payamvha/North_RAG huggingface dataset:
است جذب می‌کند و بقیه طول موجها را جذب نمی‌کند؟ وجود ندارد. رابطه ریدبرگ - بالمر. طیف اتمی هیدروژن، اولین طیفی بود که به‌طور کامل مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. آنگستروم تا سال ۱۸۸۵ میلادی طول موجهای چهار خط از طیف اتم هیدروژن را با دقت زیاد اندازه گرفت. بالمر که یک معلم سوئیسی بود، وی این اندازه گیریها را مطالعه کرد و نشان داد که طول موج خطهای این طیف را می‌توان با دقت بسیار زیاد بدست آورد. توفیق بالمر در خصوص یافتن رابطه‌ای برای خطهای طیف اتم هیدروژن در ناحیه مرئی موجب شد، که تلاشهای بیشتری در جهت یافتن
مرئی موجب شد، که تلاشهای بیشتری در جهت یافتن خطوط دیگر طیف اتم هیدروژن صورت گیرد. کار عمده در زمینه جستجو برای طیف کامل اتم هیدروژن توسط ریدبرگ در حدود سال ۱۸۵۰ میلادی انجام شد.
ایلی بوفی (؛ زادهٔ ) سیاستمدار و مهندس اهل آلبانی است. وی از ۵ ژوئن ۱۹۹۱ تا ۱۰ دسامبر ۱۹۹۱ نخست‌وزیر آلبانی بود.
کُنستانتین رومانوویچ باکالینیکوف (؛ – ) آهنگساز، موسیقی‌دان و رهبر ارکستر اهل امپراتوری روسیه بود. وی دانش‌آموختهٔ کنسرواتوار دولتی چایکوفسکی مسکو بود و پس از انقلاب روسیه، به آمریکا مهاجرت کرد. از فیلم‌های او می‌توان به "هیچ جز قلب تنها"، "بدنام" و "صحنه‌سازی" اشاره کرد.
تایسون بالو (زاده ۱۴ نوامبر ۱۹۷۶ میلادی) مدل اهل کشور آمریکا است. زندگی شخصی. تایسون در ایالت تگزاس به دنیا آمد و زاده این ایالت است و فعالیت در حیطه مدلینگ را از سن ۱۵ سالگی آغاز کرد. استعداد تایسون در این حرفه توسط آژانس مدلینگ (پیج پارکز) کشف شد.پیج پارکز به او کمک کرد تا بر روی جلد چندین مجله در ایالت تگزاس قرار بگیرد. سپس به شهر نیویورک رفت و با آژانس مدلینگ فوردمادلز قرارداد امضا کرد. تایسون در ادامه فعالیت خود نیز با آژانس مدلینگ آی ام جی وارد همکاری شد.
در روش‌های یادگیری مبتنی بر شباهت، هدف یاد گرفتن یک تابع شباهت یا معیار فاصله است که مقدار آن، نوسان کمی بین اعضای یک کلاس و نوسان زیادی در خارج از آن کلاس داشته باشد. تابع هزینه تریپلت (انگلیسی: Triplet loss)، نیز یکی از توابع هزینه محبوب در این نوع یادگیری‌ها محسوب می‌شود و موفقیت زیادی در بسیاری از وظایف بینایی رایانه‌ای مانند بازیابی تصویر، تشخیص هویت افراد، تشخیص چهره و غیره داشته است. این تابع هزینه به دلیل عملکرد خوب در مسائلی که با تعداد برچسب بالا و تعداد کم نمونه های آموزشی هر کلاس روبرو هستیم،
و تعداد کم نمونه های آموزشی هر کلاس روبرو هستیم، محبوب شده است. در روش‌های مرسوم طبقه‌بندی، تعداد پارامترها به صورت خطی همراه با تعداد برچسب‌ها افزایش پیدا می‌کند و آموزش یک تابع سافت‌مکس برای میلیون‌ها برچسب کاری انجام نشدنی است. یک شبکه عصبی که در آن از تابع هزینه تریپلت، استفاده شده باشد، می‌تواند با یادگیری یک بردار ویژگی فشرده عملکرد بسیار خوبی در مسائل چند کلاسه همچون بازیابی تصویر داشته باشد. به شبکه عصبی که در آن از تابع هزینه تریپلت استفاده شده باشد، شبکه تریپلت(انگلیسی: Triplet Net) گفته
