stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
رهایش کن (فیلم ۲۰۲۰)
پذیرش انتقادی

در وب سایت بازبینی جمعی راتن تومیتوز، این فیلم براساس ۱۱۵ بررسی، با میانگین امتیاز ۶٫۸۰ / ۱۰، دارای امتیاز تأیید ۷۷٪ است. سایت منتقدان آمده‌است: «بگذار برود ترکیب ناموزون درام بزرگسالان و انتقام است هیجان انگیز توسط کار قوی هموار از بازیگران کهنه جامد." از نظر متاکریتیک، این فیلم دارای نمره میانگین ۶۴ از ۱۰۰ براساس ۳۳ منتقد است که نشان دهنده «بررسی‌های معمول مطلوب» است. مخاطبان نظرسنجی شده توسط سینماسکور به فیلم میانگین نمره "B–" در مقیاس A + به F دادند، در حالی که PostTrak گزارش داد که ۸۲٪ از مخاطبان به فیلم امتیاز مثبت دادند، ۵۰٪ گفتند که قطعاً آن را توصیه می‌کنند.
اوون گلیبرمن از گروه ورایتی با تمجید از بازی‌های کاستنر و لین گفت: «همه آنها را در یک فیلم ژانر به دست می‌آورند که تعلیق را از احساسات صادقانه درمی‌آورد.» باری هرتس در حال نوشتن برای گلوب اند میل، ۳ ستاره از ۴ ستاره را به فیلم داد و گفت: «یک تریلر ماهرانه اجرا شده با هدف محدود یک جمعیت – مخاطبان بالای ۵۰ سال که کمی خشونت را با درام‌های آخر عمر خود دوست دارند – اما موفق می‌شود سرگرم کردن فقط در مورد هر کسی که در مسیر غبارآلود و غرق در خون خود قرار می‌گیرد.»
اولین عشق (فیلم ۲۰۰۴)

| اولین عشق | اولین عشق |
| --- | --- |
کارگردان: ماتئو گارونه
تهیه‌کننده: دومنیکو پروکاچی
نویسنده: ماتئو گارونه ماسیمو گودیسو
فیلمنامه‌نویس: ماتئو گارونه ماسیمو گودیسو ویتالیانو ترویسان
بازیگران: ویتالیانو ترویسان میکائلا چسکون
موسیقی: باندا اوسیریس
فیلم‌بردار: مارکو اونوراتو
تدوین‌گر: مارکو اسپولتینی
تاریخ‌های انتشار: ۱۳ فوریه ۲۰۰۴
مدت زمان: ۱۰۰ دقیقه
کشور: ایتالیا
زبان: ایتالیایی 
اولین عشق (به ایتالیایی: Primo Amore) فیلمی به کارگردانی ماتئو گارونه است که در سال ۲۰۰۴ منتشر شد.
پالو بلانکو، تگزاس

| پالو بلانکو، تگزاس | پالو بلانکو، تگزاس |
| --- | --- |
حوزه سرشماری: حوزه سرشماری
مختصات: ۲۶°۲۳′۱۵″ شمالی ۹۸°۵۴′۹″ غربی﻿ / ﻿۲۶٫۳۸۷۵۰°شمالی ۹۸٫۹۰۲۵۰°غربی﻿ / 26.38750; -98.90250: مختصات: ۲۶°۲۳′۱۵″ شمالی ۹۸°۵۴′۹″ غربی﻿ / ﻿۲۶٫۳۸۷۵۰°شمالی ۹۸٫۹۰۲۵۰°غربی﻿ / 26.38750; -98.90250
کشور: ایالات متحده آمریکا
ایالت آمریکا: تگزاس
شهرستان: شهرستان استار، تگزاس
مساحت: مساحت
 • کل: ۰٫۱ مایل مربع (۰٫۳ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۰٫۱ مایل مربع (۰٫۳ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰ مایل مربع (۰ کیلومتر مربع)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۲۰۴
 • تراکم: ۲۰۰۰/مایل مربع (۷۹۰/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (منطقه زمانی مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
زیپ‌کد: ۷۸۵۸۲
پالو بلانکو (به انگلیسی: Palo Blanco) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در تگزاس واقع شده‌است. پالو بلانکو ۲۰۴ نفر جمعیت دارد.
اتا فیلیپ

