payamvha/North_RAG huggingface dataset:
تعداد کمی از آن‌ها در روستاهای خود به کشاورزی اشتغال دارند و بیشترشان در شهر کرمانشاه ساکن شده‌اند. پیشینه. سر هنری راولینسون (۱۸۳۶م) جلالوندها را یکی از شاخه‌های اصلی هلیلانی نوشته که جزء محدودۀ کرمانشاه بوده‌اند.
یک درخت van Emde Boas (یا صف اولویت van Emde Boas) که به اسم درخت vEB نیز خوانده می‌شود، یک درخت ساختار داده است که یک آرایه شرکت پذیر را با m بیت کلیدهای عدد صحیح پیاده‌سازی می‌کند.زمان اجرای این عملیات (O(log m می‌باشد، توجه داشته باشید که m اندازه کلیدها می‌باشد، بنابراین ( O ( Log m در یک درختی که در آن هر کلیدی زیر n مجموعه قرار دارد برابر (O(log n است، به صورت نمایی، این بهتر از یک درخت جستجوی دوتایی خود متعادل می‌باشد. همانطور که در زیر بیان شده، در زمانی که آن‌ها تعداد عناصر زیادی را شامل می‌شوند،
زمانی که آن‌ها تعداد عناصر زیادی را شامل می‌شوند، بازده مساحتی خوبی دارند. . آن‌ها توسط یک تیم به رهبری پیتر ون امدبوس( Peter van Emde Boas ) در 1997 اختراع شدند. عملیاتهای پشتیبانی شده. عملیاتی که با درخت vEB پشتیبانی می‌شوند آنهایی هستند که آرایه شرکت پذیر مرتب شده دارند که شامل عملیات شرکت پذیر منظم معمولی به همراه دو عملیات منظم دیگر، یافتن بعدی و یافتن قبلی می‌شود: درج کردن : یک کلید وارد کنید / مقدار به همراه یک کلید عدد m حذف کردن : کلید را حذف کنید / مقدار به همراه یک کلید داده شده جستجو : مقدار را
مقدار به همراه یک کلید داده شده جستجو : مقدار را با توجه به کلید داده شده پیدا کنید یافتن بعدی : کلید را پیدا کنید / مقدار به همراه کوچکترین کلید حداقل یک k داده شده یافتن قبلی : کلید را پیدا کنید / مقدار به همراه بزرگترین کلید حداکثر یک k داده شده چگونگی عملیات. برای سادگی کار، یک عدد صحیح " k" را در "log2 m = k " قرار دهید . M=2m را تعریف کنید. "T" یک درخت vEB بالای جهان {0...,"M"-1} } یک منحنی ریشه‌ای دارد که آرایه "T.children" به طول "M1/2" را ذخیره می‌کند. "[T.children[i" یک اشاره گر به درخت vEB است
"[T.children[i" یک اشاره گر به درخت vEB است که برای مقدارهای {"iM1/2...,(i+1)M1/2-1" } مسئول است. به علاوه ، "T" دو مقدار "T.min" و "T.max" را به همراه یک درخت vEB کمکی، "T.aux"، ذخیره می‌کند. اطلاعات در یک درخت vEB به گونه زیر ذخیره شده‌است : کوچکترین مقدار موجود در درخت در "T.min" و بزرگترین مقدار در "T.max" ذخیره می‌شوند. این دو مقدار در هیچ جای دیگر درخت vEB ذخیره نمی‌شود. اگر "T" خالی است پس ما از قاعده "T.max=-1" و "T.min=M" استفاده می کنیم . هر مقدار "x" دیگر در زیر درخت "[T.children[i" قرار می‌گیرد
"x" دیگر در زیر درخت "[T.children[i" قرار می‌گیرد که در آن formula_1 . درخت کمکی "T.aux" نگه می‌دارد که کدام زیر مجموعه ها (children) غیر خالی هستند. پس "T.aux" مقدار j را شامل می‌شود که این فقط در صورتی است که "[T.children[j" غیر خالی است . یافتن بعدی. عملیات یافتن بعدی "(FindNext(T, x" که به دنبال یک جانشین برای یک عنصر "x" در یک درخت vEB می‌باشد این‌گونه پیش می‌رود : اگر "x"≤"T.min" باشد پس جستجو کامل است، و پاسخ "T.min" است . اگر "x&gt;T.max" باشد آنوقت عنصر بعدی وجود ندارد ، M را برمی‌گرداند . در
