payamvha/North_RAG huggingface dataset:
غیر دانشمندان ممکن است به صورت غیرعمدی داده‌ها را غلط تفسیر کنند و دانشمندان ناسا فکر می‌کردند که ترجیح بر اینست که مردم از قبل با داده‌ها آشنا شوند که بتوانند با دقتی معادل دانشمندان در مورد این داده‌ها گزارش تهیه کنند. هنگامی که افراد بیشتری داده‌ها را گزارش کنند بررسی همه داده‌ها زمان بیشتری خواهد برد و احتمالاً داده‌های کم کیفیت بیشتری تولید خواهد شد و استخراج جمع‌بندی سخت خواهد شد. داوری همتای پس از انتشار که در علوم باز رایج است به خاطر ترویج تولید مقالات کم کیفیت تر که شدیداً حجیم هستند مورد انتقاد
کم کیفیت تر که شدیداً حجیم هستند مورد انتقاد قرار گرفته‌اند. به‌طور خاص منتقدان عنوان می‌کنند که کیفیت در مخازن داده پیش از انتشار تضمین نمی‌شود و ارزیابی صحت مقالات از طرف خوانندگان منفرد دشوار خواهد بود. راهکارهای رایجی برای این مسئله پیشنهاد شده است از جمله اینکه از یک قالب جدید استفاده شود که در آن هر چیزی قابلیت انتشار داشته باشد اما پس از آن مدل فیلترنگهبانی اعمال شود که تحقق بعضی استانداردهای کیفیتی در همه آنچه منتشر می‌شود را تضمین می‌کند. استدلال‌ها در حمایت. تعدادی از محققان رشته‌های مختلف
در حمایت. تعدادی از محققان رشته‌های مختلف استدلال‌هایی در له و مزایای علوم بازدارند. تمرکز این استدلال‌ها بیشتر بر ارزش علوم باز در بهبود شفافیت و اعتبار تحقیق و همین‌طور مالکیت عموم بر علم، به‌ویژه علمی که از طریق منابع عام تأمین مالی شده متمرکز است. به عنوان نمونه در ژانویه ۲۰۱۴ کریستوفر بار راهنمای جامع علم باز را منتشر کرد. به همین ترتیب در ژانویه ۲۰۱۷ گروهی از محققان شناخته شده در زمینه علوم باز "مانیفست " علم باز را در مجله نیچر به چاپ رساندند، در این مانیفست بیان کردند که این وظیفه آن‌هاست که
در این مانیفست بیان کردند که این وظیفه آن‌هاست که تحقیقات علمی را را به تحقیقات علمی باز تغییر بدهند و به اصول علم باز متعهد باشند. در مقاله ای که در سال ۲۰۱۰ توسط زیست فضاشناسان ناسا در مجله ساینس منتشر شد، نوعی باکتری با نام جی‌اف‌ای‌جی-۱ معرفی شد که می‌توانست آرسنیک را متابولیزه کند. این یافته به همراه ادعای ناسا که این مقاله می‌تواند تحقیقت روی شواهد زندگی فرازمینی اثرگذار باشد با انتقاداتی درون جامعه علمی مواجه شد. بیشتر نظرات علمی و نقدها در مورد این مسئله در فروم‌های عمومی و از همه معروف تر در تویتر
در فروم‌های عمومی و از همه معروف تر در تویتر اتفاق افتاد. در آنجا صدها دانشمند و غیر دانش‌مند یک جامعه هشتگی با عنوان #arseniclife خلق کردند. زیست‌فضاشناس دانشگاه بریتیش کلمبیا روزی ردفیلد یکی از منتقدان بی‌پروای تحقیق تیم ناسا نیز پیشنویسی از گزارش تحقیقاتی منتشر کرد که او و همکارانش انجام داده بودند و یافته‌های تیم ناسا را رد می‌کرد. جف رودر علم باز را به مثابه «تلاشی برای حفظ حق دیگران به حصول جمع‌بندی مستقل در مورد داده‌ها و کارهای شما» تعریف کرده است. پول مردم برای علم صرف می‌شود پس نتایج آن نیز باید
پول مردم برای علم صرف می‌شود پس نتایج آن نیز باید در اختیار عموم قرار بگیرد تأمین مالی تهیه مقالات تحقیقاتی از بودجه عمومی به عنوان یکی از دلایل اولیه در لزوم فراهم‌آوری دسترسی باز به این تحقیقات به‌شمار می‌رود. از آنجا که دیگر بخش‌های تحقیق همچون کد، داده، پروتکل‌ها و پیشنهادیه‌های تحقیق نیز ارزش زیادی دارند، استدلال مشابهی مطرح شده که باید این بخش‌ها نیز تحت مجوز کریتیو کامنز منتشر شوند. علم آزاد باعث خواهد شد تولیدات علمی بیشتر و شفاف‌تر شود. به‌طور فزاینده موضوع تکرارپذیری تحقیقات مطرح شده است و عبارت
