payamvha/North_RAG huggingface dataset:
که چگونه نمونه‌هایی از الگوهای ورودی را به نمونه‌هایی از الگوهای خروجی برای رسیدگی به مشکلات مدل‌سازی پیش‌بینی طبقه‌بندی و رگرسیون نگاشت کنند. الگوریتم‌ها بر روی داده‌های تاریخی به‌طور مستقیم برای تولید یک مدل آموزش داده می‌شوند. سپس این مدل می‌تواند بعداً برای پیش‌بینی مقادیر خروجی، مانند یک عدد یا یک برچسب کلاس، برای نمونه‌های جدید ورودی استفاده شود. الگوریتم‌های فرایادگیری از خروجی سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که از داده‌ها یادمی‌گیرند، یادمی‌گیرند. این بدان معناست که فرایادگیری مستلزم حضور سایر
این بدان معناست که فرایادگیری مستلزم حضور سایر الگوریتم‌های یادگیری است که قبلاً روی داده‌ها آموزش دیده‌اند. برای مثال، الگوریتم‌های فرایادگیری تحت نظارت یادمی‌گیرند که چگونه نمونه‌هایی از خروجی را از الگوریتم‌های یادگیری دیگر (مانند اعداد پیش‌بینی‌شده یا برچسب‌های کلاس) روی نمونه‌هایی از مقادیر هدف برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون ترسیم کنند. به‌طور مشابه، الگوریتم‌های فرایادگیری با گرفتن خروجی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی موجود به عنوان ورودی و پیش‌بینی یک عدد یا برچسب کلاس، پیش‌بینی می‌کنند. به این
یک عدد یا برچسب کلاس، پیش‌بینی می‌کنند. به این ترتیب فرایادگیری یک سطح بالاتر از یادگیری ماشین رخ می‌دهد. اگر یادگیری ماشین یاد بگیرد که چگونه از اطلاعات در داده‌ها برای پیش‌بینی به بهترین شکل استفاده کند، فرایادگیری یا فرا ماشین یادمی‌گیرد که چگونه از پیش‌بینی‌های الگوریتم‌های یادگیری ماشین به بهترین شکل برای پیش‌بینی استفاده کند. هوش مصنوعی و علوم اعصاب. علوم اعصاب و هوش مصنوعی (AI) سابقه طولانی همکاری مشترک دارند. پیشرفت‌های علوم اعصاب، در کنار جهش‌های عظیم در قدرت پردازش رایانه‌ای در چند دهه گذشته،
عظیم در قدرت پردازش رایانه‌ای در چند دهه گذشته، باعث ایجاد نسل جدیدی از شبکه‌های عصبی سیلیکو با الهام از معماری مغز شده‌است. این سیستم‌های هوش مصنوعی اکنون قادر به انجام بسیاری از توانایی‌های ادراکی و شناختی پیشرفته سیستم‌های بیولوژیکی از جمله تشخیص اشیا و تصمیم‌گیری هستند، که همان‌طور که اشاره شد تا حدی با تقلید از نحوه انجام محاسبات خاص توسط مغز بدست آمده‌اند. در واقع هوش مصنوعی با استفاده از شبکه‌های عصبی که مشابه شبکه‌های نورون‌هایی هستند که مغز را تشکیل می‌دهند، به رایانه‌ها این توانایی را داده‌اند که
می‌دهند، به رایانه‌ها این توانایی را داده‌اند که تصویر یک گربه را از تصویر نارگیل و عابران پیاده را با دقت کافی برای هدایت خودروی خودران تشخیص دهند. علاوه بر این، هوش مصنوعی اکنون به‌طور فزاینده‌ای به عنوان ابزاری برای تحقیقات علوم اعصاب استفاده می‌شود و درک ما از عملکردهای مغز را تغییر می‌دهد. به‌طور خاص، یادگیری عمیق برای مدل‌سازی چگونگی کنترل لایه‌های کانولوشن و اتصالات مکرر در قشر مغز مغز، عملکردهای مهمی از جمله پردازش بینایی، حافظه و کنترل حرکتی را کنترل می‌کند. همچنین، استفاده از هوش مصنوعی الهام