شده باشد، شبکه تریپلت(انگلیسی: Triplet Net) گفته می‌شود.[3] تاریخچه پیدایش. این تابع هزینه اولین بار سال ۲۰۰۹ توسط Weinberger و Saul معرفی شد. آن‌ها این معیار را به گونه‌ای آموزش دادند که k نزدیکترین داده‌های در همسایگی هم، همگی متعلق به یک کلاس باشند و در حداقل فاصله از هم قرار بگیرند و داده‌های کلاس‌های متفاوت در حداکثر فاصله از آن‌ها قرار بگیرند. این تابع هزینه، مستقیماً یک شبکه عصبی پیچشی عمیق را بهینه‌سازی می‌کند و بردارهای ویژگی را به گونه‌ای تولید می‌کند که تصاویر مشابه با یک تصویر نمونه (انگلیسی:
که تصاویر مشابه با یک تصویر نمونه (انگلیسی: Anchor sample)، در فاصله کمی از آن قرار بگیرد. تصاویر مشابه را نمونه‌های مثبت (انگلیسی: positive samples) و تصاویر متفاوت را نمونه‌های منفی (انگلیسی: negative samples) می‌نامند. برای مثال در یک مسئله تشخیص چهره، هویت هر فرد موجود در مجموعه آموزشی، به عنوان یک کلاس در نظر گرفته می‌شود و شبکه برای طبقه‌بندی و تشخیص صحیح تصاویر هر کلاس آموزش می‌بیند. شبکه آموزش دیده، به عنوان یک استخراج‌کننده ویژگی استفاده می‌شود. در نهایت، از یک معیار خاص، مانند فاصله بین بردارها،
نهایت، از یک معیار خاص، مانند فاصله بین بردارها، برای رده‌بندی ویژگی‌های استخراج‌شده انتخاب می‌شود.[2] اهداف پیدایش. در مسائل طبقه‌بندی سنتی، مدل با مجموعه‌ای از مثال‌ها آموزش می‌دید تا بتواند با دریافت یک داده جدید در ورودی، خروجی صحیح را برای هر کلاس محاسبه کند. برای مثال اگر از یک شبکه عصبی برای طبقه‌بندی یک مسئله با سه کلاس سگ و گربه و اسب استفاده کنید،در صورت آموزش صحیح شبکه، با دادن تصویر یک سگ به آن، مقدار احتمال مربوط به کلاس سگ (کلاس صحیح) می‌بایست بیشترین مقدار را داشته باشد. ایراد شبکه‌های عصبی
بیشترین مقدار را داشته باشد. ایراد شبکه‌های عصبی عمیق، نیاز آن‌ها به نمونه‌های آموزشی بسیار زیاد برای یادگیری است و پروسه یادگیری و تست مدل، زمانبر است. همچنین در صورت اضافه شدن کلاس جدید، همه این پروسه باید از ابتدا دوباره انجام شود. فرض کنید شما قصد طراحی سیستم تشخیص چهره یک شرکت بزرگ با ۱۰۰۰ کارمند را برعهده دارید. در چنین مسئله‌ای، شما نهایتاً به ۱۰ تصویر از هر یک از کارمندان دسترسی دارید و تعداد کارمندان(کلاس‌ها) تغییر میکند. با توجه به تعداد کم داده‌ها و تعداد زیاد و متنوع کلاس‌ها، شبکه‌های عمیق
و تعداد زیاد و متنوع کلاس‌ها، شبکه‌های عمیق نمی‌توانند راه حل خوبی برای این مسئله باشند.[1] از طرفی ما انسان‌ها قابلیتی به نام یادگیری با یکبار دیدن (انگلیسی: ) داریم؛ مثلاً تنها با یکبار دیدن چهره یک نفر می‌توانیم چهره او را در ملاقات‌های بعدی نیز تشخیص دهیم. در هوش مصنوعی، طبقه‌بندی مبتنی بر این یادگیری تنها به یک نمونه آموزشی از هر کلاس احتیاج دارد. در توابع هزینه سنتی مثل یا خطای میانگین مربعات، هدف پیش‌بینی مستقیم یک برچسب، یک مقدار یا مجموعه‌ای از مقادیر است. در توابع هزینه رتبه‌بندی کننده، هدف
مقادیر است. در توابع هزینه رتبه‌بندی کننده، هدف پیش‌بینی فاصله میان ورودی‌هاست. به این عمل، «یادگیری متریک» (انگلیسی: metric learning) گفته می‌شود. توابع هزینه رتبه‌بندی کننده اسامی مختلفی دارند ولی کار همه آن‌ها شبیه به همدیگر است. معمولاً برای آموزش آن‌ها از دو جفت تصویر (انگلیسی:pairwise) یا یک سه‌تایی (انگلیسی: triplet) از تصاویر استفاده می‌شود. در هر دو روش، فاصله میان بردارهای استخراج‌شده از تصاویر بررسی می‌شود. این تابع هزینه، با تولید نمایش‌های قدرتمند و قابل استناد از داده‌ها، کارایی خودش را در
