stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
رچد
داستان

Ratched یک سریال درام پر تعلیق است که داستان منشأ پرستار پناهندگی میلدرد راچد را روایت می کند. در سال 1947، میلدرد به کالیفرنیای شمالی می‌رسد تا در یک بیمارستان روانی پیشرو که در آن آزمایش‌های جدید و ناراحت‌کننده‌ای روی ذهن انسان آغاز شده است، استخدام شود. در یک ماموریت مخفی، میلدرد خود را به عنوان تصویر کاملی از آنچه یک پرستار فداکار باید باشد معرفی می کند، اما چرخ ها همیشه در حال چرخش هستند و زمانی که او شروع به نفوذ به سیستم مراقبت های بهداشت روانی و افراد درون آن می کند، نمای بیرونی شیک میلدرد تاریکی فزاینده ای را رد می کند. مدت‌هاست که در درون دود می‌شود و نشان می‌دهد که هیولاهای واقعی ساخته می‌شوند، نه متولد می‌شوند.
بازیگران و شخصیت‌ها > اصلی

سارا پالسون در نقش :
فین ویتراک نقش :
سینتیا نیکسون در نقش :
جون جون بریونز در نقش دکتر ریچارد هانوفر.
چارلی کارور در نقش : هاک فینیگان
جودی دیویس در نقش : پرستار بتسی باکت
شارون استون نقش لنوره : اوسگود
تولید > توسعه

در تاریخ ۶ سپتامبر ۲۰۱۷، اعلام شد که نتفلیکس برای دو فصل این مجموعه را سفارش داده‌است. گزارش شده که نتفلیکس در یک مناقصه بر سر هولو و اپل که همچنین علاقه‌مند به توسعه این پروژه بودند، پیروز شد. این مجموعه توسط ایوان رومانسکی ساخته شده‌است. سرانجام فیلمنامه وی توسط رایان مورفی تهیه‌کننده تلویزیونی دریافت شد. شرکت‌های تولیدی درگیر این مجموعه شامل استودیوهای تلویزیونی فاکس ۲۱، شرکت Saul Zaentz و رایان مورفی پروداکشن بودند. مک کوئیل، که به‌طور مکرر با مورفی همکاری داشته، آهنگسازی سریال را بر عهده داشته‌است.
تولید > نقش‌ها

به همراه سفارش سری اول مجموعه تأیید شد که سارا پاولسون در نقش اصلی پرستار رچد انتخاب شده‌است. در ۱۱ دسامبر ۲۰۱۸ گزارش شد که فین ویتروک و جون بریونز به جمع بازیگران سریال پیوسته‌اند. در ۱۴ ژانویه ۲۰۱۹، اعلام شد که چارلی کارور، جودی دیویس، هریت هریس، سینتیا نیکسون، هانتر پریش، آماندا پلامر، کوری استول و شارون استون برای بازی در این سریال انتخاب شده‌اند. در فوریه ۲۰۱۹، گزارش شد که رزانا آرکت، وینسنت دن آفریو، دان چیدل، آلیس انگلرت نیز برای بازی در این سریال انتخاب شده‌اند. در تاریخ ۲۹ ژوئیه سال ۲۰۲۰، گزارش شد که سوفی اوکوندو، لیز فمی و براندون فلین برای نقش‌های مکرر انتخاب شدند.
تولید > فیلمبرداری

فیلمبرداری اولین فصل در اوایل سال ۲۰۱۹ در لس آنجلس و استودیوی فاکس قرن ۲۰ انجام شد. یکی از مکان‌های فیلمبرداری، خانه تاریخی آدامسون در مالیبو بود.
انتشار

اولین بار پخش سریال در ۱۸ سپتامبر سال ۲۰۲۰، پس از انتشار پیش پرده رسمی در ۴ اوت پخش شد.
بازخوردها > بیننده مخاطب

در اولین هفته اکران، رچد در رتبه‌بندی نیلسن در رده اول قرار گرفت که اعلام کرند که نمایش مجموعه در مجموع ۹۷۲ میلیون دقیقه دیده شده‌است. طبق گفته نتفلیکس، این مجموعه در چهار هفته اول ۴۸ میلیون نفر بازدید داشته‌است.
کاکائو گیمز

