payamvha/North_RAG huggingface dataset:
تاکاماگاهارا ، به معنی «بهشت بالا» محل زندگی خدایان آسمانی کامیها در دین ملی ژاپن شینتو است. اعتقاد بر این است که این مکان اغلب در آسمان واقع شده‌است و از طریق پل آما-نو-اوکی‌هاشی («پل شناور بهشت») به زمین متصل می‌شود. بررسی اجمالی. در شینتو، «آمه» (بهشت) یک دنیای مقدس است، خانه کوتوماتسوکامی (کامی‌های بهشتی). برخی از محققان تلاش کرده‌اند تا اسطوره نزول خدایان از تاکاماگاها را به عنوان تمثیلی از مهاجرت مردم توضیح دهید. با این حال، احتمالاً از ابتدا به جهانی بالاتر به معنای مذهبی معرفی شده‌است. یک افسانه
بالاتر به معنای مذهبی معرفی شده‌است. یک افسانه شینتو توضیح می‌دهد که در زمان خلقت (اسطوره آفرینش)، عناصر سبک و پاک منشعب می‌شوند تا به بهشت تبدیل شوند (آمه). عناصر سنگین و کدر منشعب شده و به زمین تبدیل می‌شوند (تسوچی). آمه به خانه آماتسوکامی یا خدایان بهشتی تبدیل شد، در حالی که تسوچی به خانه کونیتسوکامی یا خدایان سرزمین تبدیل شد. گفته می‌شود که آماتسوکامی برای آرامش و کمال این جهان از بهشت نازل شده‌است. بنا بر کوجیکی. در ابتدای کوجیکی (سوابق موضوعات باستان)، تاکاماگاهارا به عنوان زادگاه خدایان ذکر شده‌است.
تاکاماگاهارا به عنوان زادگاه خدایان ذکر شده‌است. فرض بر این است که تاکاماگاهارا در ابرهای بالای دریا وجود داشته‌است زیرا صحنه ای وجود دارد که کونیئومی (国 生 み)، خدای جزایر، نیزه خود را پایین آورده و یک جزیره را تشکیل می‌دهد. همچنین، وقتی خدای خورشید، آماتراسو (天 照 大 御 神) متولد شد، توسط ایزاناگی (伊 弉 諾)، خدای خالق، به او دستور داد تا بر تاکاماگاهارا حکمرانی کند. در قسمت مربوط به سوسانو (خدا) (ス サ ノ ヲ، پسر آماتراسو)، تاکاماگاهارا به عنوان محلی برای زندگی بسیاری از خدایان با آما-تو-یاسوکاوا (天 の 安 河)،
بسیاری از خدایان با آما-تو-یاسوکاوا (天 の 安 河)، آما-نو-ایواتو توصیف شده‌است ((天 岩 戸)، شالیزارها و محلی برای بافندگی، این تصور را ایجاد می‌کند که زندگی در آنجا نزدیک به دنیای انسانی است. گفته شده‌است که آشیهارا نو ناکاتسوکونی (葦 原 の 中 つ 国، جهان بین بهشت و جهنم) توسط خدایان از تاکاماگاهارا، و نوه آماتراسو، نینیگی-نو-میکوتو (瓊瓊 杵 尊)، از تاکاماگاهارا برای حکمرانی بر منطقه فرود آمد. از آن به بعد، امپراتور، از نوادگان نینیگی-نو-میکوتو مالک آشیهارا نو ناکاتسوکونی (ژاپن) شد.
درک جتر (؛ زادهٔ ) بازیکن بیس‌بال اهل ایالات متحده آمریکا است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به "اونیکیها"، "مدیریت خشم" اشاره کرد. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به نیویورک یانکیز اشاره کرد.
جونو (به لاتین: Coni یا Conu) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان لریک واقع شده است. جونو ۴۲۱ نفر جمعیت دارد. ریشه واژه. "جو" در زبان تالشی به‌معنی "جا"، "جایگاه" یا "مکان" و "نی" به‌معنی "نیست" و "ندارد" است و "جونو" یا "جونی" یعنی "بی‌جا" و "بدون زمین". دلیل نام.گذاری روستا به این نام نبود زمین کافی برای کشاورزی است.
آشیهارا نو ناکاتسوکونی ، در اساطیر ژاپن جهان بین تاکاماگاهارا (بهشت) و یومی (دوزخ) است. با گذشت زمان، این اصطلاح کلمه دیگری برای کشور یا مکان ژاپن شد. منابع.
والتون لیتز (; – ) تاریخ‌نگار، منتقد ادبی، و روزنامه‌نگار اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون بورسیه رودز و کمک‌هزینه گوگنهایم شده‌است. او از دانش‌آموختگان دانشگاه پرینستون است.
آتول گاواند (؛ زادهٔ ) جراح، خبرنگار و دانشمند در زمینه بهداشت عمومی، و مراقبت سلامت اهل ایالات متحده آمریکا است. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون بورسیه رودز شده‌است. گاواند از استادان دانشکده پزشکی هاروارد و از دانش‌آموختگان دانشکده پزشکی هاروارد و دانشگاه استنفورد است.
