payamvha/North_RAG huggingface dataset:
و دوباره آموزش تفکیک کننده را شروع می‌کنیم. این آموزش متناوب بین دو شبکه را تا زمانی که نتایج خوبی روی داده‌های تولید شده بدست آوریم ادامه می‌دهیم. می‌توانیم به‌طور دستی بررسی کنیم که آیا نتایج رضایت بخش بوده‌اند یا خیر. برای آموزش تفکیک‌کننده به تعداد مشخصی (formula_24 بار) از طریق گرادیان صعودی تصادفی سعی در بیشینه کردن تابع formula_25 داریم. برای این‌کار formula_26 را از توزیع formula_27 نمونه‌گیری می‌کنیم. همچنین formula_28 را از داده‌های آموزشی نمونه‌گیری می‌کنیم. با این داده‌ها میانگین گرادیان
می‌کنیم. با این داده‌ها میانگین گرادیان formula_25 را نسبت به پارامترهای formula_7 (مولد) که formula_3 باشد حساب می‌کنیم. پارامترهای formula_3 را در جهت این میانگین تغییر می‌دهیم تا باعث افزایش formula_25 شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است: formula_34 حال بهینه‌سازی را برای مولد اعمال می‌کنیم. برای این‌کار میانگین گرادیان formula_25 را نسبت به پارامترهای formula_36 (مولد) که formula_4 باشد حساب می‌کنیم. مانند مرحله قبلی یکی سری نویز جدید که از formula_27 نمونه‌گیری کرده‌ایم را برای محاسبه
از formula_27 نمونه‌گیری کرده‌ایم را برای محاسبه میانگین به کار می‌بریم. پارامترهای formula_4 را در خلاف جهت این میانگین تغییر می‌دهیم تا باعث کاهش formula_25 شود. میانگین گرادیان با عبارت پایین برابر است: formula_41 این دو مرحله را به صورت متناوب چندین بار انجام می‌دهیم تا تفکیک‌کننده دیگر قادر به تشخیص داده‌های واقعی از ساختگی نباشد. محدودیت‌ها. به‌طور کلی، شبکه‌های تخاصمی مولد بهترین نتایج را روی کارهای تولید تصاویر می‌دهد اما معایبی نیز دارد. یکی از معایب اصلی شبکه‌های تخاصمی مولد این است که گاهی آموزش
اصلی شبکه‌های تخاصمی مولد این است که گاهی آموزش آن بسیار سخت است. همچنین به راحتی می‌تواند در دام واگرایی بیفتد. الگوریتم بهینه‌سازی شده گاهی می‌تواند در یک حداقل محلی ضعیف گیر کند. سناریو بازی در بعضی مواقع می‌تواند منحرف شده و به تعادل نرسد. بدترین حالت واگرایی فروپاشی حالت است که بشرح زیر خلاصه شده‌است: formula_42 مشکلات دیگر شبکه‌های تخاصمی مولد با تصاویر عبارتند از: معیارهای ارزیابی. اخیراً مدلهای شبکه‌های تخاصمی مولد برای کارهای متفاوتی به کار گرفته می‌شوند و هر کار معیار ارزیابی مخصوص به خود را دارد
و هر کار معیار ارزیابی مخصوص به خود را دارد اما هنوز هیچ معیار ارزیابی کمی کلی وجود ندارد که باعث سردرگمی محققان شده‌است. در ادامه به چند نمونه از این معیارهای ارزیابی که در حال حاضر به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند اشاره می‌کنیم: توابع هدف نیز می‌توانند به عنوان معیار برای قضاوت دربارهٔ حالت مناسب مسئله استفاده شوند.چگونگی انتخاب یک معیار ارزیابی مناسب هنوز یک مسئله دشوار است. یک معیار ارزیابی خوب باید نمونه‌های تولید شده را از نمونه‌های واقعی متمایز کند، حالت افت و حالت فروپاشی و همچنین
متمایز کند، حالت افت و حالت فروپاشی و همچنین overfitting را تشخیص دهد. کاربردها. به عنوان یکی از مدل‌های مولد یکی از ساده‌ترین کاربردهای شبکه‌های تخاصمی مولد تولید داده‌است. یعنی از توزیع نمونه‌های واقعی یاد بگیریم، و نمونه‌هایی سازگار با توزیع ایجاد کنیم. از جمله کاربردهای شبکه‌های تخاصمی مولد در بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی است. بینایی ماشین. در حال حاضر، شبکه‌های تخاصمی مولد در حوزه‌های بینایی ماشین از جمله ترجمه تصویر، فراتفکیک پذیری تصویر، سنتز تصویر و تولید ویدیو و غیره به کار می‌رود. برای بهبود
