payamvha/North_RAG huggingface dataset:
می‌تواند به صورت خودران ابعاد داده ورودی را کاهش دهد یا اینکه با استفاده از یادگیری با نظارت عملیاتی مانند طبقه‌بندی انجام دهد. پیاده‌سازی‌های مختلفی از این شبکه تا به حال انجام شده‌است که هر کدام کاربرد متفاوتی دارد. به‌طور مثال این شبکه در نوار مغزی کاربرد زیادی داشته‌است. آموزش شبکه. آموزش یک شبکه باور عمیق در دو مرحله اجرا می‌شود. در مرحله اول همه ماشین‌های بولتزمن محدود شده به صورت لایه به لایه بدون نظارت آموزش داده می‌شوند. در مرحله دوم با استفاده از الگوریتم پس‌انتشار مقدار وزن‌های شبکه به روزرسانی
الگوریتم پس‌انتشار مقدار وزن‌های شبکه به روزرسانی می‌شود. برای آموزش یک ماشین بولتزمن محدود شده تابع هزینه به این صورت استفاده می‌شود formula_1 که در آن formula_2 تابعی برای نرمال‌سازی است و formula_3 تابع انرژی مربوط به دو لایه دیده شده و مخفی است. با محاسبه گرادیان این تابع به صورت formula_4 حاصل به شکل formula_5 ساده می‌شود که در آن formula_6 نشان دهنده میانگین نسبت به توزیع احتمال formula_7 است. البته عبارت formula_8 با استفاده از روش‌های نمونه‌گیری در هر مرحله تخمین زده می‌شود. در هر مرحله ابتدا لایه
هر مرحله تخمین زده می‌شود. در هر مرحله ابتدا لایه دیده شده به صورت یک بردار مقداردهی اولیه می‌شود، سپس لایه مخفی با دانستن مقادیر دیده شده مقداردهی می‌شود، سپس لایه دیده شده با دانستن مقادیر مخفی مقداردهی می‌شود، سپس لایه مخفی دوباره با دانستن مقادیر دیده شده مقداردهی می‌شود. در آخر با محاسبه گرادیان طبق عبارات بالا وزن‌ها به روزرسانی می‌شوند.
هنر هوش مصنوعی به هنری گفته می‌شود که در آن تنها هوش مصنوعی دست داشته باشد. به عبارتی در خلق این اثر هنری که وجود خارجی ندارد و حتی می‌تواند غیر واقعی باشد تنها هوش مصنوعی دخیل است. ابزارات و کار‌ها. تصویر سازی. روش‌های مختلفی برای ایجاد هنر هوش مصنوعی وجود دارد، از جمله این موارد می‌توان به تولید تصاویر رویه‌ای مبتنی بر قانون با استفاده از الگوهای ریاضی، الگوریتم‌هایی که ضربات قلم مو و دیگر جلوه‌های نقاشی شده را شبیه‌سازی می‌کنند، و هوش مصنوعی یا الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های متخاصم و
الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های متخاصم و ترانسفورماتورهای مولد اشاره کرد. یکی از اولین کار‌ها AARON بود که توسط هارولد کوهن در دهه 60 میلادی ساخته شد. AARON بر مبنای رویه مبتنی بر قانون کار می‌کرد و در آن زمان بسیار کارایی داشت.دلیل اصلی کوهن برای توسعه AARON ترسیم در رمزگذاری بود که در ادامه تغییرات زیادی داشت. آن در ابتدا تنها تصاویر سیاه و سفید تولید می‌کرد که خود کوهن آن‌ها را رنگ‌آمیزی می‌کرد. ولی در ادامه کوهن با استفاده از روش‌های دیگر توانست کاری کند که با استفاده از برس‌های رنگ آمیزی
کاری کند که با استفاده از برس‌های رنگ آمیزی این‌کار را خودش انجام دهد. از سال ۲۰۱۴ که، شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) معرفی شدند اغلب توسط هنرمندان هوش مصنوعی از آن‌ها استفاده می‌کنند. این سیستم از دو تابع بهره می‌برد که یکی از آن‌ها مولدی است که تصاویر را تولید کرده و دیگری تصمیم گیرنده‌ای است که از بین تصاویر تولیدی بهترین را انتخاب می‌کند. مدل‌های جدیدتر از شبکه خصمانه تولید کوانتیزه برداری و آموزش زبان متضاد تصویر (VQGAN+CLIP) استفاده می‌کنند. که این شبکه‌ها در دقت تصمیم گیری بهتر برای نقاشی و اثر صحیح تر