موضوع تکرارپذیری تحقیقات مطرح شده است و عبارت بحران تکرارپذیری نیز برای همین موضوع جعل شده است. به‌طور نمونه محقق روان‌شناسی استوارت ویزه اشاره می‌کند که تحقیقات اخیر در مورد مطالعات روان‌شناسی قبلاً منتشر شده نشان می‌دهد که به طرز شوک‌آوری بسیاری از مطالعات قدیمی قابل بازتولید نیستند و رواج عمل هک مقدار پی یکی از مقصران این موضوع تلقی می‌شود. رویکردهای علم باز یکی از راه‌های کمک به افزایش بازتولید پذیری کار تحقیقاتی و همین‌طور کمک به کاهش دستکاری داده‌ها به‌شمار می‌رود. علم باز اثر بیشتری دارد. معیارهای
به‌شمار می‌رود. علم باز اثر بیشتری دارد. معیارهای اثرگذاری تحقیقات متعدد هستند و تعدادی از آن‌ها محل بحث نیز هستند. . گرچه در معیارهای سنتی شاخص‌های علم‌سنجی ثابت شده است که اجزای علوم باز همچون دسترسی آزاد و داده باز از شیوه‌های سنتی در کمک به اثرگذاری تحقیقات بهتر عمل می‌کنند. علوم باز به حل سوالات پیچیده بی‌همتا کمک خواهند کرد. برای پاسخ به سوالات بسیار پیچیده، مثلاً در مورد مبنای عصبی هشیاری، علوم باز ضروری خواهد بود. استدلالی که در حال گسترش است اینست که این مسائل پیچیده‌تر از آن است که توسط یک فرد
که این مسائل پیچیده‌تر از آن است که توسط یک فرد قابل حل شدن باشد و باید برای حل آن به شبکه ای از دانش‌مندان باز تکیه کرد. ماهیت این نوع بررسی‌ها این مدل از از علوم باز را در زمره علوم بزرگ قرار می‌دهد. سازمان‌ها و پروژه‌ها. پروژه‌های علمی بزرگ نسبت به پروژه‌های کوچک بیشتر امکان دارد که به اصول علوم باز عمل کنند. پروژه‌های مختلفی از علوم یاز حمایت مالی می‌کنند، ابزارهایی برای نشر آن توسعه می‌دهند، آن را ترویج می‌کنند یا به آن عمل می‌کنند. به‌طور نمونه مؤسسه علوم مغز آلن چندین پروژه علوم باز در دست اجرا دارد
مغز آلن چندین پروژه علوم باز در دست اجرا دارد در حالی که مرکز علوم باز پروژه‌هایی برای اجرا، ترویج و خلق ابزارهای قابل استفاده در علوم باز در دست اجرا دارد. علوم باز موجب ظهور زیرشاخه‌های جدیدی همچون زیست‌شناسی مصنوعی باز و درمان‌شناسی باز شده است. سازمان‌های پیگیر علوم باز اندازه‌ها و ساختارهای مختلفی دارند. بنیاد علوم باز(Open Knowledge Foundation) سازمانی جهانی است که کاتالوگ‌های داده بزرگ را به اشتراک می‌گذارد، کنفرانس‌های چهره به چهره برگزار می‌کند و از پروژه‌های منبع باز حمایت می‌کند. در مقابل بلو
از پروژه‌های منبع باز حمایت می‌کند. در مقابل بلو ابلیسک(Blue Obelisk) گروه غیررسمی از شیمی‌دان‌ها و پروژه‌های انفورماتیک شیمی مرتبط است. عنوان این سازمان‌ها پویاست و بعضی سازمان‌های عمومی متوقف شده‌اند مثلاً ساینس کامانز(Science Commons) و سازمان‌های جدیدی در تلاش برای رشد هستند، مثلاً سلف جورنال آف ساینس. نیروی سازمان‌دهی کننده مشترک این پروژه‌ها عبارت است از دامنه دانش، نوع خدماتی که عرضه می‌شود و حتی جغرافیا مثلاً اوسی‌اس‌دی‌نت(OCSDNet) با تمرکز بر کشورهای در حال توسعه است. اجرا. بسیاری از پرژه‌های علم
در حال توسعه است. اجرا. بسیاری از پرژه‌های علم باز بر گردآوری و هماهنگ‌سازی مجموعه‌های دانش‌نامه‌ای از مقادیر زیاد داده سازماندهی شده هستند. نقشه‌های بروز ژن در اطلس مغز آلن از مغزهای موش و انسان؛ دانش‌نامه زندگی که حیات گونه‌های خشکی‌زی را مستند می‌کند؛ باغ وحش منظومه‌ها، منظومه‌ها را رده‌بندی می‌کند؛ پروژه بین‌المللی هپ‌مپ که نقشه هاپلوتیپ ژنوم انسان را تدوین می‌کند؛ ابتکار مونارک که داده‌های بالینی و مدل زیستی یکپارچه را فراهم می‌سازد و نقشه‌برداری آسمانی دیجیتال اسلون که مجموعه‌های داده را از منابع