و قابل استناد از داده‌ها، کارایی خودش را در وظایف مختلف ثابت کرده است.[1] در توابع هزینه رتبه‌بندی کننده: ۱. ویژگی های تصویر ورودی استخراج می‌شود و بردار ویژگی آن تشکیل می‌شود. ۲. از یک معیار فاصله مانند فاصله اقلیدسی یا فاصله کسینوسی برای بررسی فاصله میان تصاویر استفاده می‌شود. ۳. در گام پایانی، استخراج‌کننده‌های ویژگی باید طوری آموزش ببیند که برای تصاویر شبیه بهم، بردارهای ویژگی مشابه و برای تصاویر غیرمشابه بردارهایی متفاوت و با فاصله بیشتر تولید کنند. توجه کنید که مقدار این بردارها برای ما اهمیتی ندارد
کنید که مقدار این بردارها برای ما اهمیتی ندارد و تنها فاصله میان آن‌ها حائز اهمیت است. معماری شبکه. ایده شبکه تریپلت از شبکه Siamese (انگلیسی: ) گرفته شده است با این تفاوت که به جای ۲ شبکه عصبی پیش‌خور (انگلیسی: Feed-forward neural network) با معماری و وزن‌های کاملاً مشابه، در اینجا ۳ شبکه عصبی داریم. وزن‌های شبکه‌ها نیز بین یکدیگر به اشتراک گذاشته می‌شود. فاصله میان تصویر نمونه و جفت تصاویر مثبت و منفی، هر کدام تبدیل به بردارهایی مجزا می‌شود. معماری این شبکه، مسئله را به یک مسئله طبقه بندی ۲ کلاسه تبدیل
مسئله را به یک مسئله طبقه بندی ۲ کلاسه تبدیل می‌کند که هدف در آن، تصمیم گیری در خصوص این است که کدام یک از تصاویر x+ و x- به کلاس مشابه با x تعلق دارد. به صورت کلی، هدف یادگیری یک بردار ویژگی معیار است که مشخص کند کدام تصویر به x نزدیک‌تر است. نزدیکی را می‌توان تعبیر دیگری از «داشتن برچسب مشترک» دانست. به عنوان مقایسه‌گر نیز یک تابع سافت‌مکس در خروجی هر یک از مقایسه‌گرهای شباهت تعبیه می‌شود. مشابه با شبکه‌های عصبی پیچشی سنتی، در آموزش آن‌ها از یک الگوریتم بهینه‌سازی نیز استفاده می‌شود. در پایان نیز از
بهینه‌سازی نیز استفاده می‌شود. در پایان نیز از الگوریتم پس‌انتشار خطا (انگلیسی: back propagation) برای بروزرسانی مدل به صورت همزمان استفاده می‌شود. [2] معماری‌های محبوب. برای طراحی این شبکه‌ها از معماری‌های مختلفی استفاده می‌شود. کیفیت ویژگی‌های استخراج‌شده مستقیما روی دقت طبقه‌بندی اثر می‌گذارد. ساختارهای شبکه عمیق‌تر می‌توانند نگاشت‌های ویژگی با اطلاعات معنایی بیشتری را استخراج کنند. در ساخت یک شبکه تریپلت، می‌توان از شبکه‌های عصبی پیچشی (انگلیسی:)، شبکه‌های خود-رمزنگار (انگلیسی: ) یا شبکه‌های بسیار
خود-رمزنگار (انگلیسی: ) یا شبکه‌های بسیار عمیقی مانند AlexNet، ResNet و VGG استفاده کرد. برای تابع فعال‌سازی لایه پایانی نیز معمولا از تابع سافت‌مکس استفاده می‌شود. همچنین استفاده از معیار تنظیم L2 (انگلیسی: Regularization) نیز در این شبکه‌ها رایج است. [5] آموزش شبکه. هدف یادگرفتن یک تابع شباهت S (x, x’) ناشی شده از یک معیار نرمال است. برای سه نمونه داده x، x1 و x2 برچسب‌ها به صورت مقایسه فاصله بین d(x, x1) و d(x, x2) خواهند بود. ما به دنبال یک بردار ویژگی معیار و یک تابع شباهت متناسب با شرایط مسئله هستیم.
