payamvha/North_RAG huggingface dataset:
مدارگرد اقلیمی مریخ () یک کاوشگر فضایی رباتیک به وزن ۶۳۸ کیلوگرم بود که توسط ناسا در ۱۱ دسامبر ۱۹۹۸ برای مطالعه اقلیم و جو مریخ و تغییرات سطحی این سیاره و به عنوان بخشی از برنامه نقشه‌بردار ۹۸ مریخ جهت رله ارتباطی قطب نشین مریخ به فضا پرتاب شد. با این حال در ۲۳ سپتامبر ۱۹۹۹ ارتباط فضاپیما پس از ورود به درج مداری به این دلیل که خروجی نرم‌افزار کامپیوتری ایستگاه زمینی بر پایه واحدهای اندازه‌گیری آمریکایی بود و از یکای پوند-نیرو به جای نیوتون-ثانیه در دستگاه بین‌المللی یکاها که در قرارداد میان ناسا و شرکت
بین‌المللی یکاها که در قرارداد میان ناسا و شرکت لاکهید مارتین اسپیس سیستمز تعیین شده بود، استفاده می‌کرد. به دلیل این اشتباه، فضاپیما در مسیر خود به سطح مریخ بسیار نزدیک شده یا در اتمسفر آن از بین رفته یا پس از خروج از اتمسفر وارد فضای خورشیدمرکزی می‌شد.
جان بانی (؛ زادهٔ ) سیاستمدار اهل وانواتو است. وی از ۲۵ مارس ۱۹۹۹ تا ۲۴ مارس ۲۰۰۴ رئیس‌جمهور این کشور بود.
فینال‌های ان‌بی‌ای ۲۰۰۵ دور قهرمانی اتحادیهٔ ملی بسکتبال (ان‌بی‌ای) در فصل ۰۵–۲۰۰۴ و دور پایانی بازی‌های حذفی ان‌بی‌ای در ۲۰۰۵ می‌باشد. در این دور و برای کسب عنوان نخست رقابت‌های فصل تیم سن آنتونیو اسپرز قهرمان کنفرانس غرب در سری بازی‌های بهترین از هفت که با مزیت بازی‌های خانگی برای این تیم همراه بود، به دیدار دیترویت پیستونز مدافع عنوان قهرمانی و قهرمان کنفرانس شرق رفت. برای نخستین بار از سال ۱۹۹۴ بازی‌های دور پایانی به بازی شمارهٔ ۷ کشیده شد و در پایان تیم اسپرز با نتیجهٔ ۴ بر ۳ توانست به پیروزی برسد و
اسپرز با نتیجهٔ ۴ بر ۳ توانست به پیروزی برسد و جام قهرمانی ان‌بی‌ای را از آن خود کند. دیترویت برای نخستین بار پس از فینال‌های ۱۹۸۸ در رقابت پایانی شکست خورد. بازی‌های این سری در ایالات متحدهٔ آمریکا از ABC و رادیو ESPN پخش گردید. پیش‌زمینه. سری‌های فصل عادی. دو دیدار این دو تیم در فصل عادی، با بردهای خانگی توسط تیم‌های میزبان همراه بود:
«زندگی ادامه دارد» ترانه‌ای از گروه پسرانهٔ کره‌ای بی‌تی‌اس است. این ترانه در ۲۰ نوامبر ۲۰۲۰، توسط بیگ هیت و کلمبیا منتشر شد. این قطعه، تک‌آهنگ لید پنجمین آلبوم استودیویی کره‌ای‌زبان گروه با عنوان "بودن" بود که در همان روز منتشر شد. عملکرد تجاری. «زندگی ادامه دارد» در جدول ۱۰۰ آهنگ داغ "بیلبورد" شمارهٔ یک شد و به سومین تک‌آهنگ شمارهٔ یک گروه در ایالات متحده تبدیل شد. در نتیجه، بی‌تی‌اس نخستین گروهی بود که پس از بی جیز (در بازهٔ زمانی ۷۸–۱۹۷۷)، در کوتاه‌ترین زمان به سه شمارهٔ یک دست یافت. این نخستین ترانهٔ
زمان به سه شمارهٔ یک دست یافت. این نخستین ترانهٔ کره‌ای‌زبان بود که در صدر ۱۰۰ آهنگ داغ قرار گرفت. «زندگی ادامه دارد» در هفتهٔ اول انتشار ۱۵۰٬۰۰۰ کپی فروخت که شامل ۱۲۹٬۰۰۰ دانلود دیجیتال و ۲۰٬۰۰۰ کپی فیزیکی بود. موزیک ویدئو. در ۱۷ نوامبر، تریلری ۲۶ ثانیه‌ای از این موزیک ویدئو منتشر شد. تریلر دوم روز بعد منتشر شد و مدت زمان آن ۲۲ ثانیه بود. در نهایت این موزیک ویدئو در ۱۹ نوامبر، همزمان با انتشار آلبوم منتشر گردید و کارگردان آن عضو گروه جونگ کوک بود. این موزیک ویدئو با ۷۱٫۶ میلیون بازدید، به پنجمین ویدئوی
ویدئو با ۷۱٫۶ میلیون بازدید، به پنجمین ویدئوی پربیننده در ۲۴ ساعت نخست انتشار تبدیل شد. یک هفته بعد، سه نسخهٔ جایگزین از این موزیک ویدئو منتشر شد: «روی بالشم»، «در جنگل» و «همچون یک پیکان». عوامل. جزئیات برگرفته از بیگ هیت است.
