payamvha/North_RAG huggingface dataset:
روابط اسرائیل و کره شمالی خصومت آمیز است. کره شمالی اسرائیل را به رسمیت نمی‌شناسد و آن را به عنوان یک «دست نشانده امپریالیستی» آمریکا محکوم می‌کند. از ۱۹۸۸ کره شمالی تمام خاک اسرائیل به جز بلندی‌های جولان که به صورت بین‌المللی برای سوریه به رسمیت شناخته می‌شود را برای فلسطین به رسمیت می‌شناسد. اسرائیل برنامه هسته ای و موشکی کره شمالی را خطری برای جهان معرفی می‌کند.
اسپلندر (به انگلیسی: Splendor) یک بازی رومیزی مبتنی بر کارت چند نفره است که آن را مارک آندره طراحی و پاسکال کوئیدولت تصویرگری کرده‌اند. این بازی را اولین بار کمپانی فرانسوی «اسمودی» در سال ۲۰۱۴ منتشر کرد. بُرد بازی شامل کارت‌هایی است که روی میز به صورت یک شبکه قرار داده شده‌اند. بازیکنان در نقش بازرگانان سنگ‌های قیمتی در دوران رنسانس، معادن، حمل و نقل و مغازه‌های جواهرات را خریداری می‌کنند. این بازی در سال ۲۰۱۴ نامزد جایزه Spiel des Jahres (بازی سال) شد. بازی. اسپلندر یک بازی ساخت موتور و مدیریت منابع است
اسپلندر یک بازی ساخت موتور و مدیریت منابع است که در آن دو تا چهار بازیکن برای جمع‌آوری بیشترین امتیاز رقابت می‌کنند. این بازی دارای اجزای زیر است: هر کارت توسعه در یکی از سه سطح قرار می‌گیرد (•، ••، •••) که نشانگر دشواری به دست آوردن جواهرات مورد نیاز برای خرید آن کارت است. همچنین هر کارت توسعه یک رانت از جنس جواهرات بازی دارد که ممکن است برای خریدهای کارت توسعه در آینده استفاده شود. هر بازیکن در نوبت خود، فقط یکی از موارد زیر باشد را انجام می‌دهد: پس از این عمل: پایان بازی. هنگامی که یک بازیکن به امتیاز
عمل: پایان بازی. هنگامی که یک بازیکن به امتیاز ۱۵ برسد، بازیکنان در دور فعلی به بازی ادامه می‌دهند تا اینکه هر بازیکن به همان تعداد چرخش انجام دهد. وقتی این اتفاق افتاد، بازی به پایان می‌رسد. امتیازدهی. پس از پایان بازی، بازیکنی که بیشترین امتیاز را کسب کُند برنده می‌شود. در صورت تساوی امتیازات، کسی که کمترین کارت توسعه را خریده باشد، برنده می‌شود. اگر نتیجه همچنان مساوی باقی بماند، بازیکنان مشترکاً برنده می‌شوند.
هستر مارتا پول (زاده ۲۷ مه ۱۸۳۳–درگذشته ۱۹۳۲) نویسنده، شاعر ، منتقد هنری، هنرمند و مدافع حقوق زنان در آمریکا بود. زندگی شخصی. او خانه خود را در متوچن، نیوجرسی ساخت. پول در سال ۱۹۳۲ درگذشت.
یادگیری تقویت عمیق (RL عمیق) زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که یادگیری تقویت (RL) و یادگیری عمیق را ترکیب می‌کند. RL مشکل یادگیری یک عامل محاسباتی را در نظر می‌گیرد تا با استفاده از آزمون و خطا تصمیم بگیرد. Deep RL یادگیری عمیق در راه حل را در بر می‌گیرد، به نمایندگان اجازه می‌دهد تا از داده‌های ورودی بدون ساختار، بدون مهندسی دستی فضاهای حالت تصمیم بگیرند. الگوریتم‌های Deep RL می‌توانند ورودی‌های بسیار بزرگی (مثلاً هر پیکسل ارائه شده روی صفحه در یک بازی ویدیویی) را بگیرند و تصمیم بگیرند که برای
یک بازی ویدیویی) را بگیرند و تصمیم بگیرند که برای بهینه‌سازی یک هدف چه کارهایی انجام دهند (مثلاً به حداکثر رساندن امتیاز بازی). یادگیری تقویت عمیق برای مجموعه متنوعی از برنامه‌ها از جمله رباتیک، بازی‌های ویدیویی، پردازش زبان طبیعی، بینایی رایانه ای، آموزش، حمل و نقل، امور مالی و مراقبت‌های بهداشتی مورد استفاده قرار گرفته‌است اما محدود به آنها نمی‌شود. بررسی کلی. یادگیری عمیق. یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که با به کارگیری یک شبکه عصبی مجموعه ای از ورودی‌ها را از طریق شبکه عصبی مصنوعی به مجموعه ای از
