payamvha/North_RAG huggingface dataset:
سطوح و مراتب ADAS(آداس). سامانه‌های پیشرفته کمک راننده بر اساس میزان اتوماسیون و مقیاس ارائه‌شده توسط انجمن مهندسان خودرو به سطوح مختلفی تقسیم می‌شوند. آداس می‌تواند به پنج سطح تقسیم شود. در سطح ۰، آداس نمی‌تواند ماشین را کنترل کند و فقط می‌تواند اطلاعاتی را برای رانندگان فراهم کند تا خودشان تفسیر کنند. برخی سامانه‌هایی که سطح ۰ شناخته می‌شوند عبارتند از: سنسورهای پارک، نمای فراگیر، تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی، هشدار خروج از لاین، دید در شب، سامانه اطلاعات نقاط کور، هشدار ترافیک پشت و برخورد از روبرو.
نقاط کور، هشدار ترافیک پشت و برخورد از روبرو. سطوح ۱ و ۲ از این جهت خیلی به هم شبیه هستند که در هر دو بیشتر تصمیم‌گیری‌ها با راننده است. تفاوتشان این است که سطح ۱می‌تواند فقط کنترل یک عملکرد را برعهده بگیرد و سطح ۲ چندین کار را برای کمک به راننده انجام می‌دهد. سامانه‌هایی که به عنوان سطح ۱ شناخته می‌شوند عبارتند از: کروز کنترل تطبیقی، کمک ترمز اضطراری، کمک ترمز اضطراری خودکار، حفظ بین خطوط و خط وسط. سامانه‌هایی که سطح ۲ در نظر گرفته می‌شوند: کمک در بزرگراه، اجتناب از موانع مستقل، و پارک خودکار. از سطح ۳ تا
اجتناب از موانع مستقل، و پارک خودکار. از سطح ۳ تا ۵، میزان کنترل وسیله نقلیه افزایش می‌یابد. سطح ۵ جایی است که وسیله نقلیه کاملاً مستقل است. برخی از این سامانه‌ها هنوز به‌طور کامل در خودروهای تجاری تعبیه نشده‌اند. به عنوان نمونه، راننده بزرگراه، سامانه سطح ۳ است و پارک خودکار سامانه سطح ۴ است که هر دو در سال ۲۰۱۹ به‌طور کامل مورد استفاده تجاری قرار نگرفتند. سطوح رامی‌توان با عناوین زیر شناخت: سطح ۰ - بدون خودکار، سطح ۱ - کنترل مشترک، سطح ۲ - بدون دخالت دست، سطح ۳ - چشم بسته، سطح ۴ - بدون فکر و سطح ۵ -
دست، سطح ۳ - چشم بسته، سطح ۴ - بدون فکر و سطح ۵ - فرمان اختیاری.
صداپیشه و خواننده اهل استان تویاما، ژاپن است. وی کار خود را از سال ۲۰۱۲ به عنوان صداپیشه آغاز کرد، و نخستین نقش اصلی‌اش به عنوان نارو سکیا، قهرمان اصلی مجموعه انیمه تلویزیونی "هانایاماتا" در سال ۲۰۱۴ بود. او همچنین برای نقش‌هایی همچون میرا یوریزاکی در "بعد W"، مالو در "پوکمون: ماه و خورشید"، شیوری شینومیا در "ساکورا کوئست"، و کانائو تسویوری در "" شناخته شده‌است.
سعدیه خان بازیگر تلویزیون و سینما پاکستان است. او بیشتر به خاطر نقش "امان" در فصل ۱ و ۲ "خدا عاور محبت" شناخته شده‌است او آخرین بار در نقش مریم در سریال "Maryam Periera" (2018) از TV One دیده شد. خان برای ایفای نقش‌های مختلف در تعدادی سریال تلویزیونی از جمله امان در "خداعاور محبت" (۲۰۱۱)، ناینا سید در "لا" (۲۰۱۴)، ام هانی در "شیاد" (۲۰۱۷) و مریم در "سریال مریم پریره" (۲۰۱۷) شناخته شده‌است.