و یک تابع شباهت متناسب با شرایط مسئله هستیم. در این فرمول، x1 و x از یک کلاس خواهند بود و x و x2 به کلاس‌های مختلفی تعلق خواهند داشت و معمولاً مثال‌های پیچیده و دشوار را به عنوان جفت کنار هم قرار می‌دهند. x1 و x2 را می‌توان به صورت x+ و x- نیز نمایش داد. تمرکز ما روی یادگرفتن تابع شباهت برحسب یکی از معیارهای فاصله مانند اقلیدسی، کسینوسی و... است و معمولاً از یک شبکه عصبی عمیق انگلیسی:Deep Neural Networks) برای یادگیری استفاده می‌کنند.[2] در آموزش، یک تصویر نمونه با دو نمونه مثبت و منفی مقایسه خواهد شد. در
نمونه با دو نمونه مثبت و منفی مقایسه خواهد شد. در یادگیری شبکه و بردارهای ویژگی استخراج شده به دنبال موارد زیر هستیم: ۱. عدم شباهت کم میان تصویر نمونه و تصویر مثبت و فاصله کم بردار ویژگی آن‌ها ۲. عدم شباهت زیاد میان تصویر نمونه و تصویر منفی و فاصله زیاد بردارهای ویژگی آن‌ها خروجی تابع هزینه تریپلت می‌تواند سه حالت داشته باشد: ۱. برای تریپلت‌هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه ساده باشد: d(ra,rn)&gt; d(ra,rp) + m نمونه منفی از قبل در فاصله مناسبی نسبت به تصویر اصلی قرار دارد. مقدار تابع هزینه صفر خواهد
تصویر اصلی قرار دارد. مقدار تابع هزینه صفر خواهد بود و پارامترها بروز نمی‌شوند. ۲. برای تریپلت‌هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه دشوار باشد: d(ra,rn) &lt;d(ra,rp) + m نمونه منفی بسیار شبیه به تصویر اصلی است و نسبت به نمونه مثبت، در فاصله نزدیک‌تری به تصویر نمونه قرار دارد. مقدار تابع هزینه مثبت و بیشتر از حداقل فاصله بین آن‌ها خواهد بود. ۳. برای تریپلت‌هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه نسبتاً دشوار باشد: d(ra,rp) &lt;d(ra,rn) &lt;d(ra,rp) + m فاصله تصویر نمونه و تصویر منفی اندکی بیشتر از فاصله
تصویر نمونه و تصویر منفی اندکی بیشتر از فاصله تصویر نمونه و تصویر مثبت خواهد بود. مقدار تابع هزینه مثبت خواهد بود ولی مقدار آن بیشتر از حداقل فاصله بین دو بردار نخواهد شد. در فرمول بالا، "dap" و dan فاصله اقلیدسی بین جفت‌های نمونه-مثبت و نمونه-منفی هستند. m0 فاصله‌ای است که باید میان "dap" و dan باشد. N نیز تعداد سه‌تایی‌های درون یک دسته آموزشی است. f0(xi) نیز نشان‌دهنده بردار ویژگی d بعدی xi است. در فرمول بالا یک زیرنگاشت صفر برای برای f، d و m نوشته شده که به ترتیب بردار ویژگی، فاصله دو بردار و حداقل
که به ترتیب بردار ویژگی، فاصله دو بردار و حداقل فاصله تصویر نمونه و تصویر منفی اولیه را نشان می‌دهد. مقدار آن‌ها به مرور بروزرسانی خواهد شد. یادگیری مثال‌های دشوار. از پیمایش مثال‌های دشوار، به دفعات در آموزش شبکه‌های عمیق استفاده شده است. در آموزش شبکه، از دشوارترین مثال‌های مثبت و منفی برای ایجاد تریپلت‌ها استفاده می‌شود. این روش‌ها می‌توانند به صورت محلی یا سراسری عمل کنند؛ یعنی نمونه‌ها یا از کل مجموعه داده و یا از هر دسته انتخاب شوند.[3] اساسی‌ترین بخش در آموزش تابع هزینه تریپلت، نمونه‌برداری دقیق و
در آموزش تابع هزینه تریپلت، نمونه‌برداری دقیق و ایجاد سه‌تایی‌ها است. یک سه‌تایی از بخش‌های زیر تشکیل شده است: · یک تصویر نمونه xa · یک نمونه مثبت xp · یک نمونه منفی xn تابع هزینه تریپلت، به دنبال یادگیری یک بردار ویژگی است تا در فضای ویژگی، بردار تصویر نمونه به نمونه مثبت نزدیکتر باشد تا نمونه منفی. در فرمول بالا x1 و x از یک کلاس خواهند بود و x و x2 به کلاس‌های مختلفی تعلق خواهند داشت و معمولاً نمونه‌های پیچیده و دشوار را به عنوان جفت کنار هم قرار می‌دهیم. x1 و x2 را می‌توان به صورت x+ و x- نیز نمایش