در دقت تصمیم گیری بهتر برای نقاشی و اثر صحیح تر خودشان معروف هستند. رؤیای عمیق که توسط گوگل در سال 2015 منتشر شد، از یک شبکه عصبی پیجشی برای یافتن و بهبود الگوها در تصاویر از طریق الگوریتم پاریدولیا می‌کند، بنابراین تصاویری عمداً بیش از حد پردازش شده ایجاد می‌کند. پس از انتشار رؤیای عمیق و موفقیت‌های آن در دید عموم، چندین شرکت برنامه‌هایی را منتشر کردند که می‌توانند عکس‌ها را به تصاویر هنری با سبک مجموعه‌های معروف نقاشی تبدیل کنند. این کار حتی از رؤیای عمیق هم بیشتر مورد استقبال قرار گرفت تا جایی که امروزه
هم بیشتر مورد استقبال قرار گرفت تا جایی که امروزه یکی از بحث‌های داغ موجود همین برنامه‌ها هستند. ۲۰۲۰. در دهه ۲۰۲۰، مدل‌های متن به تصویر که بر اساس پرامپت تصاویر را تولید می‌کنند ، به طور گسترده مورد استفاده قرار گرفتند. در سال ۲۰۲۱، اوپن‌ای‌آی، با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش‌دیده (مدل زبانی بزرگ که در جی‌پی‌تی ۲ و جی‌پی‌تی ۳ استفاده می‌شوند)، یک سری از تصاویر ایجاد شده با مدل هوش مصنوعی متن به تصویر دال ئی را منتشر کرد. این در واقع اساس معماری جی‌پی‌تی ۳ بود. از همان سال تلاشهایی
اساس معماری جی‌پی‌تی ۳ بود. از همان سال تلاشهایی توسط کمپانیهای دیگر مثل ، دیفیوژن ، گوگل برین، میدجرنی، ادوبی، بلندر، گیمپ، کریتا و دیگر برنامه‌های رابط کاربری مدل متن‌باز ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش‌دیده انجام شده‌است. در سال ۲۰۲۳، اریک میلیکین، فیلم مستند رقص کوتوله قرمز (The Dance of the Nain Rouge) را، با کمک فناوری دیپ فیک هوش مصنوعی درباره افسانه فولکلور دیترویت نائین روژ ساخت. و "جایزه بهترین فناوری های نوآورانه" از جشنواره فیلم ربات پیزا 2024 در ایتالیا و "بهترین فیلم انیمیشن" در جشنواره فیلم
ایتالیا و "بهترین فیلم انیمیشن" در جشنواره فیلم پوچ 2024 ایتالیا را دریافت کرد.
دسته‌بندی با چند برچسب (به انگلیسی: Multi-label classification) متفاوت از رده‌بندی چندگانه است. در یادگیری ماشینی، برای دسته‌بندی چندگانه هدف ما این است که از بین برچسب‌های موجود برای هر نمونه دقیقا یک برچسب را انتخاب کنیم و به آن نمونه نسبت دهیم. در حالی که در دسته‌بندی با چند برچسب ممکن است به هر نمونه بیش از یک برچسب نسبت داده شود و حالت کلی تری از رده‌بندی چندگانه است. به بیان بهتر، در دسته‌بندی با چند برچسب، با دادن ورودی x به مدل، خروجی y را از آن دریافت می‌کنیم که y یک بردار از مقادیر 0 و 1 است که
می‌کنیم که y یک بردار از مقادیر 0 و 1 است که مشخص می‌کند ورودی به کدام دسته‌ها تعلق دارد. معیارهای ارزیابی. معیارهای ارزیابی روش‌های دسته‌بندی با چند برچسب متفاوت از روش‌های دسته‌بندی چندگانه است زیرا ذات و اهداف این دو مسئله با هم تفاوت دارد. ارزیابی‌های رایج برای این دسته از مسائل به شرح زیر است. formula_1 که در این فرمول، formula_2 مقدار درست (هدف) و formula_3 مقدار پیش‌بینی شده است. formula_4 تعداد کل نمونه‌ها و formula_5 مجموعه برچسب‌ها است. formula_6 که formula_7 برچسب‌های واقعی و formula_8 برچسب‌های
formula_7 برچسب‌های واقعی و formula_8 برچسب‌های پیش‌بینی شده است.
تایلر اسپندل یک کمدین، بازیگر و کارگردان فیلم آمریکایی است. او بیشتر به خاطر کارش در فیلم‌های "پدر سال" (۲۰۱۸) "خانم اشتباهی" (۲۰۲۰)، "قانون شکنان" (۲۰۲۳) و "تا حدودی باردار" (۲۰۲۵) شناخته شده است.