دیجیتال اسلون که مجموعه‌های داده را از منابع مختلف منتظم و منتشر می‌کند. همه این پروژه‌ها اطلاعات فراهم شده توسط بسیاری از محققان مختلف را با استانداردهای مراقبتی و عرضه نوآوری مختلف جمع می‌کنند. دیگر پروژه‌ها پیرامون تکمیل پروژه‌هایی که نیازمند همکاری گسترده هستند ساماندهی شده‌اند. به عنوان نمونه اپن‌ورم (به انگلیسی OpenWorm) یک پروژه چند رشته‌ای برای شبیه‌سازی سطح سلولی یک کرم لوله ای است. پروژه پلی‌مث (به انگلیسی Polymath Project) به دنبال حل مسائل دشوار ریاضی با ممکن سازی ارتباطات سریعتر میان رشته
ریاضی با ممکن سازی ارتباطات سریعتر میان رشته ریاضیات است. پروژه آموزش و تکرار همکارانه(CERP) دانشجویان کارشناسی را با تأمین مالی به عنوان دانش‌ور شهروند استخدام می‌کند و هر پروژه بر اساس نیازهای خود برای همکاری را تعریف می‌کند. دیگر نمونه پروژه علم باز اولین رساله دکتری باز بود که در سال ۲۰۱۲ آغاز شد. این پروژه به عنوان یک آزمون شخصی از ابتدا در دسترس بود تا بررسی شود آیا در مرحله تولید علم چنین کاری ممکن خواهد بود یا خیر. هدف پروژه این بود که همه چیز مرتبط با دکتری را از ابتدا که تحقیق شروع می‌شود تا
با دکتری را از ابتدا که تحقیق شروع می‌شود تا انتهای تحقیق از لحظه‌ای که ممکن می‌شود تحت مجوزهای باز به صورت برخط در اختیار همه افراد قرار بگیرد. تحقیق نهایتاً در سال ۲۰۱۸ با موفقیت پایان یافت و به عنوان یک کتاب باز منتشر شد. تبلیغ. چندین سند، سازمان و جنبش‌های اجتماعی متعددی پذیرش بیشتر علم باز را تبلیغ می‌کنند. مرام‌نامه (به انگلیسیStatements of principle )های اینچنینی شامل ابتکار دسترسی باز بوداپست و اصول پانتون می‌شوند. بیانه‌های جدیدی مستمراً در حال ایجاد هستند همچون دعوت آمستردام برای عمل به علم باز
هستند همچون دعوت آمستردام برای عمل به علم باز که در اواخر ماه مه سال ۲۰۱۶ به ریاست هلندی شورای اتحادیه اروپا عرضه شد. این بیانیه‌ها و مرام‌نامه‌ها اغلب می‌کوشند که مجوزهای لازم برای انتشار ادبیات و داده‌های علمی را تدوین کنند. دیگر مبلغین بر آموزش دانشمندان و محققان پیرامون ابزارهای نرم‌افزاری علم باز متمرکز شده‌اند. آموزش‌هایی همچون سمینارهای تمرینی مثل پروژه داده بری (به انگلیسی Data Carpentry)، پروژه برش نرم‌افزاری و مواد آموزشی خاص یک حوزه فعالیتی خاص، آموزش در کلاس‌های دانش‌گاهی همچون ابتکارات علم باز
در کلاس‌های دانش‌گاهی همچون ابتکارات علم باز از جمله تلاش‌های گسترش این حوزه هستند. بسیاری از سازمان‌ها نیز در مورد اصول علم باز آموزش‌هایی عرضه می‌کنند. در جوامع دانشگاهی نیز بخش‌ها و گروه‌های علاقه ای هستند که کنش‌های علم باز را تبلیغ می‌کنند. جامعه زیست‌شناسی آمریکا یک بخش علم بازدارد. جامعه باستان‌شناسی آمریکا نیز یک گروه علاقه علم از دارد. مجلات. بسیاری از مجلات در حال بررسی مدل انتشار مقالات باز هستند. کتابخانه علومی علم یا پلوس در حال ایجاد یک کتابخانه عمومی از مجلات باز و ادبیات علمی باز است. دیگر
عمومی از مجلات باز و ادبیات علمی باز است. دیگر روش‌های انتشار آزمایشی شامل مدل‌های تأخیری و ترکیبی هستند. در حوزه‌های مختلف آزمایش‌های مختلفی در جریان است: پشتیبانی مجله ای از علوم باز با خادم‌های عرضه‌کننده نسخه‌های پیش از انتشار در تقابل نیستند: فیگ‌شیر متن، تصاویر و دیگر داده‌ها را آرشیو و به اشتراک می‌گذارد؛ نسخه‌های پیش از انتشار علوم باز، آرکایو و آرشیو هال نسخه‌های پیش از انتشار مقالات را در رشته‌های بسیاری را عرضه می‌کنند. نرم‌افزار. گستره‌ای از منابع رایانه‌ای از علوم باز پشتیبانی می‌کنند. این