کنترل می‌کند. همچنین، استفاده از هوش مصنوعی الهام گرفته از علوم اعصاب نیز برای درک اینکه چگونه تغییرات در شبکه‌های مغز منجر به آسیب‌شناسی‌های روانی می‌شود و حتی می‌تواند در رژیم‌های درمانی مورد استفاده قرار گیرد، نوید زیادی دارد. منیش ساهانی، عصب‌شناس نظری و محقق یادگیری ماشینی در واحد علوم اعصاب محاسباتی گتسبی در دانشگاه کالج لندن، دربارهٔ ارتباط میان این دو رشته می‌گوید: «طبیعی است که این دو رشته با هم تطابق داشته باشند. ما به‌طور مؤثر در حال مطالعه همین موضوع هستیم. در یک مورد، ما می‌پرسیم که چگونه این
موضوع هستیم. در یک مورد، ما می‌پرسیم که چگونه این مسئله یادگیری را به صورت ریاضی حل کنیم تا بتوان آن را به‌طور مؤثر در ماشین پیاده‌سازی کرد. در مورد دیگر، ما به تنها مدرک موجود برای حل شدن آن نگاه می‌کنیم - که مغز است.» برنامه‌های کاربردی بالقوه. بررسی فرایادگیری به عنوان یک مفهوم عصب‌شناسی دارای مزایای بالقوه برای درک و درمان بیماری‌های روان‌پزشکی و همچنین پر کردن شکاف‌ها بین شبکه‌های عصبی، علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین است.
درد در سخت‌پوستان یک بحث علمی است که این پرسش را مطرح می‌کند که آیا آنها درد را تجربه می‌کنند یا نه. درد یک حالت روانی پیچیده است، با کیفیت ادراکی مشخص اما همراه با رنج، که یک حالت عاطفی است. به دلیل این پیچیدگی، وجود درد در یک جانور یا انسان دیگر را نمی‌توان با استفاده از روش‌های دیداری بدون ابهام تعیین کرد، اما این نتیجه که جانوران درد را تجربه می‌کنند اغلب بر اساس حضور احتمالی هوشیاری پدیده‌ای از فیزیولوژی مقایسه‌ای مغز و همچنین واکنش‌های فیزیکی و رفتاری استنباط می‌شود. در خرچنگ "Procambarus clarkii"،
استنباط می‌شود. در خرچنگ "Procambarus clarkii"، داروهای ضداضطراب (کاهش استرس) ساخته‌شده برای انسان نیز سبب کاهش اضطراب می‌شود. ‌قانون‌گذاری از برخی از بی‌مهرگان هنگامی که در تحقیقات استفاده می‌شود محافظت می‌کند. گونه‌های محافظت‌شده بین کشورها و مناطق متفاوت است.
درد در بی‌مهرگان یک موضوع بحث‌برانگیز است. اگرچه تعاریف متعددی از درد وجود دارد، اما تقریباً همه شامل دو جزء کلیدی هستند. اول، درد مورد نیاز است. این توانایی تشخیص محرک‌های زیان‌بار است که واکنشی غیرارادی را برمی‌انگیزد که کل جانور یا بخش آسیب‌دیده بدنش را از منبع محرک دور می‌کند. مفهوم درد لزوماً دلالت بر هیچ احساس منفی و ذهنی ندارد. این یک عمل بازتابی است. مؤلفه دوم، تجربه خود «درد» یا رنج است — یعنی تفسیر درونی و احساسی تجربه درد؛ بنابراین درد یک تجربه خصوصی و احساسی است. درد را نمی‌توان به‌طور مستقیم در
و احساسی است. درد را نمی‌توان به‌طور مستقیم در جانوران دیگر، از جمله انسان‌های دیگر اندازه‌گیری کرد. پاسخ به محرک‌های ظاهراً دردناک را می‌توان اندازه‌گیری کرد، اما خود تجربه را نمی‌توان اندازه‌گیری کرد. برای پرداختن به این مشکل هنگام ارزیابی ظرفیت گونه‌های دیگر برای تجربه درد، از برهان قیاس استفاده می‌شود. این بر این اصل استوار است که اگر پاسخ یک جانور غیرانسانی به محرک‌ها مشابه پاسخ‌های انسان باشد، احتمالاً تجربه مشابهی داشته است. استدلال شده است که اگر یک سنجاق در انگشت شامپانزه گیر کرده باشد و آنها به
سنجاق در انگشت شامپانزه گیر کرده باشد و آنها به سرعت دست خود را بیرون بکشند، آنگاه استدلال به قیاس نشان می‌دهد که آنها مانند انسان‌ها احساس درد کرده‌اند. این پرسش مطرح شده است که چرا این استنباط به این نتیجه نمی‌رسد که یک سوسک پس از گیرکردن با یک سنجاق، هنگامی که می‌پیچد، درد را تجربه می‌کند. این رویکرد استدلال به قیاس به مفهوم درد در بی‌مهرگان توسط دیگران دنبال شده است.
