکرد قابل قبولی رسید. امکان کند شدن فرایند یادگیری وجود دارد. شبکه‌های تریپلت برای انتخاب نمونه‌های آموزشی از سه نمونه مثبت، منفی و لنگر استفاده می‌کنند. در برخی تحقیقات نشان داده شده که وجود مدل‌هایی که قدرت تفکیک‌پذیری کمتری دارند در به روز رسانی مدل هیچ تأثیری ندارند. وجود این تریپلت‌ها باعث اتلاف وقت و منابع می‌شود. به همین دلیل، برای رفع این مشکلات، استفاده از سه نمونه آموزنده بسیار راحت است و می‌توان به جای انتخاب نمونه‌های تصادفی، مدل‌های آموزش عملی تر با استراتژی نمونه بهتری ارائه کرد. در فصل بعدی و در کاربردها راجع به این استراتژی‌ها صحبت می‌شود. به‌طور خلاصه، حتی اگر مدل‌ها و معماری‌های ریاضی خوبی ایجاد کنیم، بسته به قدرت تمایز نمونه‌هایی که ارائه می‌شود، توانایی یادگیری شبکه محدود خواهد بود. نمونه‌های آموزش متمایز باید به شبکه ارائه شود تا شبکه بتواند بهتر یاد بگیرد و بازنمایی بهتری کسب کند. به همین دلیل باید تأثیر رابطه نمونه‌ها برای یادگیری متریک عمیق مورد بررسی دقیق قرار گیرد.
به‌طور معمول دو نوع شبکه‌های عصبی وجود دارند که در روش‌های یادگیری متریک عمیق استفاده می‌شوند.
بسیاری از تحقیقاتی که در زمینه یادگیری متریک انجام شده برای ارتباط بین نمونه‌ها از شبکه‌های سیامی الهام گرفته‌اند درحالیکه از اشتراک وزن‌ها در یادگیری متریک عمیق استفاده می‌کنند. عملکرد این شبکه‌ها یک برای به حداقل یا حداکثر رساندن فاصله بین نمونه‌های یک کلاس و کلاس مخالف یک مدل بسیار موفق است. معماری شبکه سیامی شامل دو جریان موازی برای برآورد شباهت بین دو ورودی است و توانایی یادگیری ویژگی‌های متمایزکننده آنها را دارد. همین‌طور به این نوع شبکه‌ها، شبکه‌های دوقلو نیز گفته می‌شود. همان‌طور که در شکل زیر پیداست شبکه‌های سیامی به عنوان یک رویکرد یادگیری متریک از دو شبکه یکسان تشکیل شده که هریک جفتی از تصاویر به عنوان نمونه‌های مثبت و منفی برای آموزش مدل شبکه در اختیار دارند و در لایه آخر از طریق یک تابع هزینه، شباهت بین دو نمونه محاسبه می‌شود. برای به دست آوردن یک الگوی معنی دار در بین تصاویر در یادگیری متریک عمیق، از وزنهای مشترک که بر عملکرد شبکه عصبی تأثیر مثبت دارد، استفاده می‌شود.ahmut KAYA , Hasan Sakir B˙ILGE. Deep Metric Learning: A Survey. Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Siirt University, Siirt 56100, Turkey-2019Jiwen Lu, Junlin Hu, and Jie Zhou .Deep Metric Learning for Visual Understanding.IEEE Signal Processing Magazine-2017
شبکه‌های تریپلت از شبکه‌های سیامی الهام گرفته شده‌اند و به‌جای استفاده از دو جفت نمونه برای آموزش شبکه، از سه نمونه مثبت، منفی و لنگر استفاده می‌کنند. این شبکه‌ها برای مقایسه اشیا در طی فرایند تشخیص الگو از فضای اقلیدسی استفاده می‌کنند. از این رو این رویکرد به‌طور مستقیم با یادگیری متریک مرتبط است. این شبکه‌ها هم با استفاده از اشتراک وزن، بر روی شباهت بین جفت نمونه‌های یک کلاس و کلاس مختلف تمرکز دارند. با مقایسه این شباهت‌ها بین نمونه‌ها می‌توان عمل کلاس بندی و بازیابی تصاویر را انجام داد. این شبکه با برقراری روابط درون کلاسی و بین کلاسی که برقرار می‌کنند می‌توانند قدرت تمایز بالاتری را بین نمونه به‌وجود آورند. در شکل زیر نمونه ای از این شبکه را مشاهده می‌کنید.ahmut KAYA , Hasan Sakir B˙ILGE. Deep Metric Learning: A Survey. Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Siirt University, Siirt 56100, Turkey-2019Jiwen Lu, Junlin Hu, and Jie Zhou .Deep Metric Learning for Visual Understanding.IEEE Signal Processing Magazine-2017