را از طریق شبکه عصبی مصنوعی به مجموعه ای از خروجی‌ها تبدیل می کند. نشان داده شده‌است که روشهای یادگیری عمیق، اغلب با استفاده از یادگیری نظارت شده با مجموعه داده‌های برچسب دار، وظایفی را حل می‌کنند که شامل پردازش داده‌های ورودی خام پیچیده و با ابعاد بالا مانند تصاویر، با مهندسی ویژگی دستی کمتر نسبت به روش‌های قبلی است، و توانایی پیشرفت قابل توجهی در چندین زمینه از جمله کامپیوتر بینایی و پردازش زبان طبیعی دارد. یادگیری تقویت. یادگیری تقویت فرآیندی است که در آن یک عامل یادمی‌گیرد که از طریق آزمون و خطا
در آن یک عامل یادمی‌گیرد که از طریق آزمون و خطا تصمیم‌گیری کند. این مشکل اغلب از نظر ریاضی به عنوان یک فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) مدل‌سازی می‌شود، جایی که یک عامل در هر مرحله در یک حالت است formula_1 ، اقدام می‌کند formula_2 ، پاداش عددی دریافت می‌کند و به حالت بعدی منتقل می‌شود formula_3 با توجه به پویایی محیط formula_4 . عامل سعی می‌کند یک خط مشی را بیاموزد formula_5 برای به حداکثر رساندن بازده آن (جمع پاداش مورد انتظار). در یادگیری تقویت (در مقابل کنترل بهینه) الگوریتم فقط به پویایی دسترسی دارد
کنترل بهینه) الگوریتم فقط به پویایی دسترسی دارد formula_4 از طریق نمونه‌گیری یادگیری تقویت عمیق. در بسیاری از مشکلات تصمیم‌گیری عملی، حالت‌های formula_1 از MDP دارای ابعاد بالا (به عنوان مثال تصاویر از یک دوربین یا جریان حسگر خام از یک ربات) است و با الگوریتم‌های RL سنتی قابل حل نیست. الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق شامل یادگیری عمیق برای حل چنین MDPها هستند که اغلب نشان دهنده این خط مشی است formula_5 یا سایر توابع آموخته شده به عنوان یک شبکه عصبی، و در حال توسعه الگوریتم‌های تخصصیست که عملکرد خوبی در این
توسعه الگوریتم‌های تخصصیست که عملکرد خوبی در این تنظیمات دارند. تاریخچه. همزمان با افزایش علاقه به شبکه‌های عصبی از اواسط دهه ۱۹۸۰، علاقه به یادگیری تقویت عمیق که در آن از یک شبکه عصبی برای نشان دادن سیاست‌ها یا توابع ارزشی استفاده می‌شود، افزایش یافت. همان‌طور که در چنین سیستمی، کل فرایند تصمیم‌گیری از سنسورها تا موتورهای موجود در یک ربات یا عامل شامل یک شبکه عصبی تک لایه است، گاهی اوقات یادگیری تقویت انتها به انتها نامیده می‌شود. یکی از اولین برنامه‌های موفقیت‌آمیز یادگیری تقویت با شبکه‌های عصبی،
موفقیت‌آمیز یادگیری تقویت با شبکه‌های عصبی، TD-Gammon بود، یک برنامه کامپیوتری که در سال ۱۹۹۲ برای بازی تخته نرد تهیه شد. از چهار ورودی برای تعداد قطعات یک رنگ داده شده در یک مکان مشخص روی صفحه استفاده شده‌است که مجموعاً ۱۹۸ سیگنال ورودی است. با داشتن دانش صفر، این شبکه یادگرفت که بازی را در سطح متوسط با بازی خود و TD انجام دهد (formula_9) کتابهای اصلی ساتن و بارتو در مورد یادگیری تقویت، برترسکاس و تسیتکلیس در مورد برنامه‌نویسی عصبی، و دانش و علاقه پیشرفته دیگران در این زمینه. گروه Katsunari Shibata نشان
دیگران در این زمینه. گروه Katsunari Shibata نشان داد که توابع مختلفی در این چارچوب پدیدار می‌شوند، از جمله تشخیص تصویر، ثابت بودن رنگ، حرکت سنسور (تشخیص فعال)، هماهنگی چشم و حرکت دست، توضیح فعالیت‌های مغز، دانش انتقال، حافظه، توجه انتخابی، پیش‌بینی و اکتشاف. از حدود سال ۲۰۱۳، DeepMind نتایج یادگیری چشمگیری را با استفاده از RL عمیق برای انجام بازی‌های ویدیویی Atari نشان داد. بازیکن کامپیوتر که یک شبکه عصبی با استفاده از یک الگوریتم RL عمیق آموزش دیده‌است، یک نسخه عمیق یادگیری Q که آنها را شبکه‌های Q عمیق
