payamvha/North_RAG huggingface dataset:
وی به‌طور خاص ایجاد شده‌است تا یک علاقه عاشقانه برای بتمن باشد، از بیرون کشیدن این شخصیت از بازنشستگی خودداری کردند.
آراف تیروئید یک تکنولوژی جدید درمانی است که در آن امواج بی خطر رادیویی استفاده می‌شود، استفاده از این تکنولوژی برای گره‌های تیروئید به این شکل است که امواج با کمک یک سوزن باریک دقیقاً به محل گره تابانیده و گره تیروئید از بین می‌رود، در حقیقت سلولهای گره سوزانده می‌شوند. در این روش نوین درمانی که بیشتر برای توده‌های خوش‌خیم استفاده می‌شود، موج رادیویی با طول موج ۲۰۰ تا ۱۲۰۰ کیلو هرتز به محل مورد نظر تابانده می‌شود. به این دلیل که سلول‌های توده به گرما و نوسان بالا حساس بوده و این موارد باعث از بین رفتن آن‌ها
بالا حساس بوده و این موارد باعث از بین رفتن آن‌ها می‌شود، با تابیده شدن این امواج، توده به میزان قابل توجهی کوچک‌تر خواهد شد. از مزیت‌های این روش درمانی می‌توان به غیر تهاجمی بودن آن و حفظ ظاهر و عملکرد طبیعی اندام مورد نظر اشاره کرد. با توجه به این که این درمان باعث آسیب بافتی به ضایعه می‌شود، بهتر است قبل از آن از بیمار آزمایش‌های خونی و انعقادی گرفته شود. بعد از اتمام پروسه ممکن است بیمار احساس خارش یا درد کند که توسط قرص‌های ضد حساسیت و مسکن برطرف می‌شود.
بلیم! یک فیلم پویانمایی رایانه‌ای ژاپنی در ژانر علمی–تخیلی اکشن به کارگردانی هیرویوکی سشیتا و نویسندگی تسوتومو نیهئی است که توسط پولیگون پیکچرز تولید شده است. این فیلم با الهام از مجموعه مانگا ژاپنی به همین نام، به طراحی و نویسندگی سوتومو نیهئی ساخته شده است. "بلیم!" در تاریخ ۲۰ مه ۲۰۱۷، از طریق نتفلیکس در دسترس قرار گرفت. داستان. در آینده‌ای پسا-آخرالزمانی، شبکه‌های پیچیدهٔ ماشین‌ها منجر به ایجاد هرج‌ومرج شدند و دنیای انسان‌ها را از بین بردند. آلودگی در گذشته باعث شد سیستم‌های خودکار از کنترل خارج شوند و
باعث شد سیستم‌های خودکار از کنترل خارج شوند و درنتیجه ساختار شهری چند سطحی ایجاد شود که به‌طور نامحدود در همهٔ جهات رشد می‌کند. ربات‌هایی که تحت نام «سازنده» شناخته می‌شوند، به ساختن سازه‌هایی نامفهوم ادامه دادند و کسی آن‌ها را هدایت نمی‌کرد. اکنون بشریت دسترسی به کنترل شهرها را از دست داده است و تحت تعقیب قرار می‌گیرند تا توسط سیستمی دفاعی موسوم به پادمان به عنوان یک «غیرقانونی» پاکسازی شود. به‌زودی این شهرها به سیارات بیرونی دست می‌یابند و نوع دیگری از شکل زندگی پدیدار می‌شود. داستان مجموعه سفر مردی عجیب
زندگی پدیدار می‌شود. داستان مجموعه سفر مردی عجیب به نام کیلی را دنبال می‌کند که در جستجوی درک دنیای آشفته‌ای است که توسط شکل‌های زندگی سیلیکنی مدیریت می‌شود و سعی در نابودی او و هر موجود زنده‌ای بر سر راهشان هستند. در دهکده‌ای، قبیله‌ای به نام الکترو فیشرز با انقراض نهایی دست و پنجه نرم می‌کند، که بین تهدید سیستم دفاعی پادمان و کاهش ذخایر غذایی به دام افتاده‌اند. در این بین دختری به نام زورو همراه با گروهی از دوستانش برای یافتن غذا عازم سفری می‌شوند، اما به‌طور ناخواسته مورد هدف یک برج دیده‌بانی قرار
به‌طور ناخواسته مورد هدف یک برج دیده‌بانی قرار می‌گیرند که نابودگرهای رباتیک را برای کشتن آن‌ها ارسال می‌کند. در نتیجه این حمله اکثر همراهانش کشته می‌شوند، اما زورو و دوست صمیمی‌اش تائه توسط مردی سرگردان و مرموز به نام کیلی نجات پیدا می‌کنند. کیلی توسط زورو به دهکده آورده می‌شود، جایی که با پاپ، رهبر آن‌ها آشنا می‌شود. پاپ پس از فهمیدن این مسئله که کیلی از ۶۰۰۰ سطح پایین‌تر آمده است، به او علاقه‌مند می‌شود. کیلی برای آن‌ها بازگو می‌کند که در جستجوی فردی حامل ژن ترمینال شبکه است که به «نت‌اسپیر» امکان