در این بخش برخی از توابع هزینه متریک که در یادگیری متریک عمیق استفاده شده‌اند را مطرح می‌کنیم. این توابع به ما کمک می‌کنند با نگاه کردن به شباهت آنها، فاصله بین اشیاء را افزایش یا کاهش دهیم. هدف دستیابی به بالاترین بازنمایی ویژگی بین اشیاء مختلف است. چند مورد از این توابع هزینه را بررسی می‌کنیم:
فاصله بین این تصاویر جفت از طریق یک تابع هزینه محاسبه می‌شود (مطابق معادله زیر). تابع هزینه متضاد در مطالعات انجام شده برای شبکه سیامی تعریف شده‌است. شبکه سیامی یک مدل بسیار موفق برای به حداکثر رساندن یا به حداقل رساندن فاصله بین اشیاء برای بهبود عملکرد طبقه‌بندی است. تابع هزینه متضاد شبکه را برای مثال مثبت می‌گیرد و فاصله آن را با نمونه ای از همان کلاس محاسبه می‌کند و تضاد آن با فاصله از مثال‌های منفی را نشان می‌دهد. می‌توان گفت اگر نمونه‌های مثبت به نمایش‌های مشابه (نزدیکتر) رمزگذاری شده و نمونه‌های منفی در نمایش‌های مختلف (دورتر) رمزگذاری شوند، مقدار تابع هزینه کم است.ahmut KAYA , Hasan Sakir B˙ILGE. Deep Metric Learning: A Survey. Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Siirt University, Siirt 56100, Turkey-2019
اگر xو x در مجموعه آموزشی، یک جفت ورودی باشند. فاصله برای یک جفت از نمونه‌های ورودی
formula_6 به صورت زیر تعریف می‌شود:
که در آن (G(X و (G(X به عنوان بازنمایی جدیدی از یک جفت نمونه ورودی تولید می‌شوند. D برای محاسبه فاصله بین دو ورودی در توابع هزینه استفاده می‌شود. تابع هزینه متضاد به صورت زیر تعریف می‌شود:
که در آن Y مقدار برچسب است. اگر یک جفت ورودی از یک کلاس باشد، مقدار Y برابر ۱ است، در غیر این صورت مقدار آن ۰.
m مقدار حاشیه است.
شبکه سه‌گانه با الهام از شبکه سیامی شامل سه شیء است که به صورت نمونه‌های مثبت، منفی و لنگر شناخته می‌شوند. شبکه‌های سه‌گانه از فضای اقلیدسی برای مقایسه اشیاء در فرایند تشخیص الگو استفاده می‌کنند و این رویکرد به‌طور مستقیم با یادگیری متریک مرتبط است. همان‌طور که در معادله زیر مشاهده می‌شود، از دست دادن سه‌گانه ابتدا به شباهت بین نمونه‌های جفت کلاس‌های یکسان و متفاوت با استفاده از وزنهای مشترک متمرکز می‌شود. طبقه‌بندی با مقایسه شباهت نمونه‌های جفت انجام می‌شود
شبکه‌های سه‌گانه در ضمن استفاده از روابط درون کلاسی و بین کلاسی، قدرت تبعیض بالاتری را فراهم می‌کنند.ahmut KAYA , Hasan Sakir B˙ILGE. Deep Metric Learning: A Survey. Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Siirt University, Siirt 56100, Turkey-2019
مدل‌های شبکه سه‌گانه سه ورودی دارند: ورودی لنگر X، ورودی شبیه به لنگر Xp، و ورودی متفاوت از لنگر Xn. مقدار تابع هزینه از فرمول زیر محاسبه می‌شود:
آلفا مقدار حاشیه است.