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع: زیرمجموعه
صنعت: صنعت بازی ویدئویی
دفتر مرکزی: ججو، کره جنوبی
محدودهٔ فعالیت: جهانی
مادر: کاکائو کورپوریشن
شرکت‌های وابسته: کاکائو اینترتینمنت
وبگاه: www.kakaogames.com game.kakao.com game.daum.net
کاکائو گیمز (انگلیسی: Kakao Games) شرکت بازی ویدئویی کره‌ای است، که در سال ۲۰۰۰ تأسیس شد.
حشره‌خوار بوتگو

| حشره‌خوار بوتگو> وضعیت حفاظت | حشره‌خوار بوتگو> وضعیت حفاظت |
| --- | --- |
 کمبود داده  (IUCN 3.1):  کمبود داده  (IUCN 3.1)
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: پستانداران
راسته:: حشره‌خوارسانان
تیره:: حشره‌خوار
سرده:: حشره‌خوارهای دندان‌سفید
گونه:: C. bottegi
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Crocidura bottegi : Crocidura bottegi 
حشره‌خوار بوتگو (نام علمی: Crocidura bottegi) نام یک گونه از سرده حشره‌خوارهای دندان‌سفید است.
یادگیری عمیق توپولوژیکی (TDL)

حوزه‌ای را در تقاطع توپولوژی و یادگیری عمیق نشان می‌دهد و رویکردهایی را برای تجزیه و تحلیل و یادگیری از داده‌های ساختار یافته در فضاهای توپولوژیکی ارائه می‌دهد. با استفاده از اصول توپولوژی، TDL رویکردی برای درک و پردازش داده‌های پشتیبانی شده در فضاهای توپولوژیکی ارائه می‌دهد.
انگیزه

یادگیری عمیق معمولی اغلب با این فرض عمل می‌کند که داده‌های مورد بررسی در یک فضای برداری خطی قرار دارند و می‌توانند به طور موثر با استفاده از بردارهای ویژگی مشخص شوند. با این حال، به رسمیت شناختن فزاینده‌ای وجود دارد که این دیدگاه مرسوم ممکن است برای توصیف مجموعه داده‌های مختلف دنیای واقعی ناکافی باشد. برای مثال، مولکول‌ها به‌طور مناسب‌تری به‌عنوان نمودار نشان داده می‌شوند تا بردارهای ویژگی. به طور مشابه، اشیاء سه بعدی، مانند آن‌هایی که در گرافیک کامپیوتری و پردازش هندسه با آن مواجه می‌شوند، بهتر به عنوان مش نمایش داده می‌شوند. به‌علاوه، داده‌هایی که از شبکه‌های اجتماعی سرچشمه می‌گیرند، جایی که بازیگران به روش‌های پیچیده‌ای به هم متصل هستند، توصیف‌های ساده مبتنی بر برداری را به چالش می‌کشند. در نتیجه، علاقه به ادغام مفاهیم از توپولوژی در چارچوب‌های یادگیری عمیق سنتی برای به دست آوردن نمایش ساختاری دقیق‌تر از داده‌های اساسی افزایش یافته است.
مقدمه ای بر حوزه های توپولوژیکی