و تولید ویدیو و غیره به کار می‌رود. برای بهبود وضوح تصویر یک شبکه متخاصم مولد فراتفکیک پذیر تصویری با وضوح پایین را به عنوان ورودی دریافت می‌کند و تصویری با وضوح بالا تولید می‌کند. مشکل این روش این است که اطلاعات تولید شده توسط این شبکه به اندازه کافی واقعی نیست و اغلب با نویز همراه است. برای تبدیل محتوای تصویر از یک دامنه به دامنه دیگر، روشی جهت ترجمه تصویر به تصویر ارائه شده‌است. آزمایش‌ها نشان می‌دهند که این روش نه تنها در کارهای گرافیکی بلکه در کارهای بینایی نیز مؤثر واقع شده‌است. اما مشکل این روش این
نیز مؤثر واقع شده‌است. اما مشکل این روش این است که فضای آموزشی باید دقیقاً با فضای X,Y جفت شوند که پیدا کردن چنین داده‌های جفت شده‌ای دشوار است. برخی روش‌ها نیز در کارهای سنتز حالت چهره و انتقال ویژگی صورت مؤثر هستند. سنتز صورت مسئلهٔ مهمی است. چگونگی تولید نمونه چهره‌های واقعی همواره مشکلی بوده که محققان به آن پرداخته‌اند. پردازش زبان‌های طبیعی. در حال حاضر شبکه‌های تخاصمی مولد پیشرفت‌هایی در زمینه پردازش زبان و گفتار داشته‌است. مدل SeqGAN براساس روش گرادیان برای آموزش مولد پیشنهاد شده‌است. آزمایش‌ها نشان
برای آموزش مولد پیشنهاد شده‌است. آزمایش‌ها نشان می‌دهد که این روش می‌تواند در گفتار، شعر و تولید متن موسیقی بهتر از روش‌های سنتی عمل کند. شبکه‌های تخاصمی مولد در سایز حوزه‌های مانند پزشکی، برای تشخیص ناهنجاری‌های تصاویر پزشکی، در حوزه امنیت برای تولید بدافزار و برای سفارشی سازی محصولات نیز استفاده می‌شوند.
قلعه اوکو یک قلعه ژاپنی بود که در آکیتا (شهر) در نانکوکو، کوچی، استان کوچی، ژاپن قرار داشت. این قلعه به خاندان چوسوکابه تعلق داشته است.
لورنس فیشر (؛ زادهٔ ) کاراته‌کا اهل فرانسه است. او در رده کمیته ۶۰+ کیلوگرم فعالیت می‌کند. وی موفق به کسب سه قهرمانی در مسابقات جهانی کاراته شده است. دو مدال به صورت انفرادی و یکی در تیمی. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون لژیون دونور (شوالیه) شده‌است.
لوئیس مانوئل پلوماچر (؛ زادهٔ ) کاراته‌کا اهل کلمبیا است. گذشته از کسب یک قهرمانی در جهان در سال ۲۰۰۴، لوئیس پلوماچر در سال ۲۰۰۶ نیز و در بازی های جهانی در سال ۲۰۰۵ مدال نقره دریافت کرد. پلوماچر به مدت ۱۰ سال، از ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۰ عضو تیم ملی کاراته ونزوئلا بود. در طول این سالها، او یک مدال آور بین‌المللی پرکار بود. پلوماچر عملکرد بسیار بالایی را در طول سالهای رقابتی خود حفظ کرد و همین امر باعث شد وی به عنوان بهترین مبارز وزن خود به شهرت برسد و به ۲ فینال جهانی راه یابد.
پیشرانه‌های عملکرد بالای مرسدس آام‌گ () (که پیشتر با نام‌های مهندسی ایلمور و موتورهای عملکرد بالای مرسدس-بنز شناخته می‌شد) یک تولیدکنندهٔ موتور خودروهای فرمول یک مستقر در بریتانیا است. این شرکت در فصل برای تیم سائوبر، از فصل تا برای تیم مک‌لارن، از فصل تا برای فورس ایندیا، در فصل برای تیم براون جی‌پی، از فصل تاکنون برای تیم کارخانه‌ای مرسدس، از فصل برای تیم ویلیامز، در فصل برای لوتوس، در فصل برای مانور ریسینگ، در فصل برای ریسینگ پوینت فورس ایندیا و از فصل تا سال ۲۰۲۰ برای تیم های ریسینگ پوینت و ویلیامز و از
