payamvha/North_RAG huggingface dataset:
تعبیه شده برای پیش بینی رابطه بین دو سه‌گانه به درستی است. formula_11 Hits@K مقادیر بالاتر، نشان‌دهنده نتایج پیش‌بینی بهتر است. Mean rank (MR). میانگین رتبه، میانگین رتبه‌بندی اقلام پیش‌بینی شده توسط مدل در بین تمامی آیتم‌های ممکن است. formula_12 مقادیر پایین‌تر، نشان‌دهنده مدل بهتر است. Mean reciprocal rank (MRR). میانگین رتبه متقابل، تعداد سه گانه های پیش بینی شده درست را اندازه می‌گیرد. اگر اولین سه‌گانه پیش‌بینی شده درست باشد، 1 اضافه می‌شود. اگر دومی درست باشد، formula_13 اضافه می‌شود و به همین ترتیب
باشد، formula_13 اضافه می‌شود و به همین ترتیب تا انتها. MRR معمولاً برای تعیین کمیت اثر الگوریتم های جستجو استفاده می شود. formula_14 مقادیر بالاتر، نشان‌دهنده مدل بهتر است. کاربردها. وظایف یادگیری ماشین. تکمیل نمودار دانش (KGC) مجموعه‌ای از تکنیک‌ها برای استنتاج دانش از نمایش نمودار دانش تعبیه‌شده است. به طور خاص، این تکنیک یک استنتاج سه‌گانه موجودیت یا رابطه گمشده را تکمیل می‌کند. وظایف فرعی مربوطه، پیش‌بینی پیوند یا موجودیت (یعنی حدس زدن یک موجودیت از جاسازی موجودیت دیگر سه‌گانه و رابطه) و پیش‌بینی
جاسازی موجودیت دیگر سه‌گانه و رابطه) و پیش‌بینی رابطه (یعنی پیش‌بینی معقول‌ترین رابطه‌ای که دو موجودیت را به هم متصل می‌کند) نامیده می‌شوند. طبقه بندی سه‌گانه یک مسئله طبقه‌بندی دودویی است. با فرض داده شدن یک سه‌گانه، مدل آموزش دیده معقول بودن سه‌گانه را با استفاده از تعبیه برای تعیین درست یا نادرست بودن یک سه گانه ارزیابی می‌کند. تصمیم با تابع امتیاز مدل و یک آستانه معین گرفته می‌شود. خوشه‌بندی برنامه دیگری است که از نمایش تعبیه شده یک نمودار دانش پراکنده برای متراکم کردن نمایش موجودیت های معنایی مشابه در
متراکم کردن نمایش موجودیت های معنایی مشابه در یک فضای دو بعدی استفاده می‌کند. کاربردهای مخصوص دنیای واقعی. استفاده از جاسازی گراف دانش به طور فزاینده‌ای در بسیاری از کاربردها فراگیر شده است. در مورد سیستم‌های توصیه گر، استفاده از جاسازی نمودار دانش می‌تواند بر محدودیت‌های یادگیری تقویتی معمول غلبه کند. آموزش این نوع سیستم توصیه‌گر نیازمند حجم عظیمی از اطلاعات کاربران است. با این حال، تکنیک‌های نمودار دانش می‌توانند با استفاده از نموداری که قبلاً بر روی دانش قبلی از همبستگی آیتم ساخته شده است و استفاده از
قبلی از همبستگی آیتم ساخته شده است و استفاده از تعبیه برای استنباط از آن توصیه، این مسئله را برطرف کند. استفاده مجدد از دارو، استفاده از یک داروی قبلاً تأیید شده است، اما برای یک هدف درمانی متفاوت از آنچه در ابتدا برای آن طراحی شده بود. می توان از وظیفه پیش بینی پیوند برای استنباط جدید بین یک داروی موجود و یک بیماری با استفاده از یک نمودار دانش زیست پزشکی ساخته شده با استفاده از در دسترس بودن ادبیات عظیم و پایگاه های داده زیست پزشکی استفاده کرد. تعبیه نمودار دانش نیز می تواند در حوزه سیاست اجتماعی مورد
دانش نیز می تواند در حوزه سیاست اجتماعی مورد استفاده قرار گیرد. مدل‌ها. با فرض داده‌ شدن مجموعه‌ای از سه‌گانه‌ها (یا حقایق) به صورت formula_15، نمودار تعبیه دانش برای هر موجودیت و رابطه حاضر در داده‌ها، یک نمایش برداری پیوسته می‌سازد، که همان مدل ماست. formula_16 متناظر با سه‌گانه‌ای با مشخصات formula_17 و formula_18 است که formula_8 بیانگر بعد تعبیه برای موجودیت‌ها و formula_20 برابر بعد تعبیه برای روابط است. مدل‌ها انواع مختلفی دارند که در ادامه به آنها می‌پردازیم. مدل تجزیه تنسور. تجزیه تنسور خانواده‌ای
مدل تجزیه تنسور. تجزیه تنسور خانواده‌ای از مدل‌های تعبیه گراف دانش است که از یک ماتریس چند بعدی برای نشان دادن یک نمودار دانش استفاده می‌کند، که به دلیل شکاف‌های نمودار دانش که یک دامنه خاص را به طور کامل توصیف می‌کند، تا حدی قابل شناخت است. مدل‌های دو خطی. این خانواده از مدل‌ها از یک معادله خطی برای تعبیه ارتباط بین موجودیت‌ها از طریق یک رابطه استفاده می‌کنند. به طور خاص، نمایش تعبیه شده روابط، یک ماتریس دو بعدی است. مدل‌های هندسی. فضای هندسی تعریف شده توسط این خانواده از مدل‌ها، این رابطه را به عنوان یک
این خانواده از مدل‌ها، این رابطه را به عنوان یک تبدیل هندسی بین ابتدا و انتهای یک واقعیت و حقیقت رمزگذاری می‌کند.