«مبادا کسی از رنج من خبردار شود» ترانه‌ای است که در سال ۱۹۳۶ توسط آنخل کابرال (آهنگ‌ساز) و انریکه دیزئو (ترانه‌سرا) ساحته و اولین بار توسط هوگو دل کاریل اجرا شده‌است. این قطعه پس از کاریل توسط چندین خوانندهٔ اسپانیایی‌زبان همچون آلبرتو کاستیلو، خولیو خارامیو و ماریا دولورس پرادرا هم ضبط شده‌است. درسال ۱۹۵۷ ادیت پیاف این قطعه را با اشعار فرانسوی و با نام «شلوغ» بازخوانی کرد که به یکی از معروف‌ترین کاورهای آن تبدیل شد. نسخهٔ هوگو دل کاریل. آنخل کابرال آرژانتینی در سال ۱۹۳۶ موسیقی «مبادا کسی از رنج من خبردار
در سال ۱۹۳۶ موسیقی «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را ساخت. کابرال در آن زمان یک جوان بیست و چند ساله و نوازنده‌ای با سابقه بود که پیش از آن هیچ‌یک از آثارش محبوبیت به‌خصوصی نداشتند. شعر «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را انریکه دیزئو نوشت که از زبان یک عاشق طرد شده روایت می‌شود. او غمگین و در عین حال خجالت‌زده‌است و نگران این موضوع است که دیگران از شکست عشقی‌اش مطلع شوند. اولین خواننده‌ای که «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را خواند هوگو دل کاریل بود که همانند آهنگ‌ساز و ترانه‌نویس، اهل آرژانتین بود. در
آهنگ‌ساز و ترانه‌نویس، اهل آرژانتین بود. در نسخهٔ دل کاریل که در قالب والس پرویی اجرا شده، طبل‌ها و سنج‌ها در خط مقدم تنظیم و در برابر آواز دل کاریل قرار دارند. نسخهٔ دل کاریل که در سال ۱۹۳۶ ضبط شد تاحدی محبوب شد اما نه به اندازه‌ای که او را در سطح کارلوس گاردل و دیگر چهره‌های موسیقی تانگو مطرح کند. طی دو دههٔ بعدی خوانندگان دیگری «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را بازخوانی کردند. مهم‌ترین آن‌ها نسخهٔ آلبرتو کاستیلو بود که در تنظیمش از پیانو و آکاردئون بایان استفاده شده بود. ظاهراً همین نسخه بود که ادیت
استفاده شده بود. ظاهراً همین نسخه بود که ادیت پیاف طی سفرش در سال ۱۹۵۳ به بوئنوس آیرس آن را شنید و تصمیم به بازخوانی‌اش گرفت. نسخهٔ ادیت پیاف. اشعار نسخهٔ فرانسوی که میشل ریوگوش آن را سروده کاملاً متفاوت از نسخه اسپانیایی است. احساسات سادهٔ نسخهٔ اسپانیایی‌زبان جای خود را به داستان مفصل‌تری از دو عاشق محکوم به فنا داده که در پایانی پرشور، توسط یک نیروی مداخله‌گر شیطانی و جمعیتی غیرقابل کنترل از هم جدا می‌شوند. با این حال ترانه، لحن مالیخولیایی نسخهٔ اسپانیایی را حفظ کرده‌است. پیاف در این نسخه حکایت زنی را
را حفظ کرده‌است. پیاف در این نسخه حکایت زنی را روایت می‌کند که بر اثر ازدحام جمعیت تصادفاً با مردی برخورد می‌کند و در یک نگاه عاشقش می‌شود. سپس جمعیت با همان سرعت آنها را از هم جدا می‌کند تا هرگز یکدیگر را نبینند. راوی در ابتدا برای این‌که جمعیت مرد را به او بخشیده تشکر می‌کند ولی خیلی زود فریاد ناامیدی سر می‌دهد و از جمعیتی که عشقش را پس گرفتند ابراز تنفر می‌کند. در این‌جا «جمعیت» به عنوان نوعی نیروی قادر مطلق همچون سرنوشت ظاهر می‌شود که با انسان‌هایی که نمی‌توانند علیه او کاری انجام دهند بازی می‌کند.
در ، ، ، به‌ویژه در یادگیری ماشین و مسائل معکوس، همگن‌سازی فرایندی است که باعث تغییر پاسخ نهایی به سمت «ساده‌تر» می‌شود. این روش معمولاً برای به‌دست آوردن پاسخ مسائل بدرفتار یا جلوگیری از به‌کار می‌رود. اگر چه فرایند منظم‌سازی را می‌توان به چندین روش تقسیم کرد، اما تقسیم‌بندی زیر به خصوص مفید است: در منظم‌سازی صریح، مستقل از مسئله یا مدل، همیشه یک عبارت داده وجود دارد که مربوط به احتمال داده‌های اندازه‌گیری شده است و یک عبارت منظم‌سازی که مربوط به پیشینه مورد نظر است.با ترکیب هر دو روش با استفاده از آمار