| اُتا فیلیپ | اُتا فیلیپ |
| --- | --- |
اُتا فیلیپ در سال ۱۹۹۷: اُتا فیلیپ در سال ۱۹۹۷
زاده: ۹ مارس ۱۹۳۰ استراوا
درگذشته: ۲ مارس ۲۰۱۸ (۸۷ سال) گارمیش-پارتنکیرشن
پیشه: رمان‌نویس، روزنامه‌نگار، جستار، ترجمه
ملیت: آلمان
سبک نوشتاری: ادبیات داستانی، ناداستان، طنز، جستار، ادبیات، تفسیر سیاسی، تفسیر اجتماعی، نقد ادبی
همسر(ها): ماری لدوینووا (ا. ۱۹۵۳)
فرزند(ان): پاول، هانا
اُتا فیلیپ (چکی: Ota Filip; ۹ مارس ۱۹۳۰ – ۲ مارس ۲۰۱۸) رمان‌نویس و روزنامه‌نگار اهل کشور جمهوری چک بود. او به دو زبان آلمانی و چکی می‌نوشت.
اکبرآباد (نجف‌آباد)

| اکبرآباد | اکبرآباد |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۲۹°۲۳′۰۹″شمالی ۵۵°۴۲′۰۳″شرقی﻿ / ﻿۲۹٫۳۸۵۸۳۳°شمالی ۵۵٫۷۰۰۸۳۳°شرقی﻿ / 29.385833; 55.700833: مختصات: ۲۹°۲۳′۰۹″شمالی ۵۵°۴۲′۰۳″شرقی﻿ / ﻿۲۹٫۳۸۵۸۳۳°شمالی ۵۵٫۷۰۰۸۳۳°شرقی﻿ / 29.385833; 55.700833
کشور: ایران
استان: کرمان
شهرستان: سیرجان
بخش: مرکزی
دهستان: نجف‌آباد
جمعیت: ۱۰۳۹ نفر (سرشماری ۹۵)
اکبرآباد روستایی در دهستان نجف‌آباد بخش مرکزی شهرستان سیرجان استان کرمان ایران است.
جمعیت

بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵ جمعیت این مکان ۱٬۰۳۹ نفر (۲۹۷خانوار) بوده‌است.
| جمعیت تاریخی> سال | جمعیت تاریخی> جمعیت | جمعیت تاریخی> ±% |
| --- | --- | --- |
| ۱۳۸۵ | ۲۶۰ | —     |
| ۱۳۹۰ | ۵۳۸ | ۱۰۶٫۹٪+ |
| ۱۳۹۵ | ۱٬۰۳۹ | ۹۳٫۱٪+ |
رؤیا زرین

| رؤیا زرین | رؤیا زرین |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۳۵۱ الیگودرز
پیشه(ها): شاعر مترجم
رؤیا زرین (زاده ۱۳۵۱) شاعر و مترجم ایرانی است.
زندگی

رؤیا زرین در سال ۱۳۵۲ در شهرستان الیگودرز متولد شد. وی دارای مدرک کاردانی زبان فرانسه از دانشگاه شهید چمران اهواز است.
رؤیا زرین از سال ۱۳۶۵ به عضویت انجمن ادبی الیگودرز درآمد. رؤیا زرین، شاعری را با قالب‌های متعدد شعر کلاسیک آغاز کرده و با عبور از شعر کلاسیک به نیمایی و سپس به سپید روی آورد.
زرین، در سال ۱۳۸۲ با چاپ مجموعهٔ شعر «زمین به اوراد عاشقانه محتاج است» نام خود را به عنوان یکی از شاعران جوان موفق کشور به ثبت رساند.

وی علاوه بر شاعری، چندین کتاب با موضوع فلسفه برای کودکان را از زبان فرانسه به فارسی ترجمه کرده است. زرین، در دی ماه ۸۷ با کتاب «می‌خواهم بچه‌هایم را قورت بدهم» نام خود را به عنوان برنده اولین دوره جایزه خورشید (فروغ) ثبت و لوح این جشنوارهٔ را از دستان سیمین بهبهانی دریافت نمود.

زرین از سال ۱۳۹۲ به کشور سوئد مهاجرت کرده و در این کشور ساکن می‌باشد.
کتاب‌شناسی > شعر

می‌خواهم بچه‌هایم را قورت بدهم
من از کنار برج بابل آمده‌ام
زمین به اوراد عاشقانه محتاج است
شیوه‌های دلپذیر آوریل
به خاطر دنیای جدید
کرگدن چوبی
روزي كه زمين مادر است. (اين مجموعه هم مجوز چاپ نگرفت ولي به صورت پي دي اف در اختيار مردم قرار گرفت)
کتاب‌شناسی > ترجمه