مهدی بهمن داستان‌نویس، نگارگر و پژوهشگر حوزه تقریب ادیان اهل ایران است. او نویسندهٔ مجموعه داستان «سرمای استخوان‌سوز» و پژوهشگر تقریب ادیان است، کتاب‌های تورات، زبور و انجیل را تذهیب کرده‌است. او در جریان خیزش ۱۴۰۱ ایران در ۱۹ مهر بازداشت شد و در خطر اعدام قرار دارد. فعالیت‌ها. مهدی بهمن بیش از ۲۰ سال در حوزه همزیستی ادیان (تقریب ادیان) فعالیت کرده و به همراه عبدالحمید معصومی تهرانی، فعالیت‌های مشترکی در زمینه گفت‌وگوی ادیان انجام داده‌است. او در سال ۱۳۹۸ یک نسخه از صحیفه عزرا (کتاب مقدس یهود) را با خطاطی
نسخه از صحیفه عزرا (کتاب مقدس یهود) را با خطاطی معصومی تهرانی و تذهیب مهدی بهمن به دفتر راو اعظم اسرائیل، ایتسخاک یوسف اهدا کرده بود. او همچنین کتاب‌های تورات، زبور و انجیل را نیز تذهیب کرده که کتاب زبور او در کتابخانه کنگره آمریکا نگهداری می‌شود. او در سال ۲۰۱۹ کتاب مجموعه داستان «سرمای استخوان‌سوز» نوشت. این کتاب به دلیل سانسور وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی در ایران مجوز انتشار نگرفت و در آمستردام توسط نشر روناک منتشر شد. بازداشت و محاکمه. او در جریان خیزش ۱۴۰۱ ایران در ۱۹ مهر با حمله مأموران امنیتی جمهوری
ایران در ۱۹ مهر با حمله مأموران امنیتی جمهوری اسلامی بازداشت و به بند ۲۰۹ زندان اوین منتقل شد. به گفته فرزاد صیفی‌کاران روزنامه‌نگار و دوست نزدیکش، مهدی بهمن به دنبال مصاحبه علنی با شبکه تلویزیونی ۱۳ اسرائیل بازداشت شده و پس از آن از سوی دادگاه انقلاب در ۳ دی به اعدام محکوم شد. او در این جلسه دادگاه از حق داشتن وکیل تعیینی محروم بوده‌است و در تمام مدت بازداشت فقط یک بار توانسته با خانواده خود دیدار کند.
دین در کوبا ()،از لحاظ تاریخی جمعیت کوبا مسیحی و به‌طور عمده کاتولیک رومی بوده‌اند، هرچند در دهه‌های اخیر، جمعیت غیر مذهبی رشد چشمگیری داشته‌است. اصول مذهبی کاتولیک در کوبا در برخی موارد، به واسطهٔ تلفیق‌گرایی، به طرز عمیقی تحت تأثیر قرار گرفته و اصلاح شده‌است. یک دین التقاطی رایج، سانتریا است، که آیین‌های مذهبی یوروبا متعلق به بردگان آفریقایی را با اصول کاتولیک و برخی لایه‌های بومی آمریکا ترکیب کرد؛ این دین التقاطی شباهت‌هایی با آیین اومباندا برزیلی را بروز می‌دهد و میزانی از حمایت رسمی را دریافت کرده‌است.
می‌دهد و میزانی از حمایت رسمی را دریافت کرده‌است. کلیسای کاتولیک برآورد می‌کند که ۶۰ درصد از جمعیت، کاتولیک است ولی فقط ۵ درصد از آنها به‌طور منظم در مراسم عشاء ربانی شرکت می‌کنند، در حالی که منابع مستقل تخمین می‌زنند که تنها ۱٫۵ درصد از آنها، در این مراسم حضور دارند.