حامل ژن ترمینال شبکه است که به «نت‌اسپیر» امکان دسترسی و کنترل شهر را می‌دهد. کیلی با دادن جیره‌هایی که به‌واسطه آب حجم آن‌ها چندین برابر می‌شود، مشکل طعام روستا را حل می‌کند. کیلی سپس همراه با زورو و چندین نفر دیگر به منطقه‌ای در پایین روستا به نام معبد پوسیده می‌روند، و در آنجا جسد ماشین از بین رفتهٔ شیبو، دانشمند قبل از این فاجعه را می‌یابند. شیبو فاش می‌کند که یک ژنراتور محافظ ساخته است که از دهکده در برابر سیستم دفاعی پادمان محافظت می‌کند و دیگر اینکه قادر است جیره‌های غذایی بیشتری را در یک کارخانه
قادر است جیره‌های غذایی بیشتری را در یک کارخانه خودکار مجاور تولید کند. با توجه به سخنان شیبو، کیلی و گروهی از قبیلهٔ الکترو فیشرز از جمله زورو و تائه، برای یافتن جیره‌های غذایی بیشتر به کارخانه خودکار رهسپار می‌شوند. تولید. در سال ۲۰۰۷ برنامه‌هایی برای ساخت یک فیلم پویانمایی رایانه‌ای سی‌جی اعلام شد. با این حال، این پروژه پیشنهادی فیلم سی‌جی قبل از اعلام ورشکستگی شرکت فیلم‌سازی میسکات و باسارا (استودیوی استخدام شده) در سال ۲۰۱۱ منتشر نشد. در نوامبر ۲۰۱۵ اعلام شد که این مجموعه یک فیلم سینمایی انیمه اقتباسی
شد که این مجموعه یک فیلم سینمایی انیمه اقتباسی دریافت خواهد کرد. این فیلم به کارگردانی هیرویوکی سشیتا و نویسندگی تسوتومو نیهئی و سادایوکی مورایی، با پویانمایی توسط پولیگون پیکچرز و طراحی شخصیت توسط یوکی موریاما ساخته شده است. "بلیم!" در ۲۰ مه ۲۰۱۷، به عنوان برنامه اصلی نتفلیکس در سراسر جهان منتشر شد. انتشار. "بلیم!" توسط پولیگون پیکچرز در ۱۹ مه ۲۰۱۷ منتشر شد. همچنین در ۲۰ مه ۲۰۱۷، در نتفلیکس در دسترس مشترکین قرار گرفت. در ۵ اکتبر ۲۰۱۷، ویز مدیا در پنل کامیک کان نیویورک خود اعلام کرد که مجوز حقوق ویدیوی
کان نیویورک خود اعلام کرد که مجوز حقوق ویدیوی خانگی را برای "بلیم!" صادر کرده است. سپس در ۲۷ مارس ۲۰۱۸، آن‌ها فیلم را در قالب دیسک بلوری و دی‌وی‌دی منتشر کردند.
دردسر مردانه () یک فیلم کمدی با بازی جک نیکلسون و الن بارکین به کارگردانی باب رافلسون می‌باشد که در سال ۱۹۹۲ منتشر شده‌است.
برج فاینانس یک آسمان‌خراش واقع در ناحیه تجاری مرکزی بروکسل در کشور بلژیک است. این ساختمان توسط معماران هوگو وان کووک، مارسل لامبریچ و لئون استینن طراحی شده است. این دومین ساختمان بلند بلژیک است و بیشترین فضای اداری را در بین ساختمان‌های بلژیک دارد. ارتفاع. این آسمان‌خراش در زمان ساخت آن دومین ساختمان بلند بلژیک پس از برج جنوب بود. ارتفاع ساختمان ۱۴۵ متر است و دارای ۳۶ طبقه است. موقعیت. برج فاینانس در چهارراه بلوار باغ گیاه‌شناسی و خیابان سلطنتی واقع شده است. دسترسی به این ساختمان توسط بسیاری از راه‌های
است. دسترسی به این ساختمان توسط بسیاری از راه‌های حمل‌ونقل عمومی از جمله ایستگاه مترو و ایستگاه‌های راه آهن بروکسل-مرکزی و ایستگاه راه‌آهن بروکسل شمالی میسر است.
مهدی زارع زلزله‌شناس ایرانی و استاد پژوهشکده زلزله‌شناسی است. او از پراستنادترین دانشمندان ایرانی در حوزه پژوهشی خود به‌شمار می‌رود. تحصیلات. او دوره کارشناسی زمین‌شناسی را در دانشگاه تهران گذراند و دوره کارشناسی ارشد زمین‌شناسی مهندسی را در دانشگاه تربیت مدرس طی کرد. زارع دورهٔ دکتری زلزله‌شناسی مهندسی را با نگارش رساله‌ای تحت‌عنوان " مطالعه جنبش شدید زمین در ایران از کاتالوگ تا قانونهای کاهندگی" در دانشگاه گرونبل به پایان رساند (۱۳۷۷). او همچنین دارای سطح علمی شایستگی از دانشگاه استراسبورگ است.