خانم اشتباهی (انگلیسی: The Wrong Missy) یک فیلم کمدی رمانتیک آمریکایی محصول سال ۲۰۲۰ به کارگردانی تایلر اسپندل با بازی دیوید اسپید، لورن لپکس، نیک اسواردسون، جف پیرسون و سارا چالک است. این فیلم در ۱۳ می ۲۰۲۰ در نتفلیکس منتشر شد. در ژوئیه ۲۰۲۰، نتفلیکس فاش کرد که این فیلم در چهار هفته اول اکران توسط ۵۹ میلیون خانواده تماشا شده‌است که یکی از پربیننده‌ترین فیلم‌ها برای یکی از فیلم‌های اصلی آنها بوده‌است. داستان. مردی بنام تیم یک دعوت نامه برای زن مورد علاقه خود می‌فرستد اما طولی نمی‌کشید که متوجه می‌شود نامه
می‌فرستد اما طولی نمی‌کشید که متوجه می‌شود نامه اشتباه برای یک خانم دیگر رفته‌است و… پاسخ انتقادی. این فیلم در متاکریتیک، فیلم میانگین وزنی دارد. امتیاز ۳۳ از ۱۰۰ بر اساس رای ۱۲ منتقد، نشان‌دهنده «بررسی‌ها عموماً نامطلوب» است.
تابع Swish به شکل زیر تعریف می‌شود: formula_1 که formula_2 می‌تواند ثابت، یا پارامتر قابل یادگیری باشد. اگر formula_3 باشد، تابع swish تبدیل به تابع سیگموئید خطی یا SiLU می‌شود. مشتق. نسبت به formula_10. مشتق تابع swish نسبت به formula_10 بدین شکل قابل محاسبه است: formula_12 نسبت به formula_2. مشتق تابع swish نسبت به formula_2 بدین شکل قابل محاسبه است: formula_15 کاربردها. در سال 2017 دانشمندان در Google توانستند با جایگزینی تابع swish به جای ReLU و Sigmoid، نتایج بهتری برای دیتاست ایمیج‌نت بدست آورند.
نتایج بهتری برای دیتاست ایمیج‌نت بدست آورند. همچنین عملکرد این تابع در سایر مدل‌ها و دیتاست‌های مشهور برابر یا بهتر از دیگر توابع فعال‌سازی رایح بوده است. البته باید توجه داشت که تابع swish نسبت به ReLU از لحاظ محاسبات چه در محاسبه تابع و چه در محاسبه مشتق بسیار پیچیده‌تر است.
داوید زاوادزکی (؛ زادهٔ ۱۹۷۷) بازیگر اهل لهستان است. از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "محکوم"، "دستورالعمل زندگی"، "مأموریت افغانستان"، "هتل ۵۲"، "پدر متیو"، ""، "دوران افتخار"، "دوستان"، "رنگ‌های خوشبختی"، "بلفر"، "کلبه جنگلی"، "قانون حقیقی"، "کارآگاهان جنایی"، "پرستار کودک"، "در خوشی و سختی" و "حیوان بزرگ" اشاره نمود.
روان‌درمانی انگیزشی با تکیه بر مفاهیم ذهن محیطی، دروغ، چهاردیواری، ذهن ثروتمند و خودخواهی کار خود را آغاز کرد. اصل ذهن محیطی که ریشه در روان‌شناسی اجتماعی دارد معتقد است که انسان‌ها تمایل زیادی به ارضای ذهنیت دیگران درمورد خودشان دارند. اینکه دیگران چه ذهنیتی در مورد فرد دارند، تعیین‌کننده بسیاری از رفتارهای او هست و فرد تلاش می‌کند، مطابق با این ذهنیت، زندگی خود را هدایت نماید. بر اساس اصل ذهن محیطی، انسان‌ها به شدت تحت تأثیر دیگران هستند و فشارهای اجتماعی حاکم بر انسان غیرقابل تصور است. اراده انسان تا حد
حاکم بر انسان غیرقابل تصور است. اراده انسان تا حد بسیار زیادی توسط دیگران هدایت می‌شود و بدین ترتیب، انسان‌ها در چهاردیواری‌هایی که دیگران تعبیه کرده‌اند، زندگی می‌کنند و رهایی از این چهار دیواری به سهولت ممکن نیست. اصل دروغ، ریشه در فلسفه پست مدرن دارد و بر این اساس، ذهنیت‌های دیگران که به فرد القا شده‌اند، حقیقت مطلق نیستند بلکه حقیقت‌های ذهنی هستند. ذهنیت دیگران در مورد فرد صرفاً می‌تواند یک حقیقت ذهنی باشد که مبنای واقعی نداشته و در روان درمانی انگیزشی دروغ نامیده می‌شود؛ بنابراین، بخش بزرگی از آنچه
دروغ نامیده می‌شود؛ بنابراین، بخش بزرگی از آنچه هستیم، حاصل دروغ‌هایی هست که توسط دیگران و محیط به ما تلقین شده است. اصل ذهن ثروتمند ریشه در عرفان ایرانی-اسلامی و تمدن شرق دارد. مطابق این اصل، فرد می‌تواند نگاهی متعالی به مسائل داشته باشد و خود را از موضوعات بی‌اهمیت رها نماید. ذهن ثروتمند به فرد کمک می‌کند تا اهداف بزرگی در زندگی دنبال نماید و مشکلات را کوچک بشمارد. اصل خودخواهی ریشه در روانکاوی دارد و انسان‌ها را ذاتاً موجودی خودخواه می‌داند. بنابر این در روان درمانی انگیزشی ابتدا به مراجعان کمک می‌شود