منابع رایانه‌ای از علوم باز پشتیبانی می‌کنند. این منابع شامل نرم‌افزارهایی همچون چارچوب علوم باز از مرکز علوم باز برای مدیریت اطلاعات پروژه، ذخیره داده‌ها و هماهنگی تیم تحقیقاتی می‌شود؛ خدمات رایانش توزیع شده همچون ایبری‌سیویس برای بهره بردن از زمان‌های بلااستفاده بودن واحد پردازنده مرکزی رایانه‌ها برای امور نیازمند صرف توان پردازشی بالا و خدماتی همچون اکسپرایمنت‌دات‌کام تأمین مالی جمع‌سپارانه برای پروژه‌های تحقیقاتی فراهم می‌آورند. گستره‌ای از منابع رایانه‌ای از علوم باز پشتیبانی می‌کنند. این منابع شامل
از علوم باز پشتیبانی می‌کنند. این منابع شامل نرم‌افزارهایی همچون چارچوب علوم باز از مرکز علوم باز برای مدیریت اطلاعات پروژه، ذخیره داده‌ها و هماهنگی تیم تحقیقاتی می‌شود؛ خدمات رایانش توزیع شده همچون ایبری‌سیویس برای بهره بردن از زمان‌های بلااستفاده بودن واحد پردازنده مرکزی رایانه‌ها برای امور نیازمند صرف توان پردازشی بالا و خدماتی همچون اکسپرایمنت‌دات‌کام تأمین مالی جمع‌سپارانه برای پروژه‌های تحقیقاتی فراهم می‌آورند. بسترهای زنجیره بلوکی برای علوم باز پیشنهاد شده‌اند. اولین نوع از این بسترها سازمان علوم
شده‌اند. اولین نوع از این بسترها سازمان علوم باز است که حل مسائل بغرنج تکه‌تکه شدگی زیست‌بوم علمی و سختی‌های تولید علوم باکیفیت و اعتبارسنجی شده را هدف گذاری کرده است. از میان ابتکارات سازمان علوم باز می‌توان به نظام ایده‌های بین سیاره‌ای (آی‌پی‌آی‌اس)، شاخص محقق (آرآٰر)، هویت واحد محقق (یوآرآی) و شبکه تحقیق اشاره کرد. نظام ایده‌های بین‌سیاره‌ای یک سامانه مبتنی بر زنجیره بلوکی است که رشد ایده‌های علمی را در طول زمان ردیابی می‌کند. این سامانه به کمی‌سازی ایده‌ها بر اساس منحصربه فرد بودن و اهمیت کمک می‌کند و
بر اساس منحصربه فرد بودن و اهمیت کمک می‌کند و بنابراین جامعه علمی را قادر می‌سازد نقاط مسئله خیز موضوعات علمی را شناسایی کند و از باز اختراع غیرضروری تحقیقات علمی انجام شده جلوگیری می‌کند. شاخص محقق تدوین یک شاخص آماری هدایت شده با داده برای کمی سازی تأثیر محققان را دنبال می‌کند. هویت محقق واحد یک راهکار مبتنی بر زنجیره بلوکی برای ایجاد هویت واحد یکتا برای هر محقق است که به نمایه محقق، فعالیت‌های تحقیقی و انتشارات وی متصل می‌شود. شبکه تحقیق یک بستر شبکه اجتماعی برای محققان است. در نوامبر سال ۲۰۱۹ یک مقاله
برای محققان است. در نوامبر سال ۲۰۱۹ یک مقاله علمی تناسب فناوری زنجیره بلوکی برای پشتیبانی از علوم باز را بررسی کرد. نتایج تحقیق آن‌ها نشان داد که این فناوری کاملاً مناسب علوم باز است و می‌تواند مزایایی به عنوان مثال امنیت داده، اعتماد و همکاری را به ارمغان بیاورد. گرچه استفاده گسترده از فناوری به میزان پذیرش جامعه علمی و انطباق آن‌ها با رویه‌های این فناوری وابسته است. خادم‌های نسخه پیش از انتشار. خادم‌های نسخه‌های پیش از انتشار به اشکال مختلفی شکل گرفته‌اند اما یک سری ویژگی‌های استاندارد در همه آن‌ها
اما یک سری ویژگی‌های استاندارد در همه آن‌ها پایدار است: آن‌ها تلاش می‌کنند دانش علمی به صورت سریع و رایگان به عموم منتقل شود. خادم‌های نسخه‌های پیش از انتشار به عنوان مسیری به ترویج تحقیقات شناخته می‌شوند و سیاست‌های آن‌ها در مورد اینکه از زمان پذیرش در مجلات مقاله چه زمانی می‌توانند پذیرفته شوند با یک‌دیگر تفاوت دارند. همچنین یکی از ویژگی‌های خادم‌های نسخه پیش از انتشار فقدان رویه داوری همتا در آن‌هاست- معمولاً خادم‌های نسخه پیش از انتشار گونه‌ای از بررسی کیفیت برای رعایت حداقل‌های انتشار دارند اما این