یک نسخه عمیق یادگیری Q که آنها را شبکه‌های Q عمیق (DQN) می‌نامند، با امتیاز بازی که به عنوان پاداش است. آنها از یک شبکه عصبی کانولوشن عمیق برای پردازش ۴ فریم پیکسل RGB (84x84) به عنوان ورودی استفاده کردند. تمام ۴۹ بازی با استفاده از همان معماری شبکه و با حداقل دانش قبلی، بهتر از روش‌های رقابتی تقریباً در همه بازی‌ها و عملکرد در سطحی قابل مقایسه یا برتر از یک تستر حرفه ای بازی انسانی، آموخته شدند. هنگامی که AlphaGo , یک برنامه رایانه ای آموزش دیده با RL عمیق برای بازی Go، اولین برنامه کامپیوتری Go شد که
برای بازی Go، اولین برنامه کامپیوتری Go شد که توانست یک بازیکن حرفه ای Go انسان را بدون نقص در یک صفحه کامل ۱۹ × ۱۹ شکست دهد، یادگیری تقویت عمیق به یک نقطه عطف رسید. در پروژه بعدی در سال ۲۰۱۷، AlphaZero عملکرد Go را بهبود بخشید و در عین حال نشان داد که می‌توانند از همان الگوریتم برای یادگیری بازی شطرنج و شوگی در سطح رقابتی یا برتر از برنامه‌های رایانه ای موجود برای آن بازیها استفاده کنند. به‌طور جداگانه، یک نقطه عطف دیگر توسط محققان دانشگاه کارنگی ملون در سال ۲۰۱۹ با توسعه دادن Pluribus به دست آمد که
در سال ۲۰۱۹ با توسعه دادن Pluribus به دست آمد که Pluribus، یک برنامه رایانه ای برای بازی پوکر که اولین کسی بود که در بازی‌های چند نفره بدون محدودیت تگزاس موفق به شکست افراد حرفه ای شد. OpenAI Five، برنامه ای برای بازی پنج به پنج Dota 2 قهرمانان قبلی جهان را در یک مسابقه نمایشی در سال ۲۰۱۹ شکست داد. همچنین یادگیری تقویت عمیق در بسیاری از حوزه‌های فراتر از بازی‌ها اعمال شده‌است. در رباتیک از این رده استفاده شده‌است تا ربات‌ها بتوانند کارهای ساده خانگی را انجام دهند و مکعب روبیک را با دست ربات حل کنند. Deep
دهند و مکعب روبیک را با دست ربات حل کنند. Deep RL همچنین برنامه‌های پایداری را پیدا کرده‌است که برای کاهش مصرف انرژی در مراکز داده استفاده می‌شود. Deep RL برای رانندگی خودمختار یک زمینه فعال تحقیقاتی در دانشگاه و صنعت است. الگوریتم‌ها. تکنیک‌های مختلفی جهت آموزش سیاست‌ها برای حل وظایف با الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق وجود دارد که هرکدام مزایای خاص خود را دارند. در بالاترین سطح، تمایزی بین یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل و بدون مدل وجود دارد که به این موضوع اشاره دارد که آیا الگوریتم سعی در یادگیری یک مدل پیش
دارد که آیا الگوریتم سعی در یادگیری یک مدل پیش رو از پویایی محیط دارد. در الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق مبتنی بر مدل، یک مدل پیش رو از پویایی محیط، معمولاً با یادگیری نظارت شده با استفاده از یک شبکه عصبی تخمین زده می‌شود. سپس، اقدامات با استفاده از کنترل پیش‌بینی مدل با استفاده از مدل آموخته شده بدست می‌آیند. از آنجا که پویایی واقعی محیط معمولاً از پویایی آموخته شده جدا می‌شود، نماینده هنگام انجام اقدامات در محیط، غالباً دوباره برنامه‌ریزی می‌کند. اقدامات انتخاب شده ممکن است با استفاده از روشهای مونت
انتخاب شده ممکن است با استفاده از روشهای مونت کارلو مانند روش آنتروپی متقابل یا ترکیبی از یادگیری مدل با روشهای بدون مدل بهینه شود. در الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق بدون مدل، خط مشی formula_5 بدون مدل‌سازی صریح پویایی رو به جلو یادگرفته می‌شود. یک خط مشی را می‌توان برای به حداکثر رساندن بازده با برآورد مستقیم شیب خط مشی بهینه‌سازی کرد اما از واریانس بالایی رنج می‌برد، و استفاده از آن را با تقریب عملکرد در RL عمیق غیر عملی می‌کند. الگوریتم‌های بعدی برای یادگیری با ثبات تر ساخته شده‌اند و به‌طور گسترده