برای بهبود یادگیری متریک عمیق، تابع هزینه زاویه ای مطرح می‌شود. بر خلاف شبکه‌های سیامی و سه‌گانه، تابع هزینه زاویه ای ای بر روی محدودیت زاویه ای در نقطه منفی مثلث‌های سه‌گانه تمرکز دارد. تابع هزینه زاویه ای، نقطه منفی را از مرکز خوشه مثبت دور می‌کند و در ضمن استفاده از زاویه ای که متریک چرخش و مقیاس متغیر است، نقاط مثبت را به یکدیگر نزدیک می‌کند.Jian Wang, Feng Zhou, Shilei Wen, Xiao Liu and Yuanqing Lin. Deep Metric Learning with Angular Loss.IEEE-2017
در حالی که تابع هزینه سه‌گانه تنها برای محاسبه فاصله بین نمونه‌ها، نمونه‌های مثبت و منفی را در نظر می‌گیرد، از هیچ گونه اطلاعاتی از درجه تشابه استفاده نمی‌کند. با استفاده از تابع هزینه چهارگانه درجه نزدیکی بهتری بین اشیاء هنگام استفاده از نمونه‌های چهارتایی در هر مجموعه آموزشی بدست می‌آید. همان‌طور که در معادله زیر نشان داده شده‌است، یک نمونه ورودی جدید مشابه نمونه X به عنوان یک روش جایگزین برای از دست دادن سه‌گانه به تابع هزینه چهارگانه اضافه شده‌است. شکل زیر نشان می‌دهد نشان می‌دهد که تابع هزینه چهارگانه از دو مقدار حاشیه مختلف استفاده می‌کند. این مقادیر حاشیه با هدف برقراری روابط معنادارتر بین نمونه‌های مشابه و در بین نمونه‌های مختلف قرار داده شده‌اند.ahmut KAYA , Hasan Sakir B˙ILGE. Deep Metric Learning: A Survey. Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Siirt University, Siirt 56100, Turkey-2019 مدلهای شبکه چهارگانه نیز دارای ورودی دیگری مانند Xs هستند. Xs مانند ورودی Xp و ورودی X است. تابع هزینه چهارگانه به صورت زیر تعریف می‌شود:
مرجع شکاف‌باندی بروکو یک مدار مرجع ولتاژ است که به‌طور گسترده در مدارهای مجتمع مورد استفاده قرار می‌گیرد، ولتاژ خروجی در حدود ۱٫۲۵ ولت با وابستگی دمایی کم است. این مدارِ خاص یک نوع مرجع ولتاژ شکاف‌باندی است، به نام پل بروکو، نویسنده اولین انتشار آن.Brokaw, P., "A simple three-terminal IC bandgap reference", "IEEE Journal of Solid-State Circuits", vol. 9, pp.  388–393, December 1974.
مدار مانند تمام منابع شکاف‌باندی مستقل از دماست، مدار، منبع ولتاژی داخلی دارد که دارای ضریب دمای مثبت و منبع ولتاژ داخلی دیگری است که دارای ضریب دمای منفی است. با جمع کردن این دو با هم، می‌توان وابستگی دما را لغو کرد. علاوه بر این، هر یک از دو منبع داخلی را می‌توان به عنوان سنسور دما استفاده کرد.
در مرجع شکاف‌باندی بروکو، مدار از بازخورد منفی (با استفاده از یک تقویت‌کننده عملیاتی) برای مجبور کردن جریان ثابتی از طریق دو ترانزیستور دوقطبی با مساحت امیتر مختلف، استفاده می‌کند.
گوردون هاول اوریانز (زاده ۱۰ ژوئیه ۱۹۳۲) پرنده‌شناس و بوم‌شناس آمریکایی است. وی در سال ۱۹۹۹ دریافت کننده جوایز انجمن تحقیقات لوی و آلدن میلر کوپ ارنیتولوژیک کوپر بود، که به عنوان موفقیت یک عمر در پرنده‌شناسی شناخته می‌شود.COS: Miller Awards وی در سال ۱۹۹۸ جایزه برجسته اکولوژیست را از انجمن اکولوژیک آمریکا دریافت کرد.
او از سال ۱۹۸۳ عضو خارجی آکادمی علوم و هنر سلطنتی هلند و از سال ۲۰۱۲ عضو انجمن اکولوژیک آمریکا است.
پنی تیلور (؛ زادهٔ ) بازیکن بسکتبال اهل استرالیا است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به فینکس مرکوری و باشگاه فوتبال فنرباغچه اشاره کرد.
کفش‌های کهنه خدا () یک فیلم فرانسوی در ژانر کمدی-درام به کارگردانی ژان-کلود بریسو است که در سال ۲۰۰۰ منتشر شد. از بازیگران آن می‌توان به پولت دوبوست، ماریا-لوئیسا گارسیا و استانیسلاس مرار اشاره کرد.