زندگی دسته جمعی یعنی چه؟
عشق و دوستی
خوب و بد یعنی چه؟
زندگی یعنی چه
جوایز

برنده نخستین دوره جایزه شعر زنان ایران برای کتاب «می‌خواهم بچه‌هایم را قورت بدهم»
برنده کتاب سال جایزه کنگره ایوار برای کتاب می‌خواهم بچه‌هایم را قورت بدهم
برنده اولین دوره جایزه نیما برای شعرهایی از کتاب منتشر نشده بلقیس در وضعیت تله زنگ.
برنده جایزه شعر خبرنگاران برای کتاب شیوه‌های دلپذیر آوریل.
سارویی

| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| نیازمند نقشه | درخواست شده که برای بهبود کیفیت این نوشتار، یک یا چند نقشه  به آن افزوده شود. | بارگذاری |
قاسم‌آباد سارویی قاسم‌آباد سارویی در ۷۰ کیلومتری شهرستان شیراز و ۲۵ کیلومتری شهرستان مرودشت واقع است.
هوای آن معتدل مالاریائی(تابستان های گرم زمستان های‌ سرد و بهار و پاییز معتدل )به بیان دیگر این روستا چهار فصل است.
از محصولات کشاورزی این روستا می‌توان جو، گندم، چغندر، ذرت علوفه و برنج اشاره کرد.
این روستا ۴۵۰ تن سکنه دارد که تعداد قابل توجهی از مردم به کشاورزی، دامداری، حمل نقل سنگین و کار با ابزارآلات کشاورزی مشغول هستند.
گویش مردم این روستا لری می‌باشد.
شبکه عصبی پیچشی

شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (به انگلیسی: convolutional neural network) (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.
شبکه‌های عصبی پیچشی به منظور کمینه کردن پیش‌پردازش‌ها از گونه‌ای از پرسپترونهای چندلایه استفاده می‌کنند. به جای شبکه عصبی پیچشی گاهی از این شبکه‌ها با نام شبکه‌های عصبی تغییرناپذیر با انتقال (shift invariant) یا تغییرناپذیر با فضا (space invariant) هم یاد می‌شود. این نام‌گذاری بر مبنای ساختار این شبکه است که در ادامه به آن اشاره خواهیم کرد.
ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند.
شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است.
تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه‌های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده‌اند.
طراحی

یک شبکه عصبی پیچشی از یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و تعدادی لایه پنهان تشکیل شده‌است. لایه‌های پنهان یا پیچشی هستند، یا تجمعی یا کامل.
طراحی > لایه‌های پیچشی

لایه‌های پیچشی یک عمل پیچش را روی ورودی اعمال می‌کنند، سپس نتیجه را به لایه بعدی می‌دهند. این پیچش در واقع پاسخ یک تک‌نورون را به یک تحریک دیداری شبیه‌سازی می‌کند.
هر نورون پیچشی داده‌ها را تنها برای ناحیه پذیرش خودش پردازش می‌کند. مشبک‌کردن به شبکه‌های پیچشی این اجازه را می‌دهد که انتقال، دوران یا اعوجاج ورودی را تصحیح کنند.
اگرچه شبکه‌های عصبی پیش‌خور کاملاً همبند می‌توانند برای یادگیری ویژگی‌ها و طبقه‌بندی داده به کار روند، این معماری در کاربرد برای تصاویر به کار نمی‌رود. در این حالت حتی برای یک شبکه کم‌عمق تعداد بسیار زیادی نورون لازم است. عمل پیچش یک راه‌حل برای این شرایط است که تعداد پارامترهای آزاد را به عمیق‌تر کردن شبکه کاهش می‌دهد.
لایه‌های پیچشی نسبت به شبکه‌های عصبی اولیه تفاوت‌های زیادی دارند که از آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
تعامل پراکنده (sparse interaction): در این لایه به جای اینکه به ازای هریک از ورودی‌های لایه یک‌وزن تعریف شده باشد و هر ورودی با تمام خروجی‌های لایه در ارتباط باشد، یک هسته (Kernel) مشخص می‌شود که ماتریسی است که ابعاد آن نسبت به ورودی بسیار کوچک است. برای مثال برای پردازش تصویری که میلیون‌ها پیکسل دارد، یک ماتریس هسته با اندازه‌ای در حدود صد تا هزار پیکسل در نظر گرفته می‌شود که به کمک آن می‌توان تمام لبه‌هایی که در تصویر موجود است را مشخص کرد. این به این معناست که اطلاعات کمتری نسبت به ورودی نیاز داریم تا شبکه را آموزش دهیم.
اشتراک‌گذاری پارامترها(Parameter Sharing): در یک شبکه عصبی هر یک از درایه‌های ماتریس وزن دقیقاً یکبار در محاسبه خروجی لایه استفاده می‌شود. اما در لایه‌های پیچشی، هریک از درایه‌های ماتریس هسته درتمام موقعیت‌های ورودی استفاده می‌شود. درواقع هربار این ماتریس هسته روی ماتریس ورودی می‌لغزد و تمامی درایه‌های هسته در آن بخش از ورودی ضرب می‌شود. اینکار باعث می‌شود برای تمام لایه تنها نیاز به یادگیری یک ماتریس هسته باشد که در کاهش حجم مورد نیاز کمک می‌کند.
طراحی > لایه‌های ادغام