السعدیه (به عربی: السعدیة - ترکمنی و فارسی: قزل رباط) یک شهرک در عراق است که در خانقین واقع شده‌است. السعدیه ۴۷٬۲۱۳ نفر جمعیت دارد.
زمان‌بندی و برنامه‌ریزی خودکار ، یا به زبان ساده‌تر برنامه‌ریزی هوشمند، شاخه ای از هوش مصنوعی است که در آن به تحقق راهبردها یا دنباله اعمالی پرداخته می‌شود که به‌طور معمول توسط عامل های هوشمند، ربات های خودمختار، و وسایل نقلیه بدون سرنشین (Unmanned Vehicles) اجرا می‌شوند. برخلاف مسایل کلاسیک کنترل و طبقه بندی، راه حل‌ها پیچیده‌اند و باید در فضای چندبعدی کشف و بهینه‌سازی شوند. برنامه‌ریزی به تئوری تصمیم (Decision Theory) نیز مرتبط است. در محیط‌های شناخته شده با مدل‌های موجود، برنامه‌ریزی به صورت آفلاین قابل
با مدل‌های موجود، برنامه‌ریزی به صورت آفلاین قابل انجام است. راه حل‌ها قبل از اجرا قابل یافتن و ارزیابی می‌باشند. در محیط‌های پویای ناشناس، استراتژیها نیاز به اصلاح آنلاین دارند. مدل‌ها و سیاست‌ها باید تطبیق داده شوند. راه حل‌ها معمولاً متوسل به روندهای تکراری آزمون و خطا می‌شوند، که به‌طور معمول در هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. این روندها شامل برنامه‌نویسی پویا، یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی ترکیبیاتی می‌باشند. به زبان‌های مورد استفاده برای توصیف برنامه‌ریزی، زبان عملی گفته می‌شود. نمای کلی. با داشتن توصیفی
زبان عملی گفته می‌شود. نمای کلی. با داشتن توصیفی از حالت‌های اولیه ممکن از محیط، اهداف دلخواه، و مجموعه ای از اعمال ممکن، مسئلهٔ برنامه‌ریزی عبارت است از ترکیب برنامه ای که (در صورت اجرا روی هر کدام از حالات اولیه) تضمین کننده تولید حالتی است که حاوی اهداف خواسته شده باشد (به چنین حالتی، حالت هدف گفته می‌شود). سختی برنامه‌ریزی به میزان ساده‌سازی فرضیات به کار گرفته وابسته است. بسته به خواص مسایل مختلف در ابعاد متفاوت، چندین دسته از مسایل برنامه‌ریزی را می‌توان تعریف کرد. تعدادی از این خواص در زیر آمده‌اند.
تعریف کرد. تعدادی از این خواص در زیر آمده‌اند. ساده‌ترین مسئلهٔ برنامه‌ریزی، که تحت عنوان مسئلهٔ برنامه‌ریزی کلاسیک شناخته می‌شود، به صورت زیر مشخص می‌شود: از آن جا که حالت اولیه بدون ابهام مشخص است، و همه اعمال قطعی می‌باشند، حالت محیط بعد از هر دنباله دلخواه از اعمال، به دقت قابل پیشگویی است، و پرسش قابل مشاهده بودن برای برنامه‌ریزی کلاسیک غیرضروری است. علاوه بر این، برنامه‌ها را می‌توان به عنوان دنباله ای از اعمال تعریف کرد، زیرا همواره، اعمال مورد نیاز از ابتدا مشخص می‌باشد. اگر اعمال غیرقطعی باشند یا
از ابتدا مشخص می‌باشد. اگر اعمال غیرقطعی باشند یا عامل‌های دیگری خارج از کنترل عامل وجود داشته باشند، حالات اجرایی ممکن تشکیل درخت می‌دهند، و برنامه‌های اجرایی باید برای هر گره در درخت اعمال مناسب را تعیین کنند. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف گسسته، مسایل برنامه‌ریزی هستند که شامل موارد زیر می‌باشند: هنگامی که قابلیت مشاهده به صورت جزئی باشد، به این برنامه‌ریزی، فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف با قابلیت مشاهده جزئی (Partially Observable Markov Decision Process) گفته می‌شود. اگر بیش از یک عامل موجود باشد، یک مسئله