سال ۲۰۲۰ برای تیم های ریسینگ پوینت و ویلیامز و از سال ۲۰۲۱ تاکنون برای تیم های استون مارتین و مک لارن و ویلیامز به تأمین پیشرانه مشغول بوده‌است. موتورهای تولید شده توسط این شرکت هشت بار برندهٔ مقام قهرمانی سازندگان جهان و ده بار برندهٔ مقام قهرمانی رانندگان جهان شده‌اند. پیش‌زمینه. شرکت ایلمور در سال ۱۹۸۳ توسط ماریو ایلین و پل مورگان و به‌عنوان یک تأمین‌کنندهٔ مستقل موتور برای خودروهای فرمول یک تأسیس شد. نام این شرکت از نام خانوادگی بنیانگذاران آن گرفته شده‌بود. ایلمور در ابتدا ساخت موتور برای خودروهای
شده‌بود. ایلمور در ابتدا ساخت موتور برای خودروهای مسابقات ایندی‌کار را با استفاده از سرمایهٔ راجر پنسکی، تولیدکنندهٔ شاسی و صاحب یکی از تیم‌های مسابقات ایندی‌کار آغاز کرد. دایملر-بنز در سال ۱۹۹۳ سهم ۲۵ درصدی جنرال موتورز در شکرت ایلمور را خریداری کرد. در سال ۲۰۰۲، دایملر آگ سهم خود در این شرکت را به ۵۵٪ افزایش داد و نام آن را به مرسدس-ایلمور تغییر داد. بعداً و در سال ۲۰۰۵، دایملر مالکیت تام شرکت ایلمور را از آن خود کرد و نام آن را نیز به «موتورهای عملکرد بالای مرسدس-بنز» تغییر داد. در دسامبر ۲۰۱۱ و همزمان
مرسدس-بنز» تغییر داد. در دسامبر ۲۰۱۱ و همزمان با تغییر نام تیم مرسدس جی‌پی، نام این شرکت نیز جهت هماهنگ بودن با نشان تجاری مرسدس-آام‌گ دوباره تغییر کرد و نام «پیشرانه‌های عملکرد بالای مرسدس آام‌گ» برای آن انتخاب شد. در همان زمان، بخش کوچک پروژه‌های ویژهٔ این شرکت، که بین سال‌های ۲۰۰۳ و ۲۰۰۵ تا ۲۰۱۱ تحت قراردادی جهت توسعه، آرایش، آماده‌سازی و بهبود عملکرد موتورهای هوندا برای مسابقات سری ایندی‌کار قرار داشت، منشعب و به یک شرکت جداگانه تبدیل شد که مالکیت آن نیز متعلق به ماریو ایلین و راجر پنسکی بود. این شرکت
متعلق به ماریو ایلین و راجر پنسکی بود. این شرکت جدید، که کاملاً مستقل از شرکت مرسدس بود، دوباره نام مهندسی ایلمور را برای خود برگزید.
شانون نیشی (؛ زادهٔ ) کاراته‌کا اهل ایالات متحده آمریکا است. وی در سال ۲۰۱۹ در مسابقات کمیته زنان -۵۰ کیلوگرم زنان در بازیهای پان آمریکایی ۲۰۱۹ که در لیما، پرو برگزار شد، به مدال طلا دست یافت. در سال ۲۰۰۵، او در مسابقات کومیته زنان -۵۳ کیلوگرم در مسابقات جهانی ۲۰۰۵ که در دویزبورگ آلمان برگزار شد، رقابت کرد. او همچنین در مسابقات کومیته زنان -۵۵ کیلوگرم بانوان در بازیهای پان آمریکن ۲۰۱۱ به مدال طلا دست یافت.
اَکَرَم (به ترکمنی: Ekerem، اِکِرِم) یک شهرک در غرب ترکمنستان است که در استان بلخان و در کرانهٔ دریای خزر واقع شده است.
آرمین نوابی (زاده ۵ دی ۱۳۶۲) فعال سکولاریست و نویسنده و پادکستر و فعال حقوق بشر است که در حال حاضر در ونکوور کانادا زندگی می‌کند. در سال ۲۰۱۲ او انجمن آزاداندیشی آنلاین جمهوری بی‌خدایان را به عنوان یک سازمان غیرانتفاعی مستقر در کانادا تأسیس کرد که هم‌اکنون صدها شعبه از آن به نام «کنسولگری» در چندین کشور در سراسر جهان مانند مالزی، اندونزی و فیلیپین وجود دارد. این انجمن کمک می‌کند تا بی‌خدایان با یکدیگر به تعامل در جوامعی بپردازند که در آن بی‌دینی، ارتداد و کفر جرم و جنایت محسوب شده و سرکوب می‌شود. به عنوان
جرم و جنایت محسوب شده و سرکوب می‌شود. به عنوان نویسنده، او کتاب "چرا خدا وجود ندارد" را در سال ۲۰۱۴ منتشر کرد و در سال ۲۰۱۷ به عنوان مجری پادکست "جهادگران سکولار" با علی اله رضوی، یاسمین محمد و فیصل سعید آل معمار همکاری کرد. در ژانویه سال ۲۰۱۸، نمایش "جهادی‌های سکولار" به "برای روشنگری مسلمانان" تغییر نام داد و رضوی و نوابی هر دو رئیس آن شدند. زندگی‌نامه. جوانی. نوابی متولد سال ۱۳۶۲ است و به عنوان یک مسلمان شیعه در تهران بزرگ شده است. وی پیش از آنکه در ۱۹۸۸ به تهران بازگردد، در سال ۱۹۸۵ برای مدت کوتاهی به