نظر است.با ترکیب هر دو روش با استفاده از آمار بیزین، می‌توان پسین را محاسبه کرد که منابع اطلاعاتی هر دو را شامل می‌شود و در نتیجه فرایند برآورد را استحکام می‌بخشد. با تعادل بین هر دو هدف، انتخاب می‌شود که بیشتر به داده‌ها عادت کند یا تعمیم‌پذیری را اعمال کند (به منظور جلوگیری از بیش‌برازش). یک شاخه تحقیقات کامل در حال پرداختن به تمام نوع منظم‌سازی وجود دارد. در عمل، معمولاً ابتدا یک منظم‌سازی خاص را امتحان می‌کنیم، سپس چگونگی توزیع چگالی احتمال مربوط به آن منظم‌سازی را بررسی می‌کنیم تا انتخاب خود را توجیه
منظم‌سازی را بررسی می‌کنیم تا انتخاب خود را توجیه کنیم. همچنین، می‌توان از الهام گرفته شده از منطق عمومی یا شهود فیزیکی استفاده کرد. در یادگیری ماشین، عبارت داده مربوط به داده‌های آموزش است و منظم‌سازی به انتخاب مدل و یا تغییرات در الگوریتم مربوط می‌شود. همیشه هدف کاهش خطای تعمیم، یعنی امتیاز خطای مدل آموزش دیده روی مجموعه ارزیابی و نه داده‌های آموزش است. یکی از قدیمی‌ترین کاربردهای منظم‌سازی، منظم‌سازی تیخونوف است که مربوط به روش کم‌ترین مربعات است. دسته‌بندی ----یادگیری استنتاجی دسته‌کننده (از یک مجموعه
----یادگیری استنتاجی دسته‌کننده (از یک مجموعه داده محدود) همیشه یک مسئله نامعین است، زیرا تلاش می‌کند تا با تنها بررسی نمونه‌ها، یک تابعی را در مورد هر x مشخص کند. یک عبارت منظم سازی، به یک مدل یادگیری ماشین اضافه می‌شود. مفاهیم محاسباتی مورد استفاده شامل محدودیت هایی برای و محدودیت‌هایی برای فضای برداری نرم‌دار () هستند. توجیه نظری برای استفاده از روش های منظم سازی (بخشی از یادگیری ماشین است که برای جلوگیری از بیش‌برازش استفاده می‌شود) این است که سعی می‌کند اصل اوکام (Occam's razor) را در راه حل اعمال کند
اصل اوکام (Occam's razor) را در راه حل اعمال کند (همانطور که در شکل بالا نشان داده شده است، تابع سبز، یعنی تابع ساده، ممکن است ترجیح داده شود). از دیدگاه بیزین، بسیاری از تکنیک های منظم سازی با اعمال توزیع ها پیشین خاصی بر روی پارامترهای مدل، مطابقت دارند. منظم‌سازی می‌تواند به چندین هدف خدمت کند، از جمله یادگیری مدل‌های ساده‌تر، تحریک کردن مدل‌ها برای بودن پراکنده و معرفی ساختار گروهی در مسئله یادگیری. این ایده در بسیاری از حوزه های علمی بروز پیدا کرده است. یک شکل ساده از منظم سازی که به (Regularization
یک شکل ساده از منظم سازی که به (Regularization Tikhonov) اعمال می‌شود، در واقع یک تعادل بین جور درآوردن داده ها و کاهش حل است. در چند سال اخیر، روش های منظم سازی غیر خطی شامل ، محبوب شده اند. کلی‌سازی منظم سازی می‌تواند به عنوان یک تکنیک برای بهبود قابلیت کلی‌سازی مدل یادگیری تحریک شود. هدف این مسئله یادگیری، پیدا کردن یک تابع است که با بیشترین دقت از همه ورودی‌ها و برچسب‌ها پیش‌بینی را انجام دهد. خطای مورد انتظار یک تابع f(n)، میانگین اختلاف بین پیش‌بینی شده توسط تابع f(n) و برچسب واقعی از تمام ورودی‌ها
شده توسط تابع f(n) و برچسب واقعی از تمام ورودی‌ها است. این میانگین در طول فضای ورودی توزیع شده است و می‌توان آن را به صورت زیر نوشت. معمولاً در مسائل یادگیری، تنها زیرمجموعه‌ای از داده‌های ورودی و برچسب‌ها با نویزی اندک در دسترس است. به همین دلیل، خطای مورد انتظار قابل اندازه‌گیری نیست و بهترین جایگزین موجود، خطای تجربی بر روی N نمونه موجود است. در صورت عدم وجود محدودیتی برای پیچیدگی فضای توابع (به شکل ) در دسترس، یک مدل یادگیری خواهیم داشت که هیچ خطایی در خطای تجربی کنونی ندارد. اگر اندازه‌گیری‌ها با