روان درمانی انگیزشی ابتدا به مراجعان کمک می‌شود تا خودشان را توصیف کنند و دروغ‌هایی که دیگران به آنها تلقین کرده‌اند را شناسایی کنند. سپس می‌توانند چهاردیواری‌هایی که در آن محصور شده‌اند را تشخیص دهند. و به کمک درمانگر این چهاردیواری‌ها را بشکنند و راه جدیدی برای زیستن انتخاب کنند که مطابق با اصل خودخواهی به نفع آنها باشد و زندگی شاد تری برای آنها فراهم نماید. آنها ذهن ثروتمند را تمرین می‌کنند و مسائل بی‌اهمیت را از ذهن خود حذف می‌نمایند. با استفاده از تکنیک‌های درمانی به مراجعان کمک می‌شود اضطراب مربوط به
درمانی به مراجعان کمک می‌شود اضطراب مربوط به دیگران را کاهش دهند و نقش‌های جدید و سالم تری را در زندگی تمرین نمایند. آنها متوجه می‌شوند، تصورشان از خود صرفاً حاصل ذهن محیطی بوده و آنها می‌توانند چیز دیگری باشند. بخش‌های آسیب زای شخصیت را مورد تعدیل قرار می‌دهند و دیوارهای چهاردیواری را می‌شکنند. دیوارهای من نمی‌توانم را کنار می‌زنند و با قدرت من می‌توانم را تمرین می‌کنند. از روابطی که به آنها آسیب می‌رساند خارج می‌شوند. دوست داشتن خود را تمرین می‌کنند و متوجه می‌شوند که چقدر به چهاردیواری‌های آسیب زای
متوجه می‌شوند که چقدر به چهاردیواری‌های آسیب زای قبلی، دلبستگی هیجانی داشته و بسیاری از تصمیمات آنها مبتنی بر همان چهاردیواری بوده است. آنها بر ترس از تغییر غلبه می‌کنند و در واقع یک نوع درمان عشق در آنها اتفاق می‌افتد. عشق بیمارگونه به چهاردیواری‌های دروغین و آسیب زا. تعریف. رویکرد نوین در روان درمانی که با تلفیق فلسفه پست مدرن، عرفان ایرانی و نیروی باورها، شیوه مؤثر و کاربردی در درمان اختلالات روان شناختی خلق کرده و انگیزه مضاعف جهت تغییر ایجاد می‌کند. کاهش طول دوره درمان، سادگی، انگیزه بخشی و تأکید بر
طول دوره درمان، سادگی، انگیزه بخشی و تأکید بر فرادرمان از خصوصیات منحصر به فرد این رویکرد است.
دوروتا ولمان (؛ زادهٔ ) روزنامه‌نگار، مجری و تهیه‌کننده تلویزیونی اهل لهستان است. وی دانش‌آموختهٔ رشتهٔ تاریخ هنر در دانشگاه ورشو است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "صبح بخیر تی‌وی‌ان"، "" و "نشانه‌گذاری‌شده" اشاره کرد.
رواز گابریادزه (؛ – ) کارگردان تئاتر و فیلم، نمایشنامه نویس، نویسنده، نقاش و مجسمه ساز اهل کشور گرجستان بود. پسرش لوان گابریادزه نیز کارگردان است. جوایز:. وی برندهٔ جوایزی همچون نشان هنر و ادب، جایزه نیکا، نشان برجسته افتخار، جایزه دولتی اتحاد شوروی، و نقاب زرین شده‌است.
نانا جانلیدزه (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم و فیلم‌نامه‌نویس اهل کشور گرجستان است. جوایز. وی برندهٔ جوایزی همچون جایزه نیکا شده‌است.
آنتونینا خُروشی (؛ زادهٔ ۳۰ نوامبر ۱۹۶۴) بازیگر اهل لهستان است. وی بابت مشارکت‌های هنری-فرهنگی‌اش برندهٔ نشان افتخار شایستگی در فرهنگ لهستان و گلوریا آرتیس شده است. از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته است، می‌توان به "تله"، "هنرمندان"، "پوزنان ۵۶"، "مأموریت افغانستان"، "قانون حقیقی"، "کارآگاهان جنایی" و "در خوشی و سختی" اشاره نمود.
مونی موشونوف (؛ زادهٔ ) بازیگر، کمدین، کارگردان نمایش اهل اسرائیل است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به "دو عاشق"، "شب مال ماست"، "هربار که بگوئیم خدانگهدار"، "التیماتوم، ازدواج دیرهنگام و "جاسوس" اشاره کرد. جوایز. او برندهٔ جوایزی همچون جایزه اوفیر و جایزه اوفیر، شده‌است.