اکولایزر ۳ یک فیلم انتقام‌جویانه و اکشن آمریکایی محصول سال ۲۰۲۳ به کارگردانی آنتوان فوکوآ با بازی دنزل واشینگتن و داکوتا فانینگ که در ۱ سپتامبر ۲۰۲۳ توسط گروه سینمایی سونی پیکچرز اکران سینمایی شد. این فیلم دنباله‌ای بر "اکولایزر ۲" و آخرین قسمت از سه‌گانه "برابرساز" است که بر اساس سریال تلویزیونی به همین نام ساخته شده‌است. در این فیلم دنزل واشینگتن در نقش یک مأمور ویژه امنیتی بازنشسته ایالات متحده، رابرت مک‌کال بازی می‌کند. این فیلم به‌طور کلی نقدهای مثبتی از سوی منتقدان دریافت کرد و در سراسر جهان تا ۶
از سوی منتقدان دریافت کرد و در سراسر جهان تا ۶ نوامبر ۲۰۲۳ توانست ۱۹۱ میلیون دلار بفروشد، در حالی که ۷۰ میلیون دلار بودجه ساخت آن بوده‌است. همچنین این پنجمین همکاری واشینگتن و فوکوآ و دومین همکاری واشینگتن و فانینگ بعد از فیلم "مردی در آتش" در سال ۲۰۰۴ می‌باشد. داستان. در این قسمت، مک‌کال برای برگرداندن پول یک بازنشسته آمریکایی که توسط تبهکاران اینترنتی ایتالیایی هک شده‌است به ایتالیا می‌رود، در آنجا پس از بهم ریختن و منهدم کردن اولین گروه مافیایی توسط یک پسر بچه از خانواده مافیا مجروح می‌شود و یک پلیس
پسر بچه از خانواده مافیا مجروح می‌شود و یک پلیس محلی به صورت اتفاقی او را پیدا کرده و تحت درمان قرار می‌گیرد، در دوران مداوا با اهالی صمیمی دهکده کوچک آشنا و دوست می‌شود و… او پس از مدتی متوجه می‌شود که دوستان جدیدش مورد آزار و باج خوری گروه مافیای محلی ایتالیای جنوبی یعنی کامورا قرار می‌گیرند… آنجاست که او تصمیم می‌گیرد تا به دوستان جدیدش کمک کند و… البته در سکانس‌های پایانی فیلم اهالی ساده این شهر کوچک نیز تصمیم می‌گیرند که به وی در این راه کمک و بر علیه مافیای محلی قیام کنند. تولید. در ژانویه ۲۰۲۲، فیلم
محلی قیام کنند. تولید. در ژانویه ۲۰۲۲، فیلم سوم به‌طور رسمی تأیید شد که در حال توسعه است، با دنزل واشینگتن در نقش اصلی بازگشت. در ژوئن ۲۰۲۲، داکوتا فانینگ نیز اعلام شد که به عنوان بازیگر انتخاب شده‌است. تا نوامبر ۲۰۲۲، سونیا بن عمار، آندره آ دودرو، رمو جیرونه، یوجنیو ماستراندرا، دانیله پرونه، آندره آ اسکاردوزیو و گایا اسکودلارو به بازیگران اضافه شدند. فیلم‌برداری در ۱۰ اکتبر ۲۰۲۲ در ساحل ساحل آمالفی در ایتالیا آغاز شد. پایان تصویربرداری اصلی در ژانویه ۲۰۲۳، در رم بود. بازخوردها. گیشه. در آمریکا و کانادا،
در رم بود. بازخوردها. گیشه. در آمریکا و کانادا، این فیلم از ۳۲۴۱ سینما در آخر هفته افتتاحیه خود ۲۸ تا ۳۰ میلیون دلار و در مجموع ۳۳ تا ۴۰ میلیون دلار در چارچوب چهار روزه روز کارگر پیش‌بینی می‌شود. این فیلم ۳٫۸ میلیون دلار از پیش نمایش‌های پنجشنبه شب به دست آورد که از مجموع فیلم‌های اول (۱٫۴۵ میلیون دلار) و دوم (۳٫۱ میلیون دلار) بیشتر است. این فیلم در ایالات متحده و کانادا ۹۲ میلیون دلار و در سایر مناطق ۹۹ میلیون دلار فروش داشته‌است که در کل جهان ۱۹۱ میلیون دلار است. آینده. در اوت ۲۰۲۳، فوکوا اظهار داشت که
دلار است. آینده. در اوت ۲۰۲۳، فوکوا اظهار داشت که بحث‌هایی برای ایجاد یک فیلم پیش‌درآمد با جزئیات ریشه‌های رابرت مک‌کال وجود داشته‌است. این فیلمساز اظهار داشت که استفاده از فناوری پیری زدایی برای جوان‌تر نشان دادن واشینگتن یک گزینه است، در حالی که او همچنین می‌خواهد از جان دیوید واشینگتن یا مایکل بی. جردن را برای این نقش انتخاب کند. بعداً در همان ماه، فوکوا اظهار داشت که در حالی که در مورد "برابرساز ۳" به عنوان فیلم نهایی از نظر زمانی صحبت می‌شد، او علاقه‌مند به بازگشت به عنوان کارگردان برای قسمت بعدی بود
به بازگشت به عنوان کارگردان برای قسمت بعدی بود اگر دنزل واشینگتن علاقه‌مند به بازگشت به نقش باشد.