به تهران بازگردد، در سال ۱۹۸۵ برای مدت کوتاهی به آلمان و در ۱۹۸۶ به لندن نقل مکان کرد. خانواده وی لیبرال بودند اما در مدرسه به او آموزانده شد که به جهنم اعتقاد داشته باشد و حتی انجام کوچک‌ترین گناه او را به آنجا می‌برد. نوابی تصریح کرد: اگر قرار بود در زندگی پس از مرگ برای ابد زنده بماند، این باید اولویت همه در طول زندگیشان بر روی زمین باشد. با این حال وی دریافت که تعداد معدودی از اطرافیان، گرچه ادعا می‌کنند این را باور دارند، اما چنین چیزی برایشان از اهمیت ویژه ای برخوردار نیست. او برای جلوگیری از جهنم به
ویژه ای برخوردار نیست. او برای جلوگیری از جهنم به هر قیمتی قبل از رسیدن به سن بلوغ (۱۵ سالگی) اقدام به خودکشی کرد، زیرا هر گناهی (از جمله خودکشی) که قبل از بلوغ شرعی مرتکب آن شده بود، ظاهراً "به حساب نمی‌آمد. نوابی در سن ۱۲ سالگی با پریدن از پنجره مدرسه اقدام به خودکشی کرد، اما ناموفق بود. این کار او را به مدت ۷ ماه روی صندلی چرخدار نشاند و یک سال مدرسه را از دست داد. بی‌دینی و مهاجرت. نوابی پس از بهبودی حالش، دچار احساس بدی نسبت به بی‌ایمانی خانواده خودش بود و یک مسلمان معتقدتر شد. او هیچ وقت در خواندن
بود و یک مسلمان معتقدتر شد. او هیچ وقت در خواندن نمازش کوتاهی نمی‌کرد و هرگز به دختران نگاه نمی‌کرد تا مبادا وسوسه شود و با جدیت به مطالعه اسلام پرداخت. با این حال، هر چه بیشتر یاد می‌گرفت شک و تردیدهای بیشتری برایش به وجود می‌آمد، زیرا محتوای اسلام برای او معنایی نداشت، او به مطالعه زندگی روزمره مسلمانان پرداخت و در این که همه غیر مسلمانان باید با شکنجه ابدی مجازات شوند شک کرد. مطالعه ادیان دیگر شک و تردید او را حتی بیشتر هم برانگیخت. یک واقعه مهم در خواندن کتابی در مورد تاریخ دین در دانشکده بود: "من دیدم
کتابی در مورد تاریخ دین در دانشکده بود: "من دیدم که چقدر راحت است که مفهوم خدا و آنچه را که او می‌خواست بر اساس سیاست زمان تغییر کند. چرا من حتی این را به درستی قبول کنم؟ من هرگز از خودم نمی‌پرسیدم که آیا این فقط می‌تواند ساخته شود؟ " نوابی در عین ناامیدی و ترس زیاد از جهنم، از خدا خواست تا خودش را بر او آشکار کند و ثابت کند که واقعی است. با این حال، او هیچ جوابی دریافت نکرد، ایمان خود را از دست داد و در نهایت نتیجه گرفت که خدا خیالی است. نوابی حدود یک سال در دانشگاه تهران تحصیل کرد و زیست‌شناسی مولکولی را
دانشگاه تهران تحصیل کرد و زیست‌شناسی مولکولی را فرا گرفت. نوابی وقتی دانشگاه بود، در ابتدا فکر کرد که ممکن است دیوانه شود و تنها او آتئیسم را می‌شناسد. با این حال، هنگامی که او به دو تن از دوستان دانشگاه خود اعتراف کرد و افکار تازه توسعه یافته خود را فاش کرد، طی چند هفته نسبت به دین دچار تردید شدند. این امر او را ترغیب کرد تا در اینترنت به دنبال همفکران خود باشد. او نمی‌خواست در تهران بماند و موفق به اخذ ویزای دانشجویی برای دانشگاه بریتیش کلمبیا برای تحصیل در امور مالی شد. وی در ۱۰ اکتبر ۲۰۰۴ وارد ونکوور
در امور مالی شد. وی در ۱۰ اکتبر ۲۰۰۴ وارد ونکوور شد و بعداً مقیم دائمی شد و در نهایت تابعیت کانادا را به دست آورد. در آنجا، او جمهوری بی خدایان را در سال ۲۰۱۲ ایجاد کرد تا در یک جامعه بی خدایی جهانی بتواند بستر فعالیت خود را ایجاد کند. اتهام توهین به مقدسات. نوابی در سال ۲۰۱۹ به هدف چندین تلاش توهین به مقدسات تبدیل شد. در فوریه سال ۲۰۱۹، "Cherwell"، یک روزنامه دانشجویی در دانشگاه آکسفورد، از انتشار مصاحبه نوابی در نسخه آنلاین خود، به این دلیل که «ممکن است توهین آمیز به نظر برسد» خودداری کرد. این مصاحبه در