قوم‌داغ (به ترکمنی: Gumdag، قوُم‌داغ) شهری در جنوب‌غربی ترکمنستان است. این شهر در جنوب بلخان‌آباد واقع شده است.Population census 1989, "Demoscope Weekly", No. 359-360, 1-18 January 2009 (search for Туркменская ССР)
باشد که شیطان ما را با خود ببرد () یک فیلم کمدی-درام فرانسوی به کارگردانی ژان-کلود بریسو است که در سال ۲۰۱۸ منتشر شد. این آخرین فیلم ژان-کلود بریسو محسوب می‌شود که در سال ۲۰۱۹ میلادی درگذشت. از بازیگران این فیلم می‌توان به ژان-کریستوف بووت و آنا سیگالویچ اشاره کرد که آهنگسازی این فیلم را نیز بر عهده داشت.
مخدوم‌قلی (به ترکمنی: Magtymguly، ماغتیٛم‌قوُلیٛ)، پیش از سال ۲۰۰۴ با نام قارری قلعه (به ترکمنی:Garrygala، غارریٛ قالا)(یا کاراکالا به روسی: Кара-Кала) شهری (به ترکمنی: şäher) در جنوب‌غربی ترکمنستان است که در استان بلخان واقع شده است. این شهر مرکز شهرستان مخدوم‌قلی است.Population census 1989 , "Demoscope Weekly", No. 359-360, 1-18 January 2009 (search for Туркменская ССР)
این شهر در سال ۱۹۷۲، ۵۷۰۰ نفر جمعیت داشت و جمعیت آن در سال ۱۹۸۹ به ۸۴۱۲ نفر رسید.
این شهر در در کوهپایه‌های رشته‌کوه کپه‌داغ و در کرانه رود سومبار که شاخه‌ای از رود اترک است قرار گرفته است.
در این ناحیه ویرانه‌های یک قلعه بزرگ و وسیع در ساحل رودخانه سومبار وجود دارد که توسط پادشاهان ارمنی تیگران یکم تا تیگران ششم به عنوان پایگاه نظامی مورد استفاده قرار گرفت. یک موزه کوچک اختصاص‌داده‌شده به مخدوم‌قلی فراغی نیز در این شهر قرار دارد.
بازی بی‌رحمانه () یک فیلم فرانسوی به کارگردانی ژان-کلود بریسو است که در سال ۱۹۸۳ میلادی منتشر شد.
داروینیسم همگانی () که همچنین با نام‌های داروینیسم عمومی ()، نظریه انتخاب همگانی () یا متافیزیک داروینی () شناخته می‌شود، اشاره به رویکردهای گوناگونی دارد که دامنه نظریه داروینیسم را فرای حیطه اصلی فرگشت روی زمین گسترش می‌دهد. داروینیسم همگانی قصد دارد که نسخه‌ای عمومی از مکانیسم‌های تغییر، انتخاب و وراثت که توسط چارلز داروین پیشنهاد شده‌اند، تهیه کند که بتوانند به کار گرفته شوند تا فرگشت را در طیف گسترده‌ای از حیطه‌های دیگر شامل روان‌شناسی، اقتصاد، فرهنگ، پزشکی، علوم رایانه و فیزیک توضیح دهند.
ژانخو مکروی https://www.facebook.com/kpn/videos/530508617601850/?v=530508617601850(؛ زادهٔ ) موسیقی‌دان، خواننده، آهنگساز اهل سورینام است. وی از سال ۲۰۱۱ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است و اکنون در هلند زندگی می‌کند. وی با ترانه رشد نماینده هلند در مسابقه آواز یوروویژن ۲۰۲۰ در روتردام بود اما این مسابقه به خاطر دنیاگیری کروناویروس لغو شد و وی به جای آن نمایندگی هلند را در مسابقه آواز یوروویژن ۲۰۲۱ برعهده داشت.
این فهرستی از جایزه‌ها و نامزدی‌های دریافت شده توسط خواننده و بازیگر کره‌ای به سوزی است.
سوزی اولین هنرمند زنی است موفق به کسب جایزهٔ بهترین تازه‌کار در هر سه بخش فیلم و سریال و موسیقی شده‌است. او همچنین جوان‌ترین برندهٔ جایزهٔ استایل آیکن است.
آی‌دره (به لاتین: Aýdere) یک شهرک در جنوب‌غربی ترکمنستان است که در استان بلخان واقع شده است. این شهرک در کناره کوه‌های در کوه‌های کپه‌داغ و در نزدیکی مرز ایران قرار دارد.