x1 و x2 را می‌توان به صورت x+ و x- نیز نمایش داد. تمرکز ما روی یادگرفتن تابع شباهت برحسب یکی از معیارهای فاصله مانند اقلیدسی، کسینوسی و... است و معمولاً از یک شبکه عصبی عمیق برای یادگیری استفاده می‌کنند. مثالی از کاربرد. روند یادگیری یک شبکه عصبی برای تشخیص چهره را در نظر بگیرید. الگوریتم طبقه‌بندی که برای کلاس‌بندی نمونه‌های قبلی آموزش دیده است، با ورود هر شخص جدید به پایگاه داده شبکه باید دوباره آموزش ببیند. اگر این مساله به جای مساله طبقه‌بندی، به صورت یک مساله‌ی یادگیری شباهت مطرح شود، دیگر نیازی به
یک مساله‌ی یادگیری شباهت مطرح شود، دیگر نیازی به آموزش‌های مجدد همه شبکه نخواهد بود. در این جا، شبکه با استفاده از تابع هزینه مقایسه‌ای(انگلیسی: contrastive loss)، طوری آموزش دیده است که اگر تصویر متعلق به فرد شناخته شده‌ای باشد، یک فاصله‌ی کوچک را به عنوان خروجی بدهد و اگر تصویر متعلق به فرد ناشناسی باشد، این فاصله‌ی خروجی بزرگ باشد. البته اگر بخواهیم در خروجی نزدیک‌ترین تصویر به تصویر داده شده داده شود، باید علاوه بر محاسبه شباهت، قادر به رتبه‌بندی تصاویر نیز باشد و برای این کار می‌توان از یک تریپلت
نیز باشد و برای این کار می‌توان از یک تریپلت استفاده کرد.[4] مقایسه و تعمیم‌ها. در کارهای مرتبط به بینایی رایانه، مانند بازشناسایی، باور غالب این است که تابع هزینه تریپلت، نسبت به توابع هزینه دیگر که از یادگیری متریک به صورت جداگانه استفاده می‌کنند، ارزش کمتری دارد. الکساندر هرمانز، لوکاس بیر و بستین لیب، نشان دادند مدل‌هایی که از ابتدا با تریپلت آموزش دیده‌اند و مدل‌های از پیش آموزش دیده‌ای که با نسخه‌های خاصی از تابع هزینه تریپلت در حال انجام یادگیری عمیق متریک سراسری هستند، عملکرد بهتری از سایر روش‌های
متریک سراسری هستند، عملکرد بهتری از سایر روش‌های مطرح شده تا سال 2017 دارند.[4]
لوسیو لارا (; زاده – درگذشته ) دبیرکل اهل آنگولا بود. وی از ۱۱ سپتامبر ۱۹۷۹ تا ۲۰ سپتامبر ۱۹۷۹ رئیس‌جمهور آنگولا بود. لوسیو لارا در ۲۷ فوریه ۲۰۱۶، در سن ۸۶ سالگی درگذشت.
شهروندان همجنسگرا زن، همجنسگرا مرد، دوجنسگرا و تراجنسیتی معمولاً در بیشتر مناطق خاورمیانه از حقوق محدود یا بسیار محدود کننده برخوردارند. همجنس‌گرایی از میان ۱۸ کشوری که منطقه خاورمیانه را تشکیل می‌دهند در ۱۰ کشور غیرقانونی تلقی می‌شود و در شش کشور مجازات اعدام برای آن تعیین شده است. حقوق و آزادی شهروندان ال جی بی تی به شدت تحت تأثیر سنتهای غالب فرهنگی و مذهبی غالب مردم ساکن منطقه - به ویژه اسلام است. تمام گرایش‌های جنسی در کشورهای بحرین، قبرس، لبنان، اسرائیل، اردن و ترکیه قانونی است. فعالیت همجنسگرایان زن
اردن و ترکیه قانونی است. فعالیت همجنسگرایان زن در فلسطین (نوار غزه) و کویت قانونی است. با این حال همجنسگرایی زن در مصر نامشخص است. گرچه حساسیت کمتری در خصوص همجنسگرایی زنان وجود دارد، اما تعداد کمی از این کشورها تنها بخش کوچکی از حقوق و مقررات قانونی را به رسمیت می‌شناسند. در کشورهای کویت، مصر، عمان، قطر و سوریه فعالیت همجنسگرایان مرد با مجازات حبس روبرو می‌شود. در کشورهای ایران، عراق، عربستان سعودی، قطر، امارات و فلسطین (کرانه باختری) مجازات عمل همجنسگرایانه اعدام است. مجازات در یمن و فلسطین (نوار غزه)
اعدام است. مجازات در یمن و فلسطین (نوار غزه) بسته به عمل شخص، مجازات بین مرگ و حبس، متغیر است. چندین کشور خاورمیانه ای به دلیل آزار و اذیت همجنسگراها و تراجنسی‌ها به واسطه مجازات حبس و مرگ، با انتقادات جدی بین‌المللی روبرو شده‌اند. تاریخچه. شواهد همجنسگرایی در خاورمیانه را می‌توان حداقل از زمان مصر باستان و بین‌النهرین تا به امروز دنبال کرد. در آشور باستان، جرایم جنسی به‌طور یکسان مجازات می‌شدند، چه همجنسگرا باشند و چه دگرجنسگرا. فرد به واسطه عمل دخول جنسی با فردی دیگر از طبقه اجتماعی یکسان یا روسپی‌های