در خطای تجربی کنونی ندارد. اگر اندازه‌گیری‌ها با نویزی انجام شده باشند، این مدل ممکن است از رنج ببرد و خطای مورد انتظار ضعیفی داشته باشد. رویه‌گذاری یک جریمه برای پوشش مناطق خاصی از فضای توابع مورد استفاده در ساخت مدل به کار می‌گیرد، که می‌تواند تعمیم‌پذیری را بهبود بخشد. منظم‌سازی تیخونوف ----این تکنیک‌ها به نام نامگذاری شده‌اند که منظم سازی را برای به کار گرفت و در بسیاری از زمینه‌های دیگر مشارکت‌های مهمی داشت. هنگام یادگیری تابع خطی f، که توسط بردار ناشناخته‌ی w به شکل f(x)=w*x مشخص می‌شود، می‌توان به
w به شکل f(x)=w*x مشخص می‌شود، می‌توان به عبارت تلفات (Loss) نرم L2 w را اضافه کرد تا به راه‌حل‌هایی با نرم کوچک‌تر تمایل داشت. یکی از رایج‌ترین شکل‌های این نوع منظم‌سازی، رگرسیون ریدج () یا تنظیم (منظم‌سازی) تیخونوف () است. این روش به شکل زیر معرفی می‌شود: در مورد یک تابع کلی، نرم آن در بازتولیدی نواحی آن به شکل زیر است: یادگیری می‌تواند با کمک گرادیان کاهشی پیشرفت کند. حداقل مربعات منظم‌شده‌ی تیخونوف (Tikhonov-regularized least squares) مسئلهٔ یادگیری با تابع هزینه‌ی و تنظیم (منظم‌سازی) تیخونوف، به صورت
تابع هزینه‌ی و تنظیم (منظم‌سازی) تیخونوف، به صورت تحلیلی قابل حل است. به شکل ماتریسی، w بهینه، آن دسته از بردارهایی است که نسبت به آن‌ها، گرادیان تابع هزینه نسبت به w برابر صفر است. توقف زودهنگام ----توقف زودهنگام به عنوان یک نوع منظم‌سازی به معنای کنترل پیچیدگی مدل در طول زمان می‌تواند تلقی شود. با توجه به این‌که فرآیند آموزش، مانند گرادیان کاهشی، با افزایش تعداد بارهای آموزشی، تابعی همیشه پیچیده‌تر را یاد می‌گیرد، در نتیجه، با استفاده از توقف زودهنگام، پیچیدگی مدل در طول زمان کنترل شده و تعمیم‌پذیری
پیچیدگی مدل در طول زمان کنترل شده و تعمیم‌پذیری بهبود می‌یابد. در واقع، با نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان، و متوقف کردن آموزش آن هنگامی که دیده می‌شود که عملکرد آن بر روی ست مجموعه اعتبارسنجی بهبود نمی‌یابد، کنترل پیچیدگی مدل حفظ می‌شود و این می‌تواند به بهبود عملکرد مدل در پیش‌بینی داده‌های جدید کمک کند. توقف زودهنگام با استفاده از یک مجموعه داده برای آموزش، یک مجموعه داده آماری مستقل برای اعتبارسنجی و یک مجموعه داده دیگر برای آزمون پیاده‌سازی می‌شود. در این روش، مدل تا زمانی که عملکرد آن بر روی مجموعه
این روش، مدل تا زمانی که عملکرد آن بر روی مجموعه اعتبارسنجی بهبود نیابد، آموزش می‌بیند و سپس بر روی مجموعه آزمون اعمال می‌شود. انگیزه نظری در حداقل مربعات در نظر گرفتن تقریب محدود برای یک ماتریس برگشت‌پذیر A که اگر یک مقدار γ بیش‌تر از صفر به کار رود تا اطمینان حاصل شود که نرم کمتر از یک است، می‌توان از این روش برای تقریب حل تحلیلی مربع‌ها کمینه غیرمنظم استفاده کرد. حل دقیق مسئله یادگیری مربع ها کمینه غیرمنظم، خطای تجربی را به حداقل می‌رساند اما ممکن است شکست خورده باشد. با محدود کردن T، پارامتر آزاد و
شکست خورده باشد. با محدود کردن T، پارامتر آزاد و تنها در الگوریتم بالا، مسئله به صورت منظم شده و این می‌تواند باعث بهبود عملکرد تعمیمی آن شود. الگوریتم فوق معادل با محدود کردن تعداد تکرارهای نزول گرادیان برای خطای تجربی است. منظم‌سازی‌های کم‌پیوستگی ----فرض کنید یک دیکشنری با بعد p به نام phi{j} داده شده است به گونه‌ای که یک تابع در فضای تابع می‌تواند به صورت زیر بیان شود. عمال محدودیت اندکیت بر روی w می‌تواند منجر به مدل‌های ساده تر و قابل تفسیرتر شود. این در بسیاری از کاربردهای واقعی مانند ، مفید است. یک