می‌شود. اگر بیش از یک عامل موجود باشد، یک مسئله برنامه‌ریزی چند عامله (Multi-agent Planning) داریم، که به نظریه بازی‌ها بسیار مرتبط می‌باشد. برنامه‌ریزی مستقل از دامنه. در برنامه‌ریزی هوش مصنوعی، برنامه‌ریزها به‌طور معمول یک مدل دامنه (توصیفیست از مجموعه ای از اعمال ممکن، که دامنه را مدل‌سازی می‌کنند)، و هم چنین صورت مسئله دقیق مورد حل را وارد می‌کنند، که این صورت مسئله توسط حالت اولیه و هدف مشخص می‌شود، برخلاف مسایلی که در آن‌ها هیچ دامنهٔ ورودی مشخص نمی‌شود. چنین برنامه‌ریزهایی، به نشانهٔ تأکید روی
نمی‌شود. چنین برنامه‌ریزهایی، به نشانهٔ تأکید روی توانایی حل مسایل برنامه‌ریزی آن‌ها در دامنه‌های متعدد به‌طور گسترده، برنامه‌ریزهای مستقل از ورودی نامیده می‌شوند. به عنوان مثال‌هایی معمول، می‌توان به دامنه‌های پشته سازی بلوکی (Block Stacking)، لژستیک، مدیریت گردش کار، و برنامه‌ریزی وظایف ربات (Robot Task Planning) اشاره کرد؛ بنابراین، در همگی دامنه‌های نام برده، می‌توان از یک برنامه‌ریز مستقل از دامنه برای حل مسایل برنامه‌ریزی بهره برد. در مقابل، یک برنامه‌ریز مسیر (Route Planner)، وابسته به دامنه
برنامه‌ریز مسیر (Route Planner)، وابسته به دامنه می‌باشد. برنامه‌ریزی زبان‌های مدل‌سازی دامنه. رایج‌ترین زبان‌های مورد استفاده برای نمایش دامنه‌های برنامه‌ریزی و مسایل خاص این حوزه، مانند STRIPS و PDDL، برای برنامه‌ریزی کلاسیک، به متغیرهای حالت وابسته اند. هر حالت ممکن برای محیط، یعنی تخصیص مقادیر به متغیرهای حالت، و اعمال موجود، چگونگی تغییر مقادیر متغیرهای حالت را به هنگام انجام آن عمل نشان می‌دهند. از آن جا که مجموعه ای از متغیرهای حالت، محیطی را نتیجه می‌دهند که دارای اندازهٔ با توان نمایی در آن مجموعه
که دارای اندازهٔ با توان نمایی در آن مجموعه است، بنابراین، همانند بسیاری از مسایل محاسباتی دیگر، برنامه‌ریزی نیز دارای مشکل نفرین ابعادی و انفجار ترکیبیاتی (Combinatorial Explosion) می‌باشد. شبکه‌های وظایف سلسله مراتبی (Hierarchical Task Networks)، گروهی از زبان‌های جایگزین برای توصیف مسایل برنامه‌ریزی می‌باشند، که در آن‌ها با داشتن پاره ای از وظایف، هر وظیفه را می‌توان توسط یک تابع ابتدایی انجام داد، یا آن را به مجموعه ای از وظایف کوچک‌تر تجزیه کرد. این روند لزوماً شامل متغیرهای حالت نیست، هرچند وجود
روند لزوماً شامل متغیرهای حالت نیست، هرچند وجود آن‌ها در کاربردهای واقع گرایانه تر، توصیف شبکه‌های وظایف را ساده‌تر می‌کند. الگوریتم‌های برنامه‌ریزی. برنامه‌ریزی زمانی. برنامه‌ریزی زمانی (Temporal Planning) را می‌توان با روش‌هایی مشابه با برنامه‌ریزی کلاسیک حل کرد. تنها تفاوت آن‌ها در این است که در این نوع برنامه‌ریزی، احتمال انجام چندین عمل زمان دار، که با یکدیگر هم پوشانی دارند، به‌طور همزمان وجود دارد؛ بنابراین، تعریف یک حالت باید شامل اطلاعاتی دربارهٔ زمان مطلق کنونی و میزان پیشرفت هر عمل فعال در زمان
مطلق کنونی و میزان پیشرفت هر عمل فعال در زمان حال باشد. علاوه براین، در برنامه‌ریزی با زمان حال یا گویا، برخلاف برنامه‌ریزی کلاسیک یا با زمان صحیح، فضای حالت ممکن است نامتناهی باشد. برنامه‌ریزی زمانی به مسایل زمان‌بندی (Scheduling Problems) ارتباط بسیاری دارد. برنامه‌ریزی زمانی را می‌توان از دیدگاه اتوماتون زمانی نیز بررسی کرد. برنامه‌ریزی احتمالاتی. برنامه‌ریزی احتمالاتی (Conditional Planning) را می‌توان با روش‌هایی همانند تکرار مقادیر (Value Iteration) و تکرار سیاست (Policy Iteration) حل کرد، به شرط آن