ماگدالنا پوانتا (؛ زادهٔ ۱۹ مارس ۱۹۷۹) بازیگر و نمایشنامه‌نویس اهل لهستان است. وی دانش‌آموختهٔ مدرسه ملی فیلم ووچ است. از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "کارآگاهان جنایی"، "مأموریت افغانستان" و "قانون حقیقی" اشاره نمود.
مارک لواندوفسکی (؛ زادهٔ ۴ نوامبر ۱۹۴۶) بازیگر اهل لهستان است. وی بابت مشارکت‌های هنری-فرهنگی‌اش برندهٔ نشان سیمین گلوریا آرتیس شده‌است. از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "ژنرال نیل"، "نشانه‌گذاری‌شده"، "سال‌های شیرین"، "صفر-هفت، به‌گوشم"، "ماگدا ام."، "کارآگاهان جنایی"، "در خوشی و سختی"، "طایفه"، "دوران افتخار"، "دهن‌به‌دهن"، "هتل ۵۲"، "در خیابان سپولنی"، "دوستان"، "قانون حقیقی"، "مأموریت افغانستان"، "رنگ‌های خوشبختی" و "ع چون عشق" اشاره نمود.
میکووای کراوچیک (؛ زادهٔ ۲۷ ژانویه ۱۹۸۱) بازیگر و خواننده اهل لهستان است. از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "کمیسر ماما"، "اجاره‌نشین‌ها"، "مجرد"، "کارآگاهان جنایی"، "در خوشی و سختی"، "مأموریت افغانستان"، "دوستان"، "هتل ۵۲"، "پدر متیو"، "قانون حقیقی"، "رنگ‌های خوشبختی"، "جهان به روایت خانواده کیپسکی"، "عشق اول"، "طایفه" و "سوبیبور" اشاره نمود.
یادگیری با استفاده از تابع کرنل چندگانه به مجموعه‌ای از روش‌های یادگیری ماشین گفته می‌شود که از تعدادی از توابع کرنل از پیش تعریف‌شده استفاده می‌کنند و ترکیب خطی یا غیرخطی آن‌ها را به عنوان تابع کرنل جدید استفاده می‌کنند و یادگیری را با استفاده از آن انجام می‌دهند. مزیت‌های استفاده از این تابع کرنل جدید را در مقابل توابع کرنل ساده می‌توان به صورت زیر بیان کرد: با توجه به خصوصیات گفته شده از کرنل‌های چندگانه برای تشخیص رویدادها در ویدیوها، اشیا در تصاویر و … استفاده می‌شود. الگوریتم‌ها. الگوریتم‌های یادگیری
استفاده می‌شود. الگوریتم‌ها. الگوریتم‌های یادگیری با کرنل‌های چندگانه برای یادگیری‌های supervised, semi-supervised و unsupervised توسعه داده شده‌اند. هرچند بیشتر از این روش برای یادگیری‌های supervised استفاده می‌شود که بیشتر از روش ترکیب خطی کرنل‌های ساده‌تر برای آن استفاده می‌شود. ایده اصلی الگوریتم‌های یادگیری با کرنل‌های چندگانه اضافه کردن یک پارامتر جدید به مسئلهٔ بهینه‌سازی که برای یادگیری داشتیم است. به عنوان مثال برای مسئله یادگیری supervised یک تابع کرنل چندگانه به صورت formula_1 تعریف می‌کنیم که
کرنل چندگانه به صورت formula_1 تعریف می‌کنیم که در آن formula_2 بردار ضرایب توابع کرنل‌های پایه است. حال با توجه به خاصیت جمع پذیری توابع کرنل، تابع به‌دست آمده نیز همچنان یک تابع کرنل معتبر است. اینک مسئله بهینه‌سازی‌مان به صورت زیر می‌شود: در مسئله بالا E همان تابع خطا است و R نیز یک عملگر منظم سازی است. تابع E معمولاً همان مجموع مجذور خطاها است. R نیز معمولاً نرم formula_4 یا ترکیبی از نرم‌ها است. در نهایت مسئله بالا را با استفاده از روش‌های استانداردی که برای بهینه‌سازی داریم می‌توان حل کرد. یادگیری