شناخت نخستی‌ها مطالعه مهارت‌های فکری و رفتاری نخستی‌های غیرانسانی است، به‌ویژه در زمینه‌های روان‌شناسی، زیست‌شناسی رفتاری، نخستی‌شناسی و انسان‌شناسی. نخستی‌ها توانایی شناخت در سطوح بالایی را دارند. برخی ابزار می‌سازند و از آنها برای تهیه غذا و نمایش‌های اجتماعی استفاده می‌کنند. برخی راهبردهای شکار پیچیده‌ای دارند که نیاز به همکاری، نفوذ و رتبه دارند. آنها آگاه به موقعیت، دستکاری و توانایی فریب هستند. آنها می‌توانند خویشاوندان و هم‌نوعان را تشخیص دهند. آنها می‌توانند یاد بگیرند که از نمادها استفاده کنند و
می‌توانند یاد بگیرند که از نمادها استفاده کنند و جنبه‌های زبان انسانی از جمله برخی نحو رابطه‌ای، مفهوم‌های اعداد و دنباله عددی را درک کنند.
پژوهش‌ها دربارهٔ زبان میمون‌های انسان‌نمای بزرگ شامل آموزش شامپانزه‌ها، بونوبوها، گوریل‌ها و اورانگوتان‌ها برای ارتباط با انسان از طریق زبان اشاره، نمادها یا تقلید گفتار بوده است. برخی از این تحقیقات، مانند پروژه‌های آموزش زبان اشاره به «واشو» و استفاده «کنزی» از نمادهای گرافیکی، نشان داده‌اند که این جانداران قادر به فهم و استفاده از صدها علامت هستند، اما هنوز معماست که آیا این توانایی‌ها واقعا زبان به‌معنای کامل هستند یا خیر . در نتیجه، دیدگاه غالب این است که زبان در معنا و ساختار پیچیده‌اش همچنان منحصر به
زبان در معنا و ساختار پیچیده‌اش همچنان منحصر به انسان است. استفاده از زبان اشاره. زبان اشاره و صفحه کلید کامپیوتر در پژوهش‌های زبان نخستی‌ها استفاده می‌شود، زیرا تارهای صوتی پستانداران غیرانسانی نمی‌توانند به‌طور کامل بسته شوند، و کنترل کمتری بر زبان و فک پایین دارند. با این حال، پستانداران دارای مهارت دستی مورد نیاز برای کارکرد صفحه کلید هستند. بسیاری از پژوهشگران زبان جانوران نتایج مطالعاتی را که در زیر توضیح داده شده است به عنوان شواهدی از توانایی‌های زبانی در جانوران ارائه کرده‌اند. بسیاری از نتایج
زبانی در جانوران ارائه کرده‌اند. بسیاری از نتایج آنها مورد مناقشه قرار گرفته است. اکنون به‌طور کلی پذیرفته شده است که میمون‌ها می‌توانند امضا کردن را یاد بگیرند و می‌توانند با انسان‌ها ارتباط برقرار کنند. با این حال، دربارهٔ اینکه آیا آنها می‌توانند نحوی را برای دستکاری چنین علائمی تشکیل دهند اختلاف نظر وجود دارد.