در بسیاری از کاربردهای واقعی مانند ، مفید است. یک مثال، طراحی یک آزمون پیش‌بینی ساده برای یک بیماری به منظور کاهش هزینه انجام آزمایش‌های پزشکی و در عین حال بالا بردن قدرت پیش‌بینی است. یک محدودیت معقولانه‌ی اندکی بودن تنکی، L0 ,||w||0 است که به عنوان تعداد عناصر غیر صفر در وی تعریف می‌شود. حل یک مسئله یادگیری با محدودیت تنکی L0، با این حال، به عنوان ثابت شده است. نرم L1 (همچنین مربوط به نرم ها) می‌تواند برای تقریب بهینه نرم L0 با استفاده از شکست محدب (convex) استفاده شود. می‌توان نشان داد که نرم L1 تنکی را
استفاده شود. می‌توان نشان داد که نرم L1 تنکی را ایجاد می‌کند. در مورد کم‌ترین مربع‌ها، این مسئله در آمار و احتمال‌ها به عنوان و در پردازش سیگنال به عنوان شناخته می‌شود. محدودیت L1 گاهی ممکن است باعث تولید راه‌حل‌های غیر منحصر به فرد شود. یک مثال ساده در شکل ارائه شده است وقتی فضای راه‌حل‌های ممکن بر روی یک خط 45 درجه قرار دارد. این مشکل‌ها را می‌توان در برخی از برنامه‌ها داشت و با ترکیب محدودیت L1 با محدودیت L2 در محدودیت شبکه کره‌ای Overcoming Elastic Net، که به صورت زیر استفاده می‌شود، رفع می‌شود:
Net، که به صورت زیر استفاده می‌شود، رفع می‌شود: معمولاً محدودیت شبکه کره‌ای "" یک اثر گروه‌بندی دارد، به طوری که ویژگی‌های ورودی همبسته با وزن‌های مساوی تخصیص داده می‌شوند. محدودیت شبکه کره‌ای "Elastic Net" به طور معمول در عمل استفاده می‌شود و در بسیاری از کتابخانه‌های یادگیری ماشین پیاده‌سازی شده است. روش‌های Proximal با اینکه نرم L1 به مسئله NP-hard منجر نمی شود، اما به دلیل وجود گوشه در x = 0 مشتق دارایی برای آن به‌صورت دقیق تعریف نمی باشد، اما چون نرم L1 به صورت محدب است، که بر اساس کار می کنند می
L1 به صورت محدب است، که بر اساس کار می کنند می توانند برای حل مسائل یادگیری محدود شده با نرم L1 استفاده شوند. با این حال، با استفاده از روش های Proximal می توان به سرعت همگرایی بیشتری دست یافت. برای یک مسئله به صورت min F(w)+R(w) که در آن F تابع خمیده، پیوسته، قابل تفرق و گرادیان لیپ‌شیتس پایدار دارد (مانند تابع هزینه کم‌ترین مربع‌ها) و R کمینه، پیوسته و مجاز است، روش proximal برای حل مسئله به شرح زیر است. ابتدا را تعریف می‌کنیم. پراکندگی گروهی بدون همپوشانی گروه‌هایی از ویژگی‌ها می‌توانند توسط یک محدودیتِ
گروه‌هایی از ویژگی‌ها می‌توانند توسط یک محدودیتِ پراکندگی منظم شوند، که می‌تواند برای بیان دانش اولیه‌ای خاص در یک مسئله بهینه‌سازی مفید باشد. به عبارت دیگر، محدودیتِ پراکندگی می‌تواند به عنوان یک روش در بهینه‌سازی استفاده شود تا دانش قبلی ما را در مورد ویژگی‌هایی که باید باشند، به بافت مسئله بهینه‌سازی اضافه کند. در مورد یک مدل خطی با گروه‌های شناخته شده و بدون اشتراک، می‌توان یک محدودیتِ پراکندگی تعریف کرد. این می‌تواند به عنوان تحریک‌کننده‌ی یک محدودکننده در مورد نرم L2 برای اعضای هر گروه و سپس نرم L1
در مورد نرم L2 برای اعضای هر گروه و سپس نرم L1 برای گروه‌ها دیده شود. این مسئله با استفاده از روش proximal قابل حل است، جایی که اپراتور proximal یک تابع فشاردهی بلوکی از نوع آستانه نرم (Soft-Thresholding) است. به این ترتیب، با اعمال این روش، می‌توانیم ضرایب را به صورت مجموعه‌ای از گروه‌های نامزد بهینه‌سازی کنیم و از این طریق به یک راه‌حل پایدار و بهینه برای مسئله بهینه‌سازی برای داده‌های بزرگ دست پیدا کنیم. پراکندگی گروهی با همپوشانی الگوریتمی که برای حل مسئله اختلاف گروه‌ها بدون اشتراک توصیف شده است، در