با فردی دیگر از طبقه اجتماعی یکسان یا روسپی‌های فرقه ای (عمل جنسی برای امر مقدس و باروری) و یا افرادی که نقش جنسیتیشان مردانه مطلق در نظر گرفته نمی‌شده است، با مجازاتی روبرو نمی‌شد. در یک لوح اکدی، "Šumma ālu"، آمده است: «اگر مردی با فردی هم رده خود مقاربت جنسی مقعدی کند، در بین همسالان و برادران خود رهبر می‌شود». با این حال، روابط همجنس گرایانه با سربازان تحت امر، برده‌ها، خدام سلطنتی یا کسانی که در خدمت جامعه بودند رابطه مطیعانه یا همراه با دخول بوده و به عنوان طالع بد تلقی می‌شد. در قوانین آشوری،
و به عنوان طالع بد تلقی می‌شد. در قوانین آشوری، پادشاهی میانه مورخ ۱۰۷۵ قبل از میلاد مسیح، یک قانون نسبتاً سخت برای همجنسگرایی در ارتش وجود دارد که در آن آمده است: "اگر مردی با برادران هم رزم خود رابطه جنسی برقرار کند، باید او را به خواجه (جنسی)تبدیل کنند ." در دوره قرون وسطی و اوایل دوران مدرن، جوامع خاورمیانه شاهد شکوفایی ادبیات همو اروتیک بودند. شمسی عصار (شوشا گوپی) از نشریه "مکمل آموزش عالی تایمز" معتقد است که اگرچه "مدتها پیش، فرض می‌شد که جوامع عرب-اسلامی همیشه نسبت به جوامع غربی در مقابل مقوله
همیشه نسبت به جوامع غربی در مقابل مقوله همجنس گرایی تسامح کمتری داشته‌اند" اما در "دوران قبل از عصر مدرن، مسافران غربی از یافتن اسلام به عنوان "دینی با دیدگاه مثبت در خصوص رابطه جنسی" و ابراز عشق آشکارا مردان در قالب کلمات و حرکات به پسران جوان شگفت زده شدند. " در دوران طلایی اسلامی، سلسله عباسی در زمینه همجنسگرایی نسبتاً لیبرال و آزاداندیش شناخته شده است. این امر به موجب عوامل مختلفی صورت گرفته، به ویژه حرکت به سمت یک حکومت اسلامی دیوان سالارانه و دور از تبعیت مطلق از کتاب مقدس. بسیاری از حکما اسلامی
از تبعیت مطلق از کتاب مقدس. بسیاری از حکما اسلامی پایبند به رابطه همجنسگرایانه بودند یا حداقل در تسامح با امر همجنسخواهی شناخته شده‌اند. به عنوان مثال، گفته می‌شود که ولید دوم یکی از خلفای اموی رابطه جنسی با مردان دیگر لذت می‌برد. ابونواس اهوازی، یکی از برجسته‌ترین شاعران عرب، به‌طور گسترده‌ای تحت حمایت خلیفه عباسی هارون الرشید آثار همواروتیک تولید کرده است. خلیفه الامین جانشین هارون الرشید، زنان و متعه را رد می‌کرد و به جای آن خواجه‌ها را ترجیح می‌داد. در قرن نوزدهم و اوایل قرن بیستم، فعالیت همجنسگرایانه
قرن نوزدهم و اوایل قرن بیستم، فعالیت همجنسگرایانه در خاورمیانه نسبتاً متداول بود و بخشی از آن وامدار جداسازی جنسیتی گسترده بود که باعث دشواری روابط دگرجنسگرایانه خارج از ازدواج می‌شد. جورج کلاودا می‌نویسد: "نویسندگان و هنرمندان بی شماری مانند آندره ژید، اسکار وایلد، ادوارد مورگان فورستر و ژان ژنه در سده‌های نوزدهم و بیستم از اروپای همجنسگرا هراس قصد و آهنگ الجزایر، مراکش، مصر و سایر کشورهای عربی کردند جایی که رابطه جنسی همجنسگرایانه نه تنها با هیچگونه تبعیض یا محدودسازی اقلیتی و فرهنگی روبرو نمی‌شد، بلکه
یا محدودسازی اقلیتی و فرهنگی روبرو نمی‌شد، بلکه در نتیجه تفکیک جنسیتی سفت و سخت، در هر گوشه ای نیز موجود بود. " امروز خاورمیانه. در ایران، عربستان سعودی، قطر، امارات متحده عربی و یمن، قوانین تصریح می‌کنند که اگر فردی را بیابند که مرتکب فعلی همجنسگرایانه شده است برای او مجازات اعدام قابل اجرا می‌شود. براساس گزارش‌های وزارت خارجه آمریکا، در عربستان سعودی هیچ تشکیلاتی تثبیت شده‌ای مرتبط با دگرباشان جنسی وجود ندارد و علاوه بر این به دلیل فشارهای شدید اجتماعی بر عدم بحث در مورد مسائل دگرباشان جنسی همچنان وضعیت