اجماع نمونه تصادفی یک روش تکرار شونده () است برای تخمین پارامترهای یک مدل ریاضی روی یک مجموعه داده که شامل داده‌های پرت است، به طوری که داده‌های پرت تأثیری روی تخمینی که زده می‌شود نداشته باشند. با این تعریف، از این روش می‌توان به عنوان یک روش برای تشخیص داده پرت نیز یاد کرد. RANSAC در حقیقت یک الگوریتم غیرقطعی است، بدین معنا که تنها به یک احتمال مشخصی جواب مطلوب می‌دهد که این احتمال با افزایش تعداد دفعات اجرای الگوریتم بیشتر می‌شود. این الگوریتم در ابتدا توسط Fischler و Bolles در اس‌آرآی اینترنشنال در سال
Fischler و Bolles در اس‌آرآی اینترنشنال در سال ۱۹۸۱ منتشر شد. آنها از RANSAC برای حل مسئله تعیین موقعیت (به انگلیسی: Location Determination Problem) استفاده کردند. در این مسئله هدف تعیین نقاطی در فضا است که نگاشت آنها روی یک تصویر بر روی مجموعه مشخصی از نقاط می‌افتد. RANSAC از استفاده می‌کند. یکی از فرض‌های پایه‌ای الگوریتم این است که داده‌ها شامل داده درونی و داده‌های پرت هستند. منظور از داده‌های درونی، داده‌هایی هستند که توزیع آن‌ها قابل بیان توسط مجموعه‌ای از پارامترهای یک مدل است و البته می‌توانند شامل
از پارامترهای یک مدل است و البته می‌توانند شامل مقداری نویز باشند. داده‌های پرت هم داده‌هایی هستند که با مدل مدنظر سازگار نیستند. منشأ داده‌های پرت می‌تواند مقادیر خیلی زیاد نویز، یا اندازه‌گیری‌های خطادار (هنگام جمع‌آوری داده) یا فرض اشتباه در مورد داده‌ها باشد. RANSAC همچنین این فرض را دارد که با داشتن مجموعه‌ای (معمولا کوچک) از داده‌های درونی، فرایندی وجود دارد که با استفاده از آن می‌تواند پارامترهای مدلی که به صورت بهینه توزیع داده‌ها را بیان می‌کند و با داده‌ها سازگار است، برآورد کرد. مثال. یک مثال
با داده‌ها سازگار است، برآورد کرد. مثال. یک مثال ساده، برازش یک خط در دو بعد به یک مجموعه از مشاهدات است. با فرض اینکه این مجموعه هم شامل داده‌های درونی است، یعنی داده‌هایی که به‌طور تقریبی می‌توانند به یک خط برازش شوند، و هم داده‌های پرت، داده‌هایی که به این خط نمی‌توانند برازش شوند، استفاده از روش کمترین مربعات معمولی باعث می‌شود خطی بدست آید که به خوبی به این مجموعه داده برازش نشود. چرا که سعی شده‌است که این خط به همه نقاط برازش شود، که شامل داده‌های پرت نیز هستند. RANSAC اما سعی می‌کند داده‌های پرت را
نیز هستند. RANSAC اما سعی می‌کند داده‌های پرت را جزو داده‌های مورد استفاده هنگام برازش در نظر نگیرد و مدلی خطیای بیابد که هنگام برازش شدن تنها از داده‌های درونی استفاده می‌کند. این کار با برازش کردن مدل خطی به چندین زیرمجموعه از داده‌ها که تصادفی انتخاب شده‌اند و انتخاب مدلی که بهترین برازش را به زیرمجموعه ای از داده‌ها داشته‌است، انجام می‌شود. از آنجا که داده‌های درونی نسبت به مخلوطی تصادفی از داده‌های درونی و داده‌های پرت، بیشتر به صورت خطی به هم مرتبط هستند، زیرمجموعه تصادفی ای که به صورت کامل از
هستند، زیرمجموعه تصادفی ای که به صورت کامل از داده‌های درونی تشکیل شده باشد، بهترین برازش مدل خطی را حاصل می‌شود. در عمل، هیچ تضمینی وجود ندارد که زیرمجموعه‌ای انتخاب شود که تنها شامل داده‌های درونی باشد و احتمال موفقیت الگوریتم به نسبت داده‌های درونی به کل داده‌ها و انتخاب پارامترهای الگوریتم بستگی دارد. بررسی اجمالی. الگوریتم RANSAC یک الگوریتم یادگیری برای تخمین پارامترهای یک مدل با نمونه‌گیری تصادفی از داده‌های مشاهده شده‌است. RANSAC با یک روش رای‌گیری، سعی می‌کند تا برازش بهینه را بر روی مجموعه