آدریان کلستر (; – ) موسیقی‌دان و از آهنگسازان کلاسیک اهل فرانسه بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه بزرگ رم شده‌است.
آدولف دانهاوزر (; – ) آهنگساز، و مربی موسیقی اهل فرانسه بود. او همچنین از مدرسان شناخته شده موسیقی در فرانسه بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه بزرگ رم شده‌است. زندگی. دانهاوزر سال ۱۸۳۵ در پاریس زاده شد.
آدولف ساموئل (; – ) آهنگساز، رهبر (موسیقی)، مربی موسیقی، و استاد دانشگاه اهل بلژیک بود. زندگی. ساموئل در ۱۸۲۴ در لیژ زاده شد.
آدتون اوگانشی (؛ زادهٔ ) سیاست‌مدار اهل نیجریه است. زندگی. اوگانشی سال ۱۹۲۶ در بنین کشور نیجریه زاده شد. وی از دانش‌آموختگان دانشگاه کمبریج و کالج سیمونز است.
آرتور دی. باند (; – ) تاجر و کارآفرین اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون بورسیه رودز شده‌است. زندگی. باند سال ۱۹۰۲ زاده شد. او از دانش‌آموختگان دانشگاه ایلینوی در اوربانا شامپاین و دانشگاه میزوری است.
دین طبیعت (یا دین‌های طبیعت) یک جنبش مذهبی است که معتقد است طبیعت و محیط زیست تجسمی از الوهیت، مقدس بودن یا قدرت معنوی است. ادیان طبیعت شامل: اصطلاح «دین طبیعت» اولین بار توسط دانشمند مطالعات دینی آمریکایی (دین‌شناسی) کاترین آلبانیس، که در اثر این نویسنده به نام «دین طبیعت در آمریکا: از سرخپوستان آلگانکی تا عصر جدید» (۱۹۹۱) استفاده شد و بعداً مورد استفاده دیگر پژوهشگران قرار گرفت. تعریف. کاترین آلبانیس دین طبیعت را «مرکزی نمادین و مجموعه‌ای از اعتقادات، رفتارها و ارزش‌هایی که آن را محاصره می‌کنند» توصیف
و ارزش‌هایی که آن را محاصره می‌کنند» توصیف کرد، و آن را برای نورافشانی بر جنبه‌هایی از تاریخ که به ندرت مذهبی به نظر می‌رسند، مفید دانست. پیتر بییر، دانشمند مطالعات دینی کانادایی، در مقاله‌ای در مورد این موضوع، خاطر نشان کرد که دین طبیعت یک سنت مذهبی قابل شناسایی، مانند آیین بودایی یا مسیحیت نیست، اما در عوض طیف وسیعی از جنبش‌های مذهبی و شبه‌مذهبی را پوشش می‌دهد. اصطلاح دین طبیعت یا «ادیان طبیعت متکثر» معمولاً به عنوان یک اصطلاح چتر (اصطلاحی که برای پوشش تعداد زیادی از توابع یا مواردی استفاده می‌شود که
تعداد زیادی از توابع یا مواردی استفاده می‌شود که همگی تحت یک دسته مشترک قرار می‌گیرند) استفاده می‌شود. دین طبیعت برای ادراکات و اعمال مذهبی استفاده می‌شود که علیرغم تنوع قابل توجهی با احترام به طبیعت مشخص می‌شوند و طبیعت را مقدس می‌دانند. در طول چند قرن اخیر عبارات متعددی برای نشان دادن شباهت خانوادگی به کار رفته‌است، از جمله دین طبیعی، طبیعت‌پرستی، عرفان طبیعت، و دین زمین‌محور، و کلماتی ابداع شده‌است تا آنچه را که به عنوان جوهر جهانی چنین دینداری تلقی می‌شود، منعکس کند. مانند پاگانیسم، آنیمیسم و پانتئیسم.
منعکس کند. مانند پاگانیسم، آنیمیسم و پانتئیسم. اصطلاح دین طبیعت، که به‌طور منظم در خرده فرهنگ‌های مذهبی تقریباً در زمان اولین جشن روز زمین در سال ۱۹۷۰ به کار گرفته شد، به‌طور فزاینده‌ای برای نشان دادن و بحث در مورد این دین «طبیعت به عنوان مقدس» در مکان‌های عمومی و علمی استفاده می‌شود.
آرتور گوردون (; – ) باستان‌شناس، استاد دانشگاه، و از پژوهشگران فولبرایت اهل ایالات متحده آمریکا بود. زندگی. گوردون سال ۱۹۰۲ در مارلبرو، ماساچوست، ایالات متحده آمریکا زاده شد. او از دانش‌آموختگان کالج دارتموث بود.