که برای بهینه‌سازی داریم می‌توان حل کرد. یادگیری Supervised. برای یادگیری supervised، بسیاری از الگوریتم‌های دیگر وجود دارند که از روش‌های مختلفی برای یادگیری فرم تابع کرنل استفاده می‌کنند. طبقه‌بندی زیر توسط Gonen و Alpaydın در سال ۲۰۱۱ پیشنهاد شده‌است. رویکرد قوانین ثابت. رویکرد قوانین ثابت، مانند الگوریتم ترکیب خطی که در بالا توضیح داده شد، از قوانین برای تنظیم ترکیب توابع کرنل استفاده می‌کنند. وزن توابع کرنل در الگوریتم یادگیری به‌دست آورده می‌شوند. نمونه‌ای دیگر از این رویکرد استفاده از توابع هسته
نمونه‌ای دیگر از این رویکرد استفاده از توابع هسته دوگانه هستند که به صورت زیر تعریف می‌شوند: این رویکرد تابع کرنل دوگانه در پیش‌بینی برهمکنش‌های پروتئین-پروتئین مورد استفاده قرار گرفته‌است. رویکردهای Bayesian. در این رویکرد ابتدا یک فرضی را که از قبل در مورد توزیع پارامترهای یک تابع کرنل می‌دانیم را در نظر می‌گیریم. سپس با استفاده از الگوریتم یادگیری که داریم و مقادیر پیشفرض، مقادیر جدید را برای پارامترهای تابع کرنل چندگانه به‌دست می‌آوریم. به عنوان مثال، تابع تصمیم می‌تواند به صورت زیر نوشته شود مقدار
تابع تصمیم می‌تواند به صورت زیر نوشته شود مقدار ابتدایی formula_7 را می‌توان با توزیع دیریکله و مقدار ابتدایی formula_8 را می‌توان با یک توزیع گاوسی با میانگین صفر و یک واریانس با توزیع inverse gamma مدل کرد. سپس این مدل با استفاده از رویکرد Multinomial probit با روش نمونه برداری گیبس بهینه می‌شود. این روش‌ها با موفقیت در کاربردهایی مانند تشخیص چین‌خوردگی پروتئین و مشکلات همولوژی پروتئین مورد استفاده قرار گرفته‌اند. رویکردهای تقویتی. در این رویکرد، توابع کرنل جدید را به‌طور مکرر اضافه می‌کنند تا زمانی که
جدید را به‌طور مکرر اضافه می‌کنند تا زمانی که شاخص‌های توقف که خود یک تابع برای نشان دادن کارایی تابع کرنل است، به‌دست بیاید. نمونه ای از این رویکرد مدل MARK است که توسط Bennett و همکارانش توسعه یافته‌است. (2002) که پارامترها formula_10 و formula_11 در این مدل با استفاده از روش گرادیان کاهشی به‌دست می‌آید. به این ترتیب که، در زمان اجرای روش گرادیان کاهشی در هر پیمایش، بهترین تابع کرنل برای آن پیمایش مشخص می‌شود و به تابع کرنل چندگانه اضافه می‌شود. سپس مدل برای تولید formula_12 و formula_11 بهینه دوباره
برای تولید formula_12 و formula_11 بهینه دوباره اجرا می‌شود و در نهایت تابع کرنل چندگانه بهینه به‌دست می‌آید. کتابخانه‌ها. کتابخانه‌های موجود MKL شامل
میه‌چیسواف خرینیه‌ویچ (؛ ؛ زادهٔ ) بازیگر اهل لهستان است که در بیش از ۴۰ اثر سینمایی و تلویزیونی نقش‌آفرینی کرده‌است. از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "... من مخالفم"، "شور"، "رانندگان جایگزین"، ""، "پوزنان ۵۶"، "پرستار کودک"، "رز کوچک" و "استتار" اشاره نمود.
پوزنان ۵۶ () یک فیلم درام تاریخی لهستانی است که در سال ۱۹۹۶ منتشر شد. این فیلم دربارهٔ اعتراضات ۱۹۵۶ پوزنان است.
برونیسواف پاولیک (؛ ؛ – ) بازیگر اهل لهستان بود. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "سرنوشت‌های لهستانی"، "قمار فوتبال"، "زیبا و ثروتمند بودن بهتر است"، "رانندگان جایگزین"، "کنتس کوزل"، "هفت آرزو"، "وقتی منو بگیری باهام چکار می‌کنی؟"، "لغزش"، "طریق هستی"، "ترانه عاشقانه‌ای برای یانوشِک"، "پوزنان ۵۶"، "قماری بالاتر از زندگی"، "تدی خرسه"، "خرده‌دهقانان"، "ده فرمان (قسمت هشتم)"، "عقاب" و "خیابان فرعی ۴" اشاره کرد.