«آینده من» ترانه‌ای از بیلی آیلیش، خواننده آمریکایی است که در ۳۰ ژوئیه ۲۰۲۰ توسط دارک‌روم و اینترسکوپ رکوردز منتشر گردید. آیلیش این ترانه را به همراه برادرش فینیاس اوکانل که تهیه ترانه را بر عهده داشت، نوشت. اشعار این ترانه خطاب به آیلیش است که در مورد گذشته خود و تأثیرات آن بر چشم‌انداز او از زندگی و آینده و همچنین چگونه گذشته را پشت سر بگذاریم صحبت می‌کند.
یک موزیک ویدیوی پویانمایی از کارگردان استرالیایی اندرو اونوراتو برای «آینده من» در تاریخ ۳۰ ژوئیه سال ۲۰۲۰ در کانال رسمی یوتیوب آیلیش منتشر شد. این ویدئو آیلیش را در حال راه رفتن و فکر کردن دربارهٔ آینده خود نشان می‌دهد و برای پویانمایی آن، مورد تحسین منتقدان موسیقی قرار گرفت.
بیلی آیلیش در این ترانه درباره زندکی خصوصی خود صحبت میکند
در این مقاله فهرست افرادی که بازی‌های المپیک را افتتاح نموده‌اند آورده شده‌است.
ریسک نابودی () یک مفهوم در قمار، بیمه، و بورس و سایر امور مالی است که در آن به احتمال از دست دادن تمام سرمایه یک سرمایه‌گذار و و یا از بین رفتن سرمایه بانک به زیر حداقل لازم برای ادامه معاملات است. به عنوان مثال، اگر کسی تمام پول خود را در پرتاب سکه ساده شرط ببندد، خطر نابودی ۵۰ % است. در حالتی که چند شرط‌ تکرار انجام می‌شود، ریسک نابودی حاصل مجموع تعداد شرط‌هاست، هر بازی تکرار شده، ریسک را افزایش می‌دهد که دربازی مداوم و پی‌ در پی در نهایت قطعیت اتفاقی منجر به پاکباختگی قمارباز خواهد شد.
روز تولد ترانه‌ای از آن-ماری، خواننده بریتانیایی است. او این اثر را با دیلیسی، کیت سورولس وارن فلردر نوشت. ترانه در ۷ فوریه ۲۰۲۰ به‌عنوان تک‌آهنگ توسط اسایلم رکوردز منتشر شد.
رام موکرجی (۱۸ اکتبر ۱۹۳۳–۲۲ اکتبر ۲۰۱۷) کارگردان، تهیه‌کننده و فیلمنامه‌نویس هندی در سینمای هند و بنگال بود. او یکی از بنیانگذاران کمپانی فیلم‌سازی (فیلمالیا استودیو بمبئی) است. او بیشتر به خاطر فیلم‌هایش، "هوم هندوستانی" (۱۹۶۰) و "رهبر" (۱۹۶۴) شناخته شده‌است. وی پیش از این، اولین فیلم دخترش رانی موکرجی را با نام گل‌های عروسی در سال ۱۹۹۶ کارگردانی و تهیه‌کنندگی کرد. و اولین فیلم هندی خود را "راجی کی آایگی برات" در سال ۱۹۹۷ تولید کرد. رام موکرجی در تاریخ ۲۲ اکتبر ۲۰۱۷ چهار روز پس از تولد ۸۴ سالگی‌اش درگذشت.
علی رضایی سیاستمدار ایرانی است. وی موفق شد در یازدهمین انتخابات مجلس شورای اسلامی که در تاریخ ۲ اسفند ۱۳۹۸ برگزار شد، با کسب ۳۶ هزار و ۳۴۱ رای از مجموع ۱۱۱ هزار و ۵۹۶ رای، از حوزه انتخابیه کنگاور، صحنه و هرسین از استان کرمانشاه انتخاب گردد و به مجلس راه یابد.
فهرست هشتگ‌های داغ‌شده در توییتر فارسی هشتگ‌هایی را شامل می‌شود که توسط کاربران ایرانی در توییتر در پی واکنش به اخبار یا به جهت اعتراض محبوب شده‌اند. برخی از این هشتگ‌ها در پی فراخوان فعالان سیاسی و اجتماعی و طوفان توییتری ترند جهانی شده‌اند. فهرست شامل هشتگ‌های بدون منبع، رباتی و همچنین مناسبتی نمی‌گردد.
توییتر یکی از پرطرفدارترین شبکه‌های اجتماعی در ایران است، رشد کاربران این وبگاه در انتخابات ریاست‌جمهوری ایران (۱۳۸۸) به حدی رسیده بود که در سایت الکسا به عنوان چهارمین وبگاه پربازدید ایرانیان معرفی شد. در حال حاضر توییتر توسط دولت ایران فیلتر شده‌است و کاربرانش به‌طور مستقیم به آن دسترسی ندارند.