اختلاف گروه‌ها بدون اشتراک توصیف شده است، در برخی موارد قابل اعمال به مواردی است که گروه‌ها با یکدیگر اشتراک دارند. با این حال، این کار ممکن است منجر به تولید برخی از گروه‌ها با همه عناصرِ صفر و برخی دیگر با برخی عناصر غیر صفر و برخی دیگر صفر شود. به عبارت دیگر، این روش ممکن است نتایج نامطلوبی را در مورد اشتراک گروه‌ها ارائه دهد. در صورتی که می‌خواهید ساختار گروهی را حفظ کنید، می‌توانید یک محدودیت جدید تعریف کنید. برای هر (wg ، wg(bar به گونه‌ای تعریف می‌شود که محدودیت wg(bar) برای گروه g برابر با wg است و
که محدودیت wg(bar) برای گروه g برابر با wg است و تمامی عناصر دیگر {\bar {w}}_g صفر است. محدودیتی که اعمال می‌شود، به دنبال یافتن تجزیه بهینهِ w به بخش‌های مختلف است. این می‌تواند به عنوان تکثیر همه عناصری که در چندین گروه وجود دارند، دیده شود. مسائل یادگیری با این محدودیت نیز می‌توانند با استفاده از روش proximal حل شوند، با این حال، پیچیدگی وجود دارد. اپراتور proximal به صورت بسته به صورت دقیق محاسبه نمی‌شود، اما می‌توان آن را توسط یک روش تکراری به خوبی حل کرد و باعث ایجاد یک تکرار داخلی در طول تکرار
حل کرد و باعث ایجاد یک تکرار داخلی در طول تکرار proximal می‌شود. منظم‌ساز برای یادگیری نیمه نظارتی ----وقتی جمع آوری برچسب‌ها از ورودی‌های نمونه گرفته شده، هزینه بیشتری دارد، یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند مفید باشد. منظم‌سازها (تنظیم‌کننده‌ها) برای هدایت الگوریتم‌های یادگیری به یادگیری مدل‌هایی که ساختار نمونه‌های آموزش بدون نظارت را رعایت می‌کنند طراحی شده‌اند. اگر ماتریس وزن همسان W داده شده باشد، می‌توان یک منظم ساز تعریف کرد. منظم‌ساز برای یادگیری چند کاره ----در روش یادگیری چند وظیفه‌ای، T مسئله به
کاره ----در روش یادگیری چند وظیفه‌ای، T مسئله به صورت همزمان در نظر گرفته می‌شوند که هرکدام به نحوی با یکدیگر مرتبط هستند. هدف این است که T تابع را به‌صورت همزمان یاد بگیریم و قوت پیش‌بینی آن‌ها را از روابط موجود بین وظایف، بهره‌مند سازیم. این برابر است با یادگیری ماتریس W:T*D. تنظیم کننده پراکنده روی ستون‌ها این تنظیم کننده (Regularizer)، یک نرم L2 برای هر ستون و یک نرم L1 برای تمامی ستون‌ها تعریف می‌کند. این مسئله با استفاده از روش‌های پروکسیمال قابل حل است. منظم‌سازی محدود به میانگین این منظم ساز،
حل است. منظم‌سازی محدود به میانگین این منظم ساز، تابع‌های یادگیری برای هر وظیفه را محدود به شباهت با میانگین کلی توابع در تمام وظایف نگه می‌دارد. این روش برای بیان اطلاعات پیشینی استفاده می‌شود که هر وظیفه انتظار دارد با سایر وظایف به اشتراک گذاشته شود. یک مثال این مسئله، پیش‌بینی سطح آهن خون در طول روز در زمان‌های مختلف است، که هر وظیفه، یک فرد را نمایش می‌دهد. منظم‌سازی با میانگین محدود خوشه‌ای این منظم‌سازی شباهتی به مورد قبل،‌ یعنی منظم‌سازی محدود به میانگین دارد، اما به‌جای اعمال شباهت بین وظایف در یک
دارد، اما به‌جای اعمال شباهت بین وظایف در یک خوشه (cluster)، شباهت بین وظایف در همان خوشه را اعمال می‌کند. این روش قادر است به اطلاعات پیشین پیچیده‌تری دسترسی پیدا کند. این تکنیک برای پیش‌بینی پیشنهادهای به‌کار گرفته شده‌است. هر خوشه، گروهی از افراد با سلیقه مشابه است. شباهت مبتنی بر نمودار به طور کلی، شباهت بین وظایف را می‌توان با یک تابع تعریف کرد. منظم‌ساز مدل را تشویق می‌کند تا برای وظایف مشابه، توابع مشابهی یاد بگیرد. سایر کاربردهای منظم سازی در آمار و یادگیری ماشین ----روش های یادگیری با استفاده از ،
یادگیری ماشین ----روش های یادگیری با استفاده از ، از استفاده می کنند که به طور معمول احتمال کمتری را به مدل های پیچیده تر اختصاص می دهد. روش های شناخته شده انتخاب مدل شامل (AIC)، (MDL) و (BIC) هستند. روش های جایگزین برای کنترل overfitting که شامل منظم سازی نیستند، شامل cross-validation هستند.