سعی می‌کند تا برازش بهینه را بر روی مجموعه داده‌ای که هم شامل داده‌های درونی و هم داده‌های پرت است، بیابد. هر یک از نمونه‌های موجود در مجموعه داده برای رای‌گیری برای یک یا چند مدل استفاده می‌شوند. پیاده‌سازی این رای‌گیری بر ۲ فرض استوار است: اینکه داده‌های پرت زیاد نیستند تا همواره تأثیر منفی روی رای‌گیری بگذارند و اینکه داده‌های درونی به قدری کافی هستند که بتوان مدل خوبی یافت تا توزیع داده‌های درونی را به خوبی بیان کند یا به به عبارتی دیگر، داده‌های از دست رفته زیاد نیستند. الگوریتم RANSAC شامل دو مرحله
رفته زیاد نیستند. الگوریتم RANSAC شامل دو مرحله است که مکرراً اجرا می‌شوند: مجموعه داده‌های درونی بدست آمده برای مدل برازش شونده مجموعه اجماع نام می‌گیرد. الگوریتم RANSAC این دو مرحله را آنقدر تکرار می‌کند تا مجموعه اجماع به دست آمده اندازه مطلوب را داشته باشد. ورودی الگوریتم شامل یک مجموعه داده، روشی برای برازش کردن یک مدل به مشاهدات و تعدادی پارامترهای اطمینان است. روند الگوریتم به صورت دقیق تر در زیر آورده شده‌است: این روند تعداد مشخصی بار اجرا می‌شود و هر بار یا مدل به دلیل سازگاری با تعداد کمی از
و هر بار یا مدل به دلیل سازگاری با تعداد کمی از اعضای مجموعه داده رد می‌شود، یا یک مدل بهبود یافته بهمراه مجموعه اجماع متناظر با آن بدست می‌آید. در حالت دوم، مدل را به عنوان مدل بهینه تا اینجای کار در نظر می‌گیریم اگر اندازه مجموعه اجماع آن از اندازه مجموعه اجماع متناظر مدل بهینه قبلی بزرگتر باشد. الگوریتم. شبه کد الگوریتم RANSAC در زیر آورده شده‌است:&lt;syntaxhighlight&gt; Given: data – A set of observations. model – A model to explain observed data points. n – Minimum number of data points required to
n – Minimum number of data points required to estimate model parameters. k – Maximum number of iterations allowed in the algorithm. t – Threshold value to determine data points that are fit well by model. d – Number of close data points required to assert that a model fits well to data. Return: bestFit – model parameters which best fit the data (or null if no good model is found) iterations = 0 bestFit = null bestErr = something really large while iterations &lt; k do maybeInliers := n randomly selected
&lt; k do maybeInliers := n randomly selected values from data maybeModel := model parameters fitted to maybeInliers alsoInliers := empty set for every point in data not in maybeInliers do if point fits maybeModel with an error smaller than t add point to alsoInliers end if end for if the number of elements in alsoInliers is &gt; d then // This implies that we may have found a good model // now test how good it is. betterModel := model parameters fitted to all points in maybeInliers and alsoInliers thisErr
points in maybeInliers and alsoInliers thisErr := a measure of how well betterModel fits these points if thisErr &lt; bestErr then bestFit := betterModel bestErr := thisErr end if end if increment iterations end while return bestFit &lt;/syntaxhighlight&gt; کد نمونه. در این قطعه علاوه بر پیاده‌سازی شبه کد، کد یک codice_1 بر پایه کمترین مربعات تعریف شده‌است. همچنین الگوریتم codice_2 بر روی یک مسئله رگرسیون دوبعدی اعمال می‌شود و نتایج به تصویر کشیده شده‌اند: from copy import copy import numpy as np from
from copy import copy import numpy as np from numpy.random import default_rng rng = default_rng() class RANSAC: def __init__(self, n=10, k=100, t=0.05, d=10, model=None, loss=None, metric=None): self.n = n # `n`: Minimum number of data points to estimate parameters self.k = k # `k`: Maximum iterations allowed self.t = t # `t`: Threshold value to determine if points are fit well self.d = d # `d`: Number of close data points required to assert model fits well self.model = model # `model`: class implementing