عدم بحث در مورد مسائل دگرباشان جنسی همچنان وضعیت تبعیض رسمی و اجتماعی در قبال این افراد بر پایه گرایش جنسی شان غیر شفاف باقی مانده است اردن، بحرین و عراق تنها کشورهای عربی هستندکه همجنسگرایی در آن قانونی است؛ گرچه که در جامعه عراق ننگ محسوب شده و بعضی اوقات منجر به اعدام کیفرستانی می‌شود. داعش همجنسگرایی را تحمل نمی‌کند. برخی از ملل خاورمیانه از تسامح و حمایت‌های قانونی برای افراد تراجنسی و تراجنسیتی برخوردار هستند. به عنوان مثال، دولت ایران عملیات تطبیق جنسیت را تحت تأیید پزشکی قانونی تصویب کرده است، دولت
را تحت تأیید پزشکی قانونی تصویب کرده است، دولت سوریه نیز در سال ۲۰۱۱ عملیات مشابه را تصویب کرده است. جنبش‌های دگرباش جنسی در سایر ملل خاورمیانه از جمله ترکیه و لبنان وجود داشته است اما با این حال، در ترکیه و لبنان تغییرات کند بوده است و سرکوب‌های اخیر در مورد رویدادهای مرتبط با جامعه ال جی بی تی، باعث نگرانی در مورد آزادی بیان سازمان‌های دگرباش جنسی و مشارکت آن‌ها با افراد جامعه ال جی بی تی شده است. اسرائیل به شکل قابل توجهی یک استثناء است که مترقی‌ترین در زمینه حقوق دگرباشان جنسی و به رسمیت شناختن زندگی
زمینه حقوق دگرباشان جنسی و به رسمیت شناختن زندگی مشترک زوج‌های همجنسگرا است. فعالان ضد اشغالگری این موضوع را به عنوان پدیده ای تحت عنوان صورتی نمایی معرفی کرده‌اند. ازدواج همجنسگرا در کشور قانونی نیست اما حمایت عمومی برای به رسمیت شناختن و ثبت ازدواج‌های همجنس انجام شده در کشورهای دیگر وجود دارد. اسرائیل همچنین به افراد تراجنسیتی اجازه می‌دهد جنسیت خود را بدون عمل جراحی تغییر دهند. افراد تراجنسیتی می‌توانند در ارتش اسرائیل آشکارا خدمت کنند. در فلسطین سیستم‌های حقوقی متفاوتی وجود دارد. گزارشی از دیده‌بان
حقوقی متفاوتی وجود دارد. گزارشی از دیده‌بان حقوق بشر در رابطه با گرایش جنسی و هویت جنسیتی در خاورمیانه خاطر نشان می‌کند: دستورالعمل قانون کیفری حقوقی انگلیس، شماره ۷۴ سال ۱۹۳۶ در غزه قابل اجرا است. در کرانه باختری، از جمله بیت‌المقدس شرقی، قانون مجازات سال ۱۹۶۰ اردن، اعمال می‌شود و حاوی مقررات منع رفتار همجنسگرایانه مبتنی بر رضایت طرفین برای بزرگسالان نیست. در غزه، داشتن «رابطه غیر طبیعی» با ماهیت جنسی که روابط جنسی همجنسگرا را نیز شامل می‌شود، جرم است و مجازات تا ۱۰ سال زندان دارد. در فوریه سال ۲۰۱۶،
و مجازات تا ۱۰ سال زندان دارد. در فوریه سال ۲۰۱۶، نیروی مسلح حماس یکی از مبارزان خود را ظاهراً به دلیل «نقض رفتاری و اخلاقی» اعدام کرد، که مقامات حماس تصدیق کردند که به معنای روابط همجنسگرایانه بوده است. دیدگاه‌های عربی و اسلامی دربارهٔ همجنسگرایی به عنوان یک پدیده صرفاً «غربی» در فیلم مستند ""مورد بررسی قرار گرفته است. گفتگو آغازین که توسط یک مرد همجنسگرا که هنوز آشکارسازی نکرده است نقل می‌شود، بیان می‌کند «من متهم شدم به غربی شدن». نادیة لابی در سال ۲۰۰۷ در "مجله آتلانتیک" نوشت: علیرغم وجود ممنوعیت‌های
در "مجله آتلانتیک" نوشت: علیرغم وجود ممنوعیت‌های قانونی و شرعی علیه فعالیت جنسی همجنس گرایانه در عربستان، به دلیل تفکیک جنسیتی و این دیدگاه که رابطه جنسی با همجنس هویت فرد را تعیین نمی‌کند، همچنان رابطه همجنسگرایانه مرسوم بود. اگرچه دیدگاه غربی از هویت دگرباشان جنسی در آن کشور شروع به ظهور کرده بود. گزارشی از دیده‌بان حقوق بشر در رابطه با حقوق دگرباشان جنسی در خاورمیانه خاطر نشان می‌کند: در چند کشور، مانند مصر و مراکش، گرایش‌های جنسی و مسائل مربوط به هویت جنسی شروع به ورود به برنامه‌های برخی جنبش‌های اصلی
شروع به ورود به برنامه‌های برخی جنبش‌های اصلی حقوق بشر کرده است. اکنون برخلاف سالهای گذشته، وکلایی وجود دارند که هنگام دستگیری از افراد دفاع کنند و در مطبوعات نیز صداهایی برای بیان مسائل وجود دارد. این تحولات حیاتی از طریق سیاست‌های هویتی به دست نیامده است، شیوه ای برای مطالبه حقوق که در بسیاری از نقاط خاورمیانه به شکل فجیعی بی ثمر مانده است. خواست برخی از فعالان ال جی بی تی غربی برای کشف و تقویت سیاست هویتی «همجنسگرا» در منطقه، به شکل بالقوه ای ضد تولید است. در عوض دستاوردهای جریان اصلی، به‌طور عمده با