بعد از انتخابات ریاست‌جمهوری ایران (۱۳۸۸) و سرکوب مخالفان و قطع شدن راه‌های ارتباطی از جمله پیامک و کند شدن سرعت اینترنت و فیلتر شدن بسیاری از وبگاه‌ها، توییتر یکی از ابزارهایی بود که توسط مخالفان دولت و مردم برای اطلاع‌رسانی سریع و مخابره آن مورد استفاده قرار گرفت و تگ‌های Iran #Iranelection# در صفحه اول توییتر به انتخابات ایران اختصاص یافت. این اولین بار بود که در دنیا از یک شبکه اجتماعی برای خبررسانی به این گستردگی استفاده می‌شد و مردم توانستند از طریق توییتر محدودیت‌های حاکم را دور بزنند و خبرها را ارسال کنند. در حالی که دولت ایران به سرکوب رسانه‌های خارجی پرداخته بود، فعالان سرویس توییتر را برای ارسال لینک‌ها به ویدیوها، عکس‌ها و گزارش‌های مربوط به خشونت بکار می‌برند؛ و در همان زمان بسیاری از کاربران توییتر نماها یا چهرک‌های خود را به رنگ سبز درآورند.
نقش اینترنت و سایر فناوری‌های ارتباطی مدرن در این اعتراضات قابل توجه بوده‌است. اخبار و تصاویر و ویدیوهای مربوط به این وقایع از طریق شبکه‌های اجتماعی و یوتیوب منتشر شده و هماهنگی برای اجتماعات از طریق شبکه‌های اجتماعی و توییتر صورت گرفته‌است.
یکی از علل رو آوردن به توییتر قطع سامانهٔ پیامک تلفن همراه بوده‌است بنابراین به نظر می‌رسد توییتر نقش جایگزین این سیستم را به دست آورده‌است.
از طرفی خبررسانی‌های توییتری توسط کسانی که در ایران مستقیماً در جریان اخبار قرار داشتند باعث ایجاد انتقادات شدیدی نسبت به وضعیت خبررسانی رسانه‌های بزرگی همچون سی‌ان‌ان شدند.
در مهر ۱۴۰۱، هشتگ مهسا امینی رکوردار استفاده از یک هشتگ در توییتر شد.
ریحانه پارسا (زادهٔ ۱ اسفند ۱۳۷۷) بازیگر ایرانی است. او نخستین فعالیت حرفه‌ای خود را با نقش‌آفرینی در مجموعه "پدر" (۱۳۹۷) آغاز کرد و برای این نقش نامزد دریافت جایزۀ حافظ در رشتهٔ بهترین بازیگر زن درام شد.
ریحانه پارسا در ۱ اسفند ۱۳۷۷ در تهران متولد شد. او در رشتهٔ نمایش از هنرستان دیپلم گرفت. او در ۲۱ سالگی با مهدی کوشکی وارد رابطه شد، و کمتر از یک سال بعد از وی جدا گردید.
فروردین ۱۳۹۸، پارسا مهمان برنامهٔ "خندوانه" بود. میان‌برنامه‌ای که او به همراه سینا مهراد در آن شرکت کرد از لحاظ بازتاب در شبکه‌های اجتماعی و تعداد بینندگان تلوبیون رکورددار شد. بهمن ۱۳۹۷ هم در برنامهٔ "خیابان جام جم" حضور یافت و پس از پخش صحنه‌هایی از سریال "پدر"، اشک در چشمانش حلقه زد. اولین حضور پارسا در گفتگوهای تلویزیونی در برنامهٔ "ایرانیوم" در مرداد ۱۳۹۷ صورت گرفت.
حامد عنقا و بهرنگ توفیقی به خاطر انتخاب پارسا برای ایفای نقش لیلا در سریال "پدر" که آن زمان فردی ناشناخته بود تحسین شده و کارشان «ستاره‌سازی» خوانده شده‌است. به عقیدهٔ آرش خوشخو، منتقد فیلم، نقش‌آفرینی پارسا در "خوب، بد، جلف ۲" «نقطهٔ ضعف فیلم» بوده و او «به کلیت فیلم ضربه زده‌است». او فیلم کوتاهی به نام "زمان یک ماهی" را منتشر خواهد کرد که اولین تجربه کارگردانی او خواهد شد.