یادگیری با ثبات تر ساخته شده‌اند و به‌طور گسترده استفاده می‌شوند. کلاس دیگری از الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق بدون مدل، متکی به برنامه‌نویسی پویا، الهام گرفته از یادگیری تفاوت زمانی و یادگیری Q است. در فضاهای عمل گسسته، این الگوریتم‌ها معمولاً یک تابع Q شبکه عصبی را می‌آموزند formula_11 که اقداماتی را برای بازدهی آینده تخمین می‌زند formula_2 از دولت formula_1 . در فضاهای مداوم، این الگوریتم‌ها اغلب هم تخمین ارزش و هم خط مشی را یادمی‌گیرند. پژوهش. یادگیری تقویت عمیق یک زمینه فعال تحقیقاتی است. در زیر برخی
عمیق یک زمینه فعال تحقیقاتی است. در زیر برخی از خطوط اصلی تحقیق آمده‌است. اکتشاف. یک عامل RL باید معامله اکتشاف / بهره‌برداری را متعادل کند: مسئله تصمیم‌گیری در مورد پیگیری اعمالی که قبلاً به آنها نشان داده می‌شود دارای پاداش بالایی هستند یا اقدامات دیگر را کشف می‌کنند تا پاداش‌های بالاتری را کشف کند. عوامل RL معمولاً داده‌ها را با نوعی خط مشی اتفا مانند توزیع بولتزمن در فضاهای عمل گسسته یا توزیع گاوسی در فضاهای کنش مداوم جمع‌آوری می‌کنند که باعث ایجاد رفتار اکتشافی اساسی می‌شود. ایده کاوش مبتنی بر تازگی،
اکتشافی اساسی می‌شود. ایده کاوش مبتنی بر تازگی، یا کنجکاوی محور، انگیزه ای را برای نماینده فراهم می‌کند تا نتایج ناشناخته را کشف کند تا بهترین راه حل‌ها را پیدا کند. این کار با «اصلاح [تابع از دست دادن (یا حتی ساختار شبکه) با افزودن اصطلاحات برای ایجاد انگیزه در اکتشاف» انجام می‌شود. همچنین ممکن است با استفاده از نمایش کارآزمایی‌های موفق یا شکل‌دادن پاداش ، به یک نماینده در کشف کمک شود ، و به یک نماینده پاداش‌های میانه ای اختصاص دهید که متناسب با وظیفه ای که سعی در انجام آن دارد ، تنظیم شده‌است. یادگیری
که سعی در انجام آن دارد ، تنظیم شده‌است. یادگیری تقویت خارج از سیاست. یک تمایز مهم در RL تفاوت بین الگوریتم‌های on-policy است که نیاز به ارزیابی یا بهبود خط مشی جمع‌آوری داده‌ها دارد و الگوریتم‌های خارج از سیاست که می‌توانند خط مشی را از داده‌های تولید شده توسط یک سیاست دلخواه یاد بگیرند. به‌طور کلی ، روش‌های مبتنی بر عملکرد بهتر برای یادگیری خارج از سیاست مناسب هستند و از کارایی نمونه بهتری برخوردار هستند - مقدار داده‌های مورد نیاز برای یادگیری یک کار کاهش می‌یابد زیرا داده‌ها برای یادگیری دوباره استفاده
می‌یابد زیرا داده‌ها برای یادگیری دوباره استفاده می‌شوند. در نهایت ، RL آفلاین (یا "دسته ای") یادگیری خط مشی از یک مجموعه داده ثابت بدون تعامل اضافی با محیط را در نظر می‌گیرد. یادگیری تقویت معکوس. RL معکوس به استنباط عملکرد پاداش یک عامل با توجه به رفتار عامل اشاره دارد. از یادگیری تقویت معکوس می‌توان برای یادگیری از تظاهرات (یا یادگیری کارآموزی ) با استنباط پاداش تظاهرات کننده و سپس بهینه‌سازی سیاست برای به حداکثر رساندن بازده با RL استفاده کرد. رویکردهای یادگیری عمیق برای اشکال مختلف یادگیری تقلیدی و RL
یادگیری عمیق برای اشکال مختلف یادگیری تقلیدی و RL معکوس استفاده شده‌است. یادگیری تقویت مشروط به هدف. یکی دیگر از حوزه‌های فعال تحقیقاتی ، یادگیری سیاست‌های مبتنی بر هدف است که به آن سیاست‌های متنی یا جهانی نیز گفته می‌شود formula_14 که یک هدف اضافی را به عنوان ورودی برای برقراری یک هدف دلخواه به عامل در بر می‌گیرد formula_15 . پخش مجدد تجربه عقاید روشی برای RL مشروط به هدف است که شامل ذخیره‌سازی و یادگیری از تلاش‌های ناموفق قبلی برای انجام یک کار است. اگرچه یک تلاش ناموفق ممکن است به هدف مورد نظر نرسیده
یک تلاش ناموفق ممکن است به هدف مورد نظر نرسیده باشد، اما می‌تواند درسی باشد برای چگونگی دستیابی به نتیجه ناخواسته از طریق برچسب گذاری مجدد عقب باشد. یادگیری تقویت چند عاملی. بسیاری از کاربردهای یادگیری تقویت فقط شامل یک عامل تنها نیستند، بلکه شامل مجموعه ای از عوامل هستند که با هم یادمی‌گیرند و با یکدیگر سازگار می‌شوند. این عوامل ممکن است مانند بسیاری از بازی‌ها، یا مانند بسیاری از سیستم‌های چند عامل در دنیای واقعی، قابل رقابت باشند. تعمیم. نوید استفاده از ابزارهای یادگیری عمیق در یادگیری تقویت، تعمیم است:
یادگیری عمیق در یادگیری تقویت، تعمیم است: توانایی عملکرد صحیح روی ورودی‌هایی که قبلاً دیده نشده‌است. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی آموزش دیده برای تشخیص تصویر می‌توانند تشخیص دهند که یک عکس حاوی یک پرنده است حتی هرگز آن تصویر خاص یا حتی آن پرنده خاص را ندیده‌است. از آنجا که RL عمیق داده‌های خام (به عنوان مثال پیکسل‌ها) را به عنوان ورودی اجازه می‌دهد، نیاز به پیش تعریف محیط کاهش می‌یابد و این امکان وجود دارد که مدل به چندین برنامه تعمیم یابد. با استفاده از این لایه انتزاع، الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق
این لایه انتزاع، الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق می‌توانند به گونه ای طراحی شوند که به آنها امکان عمومی بودن را بدهد و برای کارهای مختلف از یک مدل یکسان استفاده شود. یک روش افزایش توانایی سیاست‌های آموزش دیده با سیاست‌های RL عمیق برای تعمیم، تلفیق یادگیری نمایندگی است.
در هندسه، دوازده‌وجهی ستاره‌ای بزرگ یکی از چهار چندوجهی کپلر-پوآنسو است ، با نماد شلفی {٥.٢،٣}. یکی از چهار چند وجهی منظم غیر محدب است.این چندوجهی شامل ١٢ وجه ستاره ای پنج پر متقاطع است که در هر رأس سه تا از آنها به هم می رسند. ساخن از دوازده‌وجهی ستاره‌ای بزرگ. یک فرایند کوتاه سازی که به دوازده‌وجهی ستاره‌ای بزرگ اعمال می شود ، یک سری چند وجهی یکنواخت ایجاد می کند. کوتاه کردن لبه ها به سمت نقاط ، بیست‌وجهی بزرگ را به عنوان یک دوازده وجهی بزرگ ستاره ای اصلاح شده تولید می کند. این فرایند به عنوان یک تصحیح
شده تولید می کند. این فرایند به عنوان یک تصحیح مجدد ، کاهش چهره اصلی به نقطه و تولید بیست‌وجهی به پایان می رسد.
منداب راکتی یا راکت یا آروگولا ("Eruca vesicaria" ; syns. "Eruca sativa" Mill. , "E. vesicaria" subsp. "sativa" (Miller) Thell. , "Brassica eruca" L.) یک گیاه خوراکی گیاه یک‌ساله در خانواده شب‌بویان است که به عنوان یک سبزی برگی به خاطر عطر و طعم تازه، مزه ترش و تلخ تلخ و طعم نسبتاً فلفلی‌اش استفاده می‌شود. این سبزی در ایران کاربرد و رواج نداشته و شناخته شده نیست ولی در آمریکای شمالی، اروپا، انگلستان و استرالیا یکی از سبزیجات معطر پرطرفدار است. نام‌های رایج دیگر شامل راکت باغ (در انگلیس، استرالیا، آفریقای
دیگر شامل راکت باغ (در انگلیس، استرالیا، آفریقای جنوبی، ایرلند و نیوزیلند)، است. این سبزی در کشورهای دیگر اسامی گوناگون مختلف دیگری هم دارد. "گیاه منداب راکتی" که به عنوان سبزی سالاد محبوبیت زیادی دارد، گونه ای از سره منداب (سرده) بومی منطقه مدیترانه است، و از مراکش و پرتغال در غرب گرفته تا سوریه، لبنان، مصر و ترکیه در شرق یافت می‌شود. شرح. "منداب راکتی" گیاهی یک‌ساله است که به ارتفاع ۲۰ تا ۱۰۰ سانتی‌متر رشد می‌کند. برگهای آن حالت موجی و زیگزاگی داشته و گلهای آن ۲ تا ۴ سانتی‌متر قطر دارد. بوم‌شناسی. "منداب
آن ۲ تا ۴ سانتی‌متر قطر دارد. بوم‌شناسی. "منداب راکتی به" طور معمول در زمین خشک و آشفته رشد می‌کند. به عنوان غذا توسط لارو بعضی از گونه‌های پروانه خورده می‌شود و ریشه‌های آن مستعد ابتلا به آفت کرم‌های لوله‌ای است. کشت و تاریخ. گیاه سبزی با طعم تند و برگ‌دار است که برگهایش کمی شبیه به برگهای کاهو است. راکت گیاهی است که سرشار از ویتامین C و پتاسیم است. علاوه بر برگهایش، گلها، در نهاندانگانش (که تخم را احاطه کرده‌است) وقتی که تازه باشند، و حتی بذرهای بالغش همگی خوردنی هستند.