قرص قرمز و قرص آبی، یک میم و یک نماد به‌شمار می‌رود، به این صورت که انتخاب «قرص قرمز»، موجب می‌شود که حقیقت ناخوشایندی که شما از آن آگاه نیستید، برایتان آشکار شود و انتخاب «قرص آبی» باعث می‌شود که برای همیشه در نادانی لذت بخش فعلی بمانید. این اصطلاح پس از آن‌که برای اولین‌بار در فیلم "ماتریکس" محصول سال ۱۹۹۹ معرفی شدند، رایج شد.
هارلی کوئین (انگلیسی: Harley Quinn) یک مجموعه تلویزیونی آمریکایی انیمیشن بزرگسالان در ژانر کمدی سیاه است که بر اساس شخصیتی به همین نام توسط دی‌سی کامیکس ساخته شده توسط پال دینی و بروس تیم ساخته شده‌است. این سریال توسط جاستین هالپرن، پاتریک شوماکر و دین لوری نوشته و تهیه‌کننده اجرایی آن است. این مجموعه ماجراهای هارلی کوئین و بهترین دوستش، پویزن آی‌وی را پس از جدا شدن هارلی از جوکر دنبال می‌کند. این نمایش برای اولین بار در ۲۹ نوامبر ۲۰۱۹ پخش شد و مورد تحسین منتقدان قرار گرفت و منتقدان انیمیشن، طنز، لحن تاریک،
قرار گرفت و منتقدان انیمیشن، طنز، لحن تاریک، صداگذاری و به تصویر کشیدن قهرمان اصلی آن را تحسین کردند. فصل اول و دوم این مجموعه در دی‌سی یونیورس پخش شد، اما پس از ادغام این سرویس در اچ‌بی‌او مکس، پخش فصل سوم و چهارم این مجموعه در این سرویس انجام شد. در نوامبر ۲۰۲۳، تایید شد که فصل پنجم این سریال نیز بزودی ساخته خواهدشد. داستان. این مجموعه،‌ ماجراهای هارلی کویین و سفر او برای کشف خود را پس از جدایی از جوکر پس از فهمیدن اینکه جوکر هرگز او را دوست نداشته است، دنبال می کند. هارلی قصد دارد در دنیای جنایتکاران
دنبال می کند. هارلی قصد دارد در دنیای جنایتکاران گاتهام سیتی نامی برای خود دست و پا کند و با تشکیل گروه خودش که از بهترین دوستش پویزن آی‌وی، کلی‌فیس، دکترسایکو، کینگ شارک و سی بورگمن تشکیل می شود، شروع کرد. هارلی در طول تلاش‌هایش برای اثبات خود به‌عنوان یک شرور شایسته، با گذشته آشفته‌اش روبرو می‌شود، اعتماد به نفسی به دست می‌آورد که به او کمک می‌کند نفوذ جوکر بر او را از بین ببرد و هویتی مستقل پیدا کند. علاوه بر ماجراهای گروه هارلی، خط داستانی اصلی حول رابطه هارلی و آیوی می چرخد. زمانی که هارلی،‌ دکتر
رابطه هارلی و آیوی می چرخد. زمانی که هارلی،‌ دکتر هارلین کوینزل و درمانگر آیوی بود، این دو در تیمارستان آرکام ملاقات کردند و دوستی قوی برقرار کردند که به تدریج در طول سریال عمیق تر شد. آنها در نهایت متوجه می شوند که با وجود ناامنی اولیه آیوی و نامزدی او با کایت‌من، احساساتی نسبت به یکدیگر دارند. پس از یک سری ماجراهای ناگوار، که طی آن هارلی عشق فداکارانه خود را به آیوی ثابت می کند و کایت‌من به نفع خوشبختی آیوی از او جدا می شود، هارلی و آیوی در پایان فصل دوم زوج می شوند. در فصل‌های بعدی، این زوج تجربه یک
زوج می شوند. در فصل‌های بعدی، این زوج تجربه یک رابطه عاشقانه سالم با حمایت متقابل، صداقت و عزم خود را دارند. با پیشرفت سریال، دیگر شخصیت های دی‌سی، نقش بزرگ تری در داستان مجموعه به دست می آورند، مانند اعضای بت فمیلی و اعضای لیجن آف دوم. هارلی متوجه می‌شود که می‌خواهد یک قهرمان باشد تا یک شرور در حالی که آیوی به شرارت درونی و پتانسیل واقعی ابرقدرت‌هایش پی می‌برد. به غیر از آنها، سایر اعضای گروه هارلی شروع به دنبال کردن مسیر خود می کنند، مانند پدر شدن کینگ شارک و فرمانروای پادشاهی کوسه ها و کلی‌فیس که به
شارک و فرمانروای پادشاهی کوسه ها و کلی‌فیس که به عنوان یک بازیگر از کار می افتد. اکثر فصل‌ها همچنین شامل یک قسمت مستقل هستند که هارلی یا آیوی را در بر نمی‌گیرد، اما بر روی یکی از شخصیت‌های فرعی مانند جوکر، بتمن، یا بین تمرکز دارد. بازخورد. فصل اول سریال از سایت راتن تومیتوز توانست نمره ۸۷٪ را از ۳۰ نقد به دست آورد. این وبسایت در نقد سریال می‌افزاید «صداپیشه قوی دارای فهم دقیق از این ابرقهرمان فاقد قدرت ماورایی، هارلی کوئین را به شدت دلپذیر و به طرز شگفت آور قابل درک در جهان دی‌سی کامیکس می‌کند.» فصل دوم
قابل درک در جهان دی‌سی کامیکس می‌کند.» فصل دوم نیز از ۱۳ نقد نمره ۱۰۰٪ را کسب می‌کند.