دسته‌بندی فازی فرآیند گروه‌بندی عناصر در یک مجموعه فازی است که تابع عضویت آن بر اساس ارزش یک تابع گزاره‌ای فازی تعریف می‌شود. یک کلاس فازی C = { i | ~Π(i)}~ به عنوان یک مجموعه فازی C~ از اعضای i تعریف می شود به‌طوری که عضو i ، گزارۀ دسته‌بندی فازی Π~ را که یک تابع گزاره‌ای فازی است، ارضا می‌کند. اگر کلاس فازی را به عنوان یک عملگر { .| .}~ در نظر بگیریم،دامنۀ آن مجموعه متغیرهای V و مجموعه توابع گزاره‌ای فازی PF~ است؛ و برد آن، مجموعه توانی فازی (مجموعۀ همۀ زیر مجموعه‌های فازی) از مجموعه جهانی (P(U)~) است. ~{
مجموعه‌های فازی) از مجموعه جهانی (P(U)~) است. ~{ . | . } : V × ~PF ⟶ ~P(U) یک تابع گزاره‌ای فازی، مشابه عبارتی است شامل یک یا چند متغیر، به‌طوری که وقتی مقادیری به این متغیرها تخصیص داده می‌شود، عبارت به یک گزاره فازی تبدیل می‌شود. بر این اساس، دسته‌بندی فازی فرآیند گروه‌بندی اعضای دارای ویژگی‌های یکسان در یک "مجموعه فازی است" . یک دسته‌بندی فازی متناظر با یک تابع عضویت μ است، که عضویت اعضا در کلاس‌ها را با توجه به گزاره‌های دسته‌بندی فازی (Π~) مشخص می‌کند. μ : ~PF × U ⟶ ~T در اینجا، T~ مجموعۀ مقادیر ارزش
μ : ~PF × U ⟶ ~T در اینجا، T~ مجموعۀ مقادیر ارزش فازی (بازۀ بین صفر و یک) است. گزارۀ دسته‌بندی فازی Π~ متناظر با یک محدودیت فازی "i از نوع R است" مي‌باشد، و R یک مجموعه فازی است که توسط یک تابع ارزش تعریف شده است. درجه عضویت فرد i در کلاس فازی C~ با مقدار ارزش گزاره فازی مربوطه تعریف می شود. μ~C(i) := τ(~Π(i)) دسته‌بندی. همانطور که می‌دانید، یک کلاس (یا دسته) مجموعه‌ای است که توسط یک ویژگی مشخص تعریف می‌شود و همه اشیایی که دارای آن ویژگی هستند، عناصر آن کلاس هستند. فرآیند دسته‌بندی برای یک مجموعه معین از
هستند. فرآیند دسته‌بندی برای یک مجموعه معین از اشیا ارزیابی می‌کند که آیا آنها ویژگی دسته‌بندی را برآورده می‌کنند، و در نتیجه عضوی از کلاس مربوطه هستند یا خیر. با این حال، این مفهوم شهودی دارای برخی ظرافت‌های منطقی است که نیاز به توضیح دارد. منطق کلاس یک سیستم منطقی است که مجموعه را با استفاده از گزاره‌های منطقی و عملگر کلاس { . | . } می‌سازد. یک "کلاس" به عنوان یک مجموعه C از اعضايي که گزارۀ دسته‌بندی Π را برآورده می‌کنند، تعريف مي‌شود . دامنه عملگر کلاس { .| .} مجموعه ای از متغیرهای V و مجموعه‌ای از
{ .| .} مجموعه ای از متغیرهای V و مجموعه‌ای از توابع گزاره‌ای PF است، و برد آن، مجموعه توانيِ مجموعه جهانی، P(U) است، یعنی مجموعۀ همۀ زیر مجموعه‌های ممکن U: در اینجا به توضیح عناصر منطقی تشکیل دهنده این تعریف می پردازیم: در مقابل، "دسته‌بندی" فرآیند گروه بندی افراد دارای ویژگی های یکسان در یک مجموعه است. یک دسته‌بندی متناظر با یک تابع عضویت μ است که عضویت یک فرد در یک کلاس را با توجه به گزاره دسته‌بندی آن نشان می‌دهد. μ : PF × U ⟶ T تابع عضویت از مجموعه توابع گزاره‌ای PF و مجموعه جهاني U به مجموعه مقادیر
گزاره‌ای PF و مجموعه جهاني U به مجموعه مقادیر ارزش T نگاشت می‌شود. عضویت μ فرد i در کلاس C با مقدار صدق τ گزاره دسته‌بندی Π تعریف می‌شود. μC(i) := τ(Π(i)) در منطق کلاسیک مقادیر ارزش قطعی است. بنابراین یک دسته‌بندی کاملا دارای یک مرز مشخص است، زیرا مقادیر ارزش یا دقیقاً درست (یک) هستند یا دقیقاً نادرست (صفر) هستند.