تکرار سیاست (Policy Iteration) حل کرد، به شرط آن که فضای حالت کوچک باشد. درصورت جزئی بودن مشاهده پذیری، برنامه‌ریزی احتمالاتی را می‌توان به‌طور مشابه با روش‌های تکراری حل کرد، اما به جای استفاده از حالت‌ها، بایستی از یک نمایش از توابع مقدار تعریف شده برای فضای باورها بهره گرفت. برنامه ریزی ترجیحی. در برنامه‌ریزی ترجیحی (Preference-based Planning)، هدف تنها تولید یک برنامه نیست، بلکه، باید ترجیحات و اولویت‌های مشخص شدهٔ کاربر را نیز ارضا نمود. یکی از تفاوت‌های این نوع برنامه‌ریزی با سایر انواع آن‌ها همانند
این نوع برنامه‌ریزی با سایر انواع آن‌ها همانند فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف، که مبتنی بر پاداشند، این است که ترجیحات موجود لزوماً دارای مقدار عددی دقیق نمی‌باشند. برنامه ریزی شرطی. برنامه ریزی قطعی (Deterministic Planning)، با ایجاد سیستم برنامه ریزی STRIPS، که سیستمی سلسله مراتبی است، معرفی شد. اسامی اعمال در یک دنباله، مرتب شده می باشند و این برنامه ی موجود برای ربات می باشد. برنامه ریزی سلسله مراتبی (Hierarchical planning) با یک درخت رفتار (Behavior Tree) که به صورت اتوماتیک تولید می شود، قابل قیاس است .
که به صورت اتوماتیک تولید می شود، قابل قیاس است . ایراد این مساله در آن است که یک درخت رفتار نرمال به اندازه ی برنامه های کامپیوتری معنادار نیست. به عبارت دیگر، نمادگذاری گراف رفتار شامل دستورات انجام عمل می باشد، ولی حاوی مفاهیمی مانند حلقه (Loop) و یا عبارات شرطی if-then نمی باشد. برنامه ریزی شرطی (Conditional Planning) این ایراد را با معرفی یک نمادگذاری مفصل تر برطرف می کند؛ که بسیار مشابه مفهوم کنترل جریان در سایر زبان های برنامه نویسی مانند پاسکال می باشد. این نمادگذاری مشابه مفهوم بهم پیوستگی برنامه
این نمادگذاری مشابه مفهوم بهم پیوستگی برنامه ها (Program Synthesis) است، بدین معنا که یک برنامه ریز کدی را تولید می کند که توسط interpreter قابل اجراست . “Warplan-C” مثالی اولیه از برنامه ریز شرطی می باشد که در اواسط سال 1970 معرفی شد . تفاوت میان یک دنباله ی ساده و برنامه ای پیچیده متشکل از عبارات if-then در چیست؟ این اختلاف از عدم قطعیت در حین زمان اجرای برنامه (Runtime) نشأت می گیرد. بدین معنا که برنامه می تواند به سیگنال های سنسوری که برای برنامه ریز ناشناخته است، عکس العمل نشان دهد. برنامه ریز پیشاپیش
است، عکس العمل نشان دهد. برنامه ریز پیشاپیش دو انتخاب ممکن تولید می کند. برای نمونه، اگر یک شی فرضی شناسایی شود، برنامه ی A را اجرا می کند، و در صورت عدم شناسایی آن، برنامه ی B اجرا می شود . توانایی اجرای برنامه های جزیی (Partial Plans)، از مزایای برجسته ی برنامه ریزی شرطی به حساب می آید . عامل مجبور به برنامه ریزی همه موارد از ابتدا تا انتها نمی باشد، بلکه می تواند مساله را به بخش های کوچک تر تقسیم کند. این امر باعث کاهش فضای حالت و حل مسایل پیچیده تر می شود. برنامه ریزی تصادفی. اگر محیط توسط سنسورها قابل
برنامه ریزی تصادفی. اگر محیط توسط سنسورها قابل مشاهده باشد، اصطلاح برنامه ریزی تصادفی (Contingent Planning) را به کار می بریم، که در آن ممکن است با خطا مواجه شویم. بنابراین، در این نوع برنامه ریزی، عامل با اطلاعات ناقص کار می کند. در برنامه ریزی تصادفی، برنامه ی موجود به صورت درخت تصمیم تعریف می شود، نه به صورت دنباله ای از اعمال، زیرا، برخلاف برنامه ریزی کلاسیک که در آن هر گام از برنامه توسط یک حالت قابل مشاهده ی کامل نمایش داده می شود، در برنامه ریزی تصادفی برنامه توسط مجموعه ای از حالات قابل نمایش است .