پارسا در شبکه‌های اجتماعی حاشیه‌هایی ایجاد کرد که باعث شده او را به خامی و تلاش برای دیده شدن متهم کنند. پس از پایان سریال "پدر"، بلافاصله تمامی عکس‌هایش از نقش‌آفرینی در این سریال را از صفحهٔ اینستاگرامش حذف کرد و عکس‌هایی «با ظاهری متفاوت» مشابه عکس‌های مدل‌ها منتشر کرد. او نوشت: «من، ریحانه پارسا دختری که از الان تا همیشه اگر کسی میشناستش به واسطهٔ سریال پدر هست (این رو هیچ وقت یادش نمیره) از همین پست میگم اگر این روزها عکسی دیده شده که فرق زیادی با تصویر این ماه‌های اخیر داره بی هیچ جبهه‌گیری خاصی و موضع داشتن بوده و هست، صرفاً توجیهی است که ریحانه هیچ شباهت (ظاهری) به لیلای دیده شده نداره!» او به علت انتقادهای فراوان، صفحهٔ اینستاگرامش را از حالت عمومی خارج کرد و امکان نظردهی را سلب کرد. روزنامهٔ "کیهان" رفتارهای او را «سوءاستفاده از صداوسیما»، «نامتعارف»، و «هنجارشکنی» خواند و او به گفتهٔ خود شش ماه ممنوع‌الکار شد. پس از انتشار خبر ازدواجش با مهدی کوشکی، توئیتی منتشر کرد که از مردان می‌خواست حق طلاق را به زنانشان ندهند. پارسا در توئیتر نوشت: «حق طلاق میدید به زنهاتون بعد اسم خودتون رو هم گذاشتید مرد ؟»
حرکات ریحانه پارسا پس از اکران فیلم "" در جشنوارهٔ فیلم فجر ۱۳۹۸ واکنش‌های متفاوتی را برانگیخت. برخی او را به فرصت‌طلبی برای جلب توجه متهم کردند و برخی در دفاع از پارسا، انتقادها را ناشی از جنسیت‌زدگی دانستند.
او در یک لایو اینستاگرامی حجاب خود را که یک کلاه بود از سر برداشت و مدعی شد چون طول موهایش کمتر از دو سانتیمتر است، «هنوز» قوانین جمهوری اسلامی ایران را نقض نکرده‌است.
واقعی (به کره‌ای: 리얼) نام فیلم کره‌ای محصول سال ۲۰۱۷ در ژانر جنایی، معمایی، هیجان انگیز، اکشن و نئو نوآر است که بر اساس شخصیت‌های کمیک بوک ابرقهرمانان وب‌تون مانهوا توسط کمیک تی‌ام‌اس ساخته شده‌است. فیلم واقعی توسط لی جونگ ساب نویسندگی و توسط لی سارانگ کارگردانی شده‌است. این فیلم ۱۳۷ دقیقه‌ای در ۲۸ ژوئن ۲۰۱۷ در کره‌جنوبی اکران شد. از ستارگان این فیلم می‌توان به کیم سو هیون، سونگ دونگ ایل، لی سونگ مین، سولی (آخرین فیلم او بود) و جو وو جین اشاره کرد همچنین آیو و سوزی دو ستاره دیگر کره‌ای نیز در این فیلم به عنوان بازیگر مهمان حضور دارند.
قبل اینکه رئیس گروه "جانگ ته یونگ" (کیم سو هیون) بتواند کازینوی خودش رو در "سیتسا" باز کند، "جو وون گون" (سونگ دونگ ایل) تیریالدر ادعای مالکیت آن زمین را می‌کند. جانگ ته یونگ دنبال سرمایه‌گذار دیگه‌ای می‌گردد. از طرف دیگر جانگ ته یونگ که از شخصیتی کاملاً متفاوت که درونش نهفته است ناراحت است تصمیم می‌گیرد از دکتر چوی جین کی (لی سونگ مین) کمک بگیرد. دکتر چوی جین کی برای اینکه جانگ ته یونگ از شر شخصیت دیگرش خلاص شود، طرحی پیچیده ارائه می‌دهد که جانگ ته یونگ از آن پیروی می‌کند، اما عواقب غیر منتظره‌ای در پی دارد. آنچه در ادامه به وجود می‌آید، نبرد بین جانگ ته یونگ واقعی و جعلی است.