دوره بیست و چهارم مجلس شورای ملی که آخرین دوره این مجلس در تاریخ ایران بود، در تاریخ ۱۷ شهریور ۱۳۵۴ خورشیدی مطابق با چهارم ذی الهجه ۱۳۹۵ هجری قمری و هشتم دسامبر ۱۹۷۵ میلادی بازگشایی شد. این مجلس همزمان با انقلاب ۱۳۵۷ به کار خود پایان داد. ریاست این مجلس با جواد سعید بود. این دوره نیز متشکل از ۲۶۸ نماینده بوده‌است. با توجه به ساختار تک حزبی و تشکیل حزب رستاخیز و ممنوعیت فعالیت سایر احزاب میزان مشارکت در این انتخابات پایین بوده و تنها ۴۸٫۶ درصد واجدین شرایط در این انتخابات شرکت کردند. در این انتخابات، ۷۰۰۰
در این انتخابات شرکت کردند. در این انتخابات، ۷۰۰۰ نفر در کل کشور ثبت‌نام کردند اما فقط صلاحیت فقط ۹۵۰ نفر توسط هیئت معتمدان و حزب رستاخیز تأیید شد.
چینی کهن (چینی ساده‌شده: 上古汉语، چینی سنتی: 上古漢語، پین‌یین: Shànggǔ hànyǔ) یا چینی کهنه، کهن‌ترین مرحله تأیید شدهٔ زبان چینی و نیای تمامی گونه‌های چینی است. نخستین نمونه‌های مکتوب چینی، کتبیه‌های مذهبی جیا گو ون مربوط به حدود ۱۲۵۰ سال پیش از میلاد در اواخر حکومت دودمان شانگ هستند. در دورهٔ دودمان ژو این زبان با خط برنز نوشته می‌شد و در اواخر آن، ادبیات چینی به اوج و شکوفایی رسید و آثاری همچون منتخبات کنفوسیوس نوشته شد که منجر به پدید آمدن چینی کلاسیک شد. این زبان تا اوایل قرن بیستم به عنوان زبان معیار نوشتاری
تا اوایل قرن بیستم به عنوان زبان معیار نوشتاری باقی مانده بود و بنابراین واژگان و دستور زبان اواخر چینی کهن را حفظ کرده بود.
باربر درجهٔ ۱ یک فیلم کمدی هندی است که در سال ۲۰۲۰ به کارگردانی دیوید داوان و تهیه‌کنندگی واشو بگنانی ساخته شده‌است. این اثر، بازسازی نسخهٔ قدیمی فیلمی به همین نام (محصول ۱۹۹۵) می‌باشد. در این فیلم وارون داوان و سارا علی‌خان نقش‌های اصلی و پرش راول نقش مکمل را برعهده دارند. تولید فیلم از ۸ اوت ۲۰۱۹ در بانکوک آغاز شد و فیلم قرار بود در ۱ مه ۲۰۲۰ در سینماهای هند اکران شود اما به دلیل فراگیری بیماری کووید-۱۹ به تعویق افتاد. موسیقی متن. آهنگسازی فیلم بر عهدهٔ آنان-میلیند و نوشتن ترانه‌ها توسط انجام شده‌است.
آنان-میلیند و نوشتن ترانه‌ها توسط انجام شده‌است. انتشار. انتشار پوستر اولیهٔ فیلم در ۱۲ اوت ۲۰۱۹، همزمان با بیست و چهارمین سالگرد تولد سارا علی‌خان صورت گرفت.