عنصر بعدی وجود ندارد ، M را برمی‌گرداند . در غیراینصورت ، "i=x/M1/2" . اگر "x≤T.children[i].max" باشد، پس مقداری که دنبالش می گردید در "[T.children[i" است پس جستجو به حالت بازگشتی در "[T.children[i" ادامه پیدا می‌کند. در غیراینصورت، ما به دنبال مقدار i در "T.aux" می گردیم . این به ما شاخص j را از اولین زیردرخت می دهد که شامل یک عنصر بزرگتر از x می‌باشد. الگوریتم سپس به "T.children[j].min" بر می گردد. عنصر یافت شده در مقطع children نیاز دارد با ارقام بالا ترکیب شود تا یک عنصر کامل بعدی را تشکیل دهد. توجه
ترکیب شود تا یک عنصر کامل بعدی را تشکیل دهد. توجه داشته باشید که در هر حال الگوریتم عملیات در (o(1 انجام می‌شود و سپس احتمالاً به روی یک زیردرخت روی یک کلیت به اندازه "M1/2" (یک عدد کلی "m/2") بر می گردد. این باعث عودت زمان عملیات "(T(m)=T(m/2) + O(1" که معادل ("O(log "m") = "O"(log log "M" است، می‌شود . درج کردن. فراخوان "(Insert(T, x" که یک مقدار x را در درخت vEB T درج می‌کند، به گونه زیر عمل می‌کند : اگر "T" خالی است پس "T.min = T.max = x" و کار تمام است. در غیر اینصورت، اگر "x&lt;T.min" است، پس ما
است. در غیر اینصورت، اگر "x&lt;T.min" است، پس ما "T.min" را در زیردرخت "i" که مسئول "T.min" است قرار می دهیم و سپس "T.min = x" می‌شود. اگر "[T.children[i" قبلاً خالی بوده، پس ما همچنین "i" را در "T.aux" قرار می دهیم. در غیر اینصورت، اگر "x&gt;T.max" باشد، ما "T.max" را در زیردرخت i که مربوط به "T.max" است قرار می دهیم و سپس "T.max = x" می‌شود . اگر "[T.children[i" قبلاً خالی بوده، پس ما همچنین "i" را در "T.aux" قرار می دهیم. در غیر اینصورت، اگر "T.min&lt; x &lt; T.max" باشد، بنابراین ما "x" را در زیردرختی
&lt; T.max" باشد، بنابراین ما "x" را در زیردرختی قرار می دهیم که برای "x" است. اگر "[T.children[i" قبلاً خالی بوده، پس ما همچنین "i" را در "T.aux" قرار می دهیم. در کد : بهترین راه برای بازدهی این عملیات این است که درج کردن یک عنصر در یک درخت vEB خالی حدود "(O(1" زمان ببرد . بنابراین اگرچه بعضی اوقات الگوریتم دو فراخوان بازگشتی دارد، این فقط در زمانی رخ می دهد که اولین فراخوان بازگشتی در یک زیردرخت خالی باشد. درست مثل قبل، این عملیات بازگشتی در زمان "(T(m)=T(m/2) + O(1" انجام می‌شود . حذف کردن. حذف از درخت
+ O(1" انجام می‌شود . حذف کردن. حذف از درخت VEB بیشترین مهارت را در میان عملیاتها نیاز دارد. فراخوان "(Delete(T, x" که یک مقدار x را از درخت (vEB (T حذف می‌کند، همانند زیر عمل می‌کند : اگر "T.min = T.max = x" باشد سپس "x" تنها عنصری است که در درخت ذخیره شده‌است و ما "T.min = M" و "T.max = -1" تا نشان دهیم درخت خالی است . در غیر اینصورت، اگر "x = T.min" پس ما نیاز داریم دومین کمترین مقدار y را در درخت vEB پیدا کنیم، آن را از جای فعلیش حذف کنیم و آن وقت "T.min=y" . دومین کمترین مقدار "y" یا "T.max" است یا
. دومین کمترین مقدار "y" یا "T.max" است یا "T.children[T.aux.min].min" . پس این می‌تواند در زمان "(O(1" پیدا شود . در شرایط بعدی، ما y را از زیر درختی که او را در خود جای داده حذف می کنیم . به‌طور مشابه، اگر "x = T.max" باشد، ما باید دومین بزرگترین مقدار y را در درخت vEB پیدا کنیم، آن را از جایگاهش حذف کنیم و آن وقت "T.max=y" می‌شود . دومین بزرگترین مقدار y یا "T.min" است یا "T.children[T.aux.max].max" . پس این می‌تواند در زمان "(O(1" پیدا شود . در شرایط بعدی، ما y را از زیر درختی که او را در خود جای داده