لایه‌های ادغام (pooling layer): شبکه‌های عصبی پیچشی ممکن است شامل لایه‌های ادغام محلی یا سراسری باشند که خروجی‌های خوشه‌های نورونی در یک لایه را در یک تک‌نورون در لایه بعدی ترکیب می‌کند. به عنوان مثال روش حداکثر تجمع (max pooling) حداکثر مقدار بین خوشه‌های نورونی در لایه پیشین استفاده می‌کند. مثال دیگر میانگین تجمع (average pooling) است که از مقدار میانگین خوشه‌های نورونی در لایه پیشین استفاده می‌کند.
طراحی > کاملاً همبند

لایه‌های کاملاً همبند، هر نورون در یک لایه را به هر نورون در لایه دیگر متصل می‌کنند. این رویکرد در اصل مشابه کاری است که در شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) انجام می‌شود.
طراحی > وزن‌ها

شبکه‌های عصبی پیچشی وزن‌ها را در لایه‌های پیچشی به اشتراک می‌گذارند که باعث می‌شود حداقل حافظه و بیشترین کارایی به‌دست بیاید.
شبکه‌های عصبی متأخر

برخی شبکه‌های عصبی متأخر از معماری مشابهی استفاده می‌کنند، مخصوصاً آن‌هایی که برای تشخیص تصویر یا طبقه‌بندی استفاده می‌شوند.
یادگیری

یادگیری ماشینی با نظارت (supervised learning) به دنبال تابعی از میان یک سری توابع هست که تابع هزینه (loss function) داده‌ها را بهینه سازد. به عنوان مثال در مسئله رگرسیون تابع هزینه می‌تواند اختلاف بین پیش‌بینی و مقدار واقعی خروجی به توان دو باشد، یا در مسئله طبقه‌بندی ضرر منفی لگاریتم احتمال خروجی باشد. مشکلی که در یادگیری شبکه‌های عصبی وجود دارد این است که این مسئله بهینه‌سازی دیگر محدب (convex) نیست. ازین رو با مشکل کمینه‌های محلی روبرو هستیم. یکی از روش‌های متداول حل مسئله بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی بازگشت به عقب یا همان back propagation است. روش بازگشت به عقب گرادیانِ تابع هزینه را برای تمام وزن‌های شبکه عصبی محاسبه می‌کند و بعد از روش‌های گرادیان کاهشی (gradient descent) برای پیدا کردن مجموعه وزن‌های بهینه استفاده می‌کند. روش‌های گرادیان کاهشی سعی می‌کنند به صورت متناوب در خلاف جهت گرادیان حرکت کنند و با این کار تابع هزینه را به حداقل برسانند. پیدا کردن گرادیانِ لایه آخر ساده است و با استفاده از مشتق جزئی به‌دست می‌آید. گرادیانِ لایه‌های میانی اما به صورت مستقیم به‌دست نمی‌آید و باید از روش‌هایی مانند قاعده زنجیری در مشتق‌گیری استفاده کرد. روش بازگشت به عقب از قاعده زنجیری برای محاسبه گرادیان‌ها استفاده می‌کند و همان‌طور که در پایین خواهیم دید، این روش به صورت متناوب گرادیان‌ها را از بالاترین لایه شروع کرده آن‌ها را در لایه‌های پایینتر «پخش» می‌کند.
ابرپارامترها