باینورال بیت یا بیت‌های دوتایی، ضربان‌هایی هستند که به صورت دو ضربه با فرکانس‌های متفاوت شنیده می‌شوند و مغز آنها را در یک لحظه دریافت می‌کند. باینورال بیت‌ها فرکانس‌های متفاوتی در طرف راست و چپ دارند و یکی پس از دیگری به گوش می‌رسد. یعنی اگر سمت راست ۲۰۰ هرتز باشد طرف چپ ۲۱۰ هرتز است. فرکانس باینورال بیت‌ها باید پایین ۱۰۰۰ هرتز باشند تا مغز آنها را دریافت کند و صدا باید به حد کافی بلند باشد. امواج دلتا. امواج دلتا از ۰٫۵ هرتز تا ۳ هرتز هستند. هنگام خواب عمیق مغز از این نوع امواج از خود می‌فرستد. گوش دادن
مغز از این نوع امواج از خود می‌فرستد. گوش دادن به باینورال بیت‌هایی با الگوی دلتا می‌تواند انسان را دچار خواب آلودگی کند. امواج تتا. امواج تتا این امواج هنگام مدیتیشن، خواب (غیر عمیق) و خلاقیت از مغز فرستاده می‌شوند، بنابرین گوش دادن به این الگوها می‌تواند به خلاقیت، خواب و مدیتیشن شنونده کمک کند. امواج تتا از ۴ هرتز تا ۷ هرتز هستند. امواج آلفا. امواج آلفا هنگام ریلکسیشن یا هر چیزی که باعث کم شدن هوشیاری می‌شود از مغز فرستاده می‌شود. گوش دادن به این الگوها به آرامش کمک می‌کند. این امواج از ۸ هرتز تا ۱۳
به آرامش کمک می‌کند. این امواج از ۸ هرتز تا ۱۳ هرتز هستند. امواج بتا. امواج بتا که بین ۱۴ هرتز تا ۲۹ هرتز می‌باشد، به‌طور پیش فرض هنگام بیداری از مغز ارسال می‌شود. گوش دادن به این الگوها باعث بیداری، انرژی، افزایش هوشیاری و تمرکز می‌شود. همچنین در رنج‌های آخر مانند ۲۸ باعث افزایش اضطراب می‌شود؛ و در ۲۰ هرتز برای هیپنوتیزم استفاده می‌شود. امواج گاما. (موج گاما، پرتو گاما نیست) این دسته از امواج که بالاترین نرخ ضربه را دارند، هنگامی که از خواب بیدار می‌شوید باعث برانگیختگی می‌شود. امواج گاما مانند کافئین
باعث برانگیختگی می‌شود. امواج گاما مانند کافئین می‌ماند و گوش دادن به این الگوها شما باعث افزایش آدرنالین، خشم و فعالیت ذهنی می‌شود. این امواج بین ۳۰ تا ۵۰ هرتز قرار دارند. استفاده. این ضربه‌ها در پس زمینه بعضی موسیقی‌ها استفاده می‌شود، مثلاً در پس زمینه اکثر موسیقی‌های آرام بخش از باینورال بیت‌هایی با الگوی تتا استفاده می‌کنند تا حس را به شنونده بدهد. همچنین در درمان مشکلاتی همچنان بی‌خوابی، اضطراب، عدم تمرکز و خستگی مزمن می‌توان با گوش دادن به بیت‌هایی با امواج به ترتیب دلتا، آلفا، بتا و گاما تا حد زیادی
امواج به ترتیب دلتا، آلفا، بتا و گاما تا حد زیادی خود را درمان کرد. باینورال بیت‌ها در درمان بیش فعالی می‌توانند تأثیر زیادی داشته باشند. بعضی‌ها به صورت خام به این بیت‌ها گوش می‌دهند که شاید زیاد جالب نباشد، ولی بهتر است به موسیقی‌هایی که در پس زمینه خود از این بیت‌ها استفاده گوش شود. برای تأثیر گذاری باید از ایرفون یا هدفون استفاده شود. تاریخچه. باینورال بیت توسط دانشمندی آلمانی به اسم هاینریش ویلهلم دووه در سال ۱۸۳۲ کشف شد.
مدل‌های تولیدی عمیق یکی از شاخه‌های یادگیری عمیق در شبکه‌های عصبی محسوب می‌شوند. یکی از دلایل فراگیر شدن این مدل‌ها ارائه روشی بهینه برای تحلیل و درک داده‌های بدون برچسب می‌باشد. ایده اصلی مدل‌های تولیدی عمیق به دست آوردن توزیع احتمال ذاتی داده‌ها به نحویست که قادر به تولید داده‌های مشابه باشد. این ویژگی خصوصاً برای شاخص‌گذاری سریع و بازیابی داده مورد استفاده قرار می‌گیرد. مدل‌های تولیدی در زمینه‌های مختلفی از جمله مسائل شناخت بصری، شناسایی و تولید گفتار، پردازش زبان طبیعی و روباتیک مورد استفاده قرار
پردازش زبان طبیعی و روباتیک مورد استفاده قرار می‌گیرند. از مهمترین انواع مدل‌های تولیدی عمیق می‌توان به ماشین بولتزمن محدود، ماشین بولتزمن عمیق، شبکه باور عمیق، شبکه‌های رمزگذار خودکار و شبکه‌های تخاصمی مولد اشاره کرد. به صورت کلی مدل‌های تولیدی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند: ماشین بولتزمن. ماشین بولتزمن یک مدل مبتنی بر انرژی می‌باشد که برای اولین بار توسط Geoffrey Hinton در سال ۱۹۸۳ ارائه شد. هدف اصلی این شبکه انجام جستجوی کارامد برای ترکیب فرضیه‌ها به نحوی بود که احتمال مشاهده داده‌های آموزشی حداکثر شود.