self.model = model # `model`: class implementing `fit` and `predict` self.loss = loss # `loss`: function of `y_true` and `y_pred` that returns a vector self.metric = metric # `metric`: function of `y_true` and `y_pred` and returns a float self.best_fit = None self.best_error = np.inf def fit(self, X, y): for _ in range(self.k): ids = rng.permutation(X.shape[0]) maybe_inliers = ids[: self.n] maybe_model = copy(self.model).fit(X[maybe_inliers], y[maybe_inliers]) thresholded = ( self.loss(y[ids][self.n :],
thresholded = ( self.loss(y[ids][self.n :], maybe_model.predict(X[ids][self.n :])) &lt; self.t inlier_ids = ids[self.n :][np.flatnonzero(thresholded).flatten()] if inlier_ids.size &gt; self.d: inlier_points = np.hstack([maybe_inliers, inlier_ids]) better_model = copy(self.model).fit(X[inlier_points], y[inlier_points]) this_error = self.metric( y[inlier_points], better_model.predict(X[inlier_points]) if this_error &lt; self.best_error: self.best_error = this_error self.best_fit = maybe_model return self def
self.best_fit = maybe_model return self def predict(self, X): return self.best_fit.predict(X) def square_error_loss(y_true, y_pred): return (y_true - y_pred) ** 2 def mean_square_error(y_true, y_pred): return np.sum(square_error_loss(y_true, y_pred)) / y_true.shape[0] class LinearRegressor: def __init__(self): self.params = None def fit(self, X: np.ndarray, y: np.ndarray): r, _ = X.shape X = np.hstack([np.ones((r, 1)), X]) self.params = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y return self def predict(self, X:
@ X) @ X.T @ y return self def predict(self, X: np.ndarray): r, _ = X.shape X = np.hstack([np.ones((r, 1)), X]) return X @ self.params if __name__ == "__main__": regressor = RANSAC(model=LinearRegressor(), loss=square_error_loss, metric=mean_square_error) X =
X = np.array([-0.848,-0.800,-0.704,-0.632,-0.488,-0.472,-0.368,-0.336,-0.280,-0.200,-0.00800,-0.0840,0.0240,0.100,0.124,0.148,0.232,0.236,0.324,0.356,0.368,0.440,0.512,0.548,0.660,0.640,0.712,0.752,0.776,0.880,0.920,0.944,-0.108,-0.168,-0.720,-0.784,-0.224,-0.604,-0.740,-0.0440,0.388,-0.0200,0.752,0.416,-0.0800,-0.348,0.988,0.776,0.680,0.880,-0.816,-0.424,-0.932,0.272,-0.556,-0.568,-0.600,-0.716,-0.796,-0.880,-0.972,-0.916,0.816,0.892,0.956,0.980,0.988,0.992,0.00400]).reshape(-1,1) y =
y = np.array([-0.917,-0.833,-0.801,-0.665,-0.605,-0.545,-0.509,-0.433,-0.397,-0.281,-0.205,-0.169,-0.0531,-0.0651,0.0349,0.0829,0.0589,0.175,0.179,0.191,0.259,0.287,0.359,0.395,0.483,0.539,0.543,0.603,0.667,0.679,0.751,0.803,-0.265,-0.341,0.111,-0.113,0.547,0.791,0.551,0.347,0.975,0.943,-0.249,-0.769,-0.625,-0.861,-0.749,-0.945,-0.493,0.163,-0.469,0.0669,0.891,0.623,-0.609,-0.677,-0.721,-0.745,-0.885,-0.897,-0.969,-0.949,0.707,0.783,0.859,0.979,0.811,0.891,-0.137]).reshape(-1,1) regressor.fit(X, y) import
regressor.fit(X, y) import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use("seaborn-darkgrid") fig, ax = plt.subplots(1, 1) ax.set_box_aspect(1) plt.scatter(X, y) line = np.linspace(-1, 1, num=100).reshape(-1, 1) plt.plot(line, regressor.predict(line), c="peru") plt.show()
آلفردو تنا (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل مکزیک است. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال آمریکا اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده‌است.