شهاب حسینی بازیگر، کارگردان، فیلمنامه‌نویس، تهیه‌کننده، گوینده و مجری اهل ایران است. حسینی در سال ۱۳۷۷ با بازی در مجموعهٔ تلویزیونی "خانواده محبوب" به کارگردانی حسین فرخی وارد عرصه بازیگری شد. وی در سال ۱۳۷۹ در "پس از باران" ساختهٔ سعید سلطانی نقش کوتاهی ایفا کرد و همان سال در مجموعه‌های "همسفر" و "وکیل" نیز ایفای‌نقش کرد. او در سال ۱۳۸۰ با بازی در مجموعهٔ تلویزیونی. "پلیس جوان" ساختهٔ سیروس مقدم به شهرت رسید و در همان سال با بازی در فیلم "رخساره" وارد سینما شد. او در سال ۱۳۸۲ در "شمعی در باد" ساختهٔ پوران
شد. او در سال ۱۳۸۲ در "شمعی در باد" ساختهٔ پوران درخشنده، بازی کرد و با بازی در آن برای نخستین‌بار نامزد سیمرغ بلورین شد. وی در سال ۱۳۸۳ برای بازی در مجموعهٔ تلویزیونی "تب سرد" ساختهٔ علیرضا افخمی مورد توجه قرار گرفت و سال ۱۳۸۶ در مجموعهٔ تلویزیونی "مدار صفر درجه" به کارگردانی حسن فتحی نقش‌آفرینی کرد. او در سال ۱۳۸۶ با بازی در "محیا" برندهٔ دیپلم افتخار جشنواره فیلم فجر شد. وی در سال ۱۳۸۷ در فیلم "سوپراستار" ساختهٔ تهمینه میلانی بازی کرد که برای آن برندهٔ سیمرغ بلورین شد و بعد از آن دو دیپلم افتخار نیز
سیمرغ بلورین شد و بعد از آن دو دیپلم افتخار نیز برای فیلم‌های "دربارهٔ الی" (۱۳۸۸) و "جدایی نادر از سیمین" (۱۳۸۹) دریافت کرد. حسینی برای "جدایی نادر از سیمین" همچنین خرس نقره‌ای جشنواره برلین را نیز به دست آورد. مجموعهٔ تلویزیونی "شوق پرواز" به کارگردانی یدالله صمدی در سال ۱۳۹۰ پخش شد و بازی شهاب حسینی در آن مورد تحسین قرار گرفت. در سال ۱۳۹۱ او برای به تصویر کشیدن یک مرد کم‌توان ذهنی در "حوض نقاشی" مورد تحسین منتقدان واقع شد. حسینی در سال ۱۳۹۲ فیلم "ساکن طبقه وسط" را کارگردانی کرد. این فیلم نخستین فیلم
طبقه وسط" را کارگردانی کرد. این فیلم نخستین فیلم حسینی در مقام کارگردان است و حسینی در این فیلم همچنین ایفای‌نقش نیز کرده است. این فیلم در سال ۱۳۹۳ اکران شد و مورد استقبال مخاطبان قرار گرفت. حسینی در سال ۱۳۹۳ در فصل اول مجموعهٔ "شهرزاد" ساختهٔ حسن فتحی بازی کرد و در سال ۱۳۹۴ در فیلم "برادرم خسرو" نقش یک فرد مبتلا به اختلال دوقطبی را ایفا کرد. او در سال ۱۳۹۴ همچنین در فیلم "فروشده" ساختهٔ اصغر فرهادی بازی کرد و جایزه بهترین بازیگر مرد جشنواره کن را برای نقش‌آفرینی خود در این فیلم، کسب کرد. او در سال ۱۳۹۶
خود در این فیلم، کسب کرد. او در سال ۱۳۹۶ فیلم "مقیمان ناکجا" را کارگردانی کرد؛ این فیلم بر اساس نمایشنامه مهمان‌سرای دو دنیا اثر اریک امانوئل اشمیت ساخته شده است. حسینی سال ۱۳۹۸ فیلم "نویسنده مرده است" را در آمریکا کارگردانی کرد. این فیلم موفق به کسب جایزه در جشنواره‌های بین‌المللی شده است. او در سال ۱۳۹۸ نقش شمس تبریزی را در فیلم "مست عشق" به کارگردانی حسن فتحی ایفا کرد که در سال ۱۴۰۳ اکران شد و این فیلم و بازی حسینی در آن، نقدهای گوناگونی را به همراه داشت.