میر زین‌العابدین ارسنجانی (١٢٩۴-١٣٨۶) سیاست‌مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم بعنوان نماینده کرج در مجلس شورای ملی حضور داشت. منابع. ‌
= یادگیری گروهی = در یادگیری ماشین و امار، یادگیری گروهی (به انگلیسی: Ensemble learning) به روشی گفته می‌شود که از الگوریتم های متفاوت برای پیشبینی نهایی خروجی ها استفاده می‌‌شود، در یادگیری گروهی چند الگوریتم بطور موازی خروجی را پیشبینی می‌کنند و خروجی نهایی آن خروجی ای می‌شود که بیشترین تکرار را در بین خروجی های پیشبینی شده داشته است، البته مدل های متفاوتی از یادگیری گروهی وجود دارد که در بعضی از آن ها خروجی های پیشبینی شده توسط هر الگوریتم وزن متفاوتی دارند یا مدل هایی که به طور موازی خروجی را پیشبینی
یا مدل هایی که به طور موازی خروجی را پیشبینی نمی‌کنند و از نتایج مدل قبل نیز بهره می‌برند. انتظار می‌رود که یادگیری گروهی نتایج بهتری در مقایسه با روش های پیشین که تنها از یک الگوریتم استفاده می‌کردند داشته باشد، به این فرض که بالاتر ذکر شد خرد جمعی (به انگلیسی: Wisdom of the Crowd) می‌گویند. انواع روش های یادگیری گروهی. کیسه بندی. کیسه بندی (به انگلیسی:(Bootstrap aggregating (Bagging) یکی از روش های یادگیری گروهی است، در این روش برای ساختن مجموعه داده های تمرین برای هرکدام از مدل ها از مجموعه داده های
تمرین برای هرکدام از مدل ها از مجموعه داده های اصلی انتخاب با جایگذاری صورت می‌گیرد(درنتیجه در هر انتخاب شانس حضور همه داده ها برابر است و در مجموعه نهایی هر داده ممکن است صفر، یک یا چند بار بیاید)، همچنین هر مدل تنها بر روی زیر مجموعه ای از ویژگی ها آموزش می‌بیند تا با بیشتر شدن تنوع و واریانس از بیش برازش (به انگلیسی: Overfitting) جلوگیری شود. استنتاج نهایی برای پیشبینی خروجی توسط رای اکثریت (به انگلیسی:Majority Voting) صورت می‌گیرد. برای ارزیابی مدل از روش ارزیابی خارج از کیسه (به انگلیسی: Out-Of-Bag
روش ارزیابی خارج از کیسه (به انگلیسی: Out-Of-Bag Evaluation) استفاده می‌شود، از آنجا که داده های مدل ها زیر مجموعه ای از داده های اصلی بوده تعدادی از داده ها هرگز توسط مدل مشاهده نشده و برای ارزیابی می‌توان از آن ها استفاده کرد. احتمال مشاهده نشدن داده توسط مدل: formula_1 اگر تعداد داده زیاد شود(formula_2): formula_3 در نتیجه با زیاد شدن تعداد داده ها تقریبا formula_4 آن ها در داده های آموزش مشاهده نشده و از آن ها برای ارزیابی می‌توان استفاده کرد. در تصویر زیر یک نمونه از طبقه بندی با یادگیری گروهی آمده
زیر یک نمونه از طبقه بندی با یادگیری گروهی آمده است، در این مثال از چهار درخت تصمیم (به انگلیسی: Decision Tree) با عمق ۱‌ (هرکدام فقط بر اساس یک ویژگی داده را تقسیم بندی می‌کنند) استفاده شده است و در نهایت از رای اکثریت برای طبقه بندی نهایی استفاده شده است. افزایشی. افزایشی (به انگلیسی:Boosting) یکی از روش های یادگیری گروهی است، در این روش دیگر مدل ها موازی آموزش داده نمی‌شوند و هر مدل از اشتباهات مدل قبل سعی می‌کند عبرت بگیرد بدین صورت که داده ها در ابتدا همه وزن یکسانی دارند و پس از پایان آموزش هر مدل
همه وزن یکسانی دارند و پس از پایان آموزش هر مدل وزن داده ها بروزرسانی می‌شود و داده هایی که اشتباه طبقه بندی شده باشند وزن بیشتری به آن ها اختصاص می‌یابد تا مدل های بعدی اهمیت بیشتری به آن ها بدهند. از معایب روش افزایشی نسبت به روش کیسه بندی افزایش احتمال بیش برازش می‌باشد. کاهش واریانس. مزیت استفاده از روش‌های یادگیری گروهی کاهش واریانس در مبادله بایاس و واریانس می‌باشد. بایاس ایجاد شده توسط روش‌های یادگیری گروهی را می‌تواند با استفاده از تخمین‌گر های بهتر (بایاس کم) کاهش داد. اثبات. با توجه به فرض‌های
(بایاس کم) کاهش داد. اثبات. با توجه به فرض‌های زیر: formula_5 خواهیم داشت: formula_6 پس در دو حالتی که: ۱- تعداد تخمین‌گر ها زیاد شود ۲- همبستگی بین تخمین‌گر ها به صفر میل کند واریانس کاهش پیدا می‌کند. منابع. __بافهرست__