کیفیت برای رعایت حداقل‌های انتشار دارند اما این سازوکار مانند سازوکار داوری همتا نیست. بعضی از خادم‌های نسخه پیش از انتشار آشکارا با جنبش علوم باز مشارکت دارند. خادم‌های نسخه پیش از انتشار خدماتی مشابه آن مجلات عرضه می‌کنند و گوگل اسکولار بسیاری از خادم‌های نسخه پیش از انتشار را نمایه می‌کند و اطلاعات پیرامون ارجاعات به نسخه‌های پیش از انتشار را گردآوری می‌کند. اغلب سرعت کم انتشار مقالات علمی در مسیرهای سنتی دلیل روی آوردن به این مسیر ذکر می‌شود. انگیزه راه اندازی سوسارک که یک خادم نسخه پیش از انتشار در
اندازی سوسارک که یک خادم نسخه پیش از انتشار در حوزه تحقیقات علوم اجتماعی است این ادعاست که تحقیقات ارزش‌مندی که در مسیرهای سنتی منتشر می‌شوند اغلب چندین ماه یا چندین سال طول می‌کشد تا منتشر شوند که این می‌تواند فرایند علم را خیلی کند و آهسته کند. دیگر استدلالی که در حمایت از روی آوردن به سوسارک مطرح می‌شود کیفیت و سرعت دریافت بازخور به محققان است. بنیان‌گذاران سوسارک عنوان می‌کنند که بستر آن‌ها محققان را قادر می‌سازد که بازخور سریع از همکاران خودشان روی بستر به‌دست بیاورند و در نتیجه محققان قادر می‌شوند که
به‌دست بیاورند و در نتیجه محققان قادر می‌شوند که کار خودشان را تا بالاترین سطح کیفی ممکن قبل از انتشار در رسمی برسانند. بنیان‌گذاران سوسارک همچنین عنوان می‌کنند که بستر آن‌ها بالاترین سطح انعطاف‌پذیری را برای نویسندگان در بروزرسانی و ویرایش کار آن‌ها فراهم می‌آورد تا اطمینان حاصل شود که آخرین نسخه از کار برای ترویج سریع در دسترس است. مؤسسان عنوان می‌کنند که به‌طور سنتی در مجلات رسمی که رویه‌های رسمی برای بروزرسانی مقالات منتشر شده دارند این رویه اتفاق نمی‌افتد. شاید برترین مزیت بعضی از خادم‌های نسخه پیش از
شاید برترین مزیت بعضی از خادم‌های نسخه پیش از انتشار انطباق پذیری بی وقفه آن‌ها با نرم‌افزارهای علوم باز همچون چارچوب علوم باز باشد. مؤسسان سوسارک عنوان می‌کنند که خادم نسخه پیش از انتشار آن‌ها همه جنبه‌های چرخه عمر تحقیق را در مقالاتی که در خادم نسخه پیش از انتشار منتشر می‌شوند با چارچوب علوم باز متصل می‌کنند. طبق ادعای مؤسسان این موضوع به شفافیت بیشتر و کار حداقلی از سمت نویسندگان منجر می‌شود. یکی از انتقاداتی که به خادم‌های نسخه پیش از انتشار وارد می‌شود، امکان ترویج فرهنگ سرقت ادبی توسط آن‌هاست. به
امکان ترویج فرهنگ سرقت ادبی توسط آن‌هاست. به عنوان مثال آرکایو مجبور شد ۲۲ مقاله را حذف کند چون مشخص شد حاوی سرقت ادبی بودند. در مورد دیگری مقاله‌ای که توسط فردی به یکی از اعضای دارای دسترسی سازمانی سپرده شد تا آن را در آرکایو منتشر کند اما بعداً مشخص شد مقاله حاوی سرقت ادبی بوده است. خادم‌های نسخه پیش از انتشار به شدت تلاش می‌کنند که مسئله سرقت ادبی را نیز حل کنند. در کشورهای در حال توسعه مانند هند و چین اقدامات آشکاری برای مبارزه با سرقت ادبی انجام شده است. از جمله اقدامات اینست که اغلب گونه ای از
شده است. از جمله اقدامات اینست که اغلب گونه ای از انباره‌های مرکزی برای همه نسخه‌های پیش از انتشار فراهم می‌شود که امکان استفاده از الگوریتم‌های سنتی شناسایی تقلب را فراهم می‌آورد. به هرحال این موضوع یک مسئله جدی مورد بحث در خادم‌های نسخه پیش نویس و در نتیجه برای علوم باز است.