آرتور دموچسکی (؛ زادهٔ ) روزنامه‌نگار اهل لهستان است وی از دانش‌آموختگان دانشگاه یاگیلونیا است. زندگی. دموچسکی سال ۱۹۵۹ در کراکوف، لهستان زاده شد. او تحصیلاتش را در دانشگاه یاگیلونیا گذراند.
اسکونس نرم‌افزاری است که وابستگی فایل کد منبع و الزامات سازگاری سیستم عامل را به صورت خودکار از توصیف پروژه نرم‌افزار تجزیه و تحلیل می‌کند و باینری‌های قابل اجرای نهایی را برای نصب بر روی سیستم عامل سیستم عامل تولید می‌کند. کارکرد آن مشابه سامانه ساخت گنو بر اساس ابزارهای ساخت و اوتوکانف است. اسکونس پیکربندی‌های پروژه را تولید می‌کند و پیاده‌سازی روند را به صورت اسکریپت‌های پایتون می‌سازد. ویژگی‌های اصلی. ویژگی‌های اصلی اسکونس عبارت‌اند از: تاریخچه و پروژه‌های مرتبط. تاریخچه نرم‌افزار اسکونس با ابزار ساخت
مرتبط. تاریخچه نرم‌افزار اسکونس با ابزار ساخت نرم‌افزار "Cons" که توسط Bob Sidebotham در سال ۱۹۹۹ ایجاد شد، آغاز شد. Cons به زبان پرل نوشته شده بود. این به عنوان پایه برای ابزار ساخت "ScCons عمل کرد"، طرحی که در اوت ۲۰۰۰ برنده رقابت ساخت نرم‌افزار SC Build شد. ScCons پایه و اساس اسکونس بود. اسکونس از ایجاد Waf الهام گرفت که با نام سابق "SCons / BKsys شناخته" می‌شد و در جامعه KDE ظهور کرد. برای مدتی، برنامه‌هایی برای استفاده از آن به عنوان ابزار ساخت KDE 4 و فراتر از آن وجود داشت، اما این تلاش به نفع CMake
فراتر از آن وجود داشت، اما این تلاش به نفع CMake کنار گذاشته شد. برنامه‌های قابل توجهی که از اسکونس استفاده می‌کنند شامل موارد زیر است: نبرد برای وسنوت، Battlefield 1942 ، Doom 3، FCEUX , gem5، gpsd , GtkRadiant , ماداگاسکار، Mixxx , MongoDB , سیستم نصب اسکریپت Nullsoft , OpenNebula , VMware ،، ولفنشتاین: قلمرو دشمن، XORP و MCA2، و گودو. مثال‌ها. مثال زیر یک فایل SConstruction بسیار ساده است که فایل hello-world.c برنامه C را با استفاده از کامپایلر پیش‌فرض پلت فرم، کامپایل می‌کند: Program('hello-world.c')
پلت فرم، کامپایل می‌کند: Program('hello-world.c') مثال زیر یک مثال پیچیده‌تر است که محیطی را برای ساخت برنامه hello استفاده می‌کند: env = Environment() env.Append(CPPFLAGS=['-Wall','-g']) env.Program('hello', ['hello.c', 'main.c'])
آرتور لارسون (؛ ۴ ژوئیه ۱۹۱۰ – ۲۷ مارس ۱۹۹۳) استاد دانشگاه و وکیل اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون بورسیه رودز شده‌است. زندگی. لارسون سال ۱۹۱۰ در سو فالز، داکوتای جنوبی، ایالات متحده آمریکا زاده شد. حرفه. او در دانشگاه تنسی، دانشگاه پیتسبورگ و مدرسه حقوق دانشگاه دوک مشغول به فعالیت بوده و همچنین به نویسندگی و وکالت نیز می‌پرداخته‌است.
آرلن زالمان (; – ) آهنگساز، مربی موسیقی، و نوازنده پیانو اهل ایالات متحده آمریکا بود. زندگی. زالمان سال ۱۹۳۴ در فیلادلفیا، ایالات متحده آمریکا زاده شد. او آموزگار، آهنگساز و موسیقی‌دان کلاسیک و از پژوهشگران فولبرایت بود. وی سال ۲۰۰۶ در ولزلی، ماساچوست درگذشت. جوایز. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون کمک‌هزینه گوگنهایم شده‌است.
آشیل اتنا میچالون (; – ) نقاش اهل فرانسه بود. او از شاگردان ژاک لویی داوید بوده‌است. زندگی. میچالون سال ۱۷۹۶ در پاریس زاده شد. جوایز. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه بزرگ رم شده‌است. مرگ. او بر به علت سینه‌پهلو در سال ۱۸۲۲ درگذشت.
آشیل لکلر (; – ) معمار اهل فرانسه بود. زندگی. لکلر سال ۱۷۸۵ در پاریس زاده شد. جوایز. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه بزرگ رم شده‌است. حرفه. او از اعضای آکادمی هنرهای زیبا و همچنین از دانش‌آموختگان معماری اکول ده بوزار بود.