مانوئل ناخرا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال مونتری اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده‌است.
خوسه پیلار ریس (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال مونتری و باشگاه فوتبال تیگرس اونال اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده‌است.
گیرمو مندیسابال (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال گوادالاخارا، باشگاه فوتبال رایو وایکانو، و باشگاه فوتبال کروز آزول اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده‌است.
آرتورو واسکس آیالا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال گوادالاخارا و باشگاه فوتبال اونیورسیداد ناسیونال اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده‌است.
ادواردو راموس (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال گوادالاخارا اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده‌است.
تعریف. مدل سازنده مبتنی بر جریان نوعی مدل سازنده است که در یادگیری ماشین استفاده می‌شود که یک توزیع احتمال را با اعمال جریان نرمال‌سازی مدل می‌کند. این یک روش آماری با استفاده از قانون تغییر متغیر احتمالات برای تبدیل یک توزیع ساده به یک توزیع پیچیده‌است. مدل‌سازی مستقیم احتمال مزایای بسیاری دارد و نمونه‌های جدید را می‌توان با نمونه برداری از توزیع اولیه و اعمال تبدیل جریان تولید کرد. در مقابل مدل سازنده مبتنی بر جریان، بسیاری از روش‌های مدل‌سازی سازنده جایگزین مانند خودرمزگذار متغیر (VAE) و شبکه‌های سازنده
مانند خودرمزگذار متغیر (VAE) و شبکه‌های سازنده تخاصمی تابع احتمال را نشان نمی‌دهند. نحوه کارکرد. این روش شبیه به خودرمزگذار متغیر است با این تفاوت که به جای استفاده از رمزگذار و رمزگشا از یک جریان معکوس پذیر استفاده می‌شود. به این صورت که به جای رمزگذاری، جریان، ورودی را به فضای داده انتقال می‌دهد و سپس معکوس جریان، خروجی را تولید می‌کند. هدف این است که خروجی و ورودی کمترین تفاوت را با یکدیگر داشته باشند. پس از یادگیری به این روش، مدل باید قادر باشد تا با گرفتن یک بردار ویژگی از فضا و استفاده از معکوس
با گرفتن یک بردار ویژگی از فضا و استفاده از معکوس جریان، خروجی معقولی تولید کند. انواع. انواع مختلفی از این مدل‌ها وجود دارد. در اینجا به توضیح دو مورد از مهم‌ترین نمونه‌ها می‌پردازیم. این مدل کلی‌شده نوع دیگری از مدل‌های مبتنی بر جریان به نام NICE است. روابط آن به صورت زیر می‌باشد: formula_1 معکوس آن formula_2 و ژاکوبین آن formula_3 است. که formula_4 در آن خروجی جریان و formula_5 هر شبکه عصبی با وزن‌های formula_6 است. نقشه Real NVP نیمه اول و دوم بردار formula_7 را جدا نگه می‌دارد، معمولاً باید بعد از هر