بود که احتمال مشاهده داده‌های آموزشی حداکثر شود. ماشین بولتزمن باینری یک شبکه متقارن غیرجهت‌دار است که از تعدادی یونیت (نورون) باینری تشکیل شده‌است. این یونیت‌ها به دو لایه پنهان و آشکار تقسیم می‌شوند. در ماشین بولتزمن، یادگیری از نوع هبین می‌باشد یعنی برای به‌روزرسانی وزنهای شبکه تنها به اطلاعات نورون‌های همسایه نیاز است و این به روزرسانی در واقع بر اساس همبستگی میان نورون‌های متصل به یکدیگر صورت می‌گیرد. در این حالت در صورت فعال شدن همزمان دو نورون متصل به یکدیگر، اتصال میان آن‌ها تقویت شده و در غیر این
یکدیگر، اتصال میان آن‌ها تقویت شده و در غیر این صورت اتصال میان آن‌ها تضعیف می‌شود. در این مدل هدف یادگیری، یافتن تابع انرژی به گونه‌ای می‌باشد که مقادیر کمتری را به پیکربندی درست و مقادیر بیشتری را به پیکربندی اشتباه نسبت دهد؛ و به این ترتیب برای پیش‌بینی، پیکربندی با انرژی حداقل انتخاب می‌شود. ماشین بولتزمن باینری مانند شبکه هاپفیلد یک شبکه تماماً متصل است؛ یعنی میان تمام یونیت‌ها در لایه پنهان و آشکار و همچنین میان یونیت‌ها در هر لایه اتصال وجود دارد، و تمام یونیت‌ها می‌توانند با یکدیگر تبادل اطلاعات
و تمام یونیت‌ها می‌توانند با یکدیگر تبادل اطلاعات داشته باشند. همین امر موجب بالا رفتن پیچیدگی در این شبکه می‌شود. در حقیقت ماشین بولتزمن باینری پایه اصلی ماشین بولتزمن محدود و بسیاری از مدل‌های تولیدی قوی مانند ماشین بولتزمن عمیق و شبکه باور عمیق می‌باشد. ماشین بولتزمن محدود. ماشین بولتزمن محدود ایده اصلی ماشین بولتزمن محدود از اعمال محدودیت برماشین بولتزمن باینری آمده‌است. با اعمال این محدودیت یونیت‌های یک لایه نمی‌توانند به یکدیگر متصل باشند و همین امر موجب کاهش پیچیدگی در شبکه می‌شود. این ماشین‌ها
موجب کاهش پیچیدگی در شبکه می‌شود. این ماشین‌ها می‌توانند با استفاده از روش‌های سنتی برآورد درست‌نمایی بیشینه آموزش داده شوند. همچنین نمونه‌برداری از یک ماشین بولتزمن محدود با استفاده از روش نمونه‌برداری Gibbs یا روش زنجیره مارکوف مونت کارلو صورت می‌گیرد. ماشین بولتزمن عمیق. ماشین بولتزمن عمیق یک شبکه غیرجهت‌دار با چندین لایه پنهان می‌باشد. در این شبکه هر یونیت به تمام یونیت‌های موجود در لایه‌های مجاور متصل است و همانند ماشین بولتزمن محدود هیچ اتصالی میان یونیت‌های موجود در یک لایه وجود ندارد. ماشین بولتزمن
موجود در یک لایه وجود ندارد. ماشین بولتزمن عمیق را می‌توان مانند پشته‌ای از ماشین‌های بولتزمن محدود در نظر گرفت که در کنار یکدیگر قرار گرفته‌اند. آموزش ماشین بولتزمن عمیق معمولاً در دو فاز صورت می‌گیرد. در فاز اول ابتدا هر یک از ماشین‌های بولتزمن محدود تشکیل‌دهنده شبکه به صورت جداگانه آموزش دیده و در فاز دوم که تنظیم دقیق نام دارد شبکه به صورت کلی و با استفاده از الگوریتم پس‌انتشار خطا آموزش می‌بیند. شبکه باور عمیق. شبکه باور عمیق نمونهٔ دیگری از معماری شبکه‌های عمیق با تعداد بسیار زیادی لایه پنهان می‌باشد
عمیق با تعداد بسیار زیادی لایه پنهان می‌باشد که در سال ۲۰۰۶ ارائه شد. این شبکه قادر به کشف ساختار داده‌های ورودی و استخراج ویژگی از آنهاست. در شبکه باور عمیق بر خلاف ماشین بولتزمن عمیق، دو لایه پنهان بالا (که به لایه آشکار نزدیک می‌باشند) دارای اتصالات جهت‌دار به سمت لایه آشکار بوده و بقیه یونیت‌ها در لایه‌های دیگر اتصالات غیرجهت‌دار دارند. پرکاربردترین الگوریتم آموزش این شبکه الگوریتم سریع حریصانه لایه‌ای می‌باشد. همانند ماشین بولتزمن عمیق فرایند آموزش در این مدل نیز دارای دو فاز سریع و آرام می‌باشد که در