آمیز به نظر برسد» خودداری کرد. این مصاحبه در نسخه چاپی روزنامه منتشر شد. ویرایشگر پروفایل فردی هایوارد که مصاحبه را انجام داد در اعتراض به این کار استعفا داد. در مارس ۲۰۱۹، دانشگاه مؤنث رویال در شهر کلگری کانادا یک برنامه سخنرانی برنامه‌ریزی شده با نام نوابی را که توسط انجمن آتئیست کالگری انجام شده بود ، لغو کرد. این دانشگاه اظهار داشت که تمایلی برای برگزاری این رویداد پس از تیراندازی در مسجد کریستچرچ وجود ندارد، اما «این امر به‌طور کامل باعث می‌شود که ایشان در زمان دیگری به دانشگاه ما بیاید». در ماه اوت،
در زمان دیگری به دانشگاه ما بیاید». در ماه اوت، آموزش عالی آلبرتا گفت باید مانع بنیان نوابی و تشکیلات مشابه شد، و سیاست آزادی بیان آکادمیک دانشگاه باید قوی تر نظارت کند. جمهوری بی خدایان. پایه. در حالی که هنوز در ایران زندگی می‌کرد، نوابی گروه «بی‌خدایان ایران» را در اورکات و در سال ۲۰۰۳، برای ارتباط با دیگر بی‌خدایان در کشور، تأسیس کرد. او شوکه شده، تعجب کرده و خوشحال شد که بسیاری دیگر مانند او وجود داشتند، و این احساسات متقابلاً بود: «این احساس می‌شد که به خانواده ای می‌آیید که حتی نمی‌دانید از خانه خود
خانواده ای می‌آیید که حتی نمی‌دانید از خانه خود دارید.» پس از مدتی، نوابی تصمیم گرفت تا با ملحدان فراتر از جمهوری اسلامی ایران، صفحه «جمهوری بیخدا» را در فیس بوک و سال ژانویه ۲۰۱۲ تأسیس کند. بعداً در فوریه ۲۰۱۲ توسط گروه فیسبوک و وب سایت www.atheistrepublic.com دنبال شد که از ژوئیه ۲۰۱۷ تقریباً ۵ میلیون بازدید در هفته دریافت کرد. جمهوری بی خدایان بی خدایان را از سراسر جهان دور هم جمع می‌کند، LGBTQ و حقوق زنان را ترویج می‌کند و با آزار و اذیت خداناباوران مبارزه می‌کند. به گفته نوابی، این ارزش‌های رهایی‌بخش
می‌کند. به گفته نوابی، این ارزش‌های رهایی‌بخش که AR درصدد گسترش آن است، مورد حمله اسلام‌گرایی، راست‌گرایی آلترناتیو و چپ واپس‌گرا قرار دارند.
یادگیری متریک (به انگلیسی: Metric learning) به یادگیری یک تابع فاصله اشاره دارد که میزان شباهت بین نمونه‌ها را محاسبه می‌کند. درواقع هدف یادگیری یک متریک است که فاصله بین نمونه‌های یک کلاس را کاهش و فاصله بین نمونه‌های کلاس مختلف را افزایش دهد. روش‌های یادگیری متریک از یک طرح‌ریزی خطی (به انگلیسی: linear projection) استفاده می‌کنند که این نوعی محدودیت است زیرا برای حل مسائل دنیای واقعی و آشکار کردن دانش غیرخطی موجود در داده‌ها نمی‌توانند کارا باشند. درسالهای اخیر مفهوم یادگیری عمیق و یادگیری متریک باهم
اخیر مفهوم یادگیری عمیق و یادگیری متریک باهم ترکیب شدند و مفهوم یادگیری متریک عمیق به منظور کاربردهای درک بصری مطرح شد که از رویکرد هسته (به انگلیسی: kernel) و توابع فعالسازی برای حل مسائل غیرخطی استفاده می‌کند. آشنایی. سناریویی را تصور کنید که در آن باید شباهت یا مسافت را بین بیش از دو تصویر محاسبه کنیم (برای مثال، برای خوشه بندی یا طبقه‌بندی نزدیکترین همسایه). یک سؤال اساسی که پیش می‌آید دقیقاً چگونگی ارزیابی شباهت یا فاصله بین جفت تصاویر است. به عنوان مثال، اگر هدف ما پیدا کردن چهره‌های مطابق با هویت
مثال، اگر هدف ما پیدا کردن چهره‌های مطابق با هویت باشد، باید یک عملکرد فاصله را انتخاب کنیم که بر ویژگی‌های مناسب (رنگ مو، نسبت فاصله بین کلیدهای صورت و غیره) تأکید کند. اما ممکن است ما یک برنامه کاربردی داشته باشیم که بخواهیم موقعیت فرد را تعیین کنیم و بنابراین به یک عملکرد فاصله نیاز داریم که شباهت موقعیت آنها را به تصویر می‌کشد. واضح است که سایر ویژگی‌ها در این سناریو کاربردی تر هستند؛ بنابراین می‌توانیم با انتخاب مناسب از ویژگی‌ها و ترکیب آن ویژگی‌ها، یک تابع فاصله مناسب را برای هر کار تعیین کنیم.