ما y را از زیر درختی که او را در خود جای داده حذف می کنیم . در شرایطی که T.min ، x یا T.max نیست و T هیچ عنصر دیگری ندارد ما می دانیم که x در T نیست و بدون هیچ عملیاتی برمی گردیم. در غیر اینصورت ما شرایط معمولی را داریم که در آن "x≠T.min" و "x≠T.max" است . در این موقع، ما x را از زیر درخت "[T.children[i" که شامل x است، حذف می‌کنیم . در هر کدام از شرایط فوق، اگر ما آخرین عنصر "x" یا "y" را از هر زیر درخت "[T.children[i" حذف کنیم، آنگاه ما "i" را از "T.aux" حذف می کنیم . در کد : و دوباره اینکه، بازدهی این
حذف می کنیم . در کد : و دوباره اینکه، بازدهی این عملیات وابسته به این حقیقت است که حذف از یک درخت vEB که تنها یک عنصر دارد فقط زمان مشخصی می برد . خصوصاً، آخرین خط قانون فقط در حالتی اجرا می‌شود که x تنها عنصر در "[T.children[i" قبل از عملیات حذف بوده باشد . بحث. این تفکر که "log m" یک عدد صحیح است غیرضروری است . اگر عملیات "(x/sqrt(m" و "(x%sqrt(m" با تنها گرفتن ترتیب بالاتر از سقف (m/2) و ترتیب پایین‌تر از کف (m/2) ارقام "x" به ترتیب می‌توانند جایگزین شوند. در هر ماشین موجود این نسبت به تقسیم و محاسبات
در هر ماشین موجود این نسبت به تقسیم و محاسبات باقی‌مانده کارآمد تر است . انجام عملیاتی که در بالا توضیح داده شد از اشاره گرها استفاده می‌کند و یک مساحت کلی formula_2 را اشغال می‌کند . این می‌تواند این‌گونه دیده شود که عملیات بازگشت این‌گونه است formula_3. حل آن به این ختم می‌شود : formula_4 . خوشبختانه با استنتاج ( قیاس کل از جز) می‌توان formula_5 را ثابت کرد . در اجراهای کاربردی، به خصوص در ماشین‌هایی که دستورالعمل‌های Find First zero و shift-by-k دارند، عملکرد می‌تواند با یک بار تغییر به یک آرایه رقمی m
می‌تواند با یک بار تغییر به یک آرایه رقمی m برابر با اندازه کلمه ( یا یک چند رقمی کوچک) خیلی پیشرفت کند . از آنجایی که همه عملیاتهایی که به روی یک تک کلمه هستند زمان مشخصی می برند، این عملکرد اسیمپاتیک (asymptotic ) را تحت تأثیر قرار نمی‌دهد، اما با وجود حفظ کاربردی و مهم زمان و فضا در این مهارت مانع ذخیره اکثر اشاره گرها و ارجاع تعدادی اشاره گر می‌شود. یک بخش واضح و مثبت درختهای vEB دور انداختن درختهای زیر مجموعه خالی است . این درختهای vEB را در زمانی که خیلی عنصر دارند فشرده می‌کنند چون هیچ درخت زیر
که خیلی عنصر دارند فشرده می‌کنند چون هیچ درخت زیر مجموعه‌ای به وجود نمی‌آید مگر اینکه چیزی باید به آن‌ها اضافه شود. در ابتدا، هر عنصر اضافه شده حدود "(Log(m" تا درخت جدید خلق می‌کند که با هم در حدود m/2 اشاره گر دارند. هم‌زمان با اینکه درخت بزرگ می‌شود، زیر درختهای بیشتری دوباره استفاده می‌شوند، به خصوص آنهایی که بزرکتر هستند . در یک درخت کامل با 2m عنصر، فقط مساحت "(O(2m" استفاده می‌شود و اینکه بر خلاف درخت جستجوی دوتایی بیشتر این مساحت برای ذخیره اطلاعات استفاده می‌شود : حتی برای میلیون‌ها عنصر و هزاران
استفاده می‌شود : حتی برای میلیون‌ها عنصر و هزاران اشاره گر در یک درخت کامل vEB . در حالی که برای درختهای کوچک بالاسری که به درختهای vEB مربوط است خیلی عظیم است : در ترتیب 2m/2 . به همین دلیل است که آن‌ها در عمل خیلی محبوب نیستند . یک راه مقابله با این محدودیت استفاده از تعداد مشخصی از ارقام در هر مقطع است . ساختارهای دیگر که شامل آزمایشهای y-fast و x-fast می‌شوند نیز پیشنهاد شده اند که زمان‌های تحقیق به روزتری دارند، اما فقط از فضای "(O(n Log M" یا "(O(n" استفاده می‌کنند که در آن‌ها n تعداد عناصری است که
استفاده می‌کنند که در آن‌ها n تعداد عناصری است که در ساختار اطلاعاتی ذخیره شده‌است .