کویستان خسروی (۱۳۶۵) کاپیتان تیم ملی بانوان و برترین بازیکن لیگ برتر بانوان ایران، فصل ۹۷–۹۶، اهل کردستان است. خسروی که سابقه حضور در تیم‌های فوتسال و فوتبال را داشته، از سال ۱۳۸۵ عضو تیم ملی فوتبال بانوان ایران بوده و بازی‌های درخشانی را از خود به نمایش گذاشته‌است. زندگی شخصی. کویستان خسروی دارای مدرک کارشناسی تربیت بدنی از دانشگاه آزاد سقز است. از سال ۱۳۸۰ علاقه زیادی به فوتبال داشت. از سال ۸۴ در لیگ برتر به‌صورت حرفه‌ای فوتبال خود را در تیم پیکان آغاز کرد. خسروی در سال ۱۳۸۵ زمانی که ۲۰ ساله بود با درخشش
خسروی در سال ۱۳۸۵ زمانی که ۲۰ ساله بود با درخشش در تیم فوتبال بانوان پیکان توانست نظر مربیان تیم ملی را به خود جلب کند و با دعوت به اردوی تیم ملی به عضویت این تیم درآمد و قرار شد که همراه با تیم ملی فوتبال بانوان کشور جهت انجام بازی دوستانه با کشور آلمان به این کشور اعزام شود. او پس از آن به عنوان عضو ثابت تیم ملی به اردوهای این تیم دعوت می‌شد. سرمربی تیم ملی فوتبال بانوان کشور در سال ۱۳۹۳ خسروی را برای حضور در رقابتهای مقدماتی المپیک ریو در چین تایپه انتخاب کرد. مهناز امیر شقاقی سرمربی تیم ملی فوتبال
کرد. مهناز امیر شقاقی سرمربی تیم ملی فوتبال بانوان کویستان خسروی فوتبالیست سقزی را همراه با ۱۹ بازیکن اعزامی به رقابتهای مقدماتی المپیک ریو که به میزبانی چین تایپه برگزار شد دعوت نمود. خسروی بعد از تیم پیکان با تیم راه‌آهن قرارداد بست و سپس بازی‌های خود را در تیم پرسپولیس مازندران ادامه داد. سال ۸۹ به تیم شنسای ساوه پیوست و با این تیم نخستین قهرمانی لیگ را تجربه کردم. در ادامه و سال ۹۰ با ثبت قرارداد با تیم شهرداری بم توانست هفت دوره با این تیم قهرمانی لیگ برتر بانوان را کسب کند. دو دوره در مسابقات جهانی
برتر بانوان را کسب کند. دو دوره در مسابقات جهانی دانشجویان در تیم ملی حضور داشت که توانست یک‌بار قهرمان و یک دوره نایب‌قهرمانی را به دست بیاورد، افتخارات ورزشی. کویستان خسروی با ارائه بازی‌های قابل قبول در رقابت‌های لیگ برتر فصل ۹۷–۹۶ از سوی سازمان لیگ فدراسیون فوتبال ایران به عنوان برترین بازیکن لیگ برتر بانوان ایران انتخاب شد. مراسم برترین‌های فوتبال، فوتسال و فوتبال ساحلی ایران در فصل ۹۷–۹۶ شامگاه روز یکم مردادماه در سالن همایش‌های برج میلاد برگزار شد. در این مراسم از برترین‌های تیم‌های لیگ‌های دسته
در این مراسم از برترین‌های تیم‌های لیگ‌های دسته اول، دسته دوم و سوم، فوتسال، بازیکنان فوتبال و فوتسال بانوان، فوتبال ساحلی، رده‌های پایه و داوران فوتبال و فوتسال ایران تجلیل و تقدیر شد. خسروی نایب قهرمانی دانشجویان جهان، عناوین اول و دوم رقابت‌های غرب آسیا و حضور ۱۴ سال در اردوهای تیم ملی در رده‌های سنی نوجوانان، جوانان و بزرگسالان را در کارنامه ورزشی خود دارد. تیم‌های باشگاهی و ملی. خسروی در تیم‌های فوتبال لیگ برتری شن سای ساوه، عقاب مازندران و پیکان تهران به عنوان بازیکن اصلی به میدان رفته‌است و عنوان
به عنوان بازیکن اصلی به میدان رفته‌است و عنوان اول لیگ برتر را همراه با تیم شهرداری بم در آلبوم افتخارات خود دارد. همچنین خسروی از سال ۱۳۸۵ به مدت ۱۴ سال، حضور در اردوهای تیم ملی در رده‌های سنی نوجوانان، جوانان و بزرگسالان را در کارنامه ورزشی خود دارد.