یک تابع فاصله مناسب را برای هر کار تعیین کنیم. یادگیری متریک. هر مجموعه داده از لحاظ طبقه‌بندی و خوشه بندی دارای مشکلات خاص است. به عنوان مثال، هنگامی که با یک مشکل تشخیص چهره مواجه هستید، ممکن است با عواملی مانند تغییرات مختلف، اختلاف روشنایی، مقیاس پذیری، پس زمینه و انسداد مواجه شوید که هریک از آنها باعث ایجاد مشکلات مختلف در طبقه‌بندی داده‌ها می‌شود؛ بنابراین، برای پرداختن به این عوامل، باید ویژگیهای متمایز داده‌ها به خوبی تعریف شود تا طبقه‌بندی صحیح داده‌ها انجام شود. معیارهای فاصله که توانایی یادگیری
انجام شود. معیارهای فاصله که توانایی یادگیری خوب و مستقل از مشکل ندارند می‌توان ادعا کرد که نتایج طبقه‌بندی خوبی در طبقه‌بندی داده‌ها ندارد؛ بنابراین، برای دستیابی به نتایج موفق در داده‌های ورودی، یک متریک مسافت مناسب لازم است. یادگیری متریک با تجزیه و تحلیل داده‌ها، یک متریک مسافت جدید را ارائه می‌دهد. یادگیری متریک که فرایند یادگیری را بر روی داده‌ها انجام می‌دهد، توانایی بالاتری در تشخیص متمایز بودن داده‌های نمونه دارد. هدف اصلی یادگیری متریک، یادگیری یک متریک جدید برای کاهش فاصله بین نمونه‌های یک کلاس
متریک جدید برای کاهش فاصله بین نمونه‌های یک کلاس و افزایش فاصله بین نمونه‌های کلاس‌های مختلف است. همان‌طور که در زیر مشاهده می‌شود، در حالی که یادگیری متریک قصد دارد اشیاء مشابه را به هم نزدیک کند، فاصله بین اشیاء متفاوت را افزایش می‌دهد. با توجه به مطالعات گسترده مربوط به یادگیری متریک، می‌توان دریافت که به‌طور مستقیم با متریک مسافت فاصله ماهالانوبیس (به انگلیسی:Mahalanobis distance) مرتبط است. اگر [X = [x1، x2،...، xN نمونه‌های آموزشی باشد ، که در آن xi به عنوان iامین نمونه آموزشی و N تعداد کل نمونه‌های
عنوان iامین نمونه آموزشی و N تعداد کل نمونه‌های آموزشی است. فاصله بین xi و xj به صورت زیر محاسبه می‌شود: formula_1 formula_2 یک متریک مسافت است ، باید دارای ویژگی‌های عدم انعطاف‌پذیری ، هویت غیرقابل توصیف ، تقارن و نابرابری مثلث باشد. M باید نیمکره مثبت(به انگلیسی:positive semidefinite) و متقارن باشد. همه مقادیر ویژه یا عوامل تعیین‌کننده M باید مثبت یا صفر باشند تا نیمکره مثبت (به انگلیسی:positive semidefinite) باشند. هنگامی که M را تجزیه می‌کنیم، به شرح زیر است: formula_3 formula_1 formula_5 همان‌طور که
است: formula_3 formula_1 formula_5 همان‌طور که در معادله بالا مشاهده می‌شود، W خاصیت دگرگونی خطی دارد. با توجه به این خاصیت، فاصله اقلیدسی در فضای تبدیل شده برابر با فاصله ماهالانوبیس در فضای اصلی برای دو نمونه است. این تحول خطی واقعیت موجود در زیرساخت‌های یادگیری متریک را به ما نشان می‌دهد. به دست آوردن قابلیت بازنمایی (به انگلیسی:representation) بهتر برای داده‌ها، مطمئناً ما را قادر می‌سازد پیش‌بینی‌های دقیق تری را در زمینه طبقه‌بندی یا مشکلات خوشه بندی انجام دهیم. یادگیری متریک با هدف یادگیری یک متریک
انجام دهیم. یادگیری متریک با هدف یادگیری یک متریک فاصله خوب از داده‌ها است. متریک فاصله، داده‌های جدیدی را ارائه می‌دهد که تبعیض معنی دار و قدرتمندتر با استفاده از رابطه شباهت بین نمونه‌ها دارند. وقتی در مورد یادگیری متریک بحث می‌کنیم، در ابتدا یک تحول خطی مفید مطرح است. رویکردهای یادگیری متریک خطی محدودیتهای منعطف تری در فضای داده تبدیل شده ارائه می‌دهند و عملکرد یادگیری را بهبود می‌بخشد. این رویکردها دارای مزایایی مانند فرمول‌های محدب و استحکام در برابر پوشش بی از حد (به انگلیسی:overfit) هستند. اگرچه