شهدطوطی سرخ با نام علمی ("Eos bornea" یا "Eos rubra") یک گونه از طوطی‌سانان است که در در تیره طوطیان قرار دارد. طوطی که بیشتر رنگ بدنش سرخ با شاهپرهای سیاه دم قهوه‌ای و منقار پرتقالی این پرنده با طولی ۳۰ سم است. نر و ماده شبیه به هم و جوجه‌ها نوک قهوه‌ای به جای منقار پرتقالی ندارند. این پرنده در استرالیا و گینیه نو و سواحل دریای آرام زندگی می‌کند. غذا این پرنده عبارت است از دانه‌های خوراکی انواع اقسام گیاهان خوراکی و میوه‌ها مانند سیب انار خربزه انگور، طالبی، آناناس، انجیر، کیوی و ذرت و همچنین شیره گل‌ها که
آناناس، انجیر، کیوی و ذرت و همچنین شیره گل‌ها که غذای اصلی این طوطی به‌شمار می‌رود. این پرنده به عنوان حیوان خانگی به‌شمار می‌رود و توانایی تقلید را دارد. این پرنده در داخل درختان لانه می‌سازد و حدود ۲_۴ تخم می‌گذارد.
سانوفی شرکت داروسازی چندملیتی فرانسوی است، که دفتر مرکزی آن در شهر پاریس قرار گرفته‌است. سانوفی در سال ۱۹۷۳ به‌عنوان زیرمجموعه‌ای از شرکت نفتی الف اکیتین تأسیس شد. این شرکت در سال ۱۹۹۴ از الف اکیتین تفکیک و به‌عنوان یک شرکت مستقل ثبت گردید. شکل کنونی سانوفی، حاصل ادغام چندین شرکت دارویی و آزمایشگاه داروسازی اروپایی و آمریکایی می‌باشد. شرکت سانوفی اکنون از نظر میزان فروش سالیانه، به عنوان چهارمین شرکت بزرگ در صنایع داروسازی جهان، شناخته می‌شود. سهام این شرکت در بازارهای بورس یورونکست پاریس، بورس لندن، بورس
در بازارهای بورس یورونکست پاریس، بورس لندن، بورس فرانکفورت و بازار بورس نیویورک مبادله می‌شود. ساختار. سانوفی ۷ حیطه تخصصی و پژوهشی دارد، که عبارتند از: ۱. قلب و عروق ۲. دستگاه عصبی مرکزی ۳. پزشکی داخلی ۴. دیابت ۵. سرطان‌شناسی ۶. ترومبوسیز ۷. واکسن
هانیبال ژزف (یوسف) Honiball Joseph (زاده ۱۲ دی ۱۳۴۹) موسیقیدان، آهنگساز، رهبر ارکستر، نوازندهٔ پیانو آشوری‌تبار اهل ایران، مدیر پیشین آکادمی موسیقی بن ایل و پایه‌گذار آنسامبل مسایا است. او همچنین مدیر و بنیانگذار بنیاد فرهنگ و هنر گیلگمش و آنسامبل گیلگمش می باشد. وی دانش آموخته ی هنرستان موسیقی، دانشگاه آزاد (مرکز) در شاخه ی موسیقی کلاسیک و دانشگاه CalArts در زمینه ی آهنگسازی و اجرای موسیقی معاصر است. هانیبال سال‌ها بر اجرای موسیقی کلیسای، کرال، موسیقی فولک آشوری، فولک ایرانی و همچنین ترانه سرایی تمرکز
آشوری، فولک ایرانی و همچنین ترانه سرایی تمرکز داشته‌است. زندگی‌نامه. هانیبال یوسف در ۱۲ دی ۱۳۴۹ در مشهد متولد شد. در سال ۱۳۶۵ وارد هنرستان موسیقی شد و با راهنمایی استادانش، ساز ویلن را به عنوان ساز تخصصی انتخاب کرد و نزد بهروز وحیدی آذر به یادگیری آن پرداخت. از دیگر استادان دوران هنرستان او می‌توان از محسن الهامیان، بهزاد داداشی و محمد میرزمانی نام برد. او هم‌زمان با تحصیل در هنرستان موسیقی، آهنگسازی را نزد اساتیدی چون مرتضی حنانه و شریف لطفی فراگرفت. در اسفند ۱۳۶۹ با هدف تحصیل در خارج از ایران به خدمت