مدل نیز دارای دو فاز سریع و آرام می‌باشد که در فاز سریع لایه‌ها به صورت جداگانه آموزش داده می‌شوند و در فاز آرام یا تنظیم دقیق کل شبکه آموزش می‌بیند. علت استفاده از دو فاز آموزشی در مدل‌های عمیق، وجود تعداد بسیار زیادی لایه پنهان در شبکه می‌باشد که در صورت آموزش یک مرحله‌ای موجب کم شدن گرادیان در لایه‌های اول (محو شدن گرادیان) و در نتیجه کاهش سرعت آموزش می‌شود که از مهم‌ترین مشکلات یادگیری عمیق می‌باشد. به همین دلیل برای رفع این مشکل در ابتدا ماشین‌های بولتزمن محدود تشکیل‌هنده شبکه به صورت جداگانه آموزش
محدود تشکیل‌هنده شبکه به صورت جداگانه آموزش می‌بینند و سپس آموزش بر کل شبکه اعمال می‌شود. نمونه‌برداری از یک شبکه باور عمیق با استفاده از اجرای چندین مرحله از نمونه‌بردای Gibbs بر روی دو لایه پنهان با اتصالات جهت‌دار صورت می‌گیرد و سپس با اجرای یک مرحله نمونه‌برداری اجدادی در طول شبکه و استفاده از متغیرهای نمونه‌برداری نهفته، نمونه‌ها از لایه آشکار حاصل می‌شوند. رمزگذار خودکار. رمزگذار خودکار یک شبکه عصبی غیرنظارتی، پیشرو و غیربازگشتیست که با هدف بازتولید ورودی خود آموزش داده می‌شود. علاوه بر این از این
ورودی خود آموزش داده می‌شود. علاوه بر این از این مدل شبکه برای کاهش ابعاد، استخراج ویژگی و یافتن نمایش یا توزیع داده نیز استفاده می‌شود. از کاربردهای این شبکه می‌توان به بازسازی تصاویر، رنگی کردن تصاویر سیاه و سفید، رفع نویز از تصاویر، کاهش سایز تصاویر و ابعاد داده‌ها اشاره کرد. معماری رمزگذار خودکار شامل سه بخش اصلی انکدر (رمزگذار)، کد و دیکدر (رمزگشا) می‌باشد. در این شبکه به جای آموزش شبکه و پیش‌بینی مقدار هدف Y در ازای ورودی X، یک رمزگذار خودکار آموزش می‌بیند که ورودی خود را بازسازی کند؛ منظور از
می‌بیند که ورودی خود را بازسازی کند؛ منظور از بازسازی، تولید دقیقاً داده‌های ورودی نیست بلکه هدف این مدل کشف الگوها و ویژگی‌های ذاتی توزیع داده‌های ورودی به منظور تولید داده‌های مشاهده نشده و مشابه با همان توزیع داده ورودی می‌باشد؛ بنابراین بردار خروجی همان ابعاد بردار ورودی X را خواهد داشت و تعداد لایه‌ها و نورون‌های موجود در انکدر و دیکدر با یکدیگر برابر است. یک رمزگذار خودکار در ساده‌ترین حالت شامل یک انکدر و دیکدر به همراه تنها یک لایه پنهان است. به منظور کاهش بیشتر ابعاد می‌بایست از تعداد لایه‌های
منظور کاهش بیشتر ابعاد می‌بایست از تعداد لایه‌های پنهان بیشتری در شبکه استفاده کرد که این شبکه در اصطلاح رمزگذار خودکار عمیق نامیده می‌شود. ورودی به انکدر داده شده و خروجی از دیکدر استخراج می‌شود. همان‌طور که گفته شد در این شبکه خروجی بازسازی ورودی بوده و از الگوریتم پس‌انتشارخطا برای یادگیری استفاده می‌شود. رمزگذارهای خودکار با حداقل کردن خطای بازسازی، شبکه را آموزش می‌دهند. معمولاً تعداد نورون‌های موجود در لایه پنهان کمتر از لایه انکدر و دیکدر می‌باشد. لایه پنهان یا کد در حقیقت نمایش داده در فضای بعد
لایه پنهان یا کد در حقیقت نمایش داده در فضای بعد کاهش یافته آن می‌باشد و عملاً متناظر با ویژگی‌های استخراج شده‌است. به منظور استخراج ویژگی و کاهش بعد، پس از آموزش شبکه می‌توان بخش دیکدر را حذف کرده و خروجی میانی‌ترین لایه پنهان را به عنوان ویژگی‌های استخراج شده در نظر گرفت. شبکه‌های مولد تخاصمی. شبکه‌های مولد تخاصمی بر مبنای بخشی از نظریه بازی‌ها به نام بازی مینیماکس کار می‌کنند. در اینجا "تفکیک‌کننده" formula_1 و "مولد" formula_2 با یکدیگر رقابت می‌کنند. هر دو شبکه‌های عصبی‌ی هستند که با پارامترهای