در تاریخ ۲۸ دسامبر سال ۲۰۱۷ کمپانی کوو پیکچرز اقتباس تلویزیونی از این فیلم را اعلام کرد. طبق گفته شرکت تولیدی فیلم واقعی، فیلمنامه در سال ۲۰۱۷-۲۰۱۸ نوشته خواهد شد و این درام در سال ۲۰۱۹ تولید می‌شود.
آرچمان (به روسی: Арчма́н) یک شهرک در جنوب‌غربی ترکمنستان است که در استان آخال و در حاشیه شمالی رشته‌کوه کپه‌داغ واقع شده است.
ریشه‌یابیِ درخت کهن کتابی پژوهشی از بهرام بیضایی است از سالِ ۱۳۸۲. بیضایی در این پژوهش همانندیِ داستانِ بنیادینِ (قاب) "هزارویک شب" و داستانِ «پادشاهی ضحّاک» را بررسیده و با سنجشِ عناصرِ داستان‌ها به سرچشمهٔ مشترکشان اشاره و دگرگونیِ داستانی را تفسیر کرده است.
کتاب سالِ ۱۳۸۲، پس از نمایشِ "شبِ هزارویکُم"، نوشته شد و اردیبهشتِ سالِ بعد توسّطِ انتشارات روشنگران و مطالعات زنان منتشر شد. سالِ ۱۳۸۴ نسخهٔ اوّلیهٔ "هزارافسان کجاست؟" همچون «پیوست‌های همان کتاب» نوشته شد.
بیضایی در پیشگفتارِ کتاب توضیح داده که اندیشهٔ همانندیِ داستانِ بنیادینِ "هزارویک شب" با داستانِ «پادشاهی ضحّاک» با خواندنِ دیباچهٔ علی‌اصغر حکمت بر "هزارویک شب"ِ طسوجی در دههٔ ۱۳۴۰ در ذهنش پیدا شده بوده است.
«بیضایی در این کتاب کوشیده است تا با جستجو در اسطوره‌های هندوایرانی، شهرزاد و دین‌آزاد و شهریار را با شهرناز و ارنواز و ضحاک (اژیدَهاک) تطبیق دهد.» با بررسی ریشه کتاب هزار و یک شب با ذکر شواهد و دلایل و مقایسهٔ نقل و ترجمه‌های موجود می‌نویسد:
«داستان مادر (یا بنیادین) هزار و یک شب − اگر بدفهمی‌های احتمالی گزارشگران قرن چهارم ه‍.ق را ندیده بگیریم − عیناً همان داستان مادر کتاب نابود شدهٔ «هزار افسان» است که به نظر می‌رسد − اگرنه زودتر، نهایتاً − در قرن سوم هجری از پهلوی (یا فارسی) با نام «الف لیله و لیله» به عربی ترجمه شده بوده (است).»
بعداً فریدون جنیدی هم نظری مشابهِ نظرِ بیضایی دربارهٔ یکسانی ریشه‌های داستان ضحاک و داستان شهرزاد و شهریار داد.
دهانه جیزِرو، دهانه‌ای برخوردی در مریخ است که در در چهار ضلعی سرت بزرگ دهانه واقع شده‌است. قطر دهانه حدود ۴۹٫۰ کیلومتر (۳۰٫۴ مایل) است و در حدود ۳٫۹ بیلیون سال پیش تشکیل شده‌است. با توجه به این‌که زمانی این دهانه پر از آب بوده، این دهانه می‌تواند حاوی یک مخزن فن دلتا سرشار از رسوبات رسی باشد. هنگامی که شبکه‌های دره در مریخ شکل می‌گرفت، این دریاچه در دهانه وجود داشته‌است. بستر این دریاچه پیشین انتظار می‌رود که سرشار از رسوبات خشتی باشد. علاوه بر وجود دلتا، دهانه میله‌های نقطه‌ای و کانال‌های معکوس را نشان می‌دهد. از مطالعه دلتا و کانال‌ها نتیجه گرفته شده که آب دریاچه که آب آن پایین بوده بارانی را تجربه نمی‌کرده‌است و احتمالاً در صورت وجود رواناب مداوم سطحی شکل گرفته‌است.Goudge, T. , et al. 2017. Stratigraphy and Evolution of Delta Channel Deposits, Jezero Crater Mars. Lunar and Planetary Science XLVIII (2017). 1195.pdf.
ادامه صد قلعه برتر ژاپنی ()
منطقه کوشین‌اتسو بخشی از منطقه چوبو در ژاپن که از استان یاماناشی، استان ناگانو و استان نیگاتا تشکیل شده‌است.
صد قلعه برتر ژاپنی ()