ال پی بوست یا تقویت برنامه‌ریزی خطی یک روش یادگیری ماشین و از دسته الگوریتم‌های یادگیری نظارتی تقویتی (بوستینگ) برای مسئله طبقه‌بندی است. این الگوریتم خصوصاً در مسائل انتخاب ویژگی و طبقه‌بندی مشترک، کاربرد دارد. در الگوریتم ال پی بوست، سعی می‌شود که در مرحله آموزش، حاشیه بین نمونه‌های طبقه‌های مختلف، بیشینه شود. به‌طور مثال، تابع طبقه‌بندی f را به صورت زیر در نظر بگیرید:formula_1این تابع، نمونه‌هایی را از فضای formula_2 به دو طبقه با برچسب‌های formula_3 و formula_4 طبقه‌بندی می‌کند. در الگوریتم ال پی بوست،
طبقه‌بندی می‌کند. در الگوریتم ال پی بوست، تابع طبقه‌بندی f طوری یادگرفته می‌شود حاشیه بین داده‌های با برچسب formula_3 و داده‌های با برچسب formula_4 بیشینه شود. کلیت الگوریتم. مشابه تمامی طبقه‌بندهای تقویتی، تابع طبقه‌بندی نهایی به شکل زیر است:formula_7که formula_8 وزن‌های غیر صفر برای طبقه‌بندهای ضعیف formula_9 هستند. هر طبقه‌بند ضعیف formula_10 ممکن است یک مقدار بهتر از انتخاب تصادفی عمل کند، اما ترکیب خطی حاصل از تعداد زیادی طبقه‌بند ضعیف می‌تواند عملکرد خیلی خوبی داشته باشد. ال پی بوست با شروع از یک
خیلی خوبی داشته باشد. ال پی بوست با شروع از یک مجموعه طبقه‌بندهای ضعیف، تابع formula_11 را می‌سازد. در هر مرحله، یک طبقه‌بند ضعیف انتخاب شده و به مجموعه طبقه‌بندها اضافه می‌شود. سپس همه وزن‌های formula_12 برای مجموعه کنونی طبقه‌بندهای ضعیف به‌روزرسانی و تنظیم می‌شوند. این مرحله آن قدر تکرار می‌شود تا در نهایت هیچ طبقه‌بند ضعیف دیگری برای اضافه شدن باقی نمانده باشد. این ویژگی که همه وزن‌های طبقه‌بندها در هر مرحله تنظیم و به‌روزرسانی می‌شوند، با نام ویژگی کاملاً اصلاحی شناخته می‌شود. روش‌های اولیه بوستینگ،
اصلاحی شناخته می‌شود. روش‌های اولیه بوستینگ، به‌طور مثال آدابوست، این ویژگی را نداشتند و بنابراین دیرتر به حد بهینه همگرا می‌شدند. برنامه‌ریز خطی. مجموعه نامتناهی طبقه‌بندهای محتمل ضعیف را به صورت formula_13 در نظر می‌گیریم و آن را به عنوان مجموعه فرضیه‌ها نامگذاری می‌کنیم. یک راه نوشتن مسئله ال پی بوست، به صورت یک مسئله برنامه‌ریزی خطی با تعداد نامتناهی متغیر است. برنامه‌ریز خطی پرایمال ال پی بوست، که بردار وزن ناصفر formula_12، بردار ناصفر متغیرهای ضعیف formula_15، و حاشیه formula_16 را بهینه می‌کند، به
و حاشیه formula_16 را بهینه می‌کند، به صورت زیر تعریف می‌شود:formula_17formula_18formula_19formula_20formula_21formula_22formula_23به تأثیر متغیرهای ضعیف formula_24 توجه کنید: نرم ۱ این مقادیر در تابع هزینه به همراه ثابت formula_25 به عنوان عبارت پنالتی آورده شده‌است، که اگر به اندازه کافی کوچک باشد همواره به یک برنامه‌ریز خطی قابل دستیابی منجر می‌شود. در اینجا ما فضای پارامتر formula_26 را به کار گرفتیم، طوری که برای انتخاب formula_27، طبقه‌بند ضعیف formula_28 به صورت یکتا تعریف می‌شود. هنگامی که
formula_28 به صورت یکتا تعریف می‌شود. هنگامی که برنامه‌ریز خطی بالا در مقالات اولیه روش‌های بوستینگ نوشته شده بود، به دلیل وجود تعداد زیادی متغیر formula_12، به عنوان یک الگوریتم غیرقابل کنترل شناخته می‌شد. بعدها فهمیده شد برنامه‌ریزهای خطی می‌توانند به صورت مؤثر و با استفاده از تکنیک کلاسیک تولید ستون حل شود. تولید ستون برای ال پی بوست. در یک برنامه‌ریز خطی، یک ستون با یک متغیر پرایمال متناظر است. تولید ستون یک روش برای حل برنامه‌ریزهای خطی بزرگ است. این روش معمولاً در مسائل با متغیرهای محدود به کار
این روش معمولاً در مسائل با متغیرهای محدود به کار می‌رود. با تولید متغیرهای پرایمال مرحله به مرحله و وابسته به نیاز، نهایتاً مسئله نامحدود اولیه با همه متغیرها دوباره ساخته می‌شود. با انتخاب هوشمندانه ستون‌های مورد نیاز، مسئله می‌تواند طوری حل شود که با وجود تولید بخش کوچکی از ستون‌ها، تضمین شود که حل به‌دست آمده از آن، برای مسئله کامل اولیه بهینه است. مسئله دوگان ال پی بوست. ستون‌های مسئله برنامه‌ریز خطی پرایمال، با سطرهای مسئله دوگان خطی آن متناظر هستند. معادل دوگان مسئله برنامه‌ریز خطی ال پی بوست به