برنامه توسط مجموعه ای از حالات قابل نمایش است . اعمال انتخاب شده به وضعیت سیستم بستگی دارند. برای مثال، اگر باران ببارد، عامل به همراه بردن چتر را انتخاب می کند، و اگر این اتفاق نیفتد، ممکن است چتر را انتخاب نکند. مایکل لیتمن در سال 1998 نشان داد که مساله برنامه ریزی همراه با اعمال منشعب (Branching Actions)، دارای پیچیدگی زمانی نمایی کامل (EXPTIME-complete) است . حالت خاصی از برنامه ریزی تصادفی توسط مسایل "قابل مشاهده ی کامل و غیرقطعی" یا همان “Fully-Observable and Non-deterministic (FOND) Problems” قابل
and Non-deterministic (FOND) Problems” قابل بیان است. اگر هدف مساله در منطق زمانی خطی روی تریس متناهی (Linear Time Logic on Finite Trace (LTLf)) تعریف شود، آن گاه مساله همواره EXPTIME-complete است ، و اگر هدف در منطق پویای خطی روی تریس متناهی (Linear Dynamic Logic on Finite Trace (LDLf)) تعریف شود، مساله 2EXPTIME-complete می باشد. برنامه ریزی منطبق. اگر عامل در مورد حالت سیستم مردد باشد، و قادر به مشاهده ی هیچ چیز نباشد، آن گاه مساله، برنامه ریزی منطبق(Conformant Planning) نام دارد. در این نوع برنامه ریزی،
Planning) نام دارد. در این نوع برنامه ریزی، عامل باورهایی درباره محیط واقعی دارد، اما به عنوان مثال، قادر به تایید صحت این باورها با اعمال حسی خود نیست. این دسته از مسایل راه حل هایی مشابه برنامه ریزی کلاسیک دارند ، با این تفاوت که فضای حالت، به دلیل عدم قطعیت حالت فعلی، دارای اندازه ای با توان نمایی می باشد. برای برنامه ریزی منطبق، راه حل مساله به صورت دنباله ای از اعمال تعریف می شود. هاسلوم و جانسون نشان داده اند که مساله برنامه ریزی منطبق دارای پیچیدگی مکانی نمایی کامل (EXPSPACE-complete) است ، و اگر
مکانی نمایی کامل (EXPSPACE-complete) است ، و اگر وضعیت اولیه نامعلوم باشد و نتایج حاصل از اعمال همراه با عدم قطعیت باشند، این مساله دارای پیچیدگی زمانی نمایی کامل دو برابر (2EXPTIME-complete) می باشد .
ام‌الکلاب (به لاتین: Umm al-Kilab) یک روستا در دولت فلسطین است که در استان خان یونس واقع شده‌است. ام‌الکلاب ۹۹۹ نفر جمعیت دارد.
شوکت الصوفی (به لاتین: Shokat as-Sufi) شهری در استان رفح از توابع نوار غزه است.
شوالیه آنتوان دو فاوری ، (۸ سپتامبر ۱۷۰۶، بنیوله- ۹ فوریه ۱۷۹۸، مالت) نقاش فرانسوی بود که به خاطر پرتره‌های شخصیت‌های امپراتوری عثمانی و همچنین نقاشی‌های فرماندهان بزرگ شوالیه‌های مالت مورد توجه قرار گرفت. زندگی و حرفه. در سال ۱۷۶۲ ، آنتوان دو فاوری به قسطنطنیه نقل مکان کرد و ۹ سال را در آنجا گذراند. وی ژانر بی شماری از صحنه‌های زندگی روزمره در ترکیه را در زمان لویی شانزدهم نقاشی کرد و همچنین مردم محلی و شخصیت‌های برجسته خارجی را به تصویر کشید. به ویژه یک عکس از سفیر فرانسه، شارل گراویه، کنت ورگن
ویژه یک عکس از سفیر فرانسه، شارل گراویه، کنت ورگن (۱۷۸۷–۱۷۱۷)، که بین سالهای ۱۷۵۴ تا ۱۷۶۸ در قسطنطنیه زندگی می‌کرد، و تصویری از آنت دوویویر دو تستا همسر گراویه (۱۷۹۸–۱۷۳۰) قابل توجه است. وی پیش از این با تستا، بازرگان و عضوی از یک خانواده برجسته جنوسی که چندین قرن در پرا اقامت داشت، ازدواج کرده بود. فاوری هم سفیر و هم همسرش را با لباس غنی ترکی به تصویر کشید.
بُرهام یک روستا در فلسطین است که در استان رام‌الله و البیره واقع شده است. برهام ۱٫۶ کیلومتر مربع مساحت و ۶۱۶ نفر جمعیت دارد.
چار ماریشا یک روستا در بنگلادش است که در استان باریسال و در ناحیه باریسال واقع شده است.
چار آبدانی یک روستا در بنگلادش است که در استان باریسال و در ناحیه باریسال واقع شده است.
چار گاچهوا یک روستا در بنگلادش است که در استان باریسال و در ناحیه باریسال واقع شده است.
چار گادهاتالی یک روستا در بنگلادش است که در استان باریسال و در ناحیه باریسال واقع شده است.
بهیمرپار یک روستا در بنگلادش است که در استان باریسال و در ناحیه باریسال واقع شده است.