یکی از مفاهیم اصلی در یادگیری عمیق توپولوژیکی دامنه‌ای است که این داده‌ها بر اساس آن تعریف و پشتیبانی می‌شوند. در مورد داده‌های اقلیدسی، مانند تصاویر، این دامنه یک شبکه است که مقدار پیکسل تصویر بر روی آن پشتیبانی می‌شود. در یک محیط کلی‌تر، این دامنه ممکن است یک دامنه توپولوژیکی باشد. در مرحله بعد، رایج ترین حوزه‌های توپولوژیکی را که در یک محیط یادگیری عمیق با آن‌ها مواجه می‌شوند، معرفی می‌کنیم. این حوزه‌ها شامل گراف‌ها، کمپلکس‌های ساده، کمپلکس‌های سلولی، کمپلکس‌های ترکیبی و هایپرگراف هستند، اما نه محدود به آن‌ها.
با توجه به یک مجموعه محدود S از موجودات انتزاعی، یک تابع همسایگی 𝑁 {\displaystyle {\mathcal {N}}} در S تخصیصی است که به هر نقطه متصل می شود {\displaystyle x} 𝑥 در S زیر مجموعه‌ای از S یا یک رابطه. چنین تابعی را می‌توان با تجهیز S به یک ساختار کمکی القا کرد. یال‌ها یک راه برای تعریف روابط بین موجودات S ارائه می‌دهند. به طور خاص، یال‌ها در یک نمودار به فرد اجازه می‌دهد تا مفهوم همسایگی را با استفاده از مفهوم همسایگی یک هاپ تعریف کند. با این حال، یال‌ها ظرفیت مدل‌سازی محدودی دارند، زیرا فقط می‌توانند برای مدل‌سازی روابط باینری بین موجودات S استفاده شوند، زیرا هر یال معمولاً به دو موجودیت متصل است. در بسیاری از کاربردها، اجازه دادن به روابطی که بیش از دو موجودیت را در بر می‌گیرند، مطلوب است. ایده استفاده از روابطی که بیش از دو موجودیت را شامل می‌شود، در حوزه‌های توپولوژیکی مرکزی است. چنین روابط مرتبه بالاتری اجازه می‌دهد تا طیف وسیع‌تری از توابع همسایگی در S تعریف شود تا تعاملات چند طرفه بین موجودیت‌های S را به تصویر بکشد.
در ادامه، ویژگی‌های اصلی، مزایا و معایب برخی از حوزه‌های توپولوژیکی معمولاً مورد مطالعه را در زمینه‌ی یادگیری عمیق، از جمله مجتمع‌های ساده (انتزاعی)، کمپلکس‌های سلولی منظم، هایپرگراف‌ها و مجتمع‌های ترکیبی مرور می‌کنیم.
مقدمه ای بر حوزه های توپولوژیکی > مقایسه‌ی بین حوزه‌های توپولوژیکی

هر یک از حوزه‌های توپولوژیکی برشماری ویژگی‌ها، مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند:
مجتمع های ساده
ساده‌ترین شکل دامنه‌های مرتبه بالاتر.
برنامه‌های افزودنی مدل‌های مبتنی بر نمودار
ساختارهای سلسله مراتبی را بپذیرید و آن‌ها را برای کاربردهای مختلف مناسب کنید.
نظریه هاج را می‌توان به طور طبیعی بر روی کمپلکس‌های ساده تعریف کرد.
نیاز است که روابط زیرمجموعه‌ای از روابط بزرگ‌تر باشند و محدودیت‌هایی را بر ساختار تحمیل کنند.
مجتمع‌های سلولی
تعمیم مجتمع‌های ساده
انعطاف پذیری بیشتری در تعریف روابط مرتبه بالاتر فراهم کنید.
هر سلول در یک مجموعه‌ی سلولی همومورفیک به یک توپ باز است که از طریق نقشه‌های متصل به یکدیگر متصل شده اند.
سلول‌های مرزی هر سلول در مجموعه سلولی نیز سلول‌های موجود در مجتمع هستند.
به صورت ترکیبی از طریق ماتریس‌های بروز نشان داده می‌شود.
هایپرگراف‌ها
اجازه دادن به روابط دلخواه از نوع مجموعه بین موجودیت‌ها.
روابط توسط روابط دیگر تحمیل نمی‌شوند و انعطاف پذیری بیشتری را فراهم می‌کنند.
بعد سلول‌ها یا روابط را به صراحت رمزگذاری نکنید.
زمانی مفید است که روابط در داده‌ها به محدودیت‌های اعمال شده توسط مدل‌های دیگر مانند مجتمع‌های ساده و سلولی پایبند نباشد.
مجتمع‌های ترکیبی:
شکاف‌های بین کمپلکس‌های ساده، کمپلکس‌های سلولی و هایپرگراف‌ها را تعمیم دهید و پل بزنید.
ساختارهای سلسله مراتبی و روابط نوع مجموعه را در نظر بگیرید.
ترکیب ویژگی‌های مجتمع‌های دیگر در حالی که انعطاف پذیری بیشتری در روابط مدل‌سازی فراهم می‌کند.
می‌تواند به صورت ترکیبی، مشابه کمپلکس‌های سلولی نمایش داده شود.
مقدمه ای بر حوزه های توپولوژیکی > ساختار سلسله مراