payamvha/North_RAG huggingface dataset:
آمنهوتپ () یک شاهزاده در دودمان هجدهم در مصر باستان بود. وی فرزند و احتمالاً نامزدِ جانشینیِ آمنهوتپ دوم بوده است. او کاهنِ پتاح بود که نامش در یک پاپیروس اداری ذکر شده است. در یک سنگ یادبود در نزدیکی ابوالهول بزرگ جیزه تصویری از کاهنِ پتاح آمده است که البته نوشتهٔ زیرینش پاک شده اما این تصویر احتمالاً متعلق به اوست. این احتمال وجود دارد که آمنهوتپ در سنین جوانی مرده باشد، چرا که برادر وی تحوتموس چهارم به‌عنوان فرعون بعدی تعیین شد.
ایستگاه راه‌آهن برن () ایستگاه راه‌آهن اصلی در شهر برن، سوئیس است. این ایستگاه که در سال ۱۸۶۰ تأسیس شده است به خطوط راه‌آهن ت ژ و و اینترسیتی-اکسپرس متصل است.
قطار شهری برن () قطار شهری و حومه در برن، سوئیس است. این قطار شهری که در سال ۱۹۷۴ تأسیس شده دارای ۱۳ خط می‌باشد و روزانه ۱۷۵٬۰۰۰ مسافر را جابه‌جا می‌کند.
نقطه پرسشی یکی از علامت‌های نگارش است. این علامت به صورت «؟!» نشان داده می‌شود. معمولاً در مواقعی به‌کار می‌رود که سؤال با شگفتی و تعجب پرسیده می‌شود. مثال: چطور ممکن است کسی دیپلم داشته باشد و جدول‌ضرب را از حفظ نباشد؟! منابع. ویکی‌پدیای انگلیسی
در زبان های طبیعی، یک شرطی اخباری، یک عمل منطقی داده شده با عبارات به شکل «اگر "A" آنگاه "B"» است. بر خلاف شرطی مادی، یک شرطی اخباری تعریف مورد توافقی ندارد. ادبیات علوم فلسفی در این باره این عملگر، گسترده و هیچ اجماع روشنی بدست نیامده است.
در منطق، یک شرطی اکید، یک شرطی است که تحت سیطره یک عملگر وجهی است؛ یعنی یک رابط منطقی از منطق موجهات. آنها از نظر منطقی، هم‌ارز با شرطی مادی از منطق کلاسیک هستند که با عملگر ضرورت از منطق موجهات ترکیب شده است. برای هر دو گزاره "p" و "q،" فرمول "p" → "q" می‌گوید که "p"به طور مادی نتیجه می‌دهد "q" را در حالی که formula_1 می‌گوید که "p، اکیداً q را نتیجه می‌دهد". شرطی‌های اکید، نتیجه تلاش کلارنس ایروینگ لوئیس برای پیدا کردن یک شرطی برای منطق است که می‌تواند به اندازه کافی بیانگر شرطی اخباری در زبان طبیعی باشد.
کافی بیانگر شرطی اخباری در زبان طبیعی باشد. آنها همچنین در مطالعه الهیات مونولیستی مورد استفاده قرار گرفته‌اند. کتاب‌شناسی. For an introduction to non-classical logic as an attempt to find a better translation of the conditional, see: For an extended philosophical discussion of the issues mentioned in this article, see:
سریال خاطرات دکتر (Doctor's Diary)، یک درام آلمانی-اتریشی در حوزه پزشکی است که سه فصل از آن و در سال‌های ۲۰۰۸ تا ۲۰۱۱ درشبکه RTL با تولید مشارکتی شرکت رسانه‌ای ORF روی آنتن رفت. تمرکز این سریال بر روی خانم دکتری جوان به نام مارگارت «گرچن» هاسه می‌باشد که می‌خواهد در یک بیمارستان مشغول به کار شود. این سریال توسط بورا داکتکین کارگردانی شده و از ۲۳ ژوئن ۲۰۰۸ تا ۱۴ فوریه ۲۰۱۱ در شبکه تلویزیونی RTL آلمان نشان داده شده‌است. این سریال در کانادا از ۳۱ اوت ۲۰۱۰ در شبکه Séries+ روی آنتن رفت. پخش این سریال در فرانسه
Séries+ روی آنتن رفت. پخش این سریال در فرانسه از ۸ ژوئن ۲۰۱۱ در تلویزیون TF1 و از ۳۱ مارس ۲۰۱۳ در تلویزیون HD1 آغاز شد. طرح داستانی سریال. یک هفته قبل از عروسی با نامزدش پیتر، دنیای «گرچن هاسه» از هم می‌پاشد. او به خانه پدر و مادرش در برلین برمی گردد جایی که پدرش، پروفسور فرانتس هاسه، به او پیشنهاد می‌کند که به عنوان پزشک یار در بخش جراحی در همان بیمارستانی که خودش کار می‌کند تقاضای همکاری پر کند و مشغول به کار شود. پیرو پیشنهاد پدرش، او عشق دوران مدرسه خودش، دکتر مارک مایر، را که در سمت رئیس بخش جراحی
خودش، دکتر مارک مایر، را که در سمت رئیس بخش جراحی همان بیمارستان کار می‌کند ملاقات می‌کند. در طول دوران مدرسه‌شان، او (مارک) هرگز برای سربه سر گذاشتن و رنجاندن گرچن لحظه‌ای را از دست نداده بود بدون اینکه حتی از او دلجویی کند. اکنون که دوباره یکدیگر را می‌بینند او بی درنگ به اذیت کردن و متلک انداختن به گرچن اقدام می‌کند، این بار در مورد وزنش، موضوعی که گرچن بسیار نسبت به آن حساس و زودرنج است.
یک شرطی خلاف واقع (مخفف ) یک شرطی شامل یک قید «اگر» است که بر خلاف واقعیت است. اصطلاح "خلاف واقع" در سال ۱۹۴۷ توسط نلسون گودمن ابداع شد، که مفهوم «شرطیِ بر خلاف واقعیت» رودریک چیزم (۱۹۴۶) را گسترش می‌داد. مطالعه خلاف واقع‌ها به طور فزاینده‌ای مورد علاقه دانشوران در طیف گسترده‌ای از حوزه‌ها مانند فلسفه، روانشناسی، روانشناسی شناختی، تاریخ، علوم سیاسی، اقتصاد، روانشناسی اجتماعی، قانون، نظریه سازمان، بازاریابی و اپیدمیولوژی واقع شده است. در سال ۱۷۴۸، هنگام تعریف علیت، دیوید هیوم به یک مورد خلاف واقع اشاره کرد:
علیت، دیوید هیوم به یک مورد خلاف واقع اشاره کرد: در ترجمۀ کتاب فلسفه علم، نوشته الکساندر برد، مترجم کتاب (ساسان مژده) اصطلاح «شرطی خلاف واقع» را اصطلاحی نابجا دانسته و به جای آن «شرطی نارخداد» یا «شرطی نارخداده» را پیشنهاد کرده است:"«شرطی نارخداد یا نارخداده برابرنهادی نیکو برای آن واژه است. «شرطی‌های خلاف واقع» که در برابرِ این واژه به کار برده‌اند، نه تنها نازیباست، به کار بردنش چندان بجا هم نیست، زیرا «counterfactual» وضعیتی است که رخ نداده است، نه آن‌که خلاف واقع باشد. چو مثالی را که نویسنده در این
خلاف واقع باشد. چو مثالی را که نویسنده در این باره آورده است به دیده گیریم، آن را مطابق واقع می‌یابیم، نه خلاف واقع؛ مگر آن‌که «واقع» را تنها به آنچه رخ داده است ویژه کنند...»" مثال. جمله «اگر حسن خر داشته باشد سوارش می‌شود» یک شرطی ساده است که ممکن است در آینده مقدمه و سپس تالی آن اتفاق بیافتد. جمله «اگر حسن خری می‌داشت سوارش می‌شد» نه مقدمه اش اتفاق افتاده است و نه تالی اش. این جمله یک شرطی نا رخ داده یا شرطی خلاف واقع است.
کوئیزو (به فرانسوی: Cuiseaux) یک کمون در فرانسه است که در کانتون کوئیزو واقع شده‌است. کوئیزو ۲۱٫۲۶ کیلومتر مربع مساحت و ۱٬۸۰۵ نفر جمعیت دارد و ۲۴۶ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است. کوئیزو زادگاه ادوار وویار نقاش فرانسوی است.
رنگینک‌های رقاص نام یک سرده از تیره رنگینک است. پرندگان این سرده در آمریکای مرکزی و جنوبی زندگی می‌کنند و در زبان اسپانیایی آن مناطق به آن‌ها رنگینک‌های رقاص یا بالرین می‌گویند.
آنتونی گودمن (; – ) تاریخ‌نگار اهل بریتانیا بود. وی استاد ممتاز انگلیسی مطالعات قرون وسطی و رنسانس در دانشگاه ادینبرو به شمار می‌رفت. رشته اصلی و مورد علاقه وی دوران اواخر قرون وسطای انگلستان بود. از گودمن چندین کتاب با موضوع جان گانت و جنگ رزها منتشر گردیده.
!اکشن پکت! نام یک گروه موسیقی سبک پانک راک است. این گروه در سال ۱۹۸۱ تشکیل و تا ۱۹۸۶ به فعالیت خود ادامه داد. اعضای این گروه به شرح زیر بودند: جرج چیکس، واید پلانت، دکتر فیبز، جو فانگاس، گریملی فیندیش، فیل لنگهام، ثیستلس. فعالیتها. !پیمان اقدام! یک گروه پانک راک مستقر در لندن بود که در سال ۱۹۸۱ توسط گیتاریست وایلد پلنت، نوازنده بیس کیم ایگو، جورج چیکس و درامر جو فانگس تشکیل شد.آنها بعداً در سال ۱۹۸۶ از هم جدا شدند. منابع. ویکی‌پدیای انگلیسی
جی. ال. هریس (; – ) تاریخ‌نگار اهل بریتانیا بود. عمده فعالیت وی مربوط به سده‌های میانی پایانی می‌باشد. کارهای وی بر تاریخ پارلمانی و اداری این دوره متمرکز گردیده. این مورخ در عین حال همکاری نزدیکی با مگدالن کالج آکسفورد داشت. هریس در ابتدا به خواندن تاریخ مدرن به عنوان مقطع کارشناسی در مگدالن کالج آکسفورد به سال ۱۹۴۳ پرداخت. پس از ۲ سال در نیروی دریایی سلطنتی از ۱۹۴۴ تا ۱۹۴۶ مشغول به خدمت شد.
شهباز سیاه (Black goshawk) یا بازگنجشک سیاه (Black sparrowhawk)، نام یک گونه از سرده بازها است. این گونه با داشتن طول کل بدن ۵۰ سانتی‌متر و گستردگی بال‌های حدود ۱ متر از گروه بازهای بزرگ‌جثه یعنی «شهبازها» (Goshawks) به‌شمار می‌رود، همان‌طور که یکی از نام‌های انگلیسی رایج این گونه نیز هست.
شیر آفریقایی نام یک زیرگونه از گونه شیر و پس از ببر به عنوان دومین گربه سان بزرگ جهان شناخته می‌شود. این شیر در کشورهای نامیبیا، آنگولا، زئیر، غرب زیمبابوه، و شمال بوتسوانا زندگی می‌کند. طول بدن نرها با افزودن اندازه دم ۲٫۸۴ و وزن آنها ۱۵۰ تا ۲۲۵ کیلوگرم و وزن ماده‌ها ۱۱۸ تا ۱۴۴ در این زیرگونه، طول نرها ۲٫۰۸–۱٫۸۶ متر بدون حساب دم و طول بدن ماده‌ها ۱٫۶۰ تا ۱٫۸۴ متر است. مانند دیگر شیرهای آفریقایی، این شیرها نیز به‌صورت گروهی از انواع گورخر، کل یالدار، شاخ‌درازان، و گراز زگیل‌دار و به ندرت از جانداران بزرگی
و گراز زگیل‌دار و به ندرت از جانداران بزرگی مانند فیل و کرگدن تغذیه می‌کنند. در مقایسه با شیر بربری. شیر آفریقایی در مقایسه با شیر بربری جثه ایی برابر دارد و یالش کمی کم پشت تر است و به ندرت پیش می‌آید که یالش هم اندازه شیر بربری باشد و موهای آرنج و پهلو را داشته باشد
مصوبه حصارکشی () یا با عنوان دیگر مصوبه چینه‌کشی عنوان یک سری مجموعه از مصوبات پارلمان پادشاهی متحد بریتانیا است که تحت این مصوبه مالکیت حقوقی به محوطه‌هایی که قبلاً مشترک بوده‌اند و تحت نام سیستم زمین باز خوانده می‌شدند را فراهم می‌ساخت و بدین وسیله باعث انحصاری بودن آنها به شکل قانونی می‌گردید. این مصوبه همچنین شامل زمین‌های باز و زمین‌های مشاع در کشور نیز می‌گردید. تخمین زده می‌شود که میان سال‌های ۱۶۰۴ تا ۱۹۱۴ بیش از ۵۲۰۰ زمین شخصی به وسیله اعمال این مصوبه ضمیمه گردید که بالغ بر ۶/۸ میلیون جریب می‌گردید.
یک شبکه عصبی پیشخور (به : Feedforward Neural Network) یک شبکه عصبی مصنوعی است، که در آن اتصال میان واحدهای تشکیل دهنده آن یک چرخه را تشکیل نمی‌دهند. در واقع این شبکه متفاوت از شبکه‌های عصبی بازگشتی می‌باشد. شبکه عصبی پیشخور اولین و ساده‌ترین نوع شبکه عصبی مصنوعی می‌باشد. در این شبکه اطلاعات تنها از یک مسیر حرکت می‌کند که جهت آن رو به جلو می‌باشد. در واقع اطلاعات باشروع از گره (نورون)های ورودی و گذر از لایه‌های پنهان (درصورت وجود) به سمت گره‌های خروجی می‌روند. همان‌طور که گفته شد در این شبکه حلقه یا دوری
همان‌طور که گفته شد در این شبکه حلقه یا دوری وجود ندارد. مقدمه. در سال ۱۹۴۳ وارن مک کلاچ و والتر پیتز اولین نورون مصنوعی را طراحی کردند. خصوصیت اصلی مدل نورون طراحی شده این بود که مجموع سیگنال‌های ورودی وزن دار شده را با یک مقدار آستانه مقایسه می‌کرد و به این ترتیب در مورد خروجی تصمیم‌گیری می‌نمود. این نورون در صورتی که مجموع وزن‌دار شده سیگنال‌ها، کمتر از آستانه بود، خروجی صفر و در غیر اینصورت مقدار ۱ را به عنوان خروجی تولید می‌کرد. آن‌ها قصد داشتند، نشان دهند، یک نورون با چنین خصوصیاتی قادر به محاسبه هر
دهند، یک نورون با چنین خصوصیاتی قادر به محاسبه هر تابع ریاضی یا منطقی می‌باشد. در اواخر دهه ۱۹۵۰ میلادی، فرانک روزنبلات و چندین محقق دیگر، یک کلاس از شبکه‌های عصبی تحت عنوان شبکه‌های عصبی پرسپترون معرفی کردند. نورون‌ها در این شبکه مشابه نورون‌های طراحی شده توسط مک کلاچ و پیتز بودند. روزنبلات ثابت کرد که قاعده یادگیری طراحی شده توسط او در آموزش شبکه‌های پرسپترون همواره به وزن‌های صحیحی همگرا می‌شود. به این ترتیب این شبکه‌ها در صورت وجود پاسخ، حتماً مسئله را حل می‌کردند. روند یادگیری ساده و خودکار بود،
را حل می‌کردند. روند یادگیری ساده و خودکار بود، همچنین شبکه‌های پرسپترون حتی با شروع از مقادیر تصادفی وزن‌ها و بایاس‌ها قادر به یادگیری و حل مسئله می‌باشند. شایان توجه است که شبکه‌های پرسپترون دارای محدودیت‌هایی نیز می‌باشند. امروزه شبکه‌های پرسپترون دارای اهمیت ویژه‌ای بوده و یک راه‌حل سریع و مطمئن برای حل مسائل طبقه‌بندی شده می‌باشند. قواعد یادگیری. در مباحث مربوط به شبکه‌های عصبی، قواعد یادگیری، رویه‌ای برای اصلاح وزن‌ها و بایاس‌ها تعریف می‌کنیم. قاعده یادگیری در راستای آموزش شبکه برای انجام کار خاصی
یادگیری در راستای آموزش شبکه برای انجام کار خاصی مورد استفاده قرار می‌گیرد. قواعد یادگیری به سه بخش عمده تقسیم‌بندی می‌شوند:قاعده یادگیری با نظارت، قاعده یادگیری بی نظارت و قاعده یادگیری تقویتی. در اینجا توضیح مختصری در مورد نحوه عملکرد این قواعد می‌دهیم. در "'قاعده یادگیری با نظارت"' از مجموعه‌ای از نمونه‌های آموزشی استفاده می‌کنیم که شبکه را آموزش می‌دهند. زوج‌های مرتب زیر را در نظر بگیرید: formula_1 در هر زوج مرتب، formula_2، ورودی شبکه و formula_3 به عنوان خروجی یا هدف مورد نظر شناخته می‌شود. زمانی که
خروجی یا هدف مورد نظر شناخته می‌شود. زمانی که ورودی به شبکه اعمال می‌شود، خروجی با هدف مقایسه می‌شود. سپس بر طبق قواعد یادگیری برای تنظیم وزن‌ها و بایاس‌ها تغییرات لازم اعمال می‌گردد تا خروجی شبکه به هدف مورد نظر نزدیک تر شود. قاعده یادگیری شبکه‌های پرسپترون از همین نوع می‌باشد. در "' قاعده یادگیری بی نظارت"' وزن‌ها و بایاس‌ها تنها در مقابل ورودی شبکه اصلاح می‌شوند و در واقع هیچ هدفی وجود ندارد. این الگوریتم اکثراً برای عملیات دسته‌بندی استفاده می‌شود. آن‌ها ورودی‌ها را با داشتن تعداد محدودی از کلاس‌ها
ورودی‌ها را با داشتن تعداد محدودی از کلاس‌ها دسته‌بندی می‌کنند. "'قاعده یادگیری تقویتی"' بر رفتارهایی تمرکز دارد که ماشین باید برای بیشینه کردن پاداشش انجام دهد. این مسئله، با توجه به گستردگی‌اش، در زمینه‌های گوناگونی بررسی می‌شود. مانند: نظریه بازی‌ها، نظریه کنترل، هوش ازدحامی، آمار و …. این نوع یادگیری در شبکه‌های پرسپترون و یادگیری بدون نظارت در شبکه پرسپترون کاربردی ندارند و توضیح بیشتر در مورد آنان از حوصله بحث خارج است. یادگیری از طریق بازگشت به عقب. یادگیری ماشینی با نظارت (supervised learning) به
یادگیری ماشینی با نظارت (supervised learning) به دنبال تابعی از میان یک سری توابع هست که تابع هزینه (loss function) داده‌ها را بهینه سازد. به عنوان مثال در مسئله رگرسیون تابع هزینه می‌تواند اختلاف بین پیش‌بینی و مقدار واقعی خروجی به توان دو باشد، یا در مسئله طبقه‌بندی ضرر منفی لگاریتم احتمال خروجی باشد. مشکلی که در یادگیری شبکه‌های عصبی وجود دارد این است که این مسئله بهینه‌سازی دیگر محدب (convex) نیست. ازین رو با مشکل کمینه‌های محلی روبرو هستیم. یکی از روش‌های متداول حل مسئله بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
متداول حل مسئله بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی بازگشت به عقب یا همان back propagation است. روش بازگشت به عقب گرادیانِ تابع هزینه را برای تمام وزن‌های شبکه عصبی محاسبه می‌کند و بعد از روش‌های گرادیان کاهشی (gradient descent) برای پیدا کردن مجموعه وزن‌های بهینه استفاده می‌کند. روش‌های گرادیان کاهشی سعی می‌کنند به صورت متناوب در خلاف جهت گرادیان حرکت کنند و با این کار تابع هزینه را به حداقل برسانند. پیدا کردن گرادیانِ لایه آخر ساده است و با استفاده از مشتق جزئی بدست می‌آید. گرادیانِ لایه‌های میانی اما به صورت
بدست می‌آید. گرادیانِ لایه‌های میانی اما به صورت مستقیم بدست نمی‌آید و باید از روش‌هایی مانند قاعده زنجیری در مشتق‌گیری استفاده کرد. روش بازگشت به عقب از قاعده زنجیری برای محاسبه گرادیان‌ها استفاده می‌کند و همان‌طور که در پایین خواهیم دید، این روش به صورت متناوب گرادیان‌ها را از بالاترین لایه شروع کرده آن‌ها را در لایه‌های پایینتر «پخش» می‌کند. برای سلول عصبی formula_4 ورودیی که از سلول عصبی formula_5 به این سلول وارد می‌شود را با formula_6 نشان می‌دهیم. وزن این ورودی formula_7 است و مجموع ضرب ورودی‌ها با
این ورودی formula_7 است و مجموع ضرب ورودی‌ها با وزنهایشان را با formula_8 نمایش می‌دهیم، به این معنی که formula_9. حال باید بر روی formula_8 تابعی غیر خطی اعمال کنیم این تابع را formula_11 می‌نامیم و خروجی آن را با formula_12 نمایش می‌دهیم یعنی formula_13. به همین شکل خروجیی که از سلول عصبی formula_4 خارج شده و به سلول formula_15 وارد می‌شود را با formula_16 نمایش می‌دهیم و وزن آن را formula_17 می‌نامیم. حال تمام وزن‌های این شبکه عصبی را در مجموعه‌ای به اسم formula_18 می‌گنجانیم، هدف یادگیری این وزنهاست.
formula_18 می‌گنجانیم، هدف یادگیری این وزنهاست. اگر ورودی ما formula_19 باشد و خروجی formula_20 و خروجی شبکه عصبی ما formula_21، هدف پیدا کردن انتخاب formula_18 است به قسمی که برای تمام داده‌ها formula_20 و formula_21 به هم خیلی نزدیک شوند. به عبارت دیگر هدف کوچک کردن یک تابع هزینه بر روی تمام داده هاست، اگر داده‌ها را با formula_25 و تابع هزینه را با formula_26 نشان دهیم هدف کمینه کردن تابع پایین است: formula_27 به عنوان مثال اگر مسئله رگرسیون است برای formula_26 می‌توانیم خطای مربعات را در نظر بگیریم و
می‌توانیم خطای مربعات را در نظر بگیریم و اگر مسئله دسته‌بندی است برای formula_26می‌شود منفی لگاریتم بازنمایی را استفاده کرد. برای بدست آوردن کمینه formula_30 باید از روش گرادیان کاهشی استفاده کرد، به این معنی که گرادیان تابع را حساب کرده، کمی در خلاف جهت آن حرکت کرده و این کار را آنقدر ادامه داد تا تابع هزینه خیلی کوچک شود. روش بازگشت به عقب در واقع روشی برای پیدا کردن گرادیان تابع formula_30 است. حال فرض کنیم می‌خواهیم گرادیان تابع formula_30 را نسبت به وزن formula_7 بدست بیاوریم. برای این کار نیاز به
وزن formula_7 بدست بیاوریم. برای این کار نیاز به قاعده زنجیری در مشتق‌گیری داریم. قاعده زنجیری به این شکل کار می‌کند: اگر تابعی داشته باشیم به اسم formula_34 که وابسته به سه ورودی formula_35، formula_36 و formula_37 باشد و هرکدام از این سه ورودی به نوبه خود وابسته به formula_38 باشند، مشتق formula_34 به formula_38 به این شکل محاسبه می‌شود: formula_41 با استفاده از این قاعده زنجیری روش بازگشت به عقب را به این شکل دنبال می‌کنیم: formula_42 formula_43 formula_44 formula_45 formula_46 همان‌طور که در خط پیشین
formula_45 formula_46 همان‌طور که در خط پیشین دیدیم برای بدست آوردن گرادیان نسبت به formula_47 به دو مقدار نیاز داریم ورودی به سلول عصبی formula_48 از سلول عصبی formula_49 که همان formula_50 است و راحت بدست می‌آید و formula_51 که از روش بازگشتی بدست می‌آید و بستگی به formula_52‌هایی لایه بعد دارد که سلول formula_48به آن‌ها وصل است، به‌طور دقیقتر formula_54. روش بازگشتی برای بدست آوردن formula_52‌ها به این شکل کار می‌کند که ابتدا formula_52 را برای سلول‌های لایه خروجی حساب می‌کنیم، و بعد لایه‌ها را به نوبت
لایه خروجی حساب می‌کنیم، و بعد لایه‌ها را به نوبت پایین آئیم و برای هر سلول formula_52 آن را با ترکیت formula_52‌های لایه‌های بالایی آن طبق فرمول حساب می‌کنیم. محاسبه کردن formula_52 برای لایه خروجی آسان است و مستقیماً با مشتق گرفتن از formula_60 بدست می‌آید. پرسپترون تک لایه. پرسپترون تک لایه ساده‌ترین نوع شبکه عصبی است، که از یک لایه از نورون‌های خروجی تشکیل شده‌است. ورودی‌های این شبکه به وسیله یک آرایه از وزن‌ها به صورت مستقیم به خروجی‌ها نسبت داده می‌شوند. در نتیجه این شبکه لایه پنهانی ندارد. این شبکه
در نتیجه این شبکه لایه پنهانی ندارد. این شبکه را می‌توان ساده‌ترین شبکه عصبی پیشخور دانست. در هر نورون مجموع ضرب هر وزن در ورودی با اندیس برابر خود محاسبه می‌شود. اگر مقدار مجموع محاسبه شده در بالا برای هر نورون بالاتر از یک مقدار آستانه باشد (به‌طور معمول ۰)، نورون فعال شده و مقدار فعال (به‌طور معمول ۱) را می‌پذیرد، در غیر این صورت مقدار غیرفعال (به‌طور معمول -۱) را می‌پذیرد. به نورون‌های با تابع فعال سازی از نوع بالا را نورون‌های مصنوعی یا واحدهای آستانه خطی می‌گوییم. اصطلاح پرسپترون اغلب اشاره به
خطی می‌گوییم. اصطلاح پرسپترون اغلب اشاره به شبکه‌های متشکل از تنها یکی از این واحدها می‌کند. یک پرسپترون را می‌توان با استفاده از هر مقداری برای حالات فعال و غیرفعال، تا زمانی که مقدار آستانه بین دو مقدار قرار دارد، ساخت. اکثر پرسپترون‌ها خروجی‌هایی از ۱ یا -۱ با مقدار آستانه ۰ دارند. شبکه‌های دارای ساختار بالا را با سرعت بیشتری نسبت به شبکه‌های متشکل از نورون‌های دارای مقادیر مختلف فعال و غیرفعال، می‌توان آموزش داد. پرسپترون‌ها را می‌توان با یک الگوریتم یادگیری ساده که معمولاً به نام قانون دلتا آن را
یادگیری ساده که معمولاً به نام قانون دلتا آن را می‌شناسند، آموزش داد. این الگوریتم خطاهای میان خروجی محاسبه شده و خروجی نمونه را محاسبه کرده و از آن برای بروزرسانی مقادیر وزن‌ها استفاده می‌کند. این الگوریتم نتیجه اجرای یک نمونه از گرادیان کاهشی می‌باشد. پرسپترون‌های تک‌واحد تنها قادر به یادگیری الگوهای خطی جدا از هم می‌باشد. در سال ۱۹۶۹ در یک مقاله-که بعداً تبدیل به کتاب شد- معروف تحت عنوان «پرسپترون‌ها»، ماروین مینسکی و سیمور پاپرت، نشان دادند که برای یک شبکه پرسپترون تک‌لایه یادگیری تابع بولی XOR غیرممکن
پرسپترون تک‌لایه یادگیری تابع بولی XOR غیرممکن است. با این وجود، می‌دانیم است که پرسپترون‌های چند لایه قادر به تولید هر گونه تابع بولی می‌باشند. اگر چه یک واحد آستانه کاملاً محدود به قدرت محاسباتی خود می‌باشد، اثبات شده‌است که شبکه‌هایی از واحدهای آستانه موازی می‌توانند هر تابع پیوسته از بازه فشرده اعداد حقیقی به بازه [-۱٬۱]. این نتیجه توسط پیتر آور، هارولد برگستینر و ولفگانگ ماس در مقاله‌ای در مورد قوانین و الگوریتم‌های یادگیری با عنوان بدست آمده‌است. شبکه عصبی چند لایه می‌تواند یک خروجی پیوسته را به جای
عصبی چند لایه می‌تواند یک خروجی پیوسته را به جای یک تابع پله‌ای محاسبه کند. یک انتخاب رایج که تابع لجستیک (منطقی) نامیده می‌شود برابر است با: formula_61 تابع لجیستیک (منطقی) با نام تابع سیگموئید نیز شناخته می‌شود. با این انتخاب، شبکه تک‌لایه با مدل رگرسیون لجستیک یکسان می‌شود. این مدل به صورت گسترده در مدل آماری کاربرد دارد. ضابطه این تابع، دارای مشتق پیوسته و همچنین ضابطه مشتق آن بر حسب خود تابع بدست می‌آید. این ویژگی باعث شده‌است که از این تابع در متد پس‌انتشار استفاده شود. رابطه مشتق این تابع با خود
پس‌انتشار استفاده شود. رابطه مشتق این تابع با خود تابع برابر است با: formula_62
فواره به معنای منبع یا چشمه، مخزن تزئینی است که برای تخلیه آب استفاده می‌شود. همچنین ساختاری است که آب را برای یک جلوه تزئینی یا چشمگیر به هوا پرتاب می‌کند. فواره‌ها در اصل صرفاً کاربردی بودند و به چشمه‌ها یا قناتها متصل بودند و برای تأمین آب آشامیدنی و آب برای استحمام و شستشوی ساکنان شهرها و روستاها استفاده می‌شدند. تا پایان قرن نوزدهم، بیشتر فواره‌ها با نیروی گرانش کار می‌کردند و به منبع آب بالاتر از فواره، مانند مخزن یا قنات نیاز داشتند تا جریان آب یا جت به هوا برود. علاوه بر تأمین آب آشامیدنی، از
یا جت به هوا برود. علاوه بر تأمین آب آشامیدنی، از فواره‌ها برای تزئین و تجلیل از سازندگان آن استفاده می‌شد. فواره‌های رومی با نقاب برنزی یا سنگی جانوران یا قهرمانان تزئین شده بودند. در قرون وسطی، طراحان باغ موری و مسلمان از فواره‌ها برای ساختن نسخه‌های مینیاتوری باغ‌های بهشتی استفاده می‌کردند. لوئی چهاردهم پادشاه فرانسه از فواره‌های باغ ورسای برای نشان دادن قدرت خود بر طبیعت استفاده کرد. فواره‌های تزئینی باروک رم در قرن‌های ۱۷ و ۱۸ نقطه ورود قنات‌های بازسازی‌شده رومی را نشان می‌داد و پاپ‌هایی را که آنها را
رومی را نشان می‌داد و پاپ‌هایی را که آنها را ساخته بودند تجلیل می‌کرد. امروزه از فواره‌ها برای تزئین پارک‌ها و میدان‌های شهر استفاده می‌شود. احترام گذاشتن به افراد یا رویدادها؛ برای تفریح و سرگرمی یک پد آب‌پاش یا استخر اسپری به ساکنان شهر اجازه می‌دهد تا در تابستان وارد شوند، خیس شوند و خنک شوند. این فواره موزیکال فواره‌های متحرک آبی، نورهای رنگی و موسیقی ضبط‌شده را که توسط کامپیوتر کنترل می‌شود، برای جلوه‌های رؤیای ترکیب می‌کند. فواره‌ها نیز می‌توانند ابزار موسیقی باشند که با بستن یک یا چند جت آب آنها
موسیقی باشند که با بستن یک یا چند جت آب آنها نواخته می‌شود. فواره‌های آشامیدنی، آب آشامیدنی تمیزی را در ساختمان‌های عمومی، پارک‌ها و فضاهای عمومی فراهم می‌کنند. اندکی پس از گسترش اسلام، عرب‌ها باغ‌های معروف اسلامی را در شهر خود قرار دادند. باغ‌های اسلامی پس از قرن هفتم به‌طور سنتی توسط دیوارها محصور شده و برای نشان دادن بهشت طراحی شده‌اند. باغ‌های بهشتی به شکل صلیبی با چهار کانال نشان‌دهنده رودخانه‌های بهشتی، چهار بخش جهان را تقسیم می‌کردند. گاهی آب از چشمه‌ای در مرکز صلیب فوران می‌کند که نمایانگر چشمه یا
در مرکز صلیب فوران می‌کند که نمایانگر چشمه یا چشمه سلسبیل است که در قرآن به عنوان منبع نهرهای بهشتی توصیف شده‌است. در قرن نهم، برادران بانو موسی، سه نفر از مخترعان ایرانی، توسط خلیفه بغداد مأمور شدند تا دانش مهندسی جهان یونان و روم باستان را خلاصه کنند. آنها کتابی با عنوان "کتاب الحیل (ابزارهای مبتکرانه)" نوشتند که در آن آثار مهندس قهرمان یونانی قرن اول اسکندریه و دیگر مهندسان و همچنین بسیاری از اختراع‌های خود را شرح می‌داد. آنها فواره‌هایی را که آب را به شکل‌های مختلف تشکیل می‌دادند و یک پمپ آب با نیروی
شکل‌های مختلف تشکیل می‌دادند و یک پمپ آب با نیروی باد توصیف کردند، اما مشخص نیست که آیا هیچ‌یک از فواره‌های آنها واقعاً ساخته شده‌است یا خیر. فرمانروایان ایرانی در قرون وسطی در کاخ‌ها و باغ‌های خود سیستم‌های پخش آب و فواره‌های پیچیده‌ای داشتند. آب توسط لوله‌ای از منبعی در ارتفاع بالاتر به داخل کاخ منتقل می‌شد. پس از ورود به قصر یا باغ، از سوراخ کوچکی در سنگ مرمر یا زیورآلات سنگی بیرون آمد و در حوض یا کانال‌های باغ ریخته شد. باغ‌های پاسارگاد دارای سیستم کانال‌هایی بودند که از حوض به حوض می‌ریختند و هم باغ
بودند که از حوض به حوض می‌ریختند و هم باغ را سیراب می‌کردند و هم صدای دلنشینی ایجاد می‌کرد. مهندسان ایرانی همچنین از اصل سیفون (که در فارسی "شترگلو" نامیده می‌شود، به معنای واقعی کلمه گردن شتر) برای ایجاد فواره‌هایی استفاده کردند که آب را فوران می‌کرد یا آن را شبیه چشمه جوشان می‌کرد. باغ فین در نزدیکی کاشان از ۱۷۱ دهانه متصل به لوله‌ها برای ایجاد فواره‌ای به نام حوض جوشان استفاده می‌کرد. ازرقی شاعر ایرانی قرن یازدهم یک چشمه ایرانی را چنین توصیف کرده‌است: حرکت رفت و برگشتی برای نخستین بار در سال ۱۲۰۶ توسط
رفت و برگشتی برای نخستین بار در سال ۱۲۰۶ توسط مهندس و مخترع عراقی بدیع‌الزمان الجزری توصیف شد، زمانی که پادشاهان سلسله ارتوقی در ترکیه به او دستور ساخت دستگاهی برای جمع‌آوری آب برای کاخ‌های خود دادند. بهترین نتیجه ماشینی به نام پمپ پیستونی رفت و برگشتی دو اثره بود که حرکت چرخشی را از طریق مکانیسم میل‌لنگ - میله اتصال به حرکت رفت و برگشتی تبدیل کرد. طراحی باغ اسلامی در سراسر جهان اسلام، از اسپانیا موری تا امپراتوری مغول در شبه قاره هند گسترش یافت. باغ‌های شالیمار که توسط امپراتور شاه جهان در سال ۱۶۴۱ ساخته
که توسط امپراتور شاه جهان در سال ۱۶۴۱ ساخته شد، گفته می‌شود که با ۴۱۰ فواره تزئین شده‌است که به یک حوض بزرگ، کانال و حوضچه‌های مرمری می‌خورد.
قطعهٔ ۲۹ بهشت زهرا مدفن بسیاری از مسئولان، دیپلمات‌ها و نظامیان بلندپایه و افراد سرشناس است که در طول انقلاب ایران کشته شده‌اند. آرامگاه علی صیاد شیرازی، منصور ستاری، مرتضی آوینی، نادر طالب‌زاده ، داوود کریمی، شعبان نصیری و عبدالعلی صادقی در این قطعه قرار دارد. همچنین در این قطعه یادبودهایی برای احمد کاظمی، سعید سیاح طاهری و… وجود دارد. قبر دیپلمات‌های کشته شده در حادثه تروریستی مزارشریف نیز در این قطعه است. فهرست مدفونان سرشناس. نام‌های بعضی از دفن شدگان سرشناس بدین شرح می‌باشد: فهرست یادبودهای سرشناس.
سرشناس بدین شرح می‌باشد: فهرست یادبودهای سرشناس. نام‌های بعضی از دفن شدگان سرشناس بدین شرح می‌باشد:
سمافات: نگینی درخشان در قلب خراسان، قصیده‌ای از تاریخ و طبیعت. در دل استان خراسان بزرگ، آنجا که کوه‌های سر به فلک کشیده نهبندان، سرود استواری و پایداری را زمزمه می‌کنند، روستایی تاریخی به نام “سمافات” آرمیده است. سمافات، فراتر از یک نام، قصه‌ای است از تاریخ، فرهنگ، طبیعت بکر و مردمی که با دستان خود، زندگی را در دل صخره‌ها می‌رویانند. این روستا، با قدمتی که به دوران پیش از اسلام بازمی‌گردد، گنجینه‌ای ارزشمند از میراث نیاکانمان و نمادی از استقامت و پایداری است. سمافات، همسایه تاریخ و فرهنگ: در همسایگی