یادگیری فدرال (همچنین به عنوان یادگیری مشارکتی نیز شناخته می‌شود) یک روش یادگیری ماشین است که یک الگوریتم را در چندین دستگاه لبه غیرمتمرکز یا سرورهای نگهدارنده نمونه داده‌های محلی، بدون مبادله آنها آموزش می‌دهد. این روش برخلاف تکنیک‌های سنتی یادگیری ماشین، متمرکز است که همه مجموعه داده‌های محلی در یک سرور بارگذاری می‌شوند، و همچنین رویکردهای غیرمتمرکز کلاسیک تر که اغلب فرض می‌کنند نمونه‌های داده محلی به‌طور یکسان توزیع می‌شوند. یادگیری فدراسیون، چندین بازیگر را قادر می‌سازد تا مدل مشترک و قوی یادگیری ماشین
را قادر می‌سازد تا مدل مشترک و قوی یادگیری ماشین را بدون به اشتراک گذاشتن داده‌ها بسازند، بنابراین اجازه می‌دهد تا به موارد مهم مانند حریم خصوصی داده‌ها، امنیت داده‌ها، حقوق دسترسی داده‌ها و دسترسی به داده‌های ناهمگن بپردازید. کاربردهای آن در تعدادی از صنایع از جمله دفاع، ارتباطات از راه دور، اینترنت اشیا و داروسازی پخش شده‌است. تعریف. هدف از یادگیری فدراسیون آموزش الگوریتم یادگیری ماشین، به عنوان مثال شبکه‌های عصبی عمیق، روی چندین مجموعه داده محلی است که در گره‌های محلی وجود دارد بدون اینکه صریحاً
که در گره‌های محلی وجود دارد بدون اینکه صریحاً داده‌های داده رد و بدل شود. اصل کلی شامل آموزش مدل‌های محلی بر روی نمونه‌های داده‌های محلی و مبادله پارامترها (به عنوان مثال وزن و بایاس شبکه عصبی عمیق) بین این گره‌های محلی در برخی از فرکانس‌ها برای تولید یک مدل جهانی مشترک بین همه گره‌ها است. تفاوت اصلی بین یادگیری فدراسیون و یادگیری توزیع شده در فرضیاتی است که در مورد خواص مجموعه‌های داده محلی وجود دارد، زیرا هدف اصلی از یادگیری توزیع شده موازی سازی قدرت محاسبه در جایی است که در ابتدا یادگیری فدراتیو هدف
در جایی است که در ابتدا یادگیری فدراتیو هدف آموزش مجموعه داده‌های ناهمگن است. در حالی که هدف یادگیری توزیع شده آموزش یک مدل واحد بر روی چندین سرور است، یک فرض اصلی رایج این است که مجموعه داده‌های محلی به‌طور یکسان توزیع می‌شوند (یعنی i.i.d.) و تقریباً از همان اندازه برخوردار هستند. هیچ‌یک از این فرضیه‌ها برای یادگیری فدراسیون ساخته نشده‌است. در عوض، مجموعه داده‌ها به‌طور معمول ناهمگن هستند و اندازه آنها ممکن است چندین مرتبه از اندازه را دربر بگیرد. علاوه بر این، مشتریانی که درگیر آموزش فدراسیون هستند ممکن
این، مشتریانی که درگیر آموزش فدراسیون هستند ممکن است غیرقابل اعتماد باشند زیرا در معرض خرابی‌های بیشتری قرار دارند یا از تحصیل خارج می‌شوند، زیرا در مقایسه با توزیع یادگیری که در آن گره‌ها به‌طور معمول مرکز داده‌ای هستند که دارای توانایی محاسباتی قدرتمندی هستند و با شبکه‌های سریع به یکدیگر متصل می‌شوند. یادگیری فدراسیون متمرکز. در تنظیم یادگیری فدراسیون متمرکز، از یک سرور مرکزی برای تنظیم مراحل مختلف الگوریتم‌ها و هماهنگی همه گره‌های شرکت کننده در طول فرایند یادگیری استفاده می‌شود. سرور مسئول انتخاب گره‌ها
یادگیری استفاده می‌شود. سرور مسئول انتخاب گره‌ها در ابتدای فرایند آموزش و جمع‌آوری به روزرسانی‌های مدل دریافت شده‌است. از آنجا که همه گره‌های انتخاب شده باید به روزرسانی‌ها را برای یک موجود واحد ارسال کنند، ممکن است سرور به یک گلوگاه سیستم تبدیل شود. یادگیری فدراسیون غیر متمرکز. در محیط یادگیری فدراسیون غیرمتمرکز، گره‌ها می‌توانند خود را برای به دست آوردن مدل جهانی هماهنگ کنند. این تنظیمات از خرابی‌های تک نقطه ای جلوگیری می‌کند زیرا به روزرسانی‌های مدل فقط بین گره‌های بهم پیوسته و بدون هماهنگی سرور مرکزی