وزارت کسب‌وکار، انرژی و استراتژی صنعتی () یک وزارتخانه در کشور بریتانیا است. این وزارتخانه در سال ۲۰۱۶ توسط ترزا می نخست‌وزیر بریتانیا تشکیل شده است.
وزارت فرهنگ، رسانه و ورزش () یک وزارتخانه در کشور بریتانیا است. این وزارتخانه که در سال ۱۹۹۷ تأسیس شده ساختمان اصلی آن در خیابان وایت‌هال، لندن قرار دارد.
پس‌انتشار () یا انتشار معکوس، روشی در یادگیری عمیق برای آموزش شبکه‌های عصبی پیشخور است (روش‌های مشابهی برای آموزش سایر شبکه‌های عصبی مصنوعی به وجود آمده‌است). در این روش با استفاده از قاعده زنجیره‌ای، گرادیان تابع هزینه برای تک‌تک وزن‌ها محاسبه می‌شود. برای این کار برای محاسبه گرادیان هر لایه نسبت به تابع هزینه، از مشتق جزئی تابع هزینه نسبت به لایه بعدی استفاده می‌شود. در واقع از آخرین لایه (نزدیک‌ترین لایه به خروجی) محاسبه مشتق‌ها شروع می‌شود و تا ابتدای شبکه (نزدیک‌ترین لایه به ورودی‌ها) ادامه پیدا
شبکه (نزدیک‌ترین لایه به ورودی‌ها) ادامه پیدا می‌کند. روش معمول محاسبه گرادیان (محاسبه اثر هر وزن در خروجی هر نمونه) برای شبکه‌های عصبی پیشخور و به خصوص شبکه‌های عمیق بسیار زمان‌بر و در عمل غیرممکن است. با استفاده از روش پس‌انتشار و با کمک قاعده زنجیره‌ای و مشتق جزئی، در محاسبه گرادیان هر لایه از مشتقات لایه‌های جلوتر استفاده می‌شود و زمان اجرا تا حد زیادی کاهش پیدا می‌کند. استفاده از روش پس‌انتشار در کنار روش گرادیان کاهشی تصادفی، امکان اضافه کردن لایه‌های بیش‌تر به مدل به دلیل صرفه‌جویی زمانی به وجود
بیش‌تر به مدل به دلیل صرفه‌جویی زمانی به وجود می‌آید. این افزایش تعداد لایه‌ها از سوی دیگر باعث امکان یادگیری الگوهای پیچیده‌تر می‌شود. ساختار ریاضی الگوریتم. برای سلول عصبی formula_1 ورودیی که از سلول عصبی formula_2 به این سلول وارد می‌شود را با formula_3 نشان می‌دهیم. وزن این ورودی formula_4 است و مجموع ضرب ورودی‌ها با وزنهایشان را با formula_5 نمایش می‌دهیم، یعنی formula_6. حال باید بر روی formula_5 یک تابع غیر خطی اعمال کنیم، این تابع را formula_8 می‌نامیم و خروجی آن را با formula_9 نمایش می‌دهیم به
و خروجی آن را با formula_9 نمایش می‌دهیم به این معنی که formula_10. به همین شکل خروجی‌هایی که از سلول عصبی formula_1 خارج شده و به سلول formula_12 وارد می‌شوند را با formula_13 نمایش می‌دهیم و وزن آن را با formula_14 . اگر تمام وزنهای این شبکه عصبی را در مجموعه‌ای به اسم formula_15 بگنجانیم، هدف در واقع یادگیری این وزنهاست. اگر ورودی ما formula_16 باشد و خروجی formula_17 و خروجی شبکه عصبی ما formula_18، هدف ما پیدا کردن formula_15 است به قسمی که برای همه داده‌ها formula_17 و formula_18 به هم خیلی نزدیک
داده‌ها formula_17 و formula_18 به هم خیلی نزدیک شوند. به عبارت دیگر هدف کوچک کردن یک تابع ضرر بر روی تمام داده هاست، اگر داده‌ها را با formula_22 و تابع ضرر را با formula_23 نشان دهیم هدف کمینه کردن تابع پایین بر حسب formula_15 است: formula_25 به عنوان مثال اگر مسئله رگرسیون است برای formula_23 می‌توانیم خطای مربعات را در نظر بگیریم و اگر مسئله دسته‌بندی است برای formula_23 می‌شود منفی لگاریتم بازنمایی را استفاده کرد. برای به‌دست آوردن کمینه formula_28 می‌توان از روش گرادیان کاهشی استفاده کرد، به این معنی
از روش گرادیان کاهشی استفاده کرد، به این معنی که گرادیان تابع را در حساب کرد و کمی در خلاف جهت آن حرکت کرد و این کار را آنقدر ادامه داد تا تابع ضرر خیلی کوچک شود. روش بازگشت به عقب در واقع روشی برای پیدا کردن گرادیان تابع است. حال فرض کنیم می‌خواهیم گرادیان تابع formula_28 را نسبت به وزن formula_4 به‌دست 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_31 که وابسته به سه ورودی formula_32، formula_33 و formula_34 باشد و