قله ناز یکی از کوه‌های مرتفع البرز مرکزی در استان البرز است که در حاشیه شرقی این منطقه قرار دارد. این کوه از سمت جنوب به دره چالوس و رودخانه کرج و از شمال به دره طالقان منتهی می‌شود. ارتفاع این کوه ۴۱۰۸ متر می‌باشد که یکی از بلندترین قله‌های البرز می‌باشد. روستای کلوان در نزدیکی این کوه قرار دارد که یکی از مسیرهای دسترسی به کوه همین روستا است. خط الرأس شرقی این قله به قله‌های:میشینه نو، کهار، هفت خوان، کلاش و کرچان متصل می‌باشد.
فارسی شکسته به نوعی از نوشتارِ زبان فارسی گفته می‌شود که در آن با استفاده از صورت‌های شکسته، تلفظ گفتاریِ کلمات نمایش داده می‌شود. اصطلاح. اصطلاحات «فارسی شکسته» و «شکسته‌نویسی» ابتدا در آثار مجتبی مینوی، پرویز ناتل خانلری و ابوالحسن نجفی به کار رفته‌است. شکسته‌نویسی با «گفتاری‌نویسی» یا «محاوره‌گرایی» متفاوت است. «گفتاری‌نویسی» به‌معنای استفاده از تمام ویژگی‌های صرفی و نحوی و واژگانی و تلفظی گفتار در متن است، حال‌آنکه «شکسته‌نویسی» یعنی فقط انعکاسِ ویژگی‌های تلفظ گفتاری در نثر. به تعبیر دیگر «شکسته‌نویسی»
تلفظ گفتاری در نثر. به تعبیر دیگر «شکسته‌نویسی» یکی از انواع «گفتاری‌نویسی» است. مثلاً نثر محمدعلی جمال‌زاده در برخی داستان‌هایش نوعی گفتاری‌نویسی محسوب می‌شود، اما شکسته‌نویسی نیست. همچنین کاربرد کلمهٔ «شکسته» در «فارسی شکسته» با «انگلیسی شکسته» متفاوت است.
مراسم بیست و پنجمین دوره کتاب سال جمهوری اسلامی ایران در بهمن ۱۳۸۶ در تهران برگزار شد. در این دوره نیز طبق روال، کتاب‌هایی که در سال منتهی به این جشنواره به چاپ رسیده‌اند (در سال ۱۳۸۵) مورد بررسی قرار گرفتند.
مدل شرطی محدود (CCM) یک چارچوب یادگیری ماشین و استنتاج است که یادگیری مدلهای مشروط (احتمالی یا افتراقی) را با محدودیتهای اعلامی تقویت می کند. این محدودیت می تواند به عنوان روشی برای ادغام دانش قبلی بیانگر در مدل و تعصب تکالیف انجام شده توسط مدل آموخته شده برای ارضای این محدودیت ها مورد استفاده قرار گیرد. این چارچوب می تواند برای حمایت از تصمیمات در یک فضای خروجی رسا و در عین حال مدولار بودن و قابلیت اجرا بودن آموزش و استنباط را حفظ کند. مدل هایی از این نوع اخیراً توجه زیادی را در جامعه پردازش زبان طبیعی
اخیراً توجه زیادی را در جامعه پردازش زبان طبیعی (NLP) جلب کرده اند. فرمول بندی مشکلات به عنوان مشکلات بهینه سازی محدود نسبت به خروجی مدل های آموخته شده دارای چندین مزیت است. به شما این امکان را می دهد تا با ایجاد فرصتی برای ترکیب دانش خاص دامنه به عنوان محدودیت های جهانی با استفاده از زبان مرتبه اول ، روی مدل سازی مشکلات تمرکز کنید. با استفاده از این چارچوب اعلامی ، توسعه دهنده از مهندسی ویژگی سطح پایین در حالی که خواص خاص دامنه مشکل را گرفته و نتیجه گیری دقیق را تضمین می کند ، آزاد می کند. از منظر یادگیری
را تضمین می کند ، آزاد می کند. از منظر یادگیری ماشینی امکان جدا کردن مرحله تولید مدل (یادگیری) از مرحله استنتاج محدود را فراهم می کند ، بنابراین به ساده سازی مرحله یادگیری در حالی که کیفیت راه حل ها را بهبود می بخشد کمک می کند. به عنوان مثال ، در مورد تولید جملات فشرده ، به جای تکیه بر یک مدل زبان برای حفظ بیشترین استفاده از n گرم در جمله ، می توان از قیدهایی استفاده کرد تا اگر اصلاح کننده ای در جمله فشرده نگه داشته می شود ، موضوع نیز حفظ خواهد شد. انگیزه. تصمیم گیری در بسیاری از حوزه ها (مانند پردازش زبان