شبکه‌های زایای دشمن‌گونه، شبکه‌های زایای رودررو، شبکه‌های زایای رقابتی ، شبکه‌های مولد هم‌آورد یا شبکه‌های زایای صفر ، یک کلاس از چارچوب‌های یادگیری ماشین است که ایان گودفلو و همکارانش در سال ۲۰۱۴ آن را پیشنهاد کردند. در این کلاس، دو شبکه عصبی در یک بازی روبروی یکدیگر قرار می‌گیرند (در چارچوب یک بازی با گردایش صفر، که آن را به نام بازی با مجموع صفر نیز در حوزهٔ نظریه بازی‌ها می‌شناسیم، در چنین بازی‌هایی سود یک بازیکن به ضرر بازیکن دیگر است و هر گاه بازیکنی یک امتیاز می‌گیرد در واقع امتیازی از بازیکن مقابل
یک امتیاز می‌گیرد در واقع امتیازی از بازیکن مقابل کم می‌شود در نتیجه همواره مجموع امتیازات صفر است). در این روش شبکه فرا می‌گیرد که چگونه از داده‌های آموزش، داده‌های جدیدی به وجود بیاورد که از دید آماری داده‌های آموزش و به وجود آمده همسان باشند. به عبارت دیگر، روش در نهایت قرار است داده‌هایی که برای آموزش استفاده می‌شوند و خروجی شبکه از لحاظ برخی ویژگی‌ها شباهت داشته باشند، وظیفه تولید خروجی بر عهدهٔ بخش زایا و وظیفهٔ بررسی کافی بودن این شباهت بر عهدهٔ بخش دشمن‌گونه است، مانند یک بازی که اگر بخش دشمن‌گونه
دشمن‌گونه است، مانند یک بازی که اگر بخش دشمن‌گونه بتواند حدس بزند که ورودی اصلی شبکه با خروجی ساخته شده توسط بخش زایا اختلاف دارند یا به عبارتی همسان نیستند، برنده می‌شود و بخش زایا ناچار است تا خروجی بهتری تولید کند تا جایی که بخش زایا بتواند بخش دشمن‌گونه را بفریبد در نتیجه بازی تمام شود. برای نمونه، شبکه‌های مولد رقابتی آموزش‌یافته می‌تواند عکس‌های جدیدی را به وجود آورد که از دید بیننده درست باشد و بسیاری از ویژگی‌های داده‌های آموزشی را در بر بگیرد. تصور کنید قرار است از تصاویر با وضوح پایین تصاویر با
کنید قرار است از تصاویر با وضوح پایین تصاویر با وضوح بالای معادل آنها را بسازیم که علاوه بر بزرگتر بودن و با کیفیت تر بودن دقیقاً معادل تصویر ورودی باشد در چنین شرایطی شبکه زایای دشمن‌گونه بسیار مفید و کمک کننده است. گرچه در ابتدا یک گونه از مدل زایا برای یادگیری بدون ناظر (Unsupervised learning) پیشنهاد شده بود، ولی شبکه‌های زایای دشمن‌گونه برای یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised learning)، یادگیری با ناظر (Supervised learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement learning) نیز می‌تواند مفید باشد. ایده
learning) نیز می‌تواند مفید باشد. ایده بنیادی شبکه‌های مولد رقابتی بر پایه آموزش «ناراسته» با جداکننده می‌باشد که خود نیز در فرایند آموزش بگونه پویا در حال به‌روزرسانی می‌باشد. بدین سان شبکه مولد به جای اینکه در پی کاهش فاصله با یک عکس باشد، در تلاش برای گمراه کردن شبکه تفکیک‌کننده خواهد بود؛ بنابراین، مدل توانمند می‌شود تا به روش بدون ناظر به وجود آوردن عکس‌ها را فرا بگیرد. روش. شبکه مولد نامزدها را به وجود می‌آورد و شبکه تفکیک‌کننده آنها ارزیابی می‌کند. این چالش بر پایه توزیع داده‌ها انجام می‌شود. در طی
چالش بر پایه توزیع داده‌ها انجام می‌شود. در طی بازی، شبکه مولد یادمی‌گیرد تا یک متغیر پنهان را به توزیع داده نگاشت کند. شبکه تفکیک‌کننده نمونه‌های به وجود آمده به دست شبکه مولد را از توزیع راستین داده‌ها جدا می‌کند. انگیزه آموزش شبکه مولد این است که میزان خطای شبکه تفکیک کننده را افزایش دهد (به سخن دیگر «گمراه» کردن شبکه تفکیک کننده با به وجود آوردن نمونه‌های جدیدی که تفکیک‌کننده می‌پندارد آمیخته نشده‌اند (بخشی از توزیع راستین داده‌ها هستند). یک دادگان شناخته شده در جایگاه داده‌های راستین آموزشی برای شبکه