است. در عوض دستاوردهای جریان اصلی، به‌طور عمده با چارچوب بندی و مشاهده پذیر کردن موقعیت‌های نقض حقوق و حمایت جامعه ال جی بی تی، که جنبش‌های حقوق بشر موجود آن را درک می‌کنند بدست آمده است. (دیده‌بان حقوق بشر ۲۰۰۹، صفحه ۱۱۸) اگرچه بسیاری از کشورهای خاورمیانه دارای قوانین مجازات علیه اعمال همجنسگرایانه هستند، این موارد به دلیل دشواری در اثبات به ندرت اجرا می‌شوند، مگر اینکه در حین عمل دستگیر شوند. در خاورمیانه امروزه بسیاری از کشورها هنوز همجنسگرایی یا هویتکوئیر را به عنوان گرایش جنسی به رسمیت نشناخته‌اند. در
را به عنوان گرایش جنسی به رسمیت نشناخته‌اند. در عربستان سعودی، تفکیک جنسیتی به منظور تقویت عفت زنان انجام می‌شود، در نتیجه این تفکیک جنسیتی، برخی از زنان و مردان آشکارا در فضاهای بازمانند کافی شاپ‌ها، دستشویی‌های عمومی، اتومبیل و خانه‌هایشان به دنبال رابطه با همجنس خود هستند. برای حرکت در سکسوالیته خود، بسیاری از مردانی که در عربستان سعودی به انجام اعمال همجنس گرایانه اقدام می‌کنند، این اعمال را همجنس گرایانه تلقی نمی‌کنند مگر اینکه در نقش مفعول (پذیرنده آلت جنسی منتسب به مردانه) بوده باشند، موقعیت جنسی که
جنسی منتسب به مردانه) بوده باشند، موقعیت جنسی که (به غلط و در اذهان عموم) زنانه تر قلمداد می‌شود، در حالی که فاعل بودن (انجام دخول) مردانه محسوب می‌شود. در ایران تقسیم نقش‌های جنسینی به شکل سختگیرانه وجود دارد. دولت با سرکوب اطلاعات در مورد همجنسگرایی افراد را وادار به زیر سؤال بردن هویت جنسی شان و تن دادن به عمل جراحی تغییر جنسیت (از روی عدم شناخت درست در مورد هویت جنسی شان) می‌کند و اینگونه مطلق گرایی نقش‌های جنسیتی را اعمال می‌کند. از آنجایی که عمل جراحی تطبیق جنسیت توسط دولت و نهادهای مذهبی (به همراه
تطبیق جنسیت توسط دولت و نهادهای مذهبی (به همراه دریافت بودجه از دولت برای این عمل جراحی) پذیرفته شده است، بسیاری از ایرانیانی که به همجنس جذب می‌شوند این را راهی می‌دانند که در مورد گرایش جنسی خود آشکارا عمل کنند بدون آن که مورد آزار و اذیت دولت قرار بگیرند. . از آنجایی که گزینه ای برای همجنسگرا بودن در اختیار ایرانیان نیست، موجی از افزایش میزان ایرانیانی که تحت تمایل جنسی خود به همجنس، تحت عمل جراحی تغییر جنسیت قرار می‌گیرند به وجود آمده است. جراحی تطبیق جنسیت توسط روحانیون، روانشناسان و دولت تشویق می‌شود
توسط روحانیون، روانشناسان و دولت تشویق می‌شود زیرا همجنسگرایی در ایران غیرقانونی است و با شلاق یا اعدام مجازات می‌شود. این امر موجب رشد جامعه تراجنسیتی در ایران شده و حذف همجنسگرایی به عنوان یک هویت از جامعه باعث شده که هم سو با افراد تراجنسینی که عمل تطبیق جنسیت انجام می‌دهند همجنسگرایان نیز به عمل تغییر جنسیت روی آورند. افرادی که تحت این جراحی‌ها قرار می‌گیرند، توسط دولت کاملاً پذیرفته شده‌اند، اما خانواده‌ها اغلب، اعضایی از خانواده را که تحت عمل جراحی تطبیق یا تغییر جنسیت قرار می‌گیرند، نمی‌پذیرند.
تطبیق یا تغییر جنسیت قرار می‌گیرند، نمی‌پذیرند. اعضای خانواده یک منبع اصلی برای دستیابی به شغل در ایران هستند. بدون داشتن روابط اجتماعی برای درخواست شغلی، یافتن کار به‌طور فزاینده ای دشوار است، و افراد تراجنسیتی در بازار کار با تبعیض روبرو می‌شوند و این امر برخی از آنها را مجبور به تن دادن به کار جنسی می‌کند. سازمان‌های مردم نهاد ال جی بی تی کیو و گروه‌های همبستگی. در ادامه نام چند سازمان آمده است که هدف آنها کمک و پشتیبانی از افراد جامعه ال جی بی تی در خاورمیانه است. سازمانهای دیگری هم با همین هدف وجود