توقف زودهنگام یا توقف زودرس یک تکنیک منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در یادگیری مدل‌های یادگیری ماشین به روش‌های ترتیبی همچون گرادیان کاهشی می‌باشد. روش‌های ترتیبی، مدل را مرحله به مرحله بروزرسانی می‌کنند تا پس از هر مرحله، عملکرد بهتری بر روی داده‌های آموزش داشته باشد. اما پس از جایی، بهبود عملکرد بر روی داده‌های آموزش به معنی کاهش دقت بر روی داده‌های آزمایش خواهد بود (همان بیش‌برازش). توقف زودهنگام سعی دارد با متوقف کردن یادگیری در نقطه بهینه، خطای تعمیم را به حداقل برساند. پیش‌زمینه. بعضی مباحث
تعمیم را به حداقل برساند. پیش‌زمینه. بعضی مباحث یادگیری ماشین که دانستن آنها برای درک توقف زودهنگام مفید است: بیش برازش. مدل‌های یادگیری ماشین، بر روی مجموعه‌های محدودی از داده آموزش داده می‌شوند. در حین آموزش، مدل‌ها بر اساس دقت روی داده‌های آموزش ارزیابی می‌شوند؛ ولی آنچه برای ما اهمیت دارد عملکرد مدل روی داده‌های آزمایش است. بیش‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که مدل بر روی داده‌های آموزش عملکرد بسیار خوب دارد، ولی خطای تعمیم بسیار زیاد است و مدل بر روی داده‌های جدید، عملکرد خوبی نخواهد داشت. منظم‌سازی. در
جدید، عملکرد خوبی نخواهد داشت. منظم‌سازی. در چارچوب یادگیری ماشین، منظم‌سازی یعنی تغییر الگوریتم یادگیری به طوری که از بیش‌برازش جلوگیری شود. معمولا با اعمال یک شرط هموار سازی چنین کاری رخ می‌دهد. این هموارسازی می‌تواند به صورت صریح با محدود کردن تعداد پارامترهای مدل، یا به صورت ضمنی با تغییر تابع هزینه صورت بگیرد (همچون رگرسیون ریج). روش‌های گرادیان کاهشی. روش‌های گرادیان کاهشی، متدهای بهینه‌سازی هستند که با گام برداشتن در جهت مینیمم‌های محلی، سعی در کمینه‌سازی تابع هدف دارند. در کاربردهای یادگیری ماشین،
تابع هدف دارند. در کاربردهای یادگیری ماشین، با تعریف یک تابع هزینه که شهودی نسبت به خطای مدل می‌دهد می‌توان گرادیان کاهشی را پیاده‌سازی کرد. البته برای جلوگیری از پیچیدگی محاسبات، روش‌هایی همچون گرادیان کاهشی تصادفی یا گرادیان کاهشی دسته‌ای نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند. توقف زودهنگام مبتنی بر روش‌های تحلیلی. توقف زود‌هنگام در تئوری یادگیری آماری. توقف زودهنگام می‌تواند برای منظم‌سازی مسائل رگرسیون بدون پارامتر کارگشا باشد. برای فضای ورودی formula_1 و خروجی formula_2، و نمونه‌هایی که از یک توزیع نامعلوم
formula_2، و نمونه‌هایی که از یک توزیع نامعلوم بر formula_3 به دست آمده‌اند، هدف چنین مسائلی تقریب یک "تابع رگریسون" به صورت زیر است: formula_4 که در آن formula_5 بیانگر احتمال شرطی formula_6 به شرط formula_7 می‌باشد. توقف زودهنگام در بوستینگ. بوستینگ به خانواده‌ای از الگوریتم‌ها گفته می‌شود که در آن تعدادی یادگیرنده ضعیف (مدل‌هایی که همبستگی کمی با هدف مسئله دارند) با یکدیگر ترکیب شده تا یک یادگیرنده قوی ایجاد کنند. نشان داده شده است که منظم‌سازی از طریق توقف زودرس، موجب می‌شود حاصل حدی الگوریتم برای
توقف زودرس، موجب می‌شود حاصل حدی الگوریتم برای تعداد بی‌نهایت داده به مقدار واقعی تابع هدف میل کند. توقف زودهنگام مبتنی بر اعتبارسنجی. در این نوع از توقف زوهنگام، داده‌های آموزش به دو دستۀ آموزش و اعتبارسنجی تفکیک می‌شوند. سپس از خطای مدل بر روی داده‌های اعتبارسنجی به عنوان تخمینی از خطای تعمیم استفاده می‌شود، به این صورت که هرگاه خطای اعتبارسنجی پس از یک مرحله از الگوریتم، نسبت به مرحله قبل بیشتر شد، می‌گوییم بیش‌برازش شروع شده‌است. این مدل از توقف زودهنگام در آموزش شبکه‌های عصبی رایج است. البته انواع
در آموزش شبکه‌های عصبی رایج است. البته انواع پیچیده‌تری مبتنی بر اعتبارسنجی متقابل نیز وجود دارند. از آنجا که ممکن است چندین کمینه محلی طی فرآیند یادگیری تولید شود، به طور قطعی نمی‌توان گفت بیش‌برازش از کجا شروع شده‌است و معمولا این مورد به طور تجربی مشخص می‌شود.