شده در جایگاه داده‌های راستین آموزشی برای شبکه تفکیک‌کننده بکار برده می‌شود. فرایند آموزش با نمونه‌هایی از دادگان آموزشی ادامه پیدا می‌کند تا زمانی که به درستی پذیرفتنی دست یابد. آموزش شبکه مولد بر پایه توانا شدن آن در گول‌زدن شبکه جداکننده انجام می‌شود. ورودی‌های شبکه زایا به گونه شانسی از یک متغیر پنهان دانسته (مانند یک پراکندگی نرمال چند متغیره) نمونه‌برداری می‌شود. پس از آن، شبکه جدا کننده نامزدهای ساخته شده به دست شبکه زایا را ارزیابی می‌کند. رویه‌های نشراندن وارون (Backpropagation‎) جداگانه در هر دو
نشراندن وارون (Backpropagation‎) جداگانه در هر دو شبکه انجام می‌شود تا شبکه زایا نگاره‌های بهتری به وجود آورد و شبکه جداکننده در شناسایی نگاره‌های ساختگی زبدگی بیشتری پیدا کند. شبکه زایا بیشتر یک شبکه عصبی پادپیچشی (Deconvolution) است و شبکه جداکننده یک شبکه پیچشی (Convolution) می‌باشد. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه گاهی با از دست دادن چارچوب‌های دادگان راستین با «فروپاشی نهادمان» روبرو می‌شوند و نمی‌توانند به درستی ویژگی‌های دادگان را فرا بگیرند. برای نمونه، یک شبکه زایای دشمن‌گونه با دادگان MNIST آموزش
یک شبکه زایای دشمن‌گونه با دادگان MNIST آموزش دیده‌است و دارای بسیاری از نمونه‌های هر رقم نیز می‌باشد ولی نگاره‌های به وجود می‌آورد که تنها با بخشی از دادگان راستین همسانی دارند. برخی از پژوهشگران چالش بنیادی را یک شبکه جداکننده ناکارامد می‌دانند که از الگوهای بخش‌های دیده‌نشده دادگان آگاهی ندارد، برخی دیگر نیز چالش را در انتخاب نادرست تابع هزینه (Objective function) می‌بینند. راهکارهای گوناگونی برای گره‌گشایی از این چالش پیشنهاد شده‌است. کاربردها. کاربردهای شبکه‌های زایای دشمن‌گونه به سرعت افزایش
کاربردهای شبکه‌های زایای دشمن‌گونه به سرعت افزایش یافته‌اند. مد، هنر و آگهی. از شبکه زایای دشمن‌گونه می‌توان برای به وجود آوردن هنر استفاده کرد. "ورج" در مارس ۲۰۱۹ نوشت «نگاره‌های به وجود آمده به دست شبکه‌های زایای دشمن‌گونه نشانگر چشم‌انداز امروزی هنر هوش مصنوعی است.» همچنین می‌توان از شبکه‌های زایای دشمن‌گونه برای رنگ‌آمیزی نگاره‌ها یا به وجود آوردن نگاره‌هایی از مدل‌های فانتزی استفاده کرد، بدون اینکه نیازی به هنرمند، نگاره‌گر یا آرایشگر یا پرداخت هزینه استودیو و حمل‌ونقل باشد. دانش. شبکه‌های زایای
استودیو و حمل‌ونقل باشد. دانش. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه می‌توانند نگاره‌های اخترشناسی را بهبود بخشند و عدسی گرانشی را برای پژوهش دربارهٔ ماده تاریک شبیه‌سازی کنند. آنها از شبکه زایا در سال ۲۰۱۹ برای مدل‌سازی پراکندگی ماده تاریک در یک جهت ویژه در فضا و پیش‌بینی عدسی گرانشی که رخ خواهد داد، بهره جسته‌اند. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه همچون یک روش چابک و کارا برای مدل‌سازی ساختمان جت‌های پر انرژی و مدل‌سازی دوش‌ها از راه آزمایش‌های گرماسنج‌های فیزیک ذرات پیشنهاد شده‌اند. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه همچنین برای
شده‌اند. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه همچنین برای برآورد درست گلوگاه در شبیه‌سازی محاسبات سنگین آزمایش‌های فیزیک ذرات بکار برده می‌شوند. کاربردها در زمینه آزمایش‌های کنونی و پیشنهادی سرن نشان می‌دهد این روش‌ها پتانسیل شبیه‌سازی چابک و/یا بهبود پشتوانه شبیه‌سازی را دارند. بازی‌های ویدیویی. در سال ۲۰۱۸، شبکه‌های زایای دشمن‌گونه بازی‌های ویدئویی قدیمی را با بزرگ‌نمایی بافت‌های دو سویه با رزولوشن پایین به رزولوشن‌های ۴ک یا بالاتر و سپس کوچک‌نمایی آنها به اندازه پیشین (همسان با نمونه‌برداری‌ممتاز در روش ضدپلگی)