بین گره‌های بهم پیوسته و بدون هماهنگی سرور مرکزی رد و بدل می‌شوند. با این وجود، توپولوژی خاص شبکه ممکن است بر عملکرد فرایند یادگیری تأثیر بگذارد. به یادگیری مبتنی بر بلاکچین و منابع موجود در آن مراجعه کنید. ویژگی‌های اصلی. یادگیری تکراری. برای اطمینان از عملکرد خوب یک مدل نهایی و مرکزی یادگیری ماشین، یادگیری فدراسیون متکی به فرایند تکراری است که در یک مجموعه اتمی از تعاملات مشتری و سرور تجزیه می‌شود و به عنوان دور آموزش فدراسیون شناخته می‌شود. هر دور از این فرایند شامل انتقال وضعیت مدل جهانی فعلی به
از این فرایند شامل انتقال وضعیت مدل جهانی فعلی به گره‌های شرکت کننده، آموزش مدل‌های محلی در این گره‌های محلی برای تولید مجموعه ای از به روزرسانی‌های مدل بالقوه در هر گره و سپس جمع‌آوری و پردازش این به روزرسانی‌های محلی در یک به روز رسانی جهانی و استفاده از آن در مدل جهانی . در روش زیر، از یک سرور مرکزی برای جمع‌آوری استفاده می‌شود، در حالی که گره‌های محلی بسته به سفارش‌های سرور مرکزی، آموزش محلی را انجام می‌دهند. با این حال، سایر استراتژی‌ها بدون استفاده از سرورهای مرکزی، در یک روش همتا به همتا، با استفاده
سرورهای مرکزی، در یک روش همتا به همتا، با استفاده از شایعات یا متدولوژی‌های اجماع، به همان نتایج منجر می‌شوند. با فرض یک دور فدرالی تشکیل شده توسط یک تکرار از فرایند یادگیری، روش یادگیری را می‌توان به شرح زیر خلاصه کرد: شروع اولیه: با توجه به ورودی‌های سرور، یک مدل یادگیری ماشین (به عنوان مثال، رگرسیون خطی، شبکه عصبی، تقویت کننده) انتخاب می‌شود تا روی گره‌های محلی آموزش داده شود و مقداردهی اولیه شود. سپس، گره‌ها فعال می‌شوند و منتظر می‌مانند تا سرور مرکزی وظایف محاسبه را انجام دهد. انتخاب مشتری: برای شروع
محاسبه را انجام دهد. انتخاب مشتری: برای شروع آموزش داده‌های محلی، بخشی از گره‌های محلی انتخاب می‌شود. گره‌های انتخاب شده مدل آماری فعلی را به‌دست می‌آورند در حالی که بقیه منتظر دور بعدی فدراسیون هستند. پیکربندی: سرور مرکزی به گره‌های انتخاب شده دستور می‌دهد تا مدل را بر روی داده‌های محلی خود به روشی از پیش تعیین شده آموزش دهند (به عنوان مثال، برای برخی از به روزرسانی‌های مینی دسته ای از شیب نزولی). گزارش دادن: هر گره انتخاب شده مدل محلی خود را برای تجمیع به سرور ارسال می‌کند. سرور مرکزی مدل‌های دریافت شده
سرور ارسال می‌کند. سرور مرکزی مدل‌های دریافت شده را جمع کرده و به روزرسانی‌های مدل را به گره‌ها ارسال می‌کند. همچنین از عهده خرابی‌های گره‌های قطع شده یا به روزرسانی‌های از دست رفته مدل است. دور فدراسیون بعدی بازگشت به مرحله انتخاب مشتری است. خاتمه: به محض احراز معیار خاتمه از پیش تعریف شده (به عنوان مثال، حداکثر تعداد تکرار حاصل می‌شود یا دقت مدل از آستانه بیشتر است) سرور مرکزی به روزرسانی‌ها را جمع می‌کند و مدل جهانی را نهایی می‌کند. روشی که قبل از آن در نظر گرفته شده، به روزرسانی‌های همزمان مدل را در
نظر گرفته شده، به روزرسانی‌های همزمان مدل را در نظر گرفته‌است. تحولات یادگیری فدراسیون اخیر، تکنیک‌های جدیدی را برای مقابله با عدم همزمان بودن در طی مراحل آموزش معرفی کرده‌است. در مقایسه با رویکردهای همزمان که مدلهای محلی پس از انجام محاسبات برای همه لایه‌های شبکه عصبی رد و بدل می‌شوند، موارد غیر همزمان به محض محاسبه یک لایه خاص، از خصوصیات شبکه‌های عصبی برای تبادل به روزرسانی‌های مدل استفاده می‌کنند. این تکنیک‌ها معمولاً به عنوان یادگیری تقسیم شده یاد می‌شوند و می‌توانند بدون توجه به تنظیمات یادگیری