اسفند ۱۳۶۹ با هدف تحصیل در خارج از ایران به خدمت سربازی رفت، اما این هدف او محقق نشد و پس از چند سال از پایان خدمت سربازی، در سال ۱۳۷۵ در رشته موسیقی، وارد دانشگاه آزاد هنر و معماری شد. این بار ساز پیانو را به عنوان ساز اصلی انتخاب کرد و با استادانی همچون رافائل میناسکانیان، گاگیک بابائیان، دلبر حکیم اُوا، فرهاد فخرالدینی، کامبیز روشن‌روان، مصطفی کمال پورتراب و علی‌اشرف آریانپور به تحصیل هنر ادامه داد. توماس کریستیان داوید و تنگیز شاولوخاشویلی از دیگر موسیقیدانان بزرگی بودند که وی هرچند برای مدتی کوتاه،
بزرگی بودند که وی هرچند برای مدتی کوتاه، توانست از دانش و هنر ایشان به ویژه در زمینهٔ آهنگسازی بهره‌مند شود. هانیبال یوسف موسیقی کلیسایی را به صورت تخصصی در کنار فعالیت‌های دیگرش مانند موسیقی کلاسیک و موسیقی فولک و موسیقی تجربی دنبال می‌کند. او موسیقی معاصر کلیساهای جهان را، هم به لحاظ سبک موسیقی و هم به لحاظ محتوای عبادتی آن سال‌ها دنبال کرده و این ویژگی موسیقی او در ایران کاملاً تازه و بدیع است. هانیبال در دی ۱۳۹۱ ابتدای ۲۰۱۵ به وین و سپس ایالات متحده آمریکا مهاجرت کرد. در ایالات متحده آمریکا، «بنیاد
آمریکا مهاجرت کرد. در ایالات متحده آمریکا، «بنیاد فرهنگ و هنر گیلگمش» را به عنوان یک سازمان هنریِ غیرانتفاعی، در تابستان ۲۰۱۵ تأسیس کرد. او «گروه کر ایرانیان آمریکا» را در میان جامعهٔ ایرانی جنوب کالیفرنیا آغاز نمود. این گروه به مدت سه سال تحت نظر ایشان آموزش دیده و رهبری شد. سپس «ارکستر فیلارمونیک گیلگمش» را آغاز کرد و این دو گروه اجراهای متعددی را در شهرهای گوناگون کالیفرنیا ارایه دادند. از مهم‌ترین اجراهای این دو گروه می‌توان به پروژهٔ «آوازهای سرزمین من» اشاره کرد که قطعات فولک اقوام گوناگون ایرانی را
اشاره کرد که قطعات فولک اقوام گوناگون ایرانی را به صورت کرال و ارکسترال اجرا می‌کردند. فعالیت حرفه‌ای. هانیبال یوسف تدریس موسیقی را از سال ۱۳۶۵ آغاز نمود و به پشتوانه این تجربه، در سال ۱۳۸۱ «آکادمی موسیقی بن ایل» را تأسیس کرد و با کمک همسرش گوهار باغومیان در این مؤسسه به تربیت هنرمندان و موسیقیدانان جوان پرداخت. «آنسامبل مسایا» را در سال ۱۳۷۸ بنیان نهاد اما پس از برگزاری چندین کنسرت، فعالیت آن متوقف شد؛ بعد از چند سال وقفه این بار با همکاری روزبه نجارنژاد آن را احیا کرد و به این ترتیب این‌دو اجراهای متعددی
را احیا کرد و به این ترتیب این‌دو اجراهای متعددی را در کنار هم به روی صحنه بردند. وی چندین سال دبیر یک جشنواره هنری اینترنتی بوده، در حال حاضر مدیریت یک وب‌سایت هنری را نیز به عهده دارد. در سال‌های اخیر، موسیقی شرق و به خصوص موسیقی آشوری توجه او را به خود جلب کرده و در پی آن به خلق آثاری تازه در این زمینه پرداخته‌است. او در سال ۱۳۹۲(۲۰۱۳) با ایجاد ارکستری تلفیقی به اجرای کنسرت تلفیقی آشوری پرداخت. همچنین در همین سال برای اولین بار در ایران ایده ی اجرای بداهه ی موسیقی و نقاشی را با نام دوئت بداهه ی بوم و
ی موسیقی و نقاشی را با نام دوئت بداهه ی بوم و پیانو «رنگاهنگ» همراه با علیرضا مجابی (م. آذرفر) در موزه هنرهای معاصر تهران و سپس اجرای بداهه ی پیانو و رقص را با نام دوئت بداهه ی بدن و پیانو «تناهنگ» همراه با یاسر خاسب در تئاتر شهر به اجرا درآورد که با استقبال بی‌نظیری مواجه شد. طی سال‌ها، ایده‌پردازی و نوآوری جزئی ناگسستنی از فعالیت‌های او در همه عرصه‌ها بوده‌است و هنرمندان بزرگی چون هانیبال الخاص، از دوران نوجوانی الهام‌بخش او بوده‌اند.