ورودی formula_32، formula_33 و formula_34 باشد و هرکدام از این سه ورودی به نوبه خود وابسته به formula_35 باشند، مشتق formula_31 به formula_35 به این شکل محاسبه می‌شود: formula_38 با استفاده از این قاعده زنجیری روش بازگشت به عقب را به این شکل دنبال می‌کنیم: formula_39 formula_40 formula_41 formula_42 formula_43 همان‌طور که در خط پیشین دیدیم برای به‌دست آوردن گرادیان نسبت به formula_44 به دو مقدار نیاز داریم ورودی به سلول عصبی formula_45 از سلول عصبی formula_46 که همان formula_47 است و راحت به‌دست می‌آید و
که همان formula_47 است و راحت به‌دست می‌آید و formula_48 که از روش بازگشتی به‌دست می‌آید و بستگی به آن formula_49‌هایی لابه بعد دارد که سلول formula_45به آن‌ها وصل است، به‌طور دقیقتر formula_51. روش بازگشتی برای به‌دست آوردن formula_49‌ها به این شکل کار می‌کند که ابتدا formula_49 را برای سلول‌های لایه خروجی حساب می‌کنیم، و بعد لایه‌ها را به نوبت پایین می‌روم و برای هر سلول formula_49 آن را با ترکیت formula_49‌های لایه‌های بالایی آن طبق فرمول حساب می‌کنیم. محاسبه کردن formula_49 برای لایه خروجی آسان است و
محاسبه کردن formula_49 برای لایه خروجی آسان است و مستقیماً با مشتق گرفتن از formula_57 به‌دست می‌آید. شهود. می‌دانیم هدف هر یادگیری با نظارت پیدا کردن تابعی است که از ورودی‌های مشاهده شده به خروجی‌های واقعی برسد. استفاده از ایده کاهش گرادیان در شبکه‌های عصبی منجر به تلاش برای پیدا کردن پارامترها در لایه‌های پنهان مدل به کمک پس‌انتشار می‌شود. پیدا کردن مشتق وزن‌ها نسبت به تابع هزینه. = \frac{\partial E}{\partial o_j} \frac{\partial o_j}{\partial\text{net}_j} \frac{\partial \text{net}_j}{\partial
\frac{\partial \text{net}_j}{\partial w_{ij}}&lt;/math&gt;|}}حال سعی می‌کنیم آخرین کسر سمت راست را ساده کنیم (در formula_59 فقط همان ترکیب خطی خروجی نورون فعلی به formula_58 وابسته است) : = \frac{\partial}{\partial w_{ij}} \left(\sum_{k=1}^n w_{kj} o_k\right) = \frac{\partial}{\partial w_{ij}} w_{ij} o_i= o_i.&lt;/math&gt;|}}می‌دانیم مشتق خروجی نورون formula_61 نسبت به ورودی‌های آن همان مشتق جزئی نسبت به تابع فعال‌سازی است. در واقع دلیل اصلی این‌که تابع فعال‌سازی باید مشتق‌پذیر باشد، محاسبه همین مشتق
فعال‌سازی باید مشتق‌پذیر باشد، محاسبه همین مشتق است:برای مثال در حالتی که تابع فعال سازی، تابع لجستیک باشد: formula_62 حال طبق معادله ۱ یکی یکی بخش‌های مختلف را محاسبه می‌کنیم. کسر اول (مانند آنچه در زیر آمده‌است) با مشخص بودن خروجی و تابع هزینه به راحتی قابل محاسبه است.برای مثال اگر تابع هزینه همان مربعات خطاها باشد، formula_63 با فرض اینکه formula_64 تابعی از همه نورون‌هایی است که از نورون formula_61 ام به آن‌ها یال دارد (formula_66): formula_67 حال با گرفتن مشتق نسبت به formula_68 فرم بازگشتی زیر به‌دست
مشتق نسبت به formula_68 فرم بازگشتی زیر به‌دست می‌آید که همان شکل کلی پس‌انتشار است. با استفاده از معادله ۱ تا ۵ و حذف بخش‌های مشترک، می‌توانیم مشتق formula_64 را نسبت به وزن دلخواه formula_58 محاسبه کنیم. که در آن تابع دلتا به صورت زیر است: formula_73 برای مثال اگر formula_74 تابع لجستیک باشد: formula_75 در نهایت فرم تغییرات وزن به صورت زیر است: formula_76
وزارت محیط زیست، غذا و امور روستایی () یک وزارتخانه در کشور بریتانیا است که مسئول رسیدگی به امور کشاورزی، شیلات و روستاها است. این وزارتخانه که در سال ۲۰۰۱ تأسیس شده ساختمان اصلی آن در میدان اسمیت، لندن قرار دارد.