ابرپارامترها نقش مهمی در عملکرد شبکه‌های عصبی دارند. با تنظیم این ابرپارامترها با استفاده از داده اعتبار سنجی (validation) می‌توان عملکرد مدل را بهبود داد.
تعدادی از ابرپارامترها در شبکه‌های عصبی پیچشی، مشابه با ابرپارامترهای سایر شبکه‌های عصبی است. برای مثال می‌توان به نرخ یادگیری (learning rate)، تعداد ایپاک‌ها (epoch) اشاره کرد. اما این نوع شبکه‌ها نسبت به سایر شبکه‌ها تعداد ابرپاراکتر بیشتری دارند که به بررسی آن‌ها پرداخته می‌شود.
اندازه هسته (kernel size): هر لایه پیچشی یا ادغامی دارای یک هسته است که عمق آن به اندازه تعداد فیلترهای ورودی است. اما اندازه طول و عرض آن قابل تنظیم است و معمولاً اندازه‌ای کوچک مانند  2\times 2 یا  3\times 3 دارد.
گام (stride): همان‌طور که در ابتدا بیان شد، هسته (کرنل) در روی ماتریس ورودی می‌لغزد و با هربار لغزش، ماتریس کرنل و آن بخش از ورودی که منطبق بر کرنل است در یکدیگر ضرب می‌شوند. لغزیدن ماتریس هسته بر روی ورودی می‌تواند با گام‌های مختلف انجام شود.
حاشیه‌گذاری (padding): حاشیه گذاری به معنای اضافه کردن پیکسل‌هایی (معمولا با مقدار صفر) به حاشیه تصویر است. اینکار به دلایل متفاوتی انجام می‌شود. یکی از دلایل، آن است که با تغییر مقدار گام (stride) از ۱ به اعداد دیگر، ممکن است با لغزاندن ماتریس هسته روی ورودی، مقداری از این ماتریس خارج از ورودی بیفتد که منجر به بروز خطا در مدل می‌شود. در نتیجه با اضافه کردن حاشیه به تصویر از این مورد جلوگیری می‌شود. یکی دیگر از دلایل اضافه کردن حاشیه به تصویر، برابر کردن اهمیت پیکسل‌ها در ورودی است. درصورتی که حاشیه گذاری وجود نداشته باشد، پیکسل‌هایی که در گوشه تصویر هستند، تنها در یکی از عملیات‌های ضرب پیچشی قرار ی‌گیرند و در نتیجه اهمیت آن‌ها در خروجی کم‌رنگ‌تر است. با اضافه کردن حاشیه مناسب، تعداد بارهایی که هر پیکسل در عملیات ضرب پیچشی می‍آید برابر با تمام پیکسل‌های دیگر است.
تعداد فیلترها: همان‌طور که پیشتر نیز ذکر شد، عمق هر ماتریس هسته به اندازه عمق ورودی است و از ضرب پیچشی هر ماتریس هسته در ورودی، یک ماتریس با عمق یک به وجود می‌آید. برای آنکه بتوان تعداد بیشتری ویژگی را از ورودی استخراج کرد، ورودی را با چند ماتریس هسته متفاوت با مقادیر مختلف ضرب پیچشی می‌کنند و در نتیجه عمق خروجی نیز به اندازه تعداد هسته‌هایی است که ورودی را در آن ضرب می‌کنند. در نتیجه تعداد فیلترها همان عمق خروجی را مشخص می‌کند.
محاسبه اندازه خروجی لایه پیچشی

درصورتی که اندازه ورودی  N*N*K باشد و تعداد فیلترها  L باشد و اندازه ماتریس هسته  M*M باشد، و همچنین از هر طرف تصویر مقدار حاشیه‌گذاری  P باشد و مقدار گام  S در نظر گرفته شود اندازه تصویر خروجی از رابطه زیر به دست می‌آید:
({\frac {N+2*P-M}{S}}+1,{\frac {N+2*P-M}{S}}+1,L)
تاریخچه