را جدا نگه می‌دارد، معمولاً باید بعد از هر لایه Real NVP یک جایگشت به صورت formula_8 اضافه شود. در این مدل، هر لایه ۳ قسمت دارد. و ژاکوبینformula_10 formula_11با ژاکوبین formula_12 است که formula_13 هر ماتریس دلخواه معکوس پذیر است. علت استفاده از لایه کانولوشن معکوس پذیر 1x1 استفاده از جایگشت همه لایه‌هاست. (برخلاف Real NVP که تنها از جایگشت نیمه‌های اول و دوم استفاده می‌کند) مشکلات و کمبودها. علی‌رغم اینکه نرمال سازی جریان‌ها در تخمین چگالی‌های ابعاد بالا موفق بوده‌است، برخی از جنبه‌های منفی هنوز در آنها
موفق بوده‌است، برخی از جنبه‌های منفی هنوز در آنها وجود دارد. اول از همه، فضای پنهان آنها که در آن داده‌های ورودی بر روی آن پیش‌بینی می‌شود، فضایی با ابعاد پایین‌تر نیست و بنابراین، مدل‌های مبتنی بر جریان به‌طور پیش فرض اجازه فشرده سازی داده‌ها را نمی‌دهند و به محاسبات زیادی نیاز دارند. با این حال، هنوز امکان فشرده سازی تصویر با آنها وجود دارد. همچنین این مدل‌ها در تخمین احتمال نمونه‌های خارج از توزیع (نمونه‌هایی که از توزیع مشابه داده‌های یادگیری استخراج نشده‌اند) ناموفق هستند. برخی فرضیه‌ها به توضیح این
ناموفق هستند. برخی فرضیه‌ها به توضیح این پدیده می‌پردازند که از جمله آنها فرضیه مجموعه معمولی است. یکی از جالب‌ترین ویژگی‌های نرمال‌سازی جریان‌ها، معکوس‌پذیری جریان آنهاست. این ویژگی توسط محدودیت‌هایی در طراحی مدل‌ها داده می‌شود که وارونگی نظری را تضمین می‌کنند. یکپارچگی معکوس به منظور اطمینان از کاربردی بودن قضیه تغییر متغیر، محاسبه ژاکوبین جریان و همچنین نمونه برداری با مدل مهم است. با این حال، در عمل این برگشت‌پذیری نقض می‌شود. کاربردها. مدل‌های مولد مبتنی بر جریان در کاربردهای مختلفی استفاده شده‌اند،
بر جریان در کاربردهای مختلفی استفاده شده‌اند، از جمله: منابع. __بافهرست__
یادگیری چندوجهی (به انگلیسی: Multimodal Learning) یک زمینه تحقیقاتی چند رشته‌ای پر جنب و جوش است که هدف آن طراحی عوامل کامپیوتری (به انگلیسی: Computer Agents) با قابلیت‌های هوشمندانه مانند درک، استدلال و یادگیری از طریق یکپارچه‌سازی روش‌های ارتباطی متعدد، از جمله پیام‌های زبانی، صوتی، بصری، لمسی و فیزیولوژیکی است. یادگیری چندوجهی سعی بر مدل‌سازی ترکیبی از روش‌های مختلف داده دارد. این مسئله‌ها اغلب در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی به وجود می‌آیند. نمونه‌ای از داده‌های چندوجهی، داده‌هایی است که متن (معمولاً
داده‌های چندوجهی، داده‌هایی است که متن (معمولاً به صورت بردارهای شمارش کلمات گسسته نشان داده می‌شوند) را با داده‌های تصویربرداری که شامل شدت و برچسب‌های حاشیه‌نویسی پیکسل هستند ترکیب می‌کند. از آنجایی که این روش‌ها ویژگی‌های آماری متفاوتی دارند، ترکیب آن‌ها در نگاه اول بی‌اهمیت است، به همین دلیل است که استراتژی‌ها و الگوریتم‌های مدل‌سازی تخصصی مورد نیاز است. انگیزه. تجربه ما از جهان چندوجهی است - ما اشیاء را می بینیم، صداها را می شنویم، بافت را احساس می کنیم، بوها را استشمام می کنیم و طعم ها را می چشیم.