پوشش بی از حد (به انگلیسی:overfit) هستند. اگرچه رویکردهای خطی به ما کمک می‌کنند تا یک معیار خوب را بیاموزیم، اما می‌توان قابلیت‌های بهتر بازنمایی را از داده‌ها بدست آورد. تحول خطی توانایی محدودی برای دستیابی به عملکرد بهینه بر روی بازنمایی جدید داده‌ها دارد، زیرا عملکرد ضعیفی در جذب ساختار ویژگی غیرخطی دارند. هدف دستیابی به عملکرد بالاتر با انتقال مسئله به فضای غیر خطی از طریق روش‌های کرنل در یادگیری متریک به منظور غلبه بر این مشکل است. اگرچه این رویکردهای غیرخطی برای حل مشکلات غیرخطی عملی است، اما ممکن
غیرخطی برای حل مشکلات غیرخطی عملی است، اما ممکن است بر روی پوشش بی از حد (به انگلیسی:overfit) تأثیر منفی بگذارد. در سالهای اخیر با استفاده از یادگیری متریک عمیق (به انگلیسی:deep metric learning)، می‌توان راه حل کمتری را برای غلبه بر چنین مشکلاتی که در هر دو روش وجود دارد، پیشنهاد کرد. یادگیری متریک عمیق (Deep metric learning). تکنیک‌های یادگیری ماشین سنتی دارای توانایی محدود برای پردازش داده‌های خام هستند؛ بنابراین، آنها قبل از طبقه‌بندی یا کارهای خوشه بندی، به مهندسی ویژگی نیاز دارند، مانند مراحل پیش
بندی، به مهندسی ویژگی نیاز دارند، مانند مراحل پیش پردازش و مراحل استخراج ویژگی. همه این مراحل نیاز به تخصص دارند و مستقیماً در ساختار طبقه‌بندی قرار نمی‌گیرند. با این حال، یادگیری عمیق سطح بالاتری از داده‌ها را مستقیما در ساختار طبقه‌بندی یادمی‌گیرد. این چشم‌انداز تفاوت اساسی بین روشهای سنتی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را نشان می‌دهد. برخلاف روشهای سنتی یادگیری ماشین، یادگیری عمیق برای دستیابی به نتایج موفقیت‌آمیز به داده‌های بزرگی نیاز دارد، زیرا در اندازه داده‌های پایین به اندازه کافی موفق نیست. علاوه
داده‌های پایین به اندازه کافی موفق نیست. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به دلیل حجم داده زیاد و تعداد زیادی پارامترها به زمان زیادی برای آموزش داده نیاز دارند؛ بنابراین، NVIDIA برای انجام این محاسبات با کارایی بالا، یک کتابخانه شتابدهنده GPU cuDNN برای شبکه‌های عصبی عمیق معرفی کرد. چارچوبهای یادگیری عمیق زیادی مانند Caffe , Caffe2، Chainer , Microsoft CNTK , Matlab , Mxnet , PaddlePaddle , PyTorch , TensorFlow و Theano گسترش داده شدند درحالیکه از GPU قدرتمند استفاده می‌کنند. معیارهای تشابه اولیه
GPU قدرتمند استفاده می‌کنند. معیارهای تشابه اولیه که برای طبقه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شوند، فاصله‌های اقلیدسی (به انگلیسی:Euclidean)، ماهالانوبیس (به انگلیسی:Mahalanobis)، ماتوزیتا (به انگلیسی:Matusita)، باتاچاریا (به انگلیسی:Bhattacharyya) و کولبک-لیبلر (به انگلیسی:Kullback-Leibler)است. با این حال، این معیارهای از پیش تعریف شده دارای قابلیت‌های محدودی در طبقه‌بندی داده‌ها هستند. از این رو، رویکردی مبتنی بر متریک ماهالانوبیس برای طبقه‌بندی داده‌ها به یادگیری متریک سنتی برای رفع این مشکل پیشنهاد شده‌است.