شبکه‌های عصبی پیچشی مشابه سیستم پردازش دیداری در موجودات زنده عمل می‌کنند. از قرن نوزدهم به‌طور همزمان اما جداگانه از سویی نوروفیزیولوژیست‌ها سعی کردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند، و از سوی دیگر ریاضیدانان تلاش کردند مدل ریاضی ای بسازند که قابلیت فراگیری و تجزیه و تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. اولین کوشش‌ها در شبیه‌سازی با استفاده از یک مدل منطقی در اوایل دههٔ ۱۹۴۰ توسط وارن مک‌کالک و والتر پیتز انجام شد که امروزه بلوک اصلی سازنده اکثر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. عملکرد این مدل مبتنی بر جمع ورودی‌ها و ایجاد خروجی با استفاده از شبکه‌ای از نورون‌ها است. اگر حاصل جمع ورودی‌ها از مقدار آستانه بیشتر باشد، اصطلاحاً نورون برانگیخته می‌شود. نتیجه این مدل اجرای ترکیبی از توابع منطقی بود.
در سال ۱۹۴۹ دونالد هب قانون یادگیری را برای شبکه‌های عصبی طراحی کرد. در سال ۱۹۵۸ شبکه پرسپترون توسط روزنبلات معرفی گردید. این شبکه نظیر واحدهای مدل شده قبلی بود. پرسپترون دارای سه لایه است که شامل لایهٔ ورودی، لایهٔ خروجی و لایهٔ میانی می‌شود. این سیستم می‌تواند یاد بگیرد که با روشی تکرارشونده وزن‌ها را به گونه‌ای تنظیم کند که شبکه توان بازتولید جفت‌های ورودی و خروجی را داشته‌باشد. روش دیگر، مدل خطی تطبیقی نورون است که در سال ۱۹۶۰ توسط برنارد ویدرو و مارسیان هاف در دانشگاه استنفورد) به وجود آمد که اولین شبکه‌های عصبی به کار گرفته شده در مسائل واقعی بودند. آدالاین یک دستگاه الکترونیکی بود که از اجزای ساده‌ای تشکیل شده بود، روشی که برای آموزش استفاده می‌شد با پرسپترون فرق داشت.
در سال ۱۹۶۹ میسکی و پاپرت کتابی نوشتند که محدودیت‌های سیستم‌های تک لایه و چند لایه پرسپترون را تشریح کردند. نتیجه این کتاب پیش داوری و قطع سرمایه‌گذاری برای تحقیقات در زمینه شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی بود. آن‌ها با طرح اینکه طرح پرسپترون قادر به حل هیچ مسئله جالبی نمی‌باشد، تحقیقات در این زمینه را برای مدت چندین سال متوقف کردند.
با وجود اینکه اشتیاق عمومی و سرمایه‌گذاری‌های موجود به حداقل خود رسیده بود، برخی محققان تحقیقات خود را برای ساخت ماشین‌هایی که توانایی حل مسائلی از قبیل تشخیص الگو را داشته باشند، ادامه دادند. از جمله گراسبگ که شبکه‌ای تحت عنوان Avalanch را برای تشخیص صحبت پیوسته و کنترل دست ربات مطرح کرد. همچنین او با همکاری کارپنتر شبکه‌های نظریه تشدید انطباقی را بنا نهادند که با مدل‌های طبیعی تفاوت داشت. اندرسون و کوهونن نیز از اشخاصی بودند که تکنیک‌هایی برای یادگیری ایجاد کردند. ورباس در سال ۱۹۷۴ شیوه آموزش پس انتشار خطا را ایجاد کرد که یک شبکه پرسپترون چندلایه البته با قوانین نیرومندتر آموزشی بود.
پیشرفت‌هایی که در سال ۱۹۷۰ تا ۱۹۸۰ به‌دست آمد برای جلب توجه به شبکه‌های عصبی بسیار مهم بود. برخی فاکتورها نیز در تشدید این مسئله دخالت داشتند، از جمله کتاب‌ها و کنفرانس‌های وسیعی که برای مردم در رشته‌های متنوع ارائه شد. امروز نیز تحولات زیادی در تکنولوژی ANN ایجاد شده‌است.
منابع بیشتر

شبیه‌سازی تصویری شبکه‌های عصبی پیچشی
نحوه لغزیدن ماتریس هسته روی ورودی و به دست آوردن ماتریس خروجی
تصویری از یک شبکه عصبی با دو لایه پنهان، گرادیان c وابسته به گرادیان لایه‌های بالاتر است که به آنها متصل است.
قرار دادن گام به اندازه ۲ باعث می‌شود که هربار کرنل به اندازه ۲ پیکسل به جلو لغزد. در نتیجه با داشتن کرنل به اندازه ۳*۳ و قرار دادن طول گام به اندازه ۲، خروجی نهایی ۳*۳ خواهد بود.
شهرستان فنگتای

| شهرستان فنگتای 凤台县 | شهرستان فنگتای 凤台县 |
| --- | --- |
شهرستان‌های جمهوری خلق چین: شهرستان‌های جمهوری خلق چین
کشور: چین
استان‌های جمهوری خلق چین: آن‌هوئی
شهر مرکزی: هواینان
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۸ (زمان چین)
شهرستان فنگتای (به لاتین: Fengtai County) یک منطقهٔ مسکونی در چین است که در هواینان واقع شده‌است.
اچ‌ام‌اس پث‌فایندر (جی۱۰)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
پیشینه: پیشینه
مالک: 
سفارش ساخت::  ۲ اکتبر ۱۹۳۹
آب‌اندازی::  ۵ مارس ۱۹۴۰
آغاز کار::  ۱۰ آوریل ۱۹۴۱
اعزام::  ۱۳ آوریل ۱۹۴۲
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
درازا::  ۳۴۵ فوت (۱۰۵ متر)
پهنا::  ۳۵ فوت (۱۱ متر)
آبخور::  ۹ فوت (۲٫۷ متر)
سرعت::  36.75 kt
اچ‌ام‌اس پث‌فایندر (جی۱۰) (به انگلیسی: HMS Pathfinder (G10)) یک کشتی بود که طول آن ۳۴۵ فوت (۱۰۵ متر) بود. این کشتی توسط هاثورن لسلی و همکاران در سال ۱۹۴۱ ساخته شد.
رودریا

| رودریا | رودریا |
| --- | --- |
کشور:  ایران
استان: فارس
شهرستان: ممسنی
مردم: مردم
جمعیت: ۱۳۴ نفر
کد آماری: ۰۸۴۶۳۵
 :  
رودریا، محله ای در شهر نورآباد (ممسنی) است.
جمعیت

براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۱۳۴ نفر (۳۰خانوار) بوده‌است.
یلوه تاج‌حنایی

| یلوه تاج‌حنایی | یلوه تاج‌حنایی |
| --- | --- |
یلوه تاج‌حنایی، Laterallus viridis: یلوه تاج‌حنایی، Laterallus viridis
وضعیت حفاظت: وضعیت حفاظت
 کمترین نگرانی  (IUCN 3.1):  کمترین نگرانی  (IUCN 3.1)
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: پرندگان
راسته:: کلنگ‌سانان
تیره:: یلوگان
سرده:: یلوه‌های کوچک
گونه:: A. viridis
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Anurolimnas viridis : Anurolimnas viridis 
یلوه تاج‌حنایی (نام علمی: Laterallus viridis) نام یک گونه از تیره یلوگان است.
رسانه‌های تعاملی

ویدیوی دی‌وی‌دی اغلب شامل یک منوی تعاملی است که به کاربر اجازه می‌دهد تنظیمات را تغییر دهد یا محتوای اضافی را پخش کند.
رسانه‌های تعاملی اغلب به محصولات و خدمات دیجیتال اطلاق می‌شود که با ارائه محتوایی مانند متن، تصویر متحرک، انیمیشن، ویدیو و صدا به اقدامات کاربر واکنش نشان می‌دهند.
تعریف

رسانه تعاملی یک روش ارتباطی است که در آن خروجی رسانه از ورودی کاربران حاصل می‌شود. مشارکت کاربر عنصر ضروری در رسانه‌های تعاملی است.
واژه‌شناسی

رسانه‌های تعاملی با مفاهیم طراحی تعامل، رسانه‌های جدید، تعامل انسان و رایانه، فرهنگ سایبری و فرهنگ دیجیتال مرتبط است و می‌تواند شامل واقعیت افزوده و واقعیت مجازی باشد.
ویژگی اساسی تعامل این است که متقابل است؛ یعنی کاربر و ماشین هر یک نقش فعالی دارند. بیشتر سیستم‌های رایانشی تعاملی برای انجام اهداف انسان ساخته شده‌اند و با انسان در زمینه‌های انسانی تعامل دارند.
رسانه‌های تعاملی نمونه‌ای از یک روش رایانشی هستند که تحت تأثیر علوم سایبرنتیک، خودنوگری و نظریه‌های سیستم، و مفاهیم چالش‌برانگیز عقل و شناخت، ادراک و حافظه، احساسات و عاطفه قرار دارند.
هر شکلی از رابط بین کاربر نهایی / مخاطب و رسانه ممکن است تعاملی در نظر گرفته شود. رسانه‌های تعاملی به رسانه‌های الکترونیکی یا رسانه‌های دیجیتال محدود نمی‌شوند. بازی‌های رومیزی، کتاب‌های پاپ آپ، کتاب‌های برگردان و چرخ‌های ستاره‌یاب همگی نمونه‌هایی از رسانه‌های تعاملی چاپی هستند. کتاب‌هایی با فهرست مطالب یا فهرست ساده ممکن است به دلیل مکانیسم کنترل غیرخطی در رسانه، تعاملی شناخته شوند، اما معمولاً غیرتعاملی در نظر گرفته می‌شوند زیرا معمولاً تجربه کاربر در عمل خواندن، غیرتعاملی است.
دیو (مجموعه تلویزیونی)

| دیو | دیو |
| --- | --- |
ژانر: کمدی
سازنده:  لیل دیکی  جف شافر 
بازیگران:  لیل دیکی  تیلور میسیاک  GaTa  آندرو سانتینو  تراویس بنت  کریستین کو 
آهنگسازان:  هنری کوپس  جک کارازوفسکی  جاسپر هاریس 
کشور سازنده: ایالات متحده آمریکا
زبان اصلی: انگلیسی
شمار فصل‌ها: 1
شمار قسمت‌ها: ۱۰
تولید: تولید
تهیه‌کننده‌ها:  کریس اسمیرنوف  ملاین الین  کوری اومر 
فیلم‌برداری: برایان لانین
مدت: ۲۴–۳۲ دقیقه
پخش: پخش
شبکهٔ اصلی: اف ایکس
انتشار اولیه: ۴ مارس ۲۰۲۰ (۲۰۲۰-03-۰۴) – اکنون
پیوندهای بیرونی: پیوندهای بیرونی
وبگاه: وبگاه
دیو (انگلیسی: Dave) یک مجموعه تلویزیونی کمدی آمریکایی است که در ۴ مارس ۲۰۲۰ در اف ایکس به نمایش درآمد و با همکاری لیپ دیکی خواننده رپ / کمدین و جف شافر ساخته شد. کوین هارت و گرگ موتلا عضوی از تیم تولید این مجموعه هستند. همچنین موتلا چندین قسمت از فصل اول را کارگردانی کرد. در ۱۱ مه سال ۲۰۲۰، این مجموعه برای فصل دوم تمدید شد. فصل دوم قرار است در ۱۶ ژوئن ۲۰۲۱ اکران شود.
خلاصه