هر دو شبکه‌های عصبی‌ی هستند که با پارامترهای formula_3 و formula_4 مدل‌سازی شده‌اند. در ادامه برای سهولت کار پارامترها و ورودی‌های مدل را حذف می‌کنیم. شبکه مولد یا همان formula_5 داده‌هایی را از نویزهای تصادفی (formula_6) تولید می‌کند و تفکیک کننده یا همان formula_7 در تلاش است تا تشخیص دهد که داده واقعی است (از داده‌های مجموعه آموزشی است) یا ساختگی (تولید شده توسط مولد). در نهایت بازی به جایی می‌رسد که داده‌های تولید شده توسط مولد به قدری شبیه داده‌های واقعی (داده‌های آموزشی) می‌شوند که تشخیص آن توسط
واقعی (داده‌های آموزشی) می‌شوند که تشخیص آن توسط تفکیک‌کننده سخت یا غیرممکن باشد. هر دو شبکه در حالیکه سعی می‌کنند بهتر از دیگری عمل کنند به‌طور همزمان یادمی‌گیرند و پارامترهای خود (formula_3 و formula_4) را بهینه می‌کنند. شبکه مولد را می‌توان به صورت یک تابع مشتق‌پذیر مدل‌سازی کرد به عنوان ورودی نویز تصادفی را از یک فضای پنهان formula_10 با توزیع formula_11 می‌گیرد و داده‌های خروجی از فضایی مشابه داده‌های واقعی و به‌طور خوشبینانه از توزیع مشابه formula_12 هستند: formula_13 که formula_10 فضای پنهان و
هستند: formula_13 که formula_10 فضای پنهان و formula_15 بعد فضای داده‌است. شبکه تفکیک کننده formula_7 یک طبقه‌بند شبکه عصبی ساده است که می‌تواند به عنوان تابعی که توزیع داده‌ها را به احتمال formula_17 نگاشت می‌کند، در نظر گرفته شود و نمایانگر این است که بردار داده‌های ورودی تا چه حد واقعی هستند: formula_18 بازی مجموع-صفر به‌صورت بهینه‌سازی زیر مدل‌سازی می‌شود. تابع هزینه در این بهینه‌سازی formula_19 نام دارد و بر اساس تابع هزینه کراس آنتروپی تعریف می‌شود: formula_20 عبارت formula_21 اشاره به حداقل کردن
formula_20 عبارت formula_21 اشاره به حداقل کردن هزینه مولد و عبارت formula_22 اشاره به حداکثر کردن هزینه تفکیک‌کننده دارد. در حقیقت تفکیک‌کننده به دنبال حداکثر کردن لگاریتم احتمال برای داده‌های واقعی و لگاریتم احتمال ساختگی بودن برای داده‌های ساختگی می‌باشد؛ و در عین حال مولد به دنبال حداقل کردن لگاریتم احتمال ساختگی بودن توسط تفکیک کننده برای داده‌های ساختگی می‌باشد. به عبارت دیگر مولد در صدد فریب دادن تفکیک کننده است و تفکیک کننده در صدد تفکیک درست داده‌ها. به این ترتیب پارامترهای بهینه از این طریق به
به این ترتیب پارامترهای بهینه از این طریق به دست می‌آیند. formula_23 نحوه آموزش شبکه. شروع کار با آموزش تفکیک کننده بر روی داده‌های واقعی برای چند epoch آغاز می‌شود. هدف از این کار این است که تفکیک کننده به داده‌های واقعی ارزش بالاتری اختصاص دهد. سپس همان شبکه را روی داده‌های جعلی تولید شده توسط شبکه مولد آموزش می‌دهیم. در این مرحله، مولد در حال توقف است و هیچ بازخوردی از آموزش دریافت نمی‌کند و تنها تفکیک کننده است که آموزش می‌بیند. به عبارت دیگر، خطا در شبکه مولد پس انتشار نمی‌شود. در نتیجه مراحل قبل،
شبکه مولد پس انتشار نمی‌شود. در نتیجه مراحل قبل، شبکه تفکیک کننده به‌طور قابل توجهی به نسبت شبکه مولد که تا کنون هیچ آموزشی ندیده‌است و همچنان نویز تولید می‌کند، در کار خود بهتر است؛ بنابراین، تفکیک کننده را در حالت توقف قرار می‌دهیم و شبکه مولد را با استفاده از بازخورد تفکیک کننده آموزش می‌دهیم. هدف از این کار این است که تفکیک کننده را به نحوی فریب دهد که داده جعلی را به عنوان داده حقیقی طبقه‌بندی کند. به محض اینکه این اتفاق افتاد، مولد را متوقف می‌کنیم و دوباره آموزش تفکیک کننده را شروع می‌کنیم. این