متریک سنتی برای رفع این مشکل پیشنهاد شده‌است. در این روش، داده‌ها به فضای ویژگی‌های جدید با قدرت تبعیض بالاتر تبدیل می‌شوند. معمولاً رویکردهای یادگیری متریک به دگرگونی خطی داده‌ها بدون استفاده از هیچ گونه تابع کرنل مربوط می‌شوند. با این حال، این رویکردها به اندازه کافی موفق نیستند تا دانش غیرخطی موجود در داده‌ها را نشان دهند. به همین دلیل، با استفاده از یادگیری متریک، نتایج مورد انتظار حاصل نمی‌شود. اگرچه راه حلی با رویکرد مبتنی بر کرنل برای رفع این مشکل ارائه شد، به دلیل برخی از مسائل مانند مقیاس بندی،
ارائه شد، به دلیل برخی از مسائل مانند مقیاس بندی، موفقیتی بدست نیامده است. برخلاف روشهای سنتی یادگیری متریک، یادگیری عمیق با استفاده از توابع فعال سازی که دارای ساختار غیرخطی هستند، این مشکل را حل می‌کند. بیشتر رویکردهای یادگیری عمیق موجود بر مبنای معماری عمیق و نه متریک مسافت در فضای بازنمایی جدید داده‌ها بنا شده‌است. با این حال، رویکردهای مبتنی بر فاصله اخیراً به یکی از جالب‌ترین مباحث در یادگیری عمیق تبدیل شده‌اند. ایده اصلی در یادگیری متریک عمیق این است که با استفاده از معماری شبکه‌های عصبی در یادگیری
که با استفاده از معماری شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق، نقاط داده را به فضای ویژگی دیگر برای مقایسه یا تطبیق ترسیم کند، که یادگیری متریک و یادگیری ویژگی را در یک چارچوب یادگیری مشترک متحد می‌کند. یادگیری متریک عمیق، که هدف آن افزایش فاصله بین نمونه‌های مشابه است، ارتباط مستقیمی با فاصله بین نمونه‌ها دارد. برای اجرای این فرایند، تابع هزینه متریک (به انگلیسی:Metric loss function) در یادگیری عمیق به معرفی شده‌است؛ که هدف نزدیکتر کردن نمونه‌ها از یک کلاس‌ها به یکدیگر و جداکردن نمونه‌های کلاسهای مختلف از یکدیگر
و جداکردن نمونه‌های کلاسهای مختلف از یکدیگر است. معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق. یادگیری متریک عمیق به عنوان مبنا و سنگ بنای بسیاری از سیستم‌های بازیابی تصویر مبتنی برمحتوا است؛ و در بسیاری از کارهای درک بصری مانند بازیابی تصویر و شی، بازشناسی چهره، ردیابی شی و موارد دیگر استفاده می‌شود. یادگیری متریک عمیق به طورکلی سه بخش اساسی دارد که بر کارایی آنها مؤثر است: نمونه ورودی آموزنده مؤثر. یادگیری متریک عمیق به‌طور خاص به تابع هزینه متریک اشاره دارد اما انتخاب نمونه هم می‌تواند تأثیر مثبتی در کلاس
اما انتخاب نمونه هم می‌تواند تأثیر مثبتی در کلاس بندی داشته باشد. نمونه مؤثر یکی از مهم‌ترین عناصر در افزایش موفقیت یادگیری متریک عمیق است. استراتژی نمونه برداری می‌تواند در موفقیت شبکه و همچنین سرعت آموزش شبکه مؤثر باشد. ساده‌ترین راه انتخاب نمونه‌ها به صورت تصادفی است یعنی جفت نمونه‌های مثبت و منفی از مجموعه داده‌ها به صورت تصادفی انتخاب شوند. در بسیاری از مقالات برای شبکه‌های سیامی از این استراتژی استفاده می‌کنند ولی براین موضوع هم تأکید دارند که پس از اینکه شبکه به عملکرد قابل قبولی رسید. امکان کند شدن
شبکه به عملکرد قابل قبولی رسید. امکان کند شدن فرایند یادگیری وجود دارد. شبکه‌های تریپلت برای انتخاب نمونه‌های آموزشی از سه نمونه مثبت، منفی و لنگر استفاده می‌کنند. در برخی تحقیقات نشان داده شده که وجود مدل‌هایی که قدرت تفکیک‌پذیری کمتری دارند در به روز رسانی مدل هیچ تأثیری ندارند. وجود این تریپلت‌ها باعث اتلاف وقت و منابع می‌شود. به همین دلیل، برای رفع این مشکلات، استفاده از سه نمونه آموزنده بسیار راحت است و می‌توان به جای انتخاب نمونه‌های تصادفی، مدل‌های آموزش عملی تر با استراتژی نمونه بهتری ارائه کرد. در
عملی تر با استراتژی نمونه بهتری ارائه کرد. در فصل بعدی و در کاربردها راجع به این استراتژی‌ها صحبت می‌شود. به‌طور خلاصه، حتی اگر مدل‌ها و معماری‌های ریاضی خوبی ایجاد کنیم، بسته به قدرت تمایز نمونه‌هایی که ارائه می‌شود، توانایی یادگیری شبکه محدود خواهد بود. نمونه‌های آموزش متمایز باید به شبکه ارائه شود تا شبکه بتواند بهتر یاد بگیرد و بازنمایی بهتری کسب کند. به همین دلیل باید تأثیر رابطه نمونه‌ها برای یادگیری متریک عمیق مورد بررسی دقیق قرار گیرد. مدل شبکه. به‌طور معمول دو نوع شبکه‌های عصبی وجود دارند که در