می‌شوند و می‌توانند بدون توجه به تنظیمات یادگیری متمرکز یا غیرمتمرکز، هم در زمان آموزش و هم در زمان استنباط استفاده شوند. داده‌های غیر iid. در بیشتر موارد، فرض نمونه‌های مستقل و توزیع شده یکسان در بین گره‌های محلی، برای تنظیمات آموزش فدراسیون صدق نمی‌کند. تحت این تنظیمات، عملکرد فرایند آموزش ممکن است با توجه به عدم تعادل نمونه‌های داده‌های محلی و همچنین توزیع احتمال خاص نمونه‌های آموزش (به عنوان مثال، ویژگی‌ها و برچسب‌ها) ذخیره شده در گره‌های محلی، تفاوت قابل توجهی داشته باشد. برای بررسی بیشتر اثرات
قابل توجهی داشته باشد. برای بررسی بیشتر اثرات داده‌های غیر iid، شرح زیر مقوله‌های اصلی ارائه شده توسط Peter Kiarouz و دیگران را در نظر می‌گیرد. در سال ۲۰۱۹ شرح داده‌های غیر iid به تجزیه و تحلیل احتمال مشترک بین ویژگی‌ها و برچسب‌ها برای هر گره متکی است. این اجازه می‌دهد تا هر سهم را با توجه به توزیع خاص موجود در گره‌های محلی جدا کنید. دسته‌های اصلی برای داده‌های غیر iid را می‌توان به شرح زیر خلاصه کرد: تغییر متغیر: گره‌های محلی ممکن است نمونه‌هایی را که در مقایسه با گره‌های دیگر توزیع آماری متفاوتی دارند
مقایسه با گره‌های دیگر توزیع آماری متفاوتی دارند ذخیره کنند. یک مثال در مجموعه داده‌های پردازش زبان طبیعی رخ می‌دهد که در آن افراد معمولاً رقم / حروف یکسانی را با عرض ضربه یا شیب متفاوت می‌نویسند. تغییر احتمال قبلی: گره‌های محلی ممکن است برچسب‌هایی را ذخیره کنند که توزیع آماری متفاوتی نسبت به گره‌های دیگر دارند. اگر مجموعه‌های داده منطقه ای یا از نظر جمعیتی تقسیم شده باشند، این اتفاق می‌افتد. به عنوان مثال، مجموعه داده‌های حاوی تصاویر حیوانات از کشوری به کشور دیگر متفاوت است. تغییر مفهوم (همان برچسب،
به کشور دیگر متفاوت است. تغییر مفهوم (همان برچسب، ویژگی‌های مختلف): گره‌های محلی ممکن است برچسب‌های یکسانی داشته باشند اما برخی از آنها با ویژگی‌های مختلف در گره‌های محلی مختلف مطابقت دارند. به عنوان مثال، تصاویری که شی خاصی را به تصویر می‌کشند می‌توانند با توجه به شرایط آب و هوایی که در آن گرفته شده‌اند، متفاوت باشند. تغییر مفهوم (همان ویژگی‌ها، برچسب‌های مختلف): گره‌های محلی ممکن است از ویژگی‌های یکسانی برخوردار باشند اما برخی از آنها با برچسب‌های مختلف در گره‌های محلی مختلف مطابقت دارند. به عنوان مثال،
گره‌های محلی مختلف مطابقت دارند. به عنوان مثال، در پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل احساسات ممکن است احساسات مختلفی ایجاد کند حتی اگر متن مشابه مشاهده شود. عدم تعادل: اندازه داده‌های موجود در گره‌های محلی ممکن است به‌طور قابل توجهی متفاوت باشد. سایر توصیف کنندگان داده‌های غیر iid، تغییر پویای توپولوژی شبکه را به دلیل خرابی یا عدم صلاحیت گره‌های محلی در طی فرایند یادگیری فدراسیون یا تغییر داده‌ها، در نظر می‌گیرند، جایی که گره‌های شرکت کننده در مرحله آموزش برای یادگیری مدل جهانی ممکن است در هنگام استنباط به
یادگیری مدل جهانی ممکن است در هنگام استنباط به دلیل عدم توانایی کافی محاسباتی واجد شرایط باشند. این امر منجر به تفاوت بین آمار آموزش و آزمایش نمونه داده‌ها می‌شود. انواع یادگیری فدراسیون. در این بخش، مقاله ای که توسط H. Brendan McMahan و دیگران منتشر شده‌است. در سال ۲۰۱۷ دنبال می‌شود. برای توصیف استراتژی‌های فدراسیون، اجازه دهید برخی از علائم را معرفی کنیم: K: تعداد کل کلاینت‌ها k: فهرست کلاینت‌ها n_{k}: تعداد نمونه داده موجود در حین آموزش برای کلاینت k k_{t}: بردار وزن مدل در کلاینت k E: تعداد epochهای
بردار وزن مدل در کلاینت k E: تعداد epochهای محلی فاصله گرادیان تصادفی فدرال (FedSGD). آموزش یادگیری عمیق عمدتاً به انواع نزولی شیب تصادفی متکی است، جایی که شیب‌ها در زیرمجموعه ای تصادفی از کل مجموعه داده محاسبه می‌شوند و سپس برای ایجاد یک مرحله از نزول شیب استفاده می‌شوند. نزول شیب تصادفی فدرال انتقال مستقیم این الگوریتم به تنظیمات فدراسیون است، اما با استفاده از کسر تصادفی C گره‌ها و استفاده از تمام داده‌های این گره. شیب‌ها به‌طور متوسط و متناسب با تعداد نمونه‌های آموزش در هر گره، توسط سرور ساخته می‌شوند