وزارت سلامت و مددکاری اجتماعی () یک وزارتخانه در کشور بریتانیا است. این وزارتخانه که در سال ۱۹۸۸ تأسیس شده ساختمان اصلی آن در خیابان ویکتوریا، لندن قرار دارد.
ذاکرات (، ) انجمن مربوط به تاریخ فلسطین است که هدفش یادآوری گذشته و تاریخچه فلسطین می‌باشد. همچنین این انجمن؛ ادارات مردمی فلسطینی را برای احقاق بازگشت پناهندگان فلسطینی به سرزمین‌ها و خانه‌هایشان مورد خطاب قرار می‌دهد. فعالیت‌ها. این انجمن اعتقاد به فاش ساختن جزئیات فاجعه فلسطین به زبان عبری دارد و آن را به مردم یهودی ارائه کرده‌است که باعث تغییراتی در سخنرانیهای سیاسی در منطقه می‌شود و همه اینها منجر به رسیدن به یک راه حل عادلانه خواهد شد.
مهندسی حقوقی () یا مهندسی قانون، شاخه‌ای میان رشته‌ای از مهندسی و حقوق است، که در حوزه انجام تحقیقات در ناکامی‌های مهندسی، از دیدگاه حقوقی و قانونی، فعالیت می‌کند. مهندسی حقوقی وظیفه بررسی مواد اولیه، محصولات، سازه‌ها یا اجزا و اجناس تشکیل دهنده محصول نهایی را دارد، که عملکرد آن بخش، باعث بروز صدمه و خسارت به اموال شده یا زیان‌های اقتصادی دربرداشته‌است. به‌طور کلی هدف از مهندسی حقوقی، انجام تحقیقات مهندسی با هدف یافتن علت یا علل شکست یک مؤلفه یا کمک به دادگاه در تعیین میزان خسارت‌های مالی، همچنین انجام
در تعیین میزان خسارت‌های مالی، همچنین انجام تحقیق در مورد ادعاهای مالکیت معنوی و حق ثبت اختراع می‌باشد.
مجموعه داده () یا مجموعه داده‌ها، به مجموعه‌ای از داده‌های آماری یا دیتاهای رایانه‌ای مربوط به یک پایگاه داده اطلاق می‌شود، که با هدف یکپارچه نمودن داده‌ها، محتویات آن را در قالب یک جدول پایگاه داده یا یک ماتریس داده‌ای، تنظیم و مرتب می‌نمایند، که در آن، هر ستون از پایگاه داده، نشان دهنده یک متغیر خاص است و هر ردیف نیز به یکی از اعضای مجموعه داده‌های مورد نظر مرتبط می‌باشد. مجموعه داده‌ها برای هر یک از اعضا، یک متغیر مانند ارتفاع و وزن تعریف و فهرست می‌کند، که هر مقدار به عنوان یک پایگاه داده مجزا، شناخته
که هر مقدار به عنوان یک پایگاه داده مجزا، شناخته می‌شود. دیتاست DataSet. یک مجموعه داده (DataSet) مجموعه‌ای از داده‌ها است. اغلب مجموعه داده‌ها مربوط به محتویات یک جدول پایگاه داده تک یا یک ماتریس داده‌های یکپارچه است که هر ستون جدول یک متغیر خاص را نشان می‌دهد و هر ردیف مربوط به یک عضو داده شده از مجموعه داده‌های مورد سؤال است. مجموعه داده‌ها برای هر یک از متغیرها مانند ارتفاع و وزن یک شیء برای هر یک از اعضای مجموعه داده‌ها فهرست می‌کند. هر مقدار به عنوان پایه شناخته می‌شود. مجموعه داده‌ها ممکن است شامل
پایه شناخته می‌شود. مجموعه داده‌ها ممکن است شامل داده‌هایی برای یک یا چند عضو باشد که مربوط به تعداد ردیف‌ها باشد. ویژگی‌های دیتاست. چندین ویژگی ساختار و خواص مجموعه داده یا دیتاست را تعریف می‌کند که شامل تعداد و نوع مشخصه‌ها یا متغیرها است. مقادیر ممکن است عددی (مانند عدد حقیقی یا عدد صحیح) باشد، مثلاً نشان دهنده قد فرد بر اساس سانتی‌متر باشد، اما ممکن است داده‌های اسمی یا سمبلیک باشد، به عنوان مثال مذهب یک شخص را نشان می‌دهد. به‌طور کلی، مقادیر ممکن است از هر نوعی به عنوان سطح اندازه‌گیری تعریف شود. برای