در این مجموعه نسخه خیالی لیل دیکی، مرد روان رنجور حومه شهر در اواخر بیست سالگی بازی می‌کند که خود را متقاعد کرده‌است که سرنوشت خودش را به عنوان یکی از بهترین رپرهای دنیا رقم زده‌است.
بازیگران

لیل دیکی به عنوان خودش
تیلور میسیاک در نقش آلی، معلم دبستان و نامزد دیو
GaTa به عنوان خودش، مرد روی صحنه دیو است
اندرو سانتینو در نقش مایک، هم اتاقی و مدیر دیو
تراویس «تاکو» بنت در نقش الیوت «الز»، دوست و دی جی دیو
کریستین کو در نقش اما، هم اتاقی و دوست آلی و طراح گرافیک دیو
بازیگران > حضور مهمان

در فصل اول دیو بسیاری از بازیگران مشهور و حضور در مهمان وجود دارد، از جمله:
وای جی
جاستین بیبر
بنی بلانکو
مکلمور
تریپی رد
یانگ تاگ
گونا
کاترین دنت
جان پیرروچلو
کوگمن
سی ال
نینجا
آیزن ایسان
تیررا واک
کورتنی کارداشیان
مارشملو
آنجلا یی
نقدها

دیو نظرات مثبتی از منتقدین دریافت کرده‌است. در متاکریتیک، فصل اول نمره ۶۴ از ۱۰۰ را دارد که بر اساس ۱۰ بررسی نشان می‌دهد «بررسی‌های کلی مثبت». در راتن تومیتوز، دارای امتیاز تأیید ۷۲٪ با میانگین نمره ۶٫۷۸ از ۱۰ بر اساس ۱۸ بررسی است. اتفاق نظر مهم وبگاه این است: «اگرچه طرفداران لیل دیکی چیزهای زیادی را دوست دارند، ' توطئه‌های سطحی و شوخ‌طبعی نوجوانان دیو بعید است عشق جدیدی به دست بیاورد.»
پس از نقد و بررسی‌های مختلف در چند قسمت اول که توسط رسانه‌ها پیش نمایش شد، نیمه دوم این فصل با استقبال مثبت گاردین، اندی وایر، Financial Times, رولینگ استون و غیره روبرو شد. داوران به گسترش منابع کمدی این مجموعه، اختصاص آن به رشد شخصیت و بهبود عمق عاطفی اشاره کردند. در پایان فصل اول، دیو به‌طور متوسط ۵٫۳۲ میلیون بیننده در هر قسمت داشت و آن را به محبوب‌ترین کمدی تاریخ اف ایکس تبدیل کرد. برای فصل دوم در ماه مه سال ۲۰۲۰ تمدید شد.
در حالی که بیشتر شخصیت‌ها و بازیگران مورد تمجید قرار گرفته‌اند، شخصیت «لیل دیکی» در این نمایش با استقبال منفی روبرو شده‌است. بسیاری از منتقدان متذکر شده‌اند که گرچه موفقیت این شخصیت مرکز نمایش است، اما رفتار نامناسب او با دوستانش، او را با مشکل روبرو می‌کند. علاوه بر این، فصل اول به دلیل کاوش و ایدئال کردن شهرت بیش از هنر مورد انتقاد قرار گرفته‌است. آدرینو از وریاتی به‌طور نامطلوبی این نمایش را با آتلانتا مقایسه کرد، ورودی دیگری از اف ایکس. آداریو اظهار داشت: "هنگامی که دونالد گلاور نمایش اف ایکس را در مورد شخصیت‌هایی که سعی در ورود به صنعت موسیقی داشتند، ارائه می‌داد، این نمایش" آتلانتا "بود، در میان گسترده‌ترین نمایش‌های تخیلی قرن حاضر تاکنون. وقتی لیل دیکی این کار را انجام می‌دهد، نمایشی است که وقفه‌هایش درمورد بخش خصوصی شخصیت او به ما صریح می‌گوید که دنباله ای خطی را دنبال می‌کند: همه آن را دوست دارند. "