گیری در بسیاری از حوزه ها (مانند پردازش زبان طبیعی و مشکلات بینایی رایانه) اغلب شامل اختصاص مقادیر به مجموعه ای از متغیرهای وابسته به هم است که در آن ساختار وابستگی بیانی می تواند چه امکاناتی را تحت تأثیر قرار دهد یا حتی آنها را تعیین کند. این تنظیمات نه تنها برای مشکلات یادگیری ساختاری مانند برچسب زدن نقش معنایی ، بلکه برای مواردی که نیاز به استفاده از چندین مولفه از پیش آموخته شده مانند خلاصه کردن ، متن و جواب سوالات قابل استفاده است. در همه این موارد ، طبیعی است که مسئله تصمیم گیری را به عنوان یک مسئله
است که مسئله تصمیم گیری را به عنوان یک مسئله بهینه سازی محدود ، با یک تابع هدف که از مدل های آموخته شده ، محدود به محدودیت های خاص دامنه یا مسئله تشکیل شده است ، فرموله کنید. مدل های مشروط محدود یک چارچوب یادگیری و استنتاج را تشکیل می دهند که یادگیری مدل های مشروط (احتمالی یا افتراقی) را با محدودیت های اعلامی (به عنوان مثال با استفاده از نمایش مرتبه اول نوشته شده) به عنوان راهی برای حمایت از تصمیمات در یک فضای خروجی رسا با افزایش حفظ می کند. مدولار بودن و قابلیت انعطاف پذیری آموزش و استنباط. این محدودیت ها
انعطاف پذیری آموزش و استنباط. این محدودیت ها می توانند محدودیت های سخت را بیان کنند ، برخی از واگذاری ها را کاملاً منع کرده و یا محدودیت های نرم را برای مجازات های غیر محتمل مجازات کنند. در بیشتر برنامه های این چارچوب در NLP ، به شرح زیر ، از برنامه نویسی خطی صحیح (ILP) به عنوان چارچوب استنتاج استفاده شده است ، اگرچه الگوریتم های دیگری را می توان برای آن منظور استفاده کرد. دفاع رسمی. با توجه به مجموعه ای از توابع ویژگی ∅i(x.y) و یک مجموعه محدودیت Ci(x.y) ، تعریف شده بر روی یک ساختار ورودی x∈X و یک ساختار
تعریف شده بر روی یک ساختار ورودی x∈X و یک ساختار خروجی y∈Y ، یک مدل شرطی محدودیت با دو بردار وزن ، w و £ مشخص می شود ، و به عنوان راه حل مشکل بهینه سازی زیر تعریف می شود : هر محدودیت £ یک نقشه بولی است که نشان می دهد اگر انتساب مشترک £ یک محدودیت را نقض کند و £ مجازاتی است که برای نقض محدودیت اعمال شده است. محدودیت هایی که یک مجازات نامحدود برای آنها تعیین شده است به عنوان محدودیت های سخت شناخته می شوند و نشان دهنده انتصاب های غیرممکن برای مسئله بهینه سازی است. نمونه/الگو های آموزشی. یادگیری مدل های محلی و
نمونه/الگو های آموزشی. یادگیری مدل های محلی و جهانی. تابع هدف مورد استفاده توسط CCM ها می تواند به چندین روش تجزیه و یاد گرفته شود ، از آموزش مشترک کامل مدل همراه با محدودیت ها تا جدا کردن کامل یادگیری و مرحله استنتاج. در حالت دوم ، چندین مدل محلی به طور مستقل آموخته می شوند و وابستگی بین این مدل ها فقط در زمان تصمیم گیری از طریق یک فرایند تصمیم گیری جهانی در نظر گرفته می شود. مزایای هر روش در که دو الگوی آموزشی را مطالعه می کند بحث شده است: (1) مدل های محلی: L + I (یادگیری + استنتاج) و (2) مدل جهانی: IBT
L + I (یادگیری + استنتاج) و (2) مدل جهانی: IBT (آموزش مبتنی بر استنتاج) ، و هر دو را از لحاظ تئوری نشان می دهد و از نظر تجربی اینکه در حالی که IBT (آموزش مشترک) در حد نهایی است ، تحت برخی شرایط (اساساً "اجزای خوب") L + I می تواند تعمیم بهتری داشته باشد. توانایی CCM در ترکیب مدل های محلی به ویژه در مواردی که یادگیری مشترک از نظر محاسباتی غیرقابل حل است یا داده های آموزش برای یادگیری مشترک در دسترس نیست ، بسیار مفید است. این انعطاف پذیری ، CCM را از سایر چارچوب های یادگیری متمایز می کند که همچنین اطلاعات