آموزش در هر گره، توسط سرور ساخته می‌شوند و برای ایجاد یک مرحله نزولی شیب دار استفاده می‌شوند. میانگین فدراسیون. یک تعمیم FedSGD است که به گره‌های محلی اجازه می‌دهد بیش از یک به روزرسانی دسته ای روی داده‌های محلی انجام دهند و وزن‌های به روز شده را به جای شیب‌ها رد و بدل کنند. دلیل اصلی این تعمیم این است که در FedSGD، اگر همه گره‌های محلی از همان مقدار اولیه شروع شوند، میانگین شیب‌ها کاملاً معادل متوسط وزن‌های خودشان است. به‌علاوه، میانگین وزنی تنظیم شده از همان مقدار اولیه، لزوماً به عملکرد مدل میانگین
از همان مقدار اولیه، لزوماً به عملکرد مدل میانگین منتهی نمی‌شود. ویژگی‌های یادگیری فدراسیون. محرمانگی داده‌ها. مزیت اصلی استفاده از رویکردهای فدرال در یادگیری ماشین اطمینان از حریم خصوصی داده‌ها یا مخفی بودن داده‌ها است. در واقع، هیچ داده محلی به صورت خارجی بارگذاری نشده، بهم پیوسته یا مبادله نمی‌شود. از آنجا که کل پایگاه داده به بیت‌های محلی تقسیم شده‌است، این کار هک کردن آن را دشوارتر می‌کند. با یادگیری فدرال، فقط پارامترهای یادگیری ماشین رد و بدل می‌شوند. علاوه بر این، می‌توان چنین پارامترهایی را قبل از
علاوه بر این، می‌توان چنین پارامترهایی را قبل از اشتراک بین دوره‌های یادگیری برای افزایش حریم خصوصی رمزگذاری کرد و می‌توان از طرح‌های رمزگذاری همومورفیک برای ایجاد مستقیم محاسبات بر روی داده‌های رمزگذاری شده بدون رمزگشایی قبلی استفاده کرد. با وجود چنین اقدامات محافظتی، ممکن است این پارامترها با ایجاد چندین پرس و جو خاص در مجموعه داده‌های خاص، اطلاعات مربوط به نمونه‌های داده‌های اساسی را فاش کنند؛ بنابراین پرسش از توانایی گره‌ها یک نکته مهم است، که می‌تواند با استفاده از حریم خصوصی افتراقی یا تجمیع امن حل
با استفاده از حریم خصوصی افتراقی یا تجمیع امن حل شود. قابلیت شخصی‌سازی. مدل تولید شده براساس الگوهای جهانی گره‌ها بینش ارائه می‌دهد. با این حال، اگر یک گره شرکت کننده بخواهد از الگوهای جهانی بیاموزد، اما نتایج را با وضعیت عجیب و غریب خود نیز مطابقت دهد، روش یادگیری فدرال را می‌توان برای تولید همزمان دو مدل در یک چارچوب یادگیری چند کاره تطبیق داد. علاوه بر این، ممکن است تکنیک‌های خوشه بندی برای گره‌های کل استفاده شود که پس از اتمام فرایند یادگیری، برخی شباهت‌ها را دارند. این امکان تعمیم مدلهای آموخته شده
را دارند. این امکان تعمیم مدلهای آموخته شده توسط گره‌ها را با توجه به داده‌های محلی آنها نیز فراهم می‌کند. در مورد شبکه‌های عصبی عمیق، می‌توان برخی از لایه‌ها را در گره‌های مختلف به اشتراک گذاشت و برخی از آنها را روی هر گره محلی نگه داشت. به‌طور معمول، اولین لایه‌هایی که شناسایی الگوهای عمومی را انجام می‌دهند، همه مجموعه‌های داده به اشتراک گذاشته شده و آموزش می‌بینند. آخرین لایه‌ها روی هر گره محلی باقی می‌مانند و فقط روی مجموعه داده‌های گره محلی آموزش داده می‌شوند.
هیوگز تاراوال (; – ) نقاش اهل فرانسه بود. زندگی. تاراوال سال ۱۷۲۹ در پاریس زاده شد. جوایز. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه بزرگ رم شده‌است.
آگنس کین کالوم (؛ – ) تبارشناس و تاریخ‌نگار اهل ایالات متحده آمریکا بود. زندگی. کالوم سال ۱۹۲۵ در بالتیمور، ایالات متحده آمریکا زاده شد. حرفه. او از دانش‌آموختگان دانشگاه ایالتی مورگان، نویسنده، ویراستار مجله و از پژوهشگران فولبرایت بوده‌است. مرگ. وی به علت بیماری پارکینسون سال ۲۰۱۵ در بالتیمور درگذشت.