بوها را استشمام می کنیم و طعم ها را می چشیم. برای اینکه هوش مصنوعی در درک دنیای اطراف ما پیشرفت کند، باید بتواند چنین سیگنال های چندوجهی را با هم تفسیر کند. به عنوان مثال، تصاویر معمولاً با برچسب ها و توضیحات متن همراه هستند. متون حاوی تصاویری برای بیان واضح تر ایده اصلی مقاله هستند. روش های مختلف با ویژگی های آماری بسیار متفاوت مشخص می شوند. مدل تک‌وجهی و چندوجهی. همه مدل‌های سنتی هوش مصنوعی تک‌وجهی هستند، زیرا برای انجام یک کار واحد توسعه یافته و مورد نیاز هستند. به عنوان مثال، یک سیستم تشخیص چهره با یک
هستند. به عنوان مثال، یک سیستم تشخیص چهره با یک ورودی ارائه می شود، مانند تصویری از یک شخص که آن را تجزیه و تحلیل می کند و با سایر تصاویر مقایسه می کند تا مطابقت پیدا کند. یک پزشک تا زمانی که تمام داده های موجود را تجزیه و تحلیل نکند، تشخیص کامل نمی دهد، مانند گزارش های پزشکی، علائم بیمار، سابقه بیمار، و غیره. داده‌های چندوجهی. مدل‌ها و الگوریتم‌های زیادی برای بازیابی و طبقه‌بندی نوع خاصی از داده‌ها پیاده‌سازی شده‌اند، به عنوان مثال، تصویر یا متن (جایی که انسان‌هایی که با ماشین‌ها تعامل دارند می‌توانند
انسان‌هایی که با ماشین‌ها تعامل دارند می‌توانند تصاویر را به شکلی از عکس و متن استخراج کنند که می‌تواند هر پیامی باشد و غیره). با این حال، داده‌ها معمولاً با روش‌های مختلفی ارائه می‌شوند (درجهی است که اجزای یک سیستم ممکن است جدا یا ترکیب شوند) که اطلاعات متفاوتی را حمل می‌کنند. برای مثال، نوشتن شرح تصویر برای انتقال اطلاعاتی که در خود تصویر ارائه نشده است، بسیار رایج است. به طور مشابه، گاهی اوقات استفاده از یک تصویر برای توصیف اطلاعاتی که ممکن است از متون واضح نباشد، ساده‌تر است. در نتیجه، اگر کلمات
متون واضح نباشد، ساده‌تر است. در نتیجه، اگر کلمات متفاوتی در تصاویر مشابه ظاهر شوند، احتمالاً این کلمات یک چیز را توصیف می کنند. برعکس، اگر از کلمه ای برای توصیف تصاویر به ظاهر متفاوت استفاده شود، آنگاه این تصاویر ممکن است همان شی را نشان دهند. بنابراین، در مواردی که با داده‌های چندوجهی سروکار دارند، استفاده از مدلی که قادر به نمایش مشترک اطلاعات باشد، مهم است که مدل بتواند ساختار همبستگی بین روش‌های مختلف را به تصویر بکشد. علاوه بر این، همچنین باید بتواند مدالیته‌های از دست رفته را با توجه به موارد مشاهده
از دست رفته را با توجه به موارد مشاهده شده بازیابی کند (به عنوان مثال پیش بینی اشیا در تصویر بر اساس توضیحات متن). چالش‌ها. توانایی پردازش همزمان داده های چندوجهی برای پیشرفت در هوش مصنوعی حیاتی است. به عنوان مثال، ما را قادر می سازد به یک شی با چندین زبان مانند بصری، متن یا گفتار اشاره کنیم. با این حال، این مستلزم درک جامع از روش‌ها و روابط مختلف بین آنها است. ناهمگونی داده ها، چالش های منحصر به فردی را برای محققان محاسباتی به همراه دارد. برای رسیدن به این هدف، باید به چند چالش کلیدی بپردازیم:
آنتونیو ده لا توره ویالپاندو (; – ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال آمریکا، باشگاه فوتبال اطلس، و باشگاه فوتبال اونیورسیداد ناسیونال اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده‌است.
ویکتور رانخل (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مکزیک بود. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال گوادالاخارا و باشگاه فوتبال لئون اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده‌است. وی در مسابقات بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده‌است.
انریکه لوپس سارسا (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل مکزیک است. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال لئون و باشگاه فوتبال اونیورسیداد ناسیونال اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال مکزیک بازی کرده‌است.