کیو-یادگیری تکنیک یادگیری تقویتی است که با یادگیری یک تابع اقدام/مقدار، سیاست مشخصی را برای انجام حرکات مختلف در وضعیت‌های مختلف دنبال می‌کند. یکی از نقاط قوت این روش، توانایی یادگیری تابع مذکور بدون داشتن مدل معینی از محیط می‌باشد. اخیراً در این روش اصلاحی با نام کیو-یادگیری تأخیری انجام شده که بهبود قابل توجهی ایجاد نموده‌است. در روش اخیر یادگیری PAC با فراینده‌های تصمیم مارکوف ترکیب شده‌اند. کیو-یادگیری در تلاش است با توجه به شرایط فعلی، بهترین اقدامات را انجام دهد. این الگوریتم خارج‌از خط‌مشی در نظر
را انجام دهد. این الگوریتم خارج‌از خط‌مشی در نظر گرفته می‌شود. چراکه، تابع کیو-یادگیری از اقداماتی خارج‌از خط‌مشی فعلی یادمی‌گیرد. به‌طور کلی می‌توان گفت که، کیو-یادگیری به‌دنبال یادگیری خط‌مشی است تا مجموع پاداش را بیشینه کند. الگوریتم. در اینجا مدل مسئله تشکیل شده از یک عامل، وضعیت‌ها یا حالت "S" و مجموعه از اقدامات یا عمل "A" برای هر وضعیت. با انجام یک اقدام formula_1، عامل یا بازیگر از یک وضعیت به وضعیت بعدی حرکت کرده و هر وضعیت پاداشی به عامل می‌دهد. هدف عامل حداکثر کردن پاداش دریافتی کل خود است. این
عامل حداکثر کردن پاداش دریافتی کل خود است. این کار با یادگیری اقدام بهینه برای هر وضعیت انجام می‌گردد. الگوریتم دارای تابعی است که ترکیب حالت/اقدام را محاسبه می‌نماید: قبل از شروع یادگیری، جدول کیو مقدار ثابتی را که توسط طراح انتخاب شده برمی‌گرداند. سپس هر بار که به عامل پاداش داده می‌شود، مقادیر جدیدی برای هر ترکیب وضعیت/اقدام محاسبه می‌گردد. هسته الگوریتم از یک بروز رسانی تکراری ساده تشکیل شده‌است. به این ترتیب که بر اساس اطلاعات جدید مقادیر قبلی اصلاح می‌شود. که "formula_4" پاداش حالت formula_5 و عمل
می‌شود. که "formula_4" پاداش حالت formula_5 و عمل formula_6 است. نرخ یادگیری (formula_7) ممکن است برای همه زوج‌ها یکسان باشد. مقدار عامل تخفیف formula_8 بگونه است که formula_9 فرمول فوق معادل عبارت زیر است: formula_10 یک اپیزود الگوریتم وقتی formula_11 به وضعیت نهایی می سد پایان می‌یابد. توجه کنید که برای همه وضعیت‌های نهایی formula_12 و formula_13 مربوطه هیچگاه بروز نمی‌شود و مقدار اولیه خود را حفظ می‌کند. تأثیر متغیرها بر الگوریتم. نرخ یادگیری. این نرخ تعیین می‌کند که تا چه میزان اطلاعات به‌دست آمده جدید
می‌کند که تا چه میزان اطلاعات به‌دست آمده جدید بر اطلاعات قدیمی ترجیح داده شود. مقدار صفر باعث می‌شود عامل چیزی یادنگیرد و مقدار یک باعث می‌شود عامل فقط اطلاعات جدید را ملاک قرار دهد. عامل تخفیف. عامل تخفیف اهمیت پاداش‌های آینده را تعیین می‌کند. مقدار صفر باعث می‌شود عامل ماهیت فرصت طلبانه گرفته و فقط پاداش‌های فعلی را مد نظر قرار می‌دهد. در حالی که مقدار یک عامل را ترغیب می‌کند برای یک دوره زمانی طولانی برای پاداش تقلا کند. اگر این عامل، یک یا بیشتر از یک باشد مقادیر در جدول کیو واگرا می‌شود. شرایط اولیه
باشد مقادیر در جدول کیو واگرا می‌شود. شرایط اولیه (Q_0). از آنجایی که یادگیری کیو یک الگوریتم تکرار شونده است، شرایط اولیه را به‌صورت شهودی فرض می‌کند و سپس بروزشدن‌ها از آن آغاز می‌شود. شرایط اولیه خوشبینانه باعث می‌شود خیلی سریع ماتریس کیو به یک مقدار مشخص همگرا شود و در مقایسه با شرایط اولیه تصادفی، به نتایج بهتری در زمان آموزش مدل خواهد رسید ولی در هنگام کارکردن با آن در داده‌های تست، این موضوع برقرار نیست. کارایی عملی. در ساده‌ترین شکل کیو-یادگیری از جداول برای ذخیره داده استفاده می‌شود. این روش با