یک‌جنس‌گرایی احساس عاشقانه یا میل جنسی به اعضای یک جنس یا جنسیت است. یک فرد یک‌جنس‌گرا ممکن است خود را دگرجنس‌گرا یا همجنس‌گرا معرفی کند. یک‌جنس‌گرایی در مباحث مربوط به گرایش جنسی، معمولاً در مقابل دوجنس‌گرایی، همه‌جنس‌گرایی، بی‌جنس‌گرایی و دیگر گرایش‌های به بیش از یک‌جنس، به کار می‌رود. کسانی که این اصطلاح به آن‌ها گفته می‌شود، مخصوصاً اشخاص هم‌جنس‌گرا، گاهی این اصطلاح را توهین‌آمیز می‌خوانند.
دمت موتلو (متولد ۱۹۸۱) یک کارآفرین فناوری ترکیه ای، بنیانگذار و رئیس هیئت مدیره گروه ترندیول است. زندگی شخصی. دمت موتلو در سال ۱۹۸۱ متولد شد. وی در رشته اقتصاد از دانشگاه نیویورک فارغ‌التحصیل شد. وی مدرک کارشناسی ارشد خود را در رشته مدیریت بازرگانی از دانشکده بازرگانی هاروارد در سال ۲۰۰۸ دریافت کرد. وی تحصیلات خود را در سال ۲۰۰۹ رها کرد و ترندیول را تأسیس کرد.
زبان اندبله جنوبی (isiNdebele seSewula) یک زبان آفریقایی متعلق به شاخه نگونی از خانواده زبان‌های بانتو است که مردم اندبله در آفریقای جنوبی سخن گفته می‌شود. این زبان یکی از یازده زبان رسمی در جمهوری آفریقای جنوبی است.&lt;ref name="ISO 639-2/RA"&gt;&lt;/ref&gt;&lt;ref name="ISO 639-3/RA"&gt;&lt;/ref&gt; زبان متفاوتی به نام اندبله شمالی در زیمبابوه صحبت می‌شود که به زولو نزدیکتر است. نمونه‌ها. ماه‌ها در اندبله جنوبی
وویچیخ فانگور (۱۵ نوامبر ۱۹۲۲–۲۵ اکتبر ۲۰۱۵) نقاش، گرافیست، مجسمه‌ساز لهستانی و یکی از خالقان مکتب پوستر لهستان بود. وی پس از فراگیری خصوصی هنر در کنار فلیسیان کوارسکی و تادئوس پروسکوفسکی، دیپلم خود را در سال ۱۹۴۶ در آکادمی هنرهای زیبا در ورشو گرفت. او با الهام از رئالیسم سوسیالیستی کار خود را با ساختن «مادر کره‌ای» (اکنون در موزه ملی، مجموعه ورشو قرار دارد) آغاز کرد. او بین سالهای ۱۹۵۳ تا ۱۹۶۱ به عنوان استادیار در آکادمی هنرهای زیبا در ورشو استخدام شد.
طبیعت‌پرستی یا پرستش طبیعت () و فیزیولاتری هر یک از انواع اعمال مذهبی، معنوی و عبادی است که بر پرستش ارواح طبیعت یا خدایان طبیعت که در پشت پدیده‌های طبیعی قابل مشاهده در سراسر طبیعت در نظر گرفته می‌شود، متمرکز است. یک خدای طبیعت می‌تواند مسئول طبیعت، مکان، بیوتوپ، زیست‌کره، کیهان، یا جهان باشد. پرستش طبیعت اغلب منبع اولیه باورهای دینی مدرن در نظر گرفته می‌شود. تعریف. در طبیعت‌پرستی چیزی که معمولاً از آن به عنوان «طبیعت» یاد می‌شود - جهان فیزیکی، شامل همه موجودات زنده خارج از کنترل فرهنگ بشری - اغلب در آگاهی
زنده خارج از کنترل فرهنگ بشری - اغلب در آگاهی مذهبی به عنوان جلوه ای از امر مقدس ظاهر می‌شود. پرستش طبیعت تأکید می‌کند که یک امر مقدس می‌تواند در هر ظاهری ظاهر شود. شخص با این تناقض مواجه می‌شود که امر مقدس می‌تواند خود را به صورت مادی جلوه دهد بدون اینکه ماهیت خود را از دست بدهد. در پرستش طبیعت، سطوح کاملاً متفاوتی از وجود احساس می‌شود که به یکدیگر نفوذ می‌کنند و همزیستی می‌کنند. مردم‌شناسی اجتماعی، جیمز فریزر عنوان می‌کند که طبیعت‌پرستی عمدتاً مبتنی بر «شخصیت بخشیدن به طبیعت» است که در آن «پدیده‌های