شناخت تطبیقی یا شناخت مقایسه‌ای مطالعه تطبیقی سازوکارها و خاستگاه‌های شناخت در گونه‌های مختلف است و گاهی به‌عنوان کلی‌تر یا شبیه به روان‌شناسی تطبیقی دیده می‌شود. از دیدگاه زیست‌شناختی، کار روی مغز مگس‌های میوه انجام می‌شود که باید تکنیک‌هایی را به‌اندازه کافی دقیق ارائه دهد تا امکان درک کارکرد مغز انسان را در مقیاسی که گروه‌های نورون‌های فردی را قدردانی می‌کند، به جای مقیاس منطقه‌ای‌تر پیش از این استفاده شده فراهم کند. به‌طور مشابه، فعالیت ژن در مغز انسان از طریق بررسی مغز موش‌ها توسط مؤسسه علوم مغز آلن
از طریق بررسی مغز موش‌ها توسط مؤسسه علوم مغز آلن مستقر در سیاتل بهتر درک می‌شود و اطلس مغز آلن را به‌طور رایگان در دسترس قرار می‌دهد. این نوع مطالعه مربوط به شناخت تطبیقی است، اما بهتر است به عنوان یکی از ژنومیک‌های تطبیقی طبقه‌بندی شود. تأکید روزافزون در روان‌شناسی و رفتارشناسی بر جنبه‌های زیست‌شناختی ادراک و رفتار، شکاف بین ژنومیک و تحلیل رفتاری را پر می‌کند.
سوگیری شناختی در جانوران ، الگویی از انحراف در قضاوت است که به موجب آن استنباط دربارهٔ دیگر جانوران و موقعیت‌ها ممکن است تحت تأثیر اطلاعات نامربوط یا حالت‌های احساسی قرار گیرد. گاهی گفته می‌شود که جانوران "واقعیت اجتماعی ذهنی" خود را از درک خود از ورودی ایجاد می‌کنند. به عنوان مثال، در انسان، یک سوگیری خوش‌بینانه یا بدبینانه ممکن است بر پاسخ فرد به این پرسش تأثیر بگذارد که "نیمه خالی یا نیمه پر لیوان است؟" سوگیری‌های شناختی در طیف گسترده‌ای از گونه‌ها از جمله موش‌ها، سگ‌ها، ماکاک‌های رزوس، گوسفند، جوجه‌ها،
موش‌ها، سگ‌ها، ماکاک‌های رزوس، گوسفند، جوجه‌ها، سارها و زنبورهای عسل نشان داده شده است.
جزیره چسبیده به خشکی یا جزیره گره‌دار ، زمین‌چهرهای خشکی متشکل از جزیره‌ای هستند که تنها توسط یک تومبولو به سرزمین اصلی یا جزیره دیگری می‌پیوندند: زبانه ساحلی از مواد ساحلی که در هر دو انتها به خشکی چسبیده‌است. جزیره سنت نینیان در جزایر شتلند در سواحل شمالی اسکاتلند یک نمونه است زیرا زمانی جزیره بوده‌است اما اکنون به سرزمین اصلی چسبیده‌است. نمونه‌های دیگر عبارتند از جزیره موری، واشینگتن، در پیوجت ساند، کورونادو، کالیفرنیا. و ناهانت، ماساچوست در ایالات متحده؛ بارنجوی، نیو ساوت ولز، در استرالیا؛ جزیره
متحده؛ بارنجوی، نیو ساوت ولز، در استرالیا؛ جزیره پاراتوتا، در نیوزیلند؛ کوه هاکوداته ژاپن، Howth Head، در ایرلند؛ جزیره Wedge، در غرب استرالیا؛ Cheung Chau، در هنگ کنگ و جزیره Davaar، کمپبل‌تاون، اسکاتلند.
استلزام متنی در پردازش زبان طبیعی یک ارتباط یک طرفه بین عبارات متن است. این ارتباط زمانی اتفاق می‌افتد که درست بودن یک موضوع درستی یک موضوع دیگر را نتیجه بدهد. در چارچوب TE، متن استلازم شده و متنی که از آن استلزام می‌شود تحت عبارات متن (t) و فرضیه(h) شناخته می‌شوند. استلزام متنی با استلزام منطقی یکی نیست و تعریف ساده‌انگارانه‌تری دارد. با این تعریف t استلازم می‌کند h را اگر به صورت کلی هنگامی که یک انسان متن t را میخواد بتواند متن h را از آن نتیجه بگیرد. (این موضوع شرط لازم نیز برای این رابطه است؛ یعنی اگر
موضوع شرط لازم نیز برای این رابطه است؛ یعنی اگر t استلزام می‌کند h را بدین معنی است که یک انسان باید بتواند از خواندن t درست بودن h را نتیجه بگیرد.) رابطه موجود، یک رابطه یک طرفه است یعنی استلزام شدن h توسط t نتیجه نمی‌دهد که t از h استلزام می‌شود. تشخیص برقراری این رابطه می‌تواند با دشواری‌هایی همراه باشد و همچنین می‌تواند در بعضی موارد سلیقه ای باشد. که یکی از مسایل موجود تشخیص این روابط توسط موتور پردازش زبان طبیعی است. مثال‌ها. استلزام متنی را در قالب مثال‌هایی از سه نوع رابطه می‌توان نشان داد. نمونه