جداول برای ذخیره داده استفاده می‌شود. این روش با پیچیده شدن سیستم مورد نظر، به سرعت کارایی خود را از دست می‌دهد. یک راه حل استفاده از شبکه عصبی به عنوان تخمین‌گر تابع است. از این روش تسارو در بازی تخته نرد استفاده کرد. تخمین‌گر تابع. گاهی اوقات که فضای حالت ما بزرگ می‌شود یا به سمت پیوسته می‌رود، دیگر بصرفه نیست از ماتریس کیو معمولی استفاده کنیم، زیرا که اردر محاسباتی و فضا، بالا خواهد رفت. در این زمان‌ها ما از تخمین‌گر تابع استفاده می‌کنیم. یک راه برای تشکیل تخمین‌گر تابع، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است
تخمین‌گر تابع، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است و راه دیگر، استفاده از قوانین فازی پراکنده خواهد بود. هرچند ماتریس کیو گسسته، درک بیشتری برای انسان داشت، اما تخمینگر تابع سرعت پردازش را بهبود و اردر فضایی را کاهش می‌دهد زیرا در بعضی اوقات تجربیات قبلی را به تجربیات فعلی تعمیم می‌دهد. گسسته سازی(Quantization). یک روش دیگر برای کاهش فضای حالت/عمل گسسته سازی فضا است. برای مثال بازی تعادل چوپ روی انگشت را درنظر بگیرید. در این بازی ما یک حالت را به وسیلهٔ موقعیت انگشت در فضا بر روی چوب، سرعت، زاویه چوب و سرعت
انگشت در فضا بر روی چوب، سرعت، زاویه چوب و سرعت زاویه ای مشخص می‌کنند. اما مشکل در این است که ممکن است بینهایت حالت وجود داشته باشد؛ مثلاً موقعیت انگشت در فضا بر روی چوب، از نقطهٔ شروع خود می‌تواند بینهایت فاصله ممکن داشته باشد. ما به وسیله گسسته سازی می‌توانیم حالت‌های نزدیک به هم را در یک دسته قرار دهیم و فضای حالت را محدود تر کنیم. تاریخچه. کیو-یادگیری اولین بار توسط واتکینز معرفی شد. in 1989. برهان همگرایی بعداً توسط واتکینز و دایان ارائه شد. in 1992. واتکینز اولین بار در مقاله ای با عنوان «یادگیری از
اولین بار در مقاله ای با عنوان «یادگیری از پاداش تاخیری» در رسالهٔ دکترایش به این موضوع اشاره کرد. هشت سال زودتر در سال ۱۹۸۱ مسئله ای با عنوان «یادگیری تقویتی تاخیری» توسط بولونسزکی حل شد. درسال۲۰۱۴ تیم گوگل دیپ مایند یادگیری کیو را با یادگیری عمیق ترکیب کرد و با نام «یادگیری عمیق کیو» منتشر کرد که می‌توانست بازی آتاری۳۶۰۰ را در سطح انسان بازی کند. مشتقات. یادگیری عمیق کیو. در یادگیری کیو معمولی، فقط اعداد داخل ماتریس اهمیت دارند زیرا فضای حالت محیط مارا مشخص می‌کنند، اما با بزرگتر شدن محیط مسئله، این نوع
می‌کنند، اما با بزرگتر شدن محیط مسئله، این نوع یادگیری کاربرد خود را از دست می‌دهد و نمی‌تواند در زمان معقول به جواب برسد. اینجا زمانی بود که تیم گوگل دیپ مایند، یادگیری عمیق کیو را وارد میدان کرد. در این الگوریتم به‌جای ماترس کیو اولیه، ما از یک شبکه عصبی استفاده می‌کنیم و هر اکشن را با توجه به خروجی شبکه عصبی پیش‌بینی می‌کنیم. این روش بر این قاعده توجیه می‌شود که مقادیر داخل ماتریس کیو، فقط اهمیت نسبی دارند و هرکدام جدا جدا تأثیر خاصی در مسئله ندارند. یادگیری دوگانه کیو. همان‌طور که دیدیم، یادگیری کیو
دوگانه کیو. همان‌طور که دیدیم، یادگیری کیو معمولی بر اساس تخمین پاداش در آینده عمل می‌کرد و اکشن مناسب را انتخاب می‌کرد. اما گاهی اوقات و به‌خصوص در مسائل نویزی، یادگیری کیو معمولی به سختی به جواب بهینه، همگرا می‌شوند و ممکن است در داخل یک حلقه تکرار شونده تا بی‌نهایت پیش روند و خیلی کند یا حتی هرگز به جواب بهینه برسند. در اینجا یادگیری کیو دوگانه این مشکل را حل می‌کند. این روش، دو ماتریس کیو دارد که هردو به‌وسیلهٔ تجربیات مجزا و مستقل از یکدیگر آموزش دیده‌اند: formula_14 و formula_15 در هنگام اتخاذ تصمیم