پیشین (همسان با نمونه‌برداری‌ممتاز در روش ضدپلگی) بازسازی کردند. با آموزش خوب، شبکه‌های زایای دشمن‌گونه نگاره‌های دو سویه با نگهداری ریزگان، رنگ و … به نگاره‌هایی شفاف‌تر و روشن‌تر جز می‌کنند. نمونه‌هایی شناخته شده از شبکه‌های زایای دشمن‌گونه: Final Fantasy VIII، Final Fantasy IX، Resident Evil REmake HD Remaster و Max Payne. نگرانی دربارهٔ کاربردهای تباهگر. نگرانی‌هایی در مورد بهره‌گیری به‌هم‌پیوستگی نگاره انسانی بر پایه شبکه‌های زایای دشمن‌گونه برای کاربردهای شوم وجود دارد، برای نمونه، به وجود آوردن
شوم وجود دارد، برای نمونه، به وجود آوردن نگاره‌ها و فیلم‌های ساختگی ممکن است کسی را بزه‌کار کند. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه می‌توانند نگاره‌های از افراد ناموجود برای پروفایل شبکه‌های اجتماعی ایجاد کنند تا برای کارهای غیرمجاز استفاده شود. در سال ۲۰۱۹ ایالت کالیفرنیا لایحه AB-602 را ایجاد کرد و در ۳ اکتبر ۲۰۱۹ برنهاد تا از فن‌آوری‌های به‌هم‌پیوستگی نگاره‌های انسان برای ساخت پورنوگرافی بدون پذیرش افراد بهره‌جویی نشود. لایحه AB-730 را پخش فیلم‌های دستکاری شده یک نامزد سیاسی را ظرف ۶۰ روز پس از انتخابات منع
یک نامزد سیاسی را ظرف ۶۰ روز پس از انتخابات منع می‌کند. هر دو لایحه به دست انجمن مارک برمن گردآوری شده و به دست فرماندار گاوین نیوسام امضا شده‌است. این قوانین از سال ۲۰۲۰ به اجرا گذاشته شده‌است. برنامه DARPA به روش‌های رویارویی با رسانه‌های ساختگی از جمله رسانه‌های ساختگی بر پایه شبکه‌های زایای دشمن‌گونه می‌پردازد. برنامه‌های پراکنده. از شبکه‌های زایای دشمن‌گونه می‌توان برای شناسایی زودهنگام نگاره‌های دچاراب سبز بهره جست که برای جلوگیری از کاهش ناچیز یا فراگیر بینایی ناگزیر است. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه که
بینایی ناگزیر است. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه که نگاره‌های راستین‌گرایانه به وجود می‌آورند در انگارش طراحی داخلی، طراحی صنعتی، کفش، کیف و پوشاک یا بازی‌های رایانه‌ای. گزارش‌هایی از بهره جویی فیس‌بوک از شبکه‌های زایا نیز وجود دارد. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه در بازسازی سه سویه از چندین نگاره، و مدل‌سازی الگوهای پویشی فیلم کاربرد دارند. از شبکه‌های زایای دشمن‌گونه می‌توان برای پیر کردن نگاره‌های چهره بهره جست تا نشان دهد که چگونه نمای فرد با افزایش سن دگرگون می‌شود. همچنین می‌توان از شبکه زایای دشمن‌گونه برای
همچنین می‌توان از شبکه زایای دشمن‌گونه برای ترابرد سبک‌های نقشه در نقشه‌نگاری یا توان‌بخشی به نگاره‌سازی نمای خیابان بهره جست. از بازخوردهای با شبکه زایای دشمن‌گونه می‌توان برای به وجود آوردن نگاره‌ها و جایگزینی سامانه‌های جستجوی نگاره بهره جست. شبکه‌های زایای دشمن‌گونه گوناگونی در آموزش یک شبکه برای به وجود آوردن ورودی‌های کنترل بهینه در سامانه پویای غیرخطی کاربرد دارد. جایی که شبکه جداکننده همچون خرده‌گیر شناخته شده‌است که بهینه بودن راهکار را بررسی می‌کند و شبکه زایا همچون یک شبکه سازگار شناخته می‌شود
و شبکه زایا همچون یک شبکه سازگار شناخته می‌شود که کنترل بهینه را ایجاد می‌کند. خرده‌گیر و شبکه سازگار یکدیگر را برای برآورد یک کنترل بهینه غیرخطی آموزش می‌دهند. از شبکه‌های زایای دشمن‌گونه در بررسی نشانه‌های دگرگونی آب‌وهوایی بر خانه‌هایی ویژه نیز بهره‌کشی شده‌است. یک مدل شبکه زایای دشمن‌گونه به نام Speech2Face می‌تواند پس از گوش دادن به صدای او، تصویری از چهره او را بازسازی کند. در سال ۲۰۱۶ از شبکه زایای دشمن‌گونه برای به وجود آوردن مولکول‌های جدید پروتئینی که در سرطان، التهاب و فیبروز نقش دارند بهره‌کشی