مثال‌هایی از سه نوع رابطه می‌توان نشان داد. نمونه ای از یک TE مثبت (متن مستلزم فرضیه است): متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خداوند به شما پاداش خواهد داد. فرضیه: دادن پول به فقیر نتیجه خوبی دارد. مثالی از TE منفی (متن با فرضیه در تضاد است): متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خداوند به شما پاداش خواهد داد. فرضیه: دادن پول به فقیر نتیجه ای ندارد. مثالی از غیر TE (متن مستلزم یا متناقض نیست) این است: متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خداوند به شما پاداش خواهد داد. فرضیه: پول دادن به یک مرد فقیر شما را انسان بهتری
فرضیه: پول دادن به یک مرد فقیر شما را انسان بهتری می‌کند. ابهام در زبان طبیعی. یکی از ویژگی‌های زبان طبیعی این است که برای بیان یک مفهوم راه‌های مختلفی وجود دارد. چندین معنا را می‌توان در یک متن واحد گنجاند و یک معنا را می‌توان با متون مختلف بیان کرد. این تنوع بیان معنایی را می‌توان به عنوان مشکل دوگانه ابهام زبان در نظر گرفت. این دو موضوع باعث ارتباط چندین معنی با یک متن و چندین متن با یک معنی می‌شود. عمل استلزام کردن مانند عمل بازنویسی (پیدا کردن جملات مشابه و کوتاه‌تر برای یک متن) است. با این تفاوت که
و کوتاه‌تر برای یک متن) است. با این تفاوت که استلزام کردن دنبال روابط ضعیف تر به علت یک طرفه بودن رابطه مربوطه است. روش‌های ریاضیاتی تشخیص استلزام می‌توانند بر پایه همین یک طرفه بودن این رابطه باشند. کاربردها. بسیاری از برنامه‌های پردازش زبان طبیعی، مانند پرسش و پاسخ، استخراج اطلاعات، خلاصه‌سازی، خلاصه‌سازی چند سندی و ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی، باید بدانند که معنای هدف خاصی را می‌توان از انواع مختلف متن استنتاج کرد. معمولاً استلزام به عنوان بخشی از یک سیستم بزرگتر استفاده می‌شود، برای مثال در یک سیستم
بزرگتر استفاده می‌شود، برای مثال در یک سیستم پیش‌بینی برای فیلتر کردن پیش‌بینی‌های بی‌اهمیت یا آشکار. استلزام متنی در سبک سنجی خصمانه نیز کاربرد دارد، که هدف آن حذف سبک متنی بدون تغییر معنای کلی ارتباط است.
تاکس مسابقه‌دهنده یک بازی ویدئویی مسابقه‌ای محصول ۲۰۰۰ است که نماد لینوکس، پنگوئن تاکس در آن حضور دارد. در بازی، بازیکن تاکس را درحالی کنترل می‌کند که در مسیری از برف و یخ در حال جمع‌آوری شاه ماهی باید به خط پایان برسد. این بازی به‌طور رسمی بیش از یک میلیون بار تا سال ۲۰۰۱ دانلود شد. همچنین با استقبال خوبی روبرو شد و اغلب به دلیل گرافیک و سرعت مورد تحسین قرار گرفت و مورد علاقه کاربران لینوکس و جامعه نرم‌افزارهای آزاد بود. محبوبیت این بازی توسعه یک نسخه تجاری شده را تضمین کرد که در آن گرافیک بهبودیافته و
شده را تضمین کرد که در آن گرافیک بهبودیافته و شخصیت‌های دیگری اضافه شدند، و همچنین اولین بازی دارای مجوز جی‌پی‌ال بود که آرکیدی شد. این تنها محصولی است که استودیو سانسپایر توسعه و منتشر کرد و پس از آن شرکت منحل شد. کد منبع باز رایگان بازی منجر به دریافت فورک‌هایی شد که توسط طرفداران ساخته و به توسعه آن ادامه دادند.
چارلی چابک یک فیلم اکشن و انتقام‌جویانه آمریکایی محصول سال ۲۰۲۳ به کارگردانی فیلیپ نویس و نویسندگی ریچارد ونک است که بر اساس رمان "میمون‌های تفنگ" اثر ویکتور گیشلر در سال ۲۰۰۱ ساخته شده است. پیرس برازنان، جیمز کان (در آخرین بازیگری‌اش) و مورنا باکارین در این فیلم بازی می‌کنند. این فیلم برای اولین بار در جشنواره فیلم در ۷ اکتبر ۲۰۲۳ به نمایش درآمد. این فیلم در ۸ دسامبر ۲۰۲۳ در سینماها و ویدیوهای منتخب اکران شد. داستان. برای بیست سال، چارلی سوئیفت (با بازی برازنان) یک کارچاق‌کن و قاتل یک رئیس اوباش به نام