هوارد پل بکر ؛ (۹ دسامبر ۱۸۹۹–۸ ژوئن ۱۹۶۰) استاد قدیمی جامعه‌شناسی در دانشگاه ویسکانسین-مدیسون بود. بیوگرافی. بکر در سال 1899 در نیویورک زاده شد: پسر چارلز بکر، افسر پلیس نیویورک و لتیتیا (نام خانوادگی استنسون)، اهل انتاریو. پدر و مادرش شش سال پس از تولد او طلاق گرفتند. مادرش دوباره با برادر بکر، پل، ازدواج کرد. پدرش چارلز بکر بعدها دو بار دیگر ازدواج کرد. او به دلیل قتل یک قمارباز در سال 1912 در نیویورک تحت پیگرد قانونی قرار گرفت، مجرم شناخته شد و در سال 1915 اعدام شد. هوارد پی. بکر توسط مادر و ناپدری‌اش
اعدام شد. هوارد پی. بکر توسط مادر و ناپدری‌اش در رینو و وینموکا، نوادا بزرگ شد، در مدارس محلی تحصیل کرد. مدرک لیسانس را در دانشگاه نورث وسترن و کارشناسی ارشد و دکترای جامعه‌شناسی را در دانشگاه شیکاگو به پایان رساند. بکر استاد تمام جامعه‌شناسی در دانشگاه ویسکانسین-مدیسون شد. از جمله علایق او، کاوش در موضوعاتی بود که او «انواع برساخته» جوامع مقدس و سکولار می‌نامید. او را شاید بیشتر به‌عنوان نویسنده کتاب «انسان در تعامل: سخنرانی‌های مقدماتی درباره فرهنگ، جامعه و شخصیت» (1956) به یاد می‌آوریم. این مجموعه ای
و شخصیت» (1956) به یاد می‌آوریم. این مجموعه ای ویرایش شده از سخنرانی های رادیویی در مورد مبانی جامعه‌شناسی بود، رویکردی بدیع در آن زمان. او به خاطر سبکی که به عنوان «شهری، شوخ و باسواد» توصیف می‌شود، و همچنین به خاطر رویکرد بین‌رشته‌ای‌اش مورد ستایش قرار گرفت که از مفاهیم جامعه‌شناسی، روان‌شناسی اجتماعی و انسان‌شناسی استخراج می‌شود. کتاب او همچنین به عنوان ارائه "دیدگاه منسجم جامعه شناسی" به شیوه ای قوی و خاص توصیف شده است. در میان دانشجویان تحصیلات تکمیلی که بکر با او مشاوره می‌کرد، سی. رایت میلز بود که
که بکر با او مشاوره می‌کرد، سی. رایت میلز بود که در حال تکمیل رساله دکترایش در دانشگاه ویسکانسین-مدیسون بود. میلز بعدها گفت از نقش بکر در دفاع از رساله راضی نیست. او از رفع اشکال و دفاع مجدد رساله خود مطابق با انتقادات کمیته داوری کاملاً امتناع کرد. بکر در زمان مرگش به تازگی به عنوان رئیس انجمن جامعه‌شناسی آمریکا انتخاب شده بود. سخنرانی ریاست‌ او با عنوان «واکنش‌های هنجاری به بی‌هنجاری» توسط پسرش، کریستوفر بنت بکر، مورخ ایراد شد. بکر در 8 ژوئن 1960 بر اثر لخته خون (ترومبوز) درگذشت.
خرمای پنجه‌عروس نوعی خرما با مزه و طعم بسیار خوب است که در جنوب ایران، به خصوص استان هرمزگان کشت می‌شود. خرمای پنجه‌عروس به دلیل مزه و طعم خوبش قابلیت صادرات به خارج از کشور را دارد. این خرما به شکلی فراوان در مناطق ساحلی جنوب ایران مانند منطقه لارستان، جاسک، قشم و هرمز تولید می‌شود و در فصل تابستان به بازار عرضه می‌شود. خصوصیات. خرمای پنجه‌عروس بومی استان فارس بوده و شباهت زیادی به خرمای زاهدی دارد، با این تفاوت که کمی کشیده‌تر و خشک‌تر از خرمای زاهدی می‌باشد. این خرما در منطقه خنج استان فارس کشت و با نام
این خرما در منطقه خنج استان فارس کشت و با نام پنجه‌عروس شناخته می‌شود ولی در بین افراد محلی شهر جیرفت استان کرمان که محل دیگر کشت این رقم می‌باشد، با نام خرمای سنگ‌شکن مشهور است. علیرغم پوست خشک که میل کردن آن را کمی سخت می‌کند طعمی لذیذ و منحصربفرد دارد. این نوع خرما جز خرماهای دیررس بوده و موعد برداشت این خرمای خشک در مهر ماه آغاز شده و تا اواسط آبان ماه ادامه دارد. خرمای پنجه‌عروس یکی از انواع خرمایی است که در جنوب ایران و به ویژه در منطقه هرمزگان کشت می‌شود. منابع.
و به ویژه در منطقه هرمزگان کشت می‌شود. منابع. https://www.touristtube.com/Things-to-do-in-Hormuzgan/Khorma-Panjeh-Aroos https://toosheh.com/product/خرمای-پنجه-عروس
در جانورشناسی، جفت‌گیری رفتار جنسی جانوری است که در آن نر اسپرم را، به ویژه به‌طور مستقیم به دستگاه تناسلی او وارد بدن ماده می‌کند. این یک جنبه از جفت‌گیری است. بسیاری از جانورانی که در آب زندگی می‌کنند از لقاح بیرونی استفاده می‌کنند، در حالی که لقاح درونی ممکن است از نیاز به نگهداری گامت‌ها در یک محیط مایع در دوره اردویسین پسین ایجاد شده باشد. لقاح درونی با بسیاری از مهره‌داران (مانند همه خزندگان، برخی از ماهیان و بیشتر پرندگان) از طریق جفت‌گیری پارگین، معروف به بوسه پارگین (همچنین همی‌پنیس را ببینید) رخ
به بوسه پارگین (همچنین همی‌پنیس را ببینید) رخ می‌دهد، در حالی که پستانداران به صورت واژینال جفت می‌شوند، و بسیاری از مهره‌داران نخستین از طریق لقاح بیرونی تولیدمثل می‌کنند.