formula_14 و formula_15 در هنگام اتخاذ تصمیم برا اساس ماتریس کیو، اگر یکی از این دو ماتریس به وسیلهٔ نویزها یا تغیرات تصادفی دچار مشکل شود، ماتریس دیگر این مشکل را حل می‌کند و الگوریتم به سمت همگرا شدن پیش خواهد رفت. در سال ۲۰۱۵ نیز روش یادگیری دوگانه کیو با یادگیری عمیق کیو ترکیب شد و روشی جدید به نام یادگیری عمیق دوگانه کیو را به‌وجود آورد که برآیند دو روش ذکر شده در بالا هستند. جستارهای وابسته. یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی عمیق استراتژی مین مکس شبکه عصبی
آدابوست تطبیقی بوده و یک الگوریتم یادگیری ماشین است که توسط یاو فروند و رابرت شاپیر اختراع شد. تطبیقی بودن آدابوست به این معناست که مدلها یکی پس از دیگری ساخته شده و عملکرد مدل‌های قبلی بر روند مدل‌سازی مدل‌های پس از آن تأثیر می‌گذارد. در واقع آدابوست یک متا الگوریتم است که به منظور ارتقاء عملکرد، و رفع مشکل رده‌های نامتوازن همراه دیگر الگوریتم‌های یادگیری استفاده می‌شود. در این الگوریتم، طبقه‌بندی هر مرحله جدید به نفع نمونه‌های غلط طبقه‌بندی شده در مراحل قبل تنظیم می‌گردد. آدابوست نسبت به داده‌های نویزی و
تنظیم می‌گردد. آدابوست نسبت به داده‌های نویزی و پرت حساس است؛ ولی نسبت به مشکل بیش برازش از بیشتر الگوریتم‌های یادگیری برتری دارد. طبقه‌بندی پایه که در اینجا استفاده می‌شود فقط کافیست از طبقه‌بندی تصادفی (۵۰٪) بهتر باشد و به این ترتیب عملکرد الگوریتم در تکرارهای بیشتر بهبود می‌یابد. حتی طبقه‌بندهای با خطای بالاتر از تصادفی با گرفتن ضریب منفی عملکرد کلی را بهبود می‌بخشند. در الگوریتم آدابوست در هر دور formula_1 یک طبقه‌بند ضعیف اضافه می‌شود. در هر فراخوانی بر اساس اهمیت نمونه‌ها، وزن‌ها formula_2 بروز
بر اساس اهمیت نمونه‌ها، وزن‌ها formula_2 بروز می‌شود. در هر دور وزن نمونه‌های غلط طبقه‌بندی شده افزایش و وزن نمونه‌های درست طبقه‌بندی شده کاهش داده می‌شود؛ بنابراین طبقه‌بند جدید تمرکز بر نمونه‌هایی که سخت‌تر یادگرفته می‌شوند، خواهند داشت. پس به‌طور خلاصه این الگوریتم منطبق بر یادگیری گروهی می‌باشد. به بیان ساده‌تر طرز کار این الگوریتم به این صورت است که عملکرد مدلهایی که به تنهایی ضعیف عمل می‌کنند را با یکدیگر ترکیب کرده و باعث بهبود عملکرد آنها می‌شود. پس در نظرگرفتن پیش‌بینی که مجموع چند الگوریتم
پس در نظرگرفتن پیش‌بینی که مجموع چند الگوریتم یادگیری ضعیف ارائه می‌دهد می‌تواند در نهایت به اندازهٔ عملکرد یک الگوریتم قوی قابل اتکا باشد. الگوریتم طبقه‌بندی دوگانه. داده شده‌ها: مقداردهی اولیه: formula_6 برای formula_7 formula_11 خطای formula_12 را با formula_13 نمایش می‌دهیم: formula_14 formula_19 formula_24 بنابراین بعد از انتخاب بهینه طبقه‌بند formula_27 برای توزیع formula_28 آندسته از نمونه‌ها formula_29 که طبقه‌بند formula_27 آن‌ها را غلط طبقه‌بندی می‌کند وزن بیشتری نسبت به بقیه داده می‌شود؛
می‌کند وزن بیشتری نسبت به بقیه داده می‌شود؛ بنابراین وقتی الگوریتم طبقه‌بندها را براساس توزیع formula_31 تست می‌کند، طبقه‌بندی انتخاب می‌شود که نمونه‌های غلط طبقه‌بندی شده را بهتر تشخیص دهد. مراحل الگوریتم آدابوست. الگوریتم آدابوست مطابق مراحل زیر به صورت مکرر کار می‌کند ایجاد مدل در پایتون. در این مرحله مطابق کد زیر کتابخانه‌های مورد نیاز را وارد می‌کنیم. &lt;source lang="python"&gt; from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import
datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics &lt;/source &gt; در مرحله بعد از یک مجموعه‌داده برای بررسی مدل روی آن استفاده می‌کنیم. &lt;source lang="python"&gt; iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target &lt;/source &gt; سپس مجموعه‌داده را به دو قسمت آموزش و تست تقسیم می‌کنیم. &lt;source lang="python"&gt; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 70% training and 30% test &lt;/source &gt; در نهایت یک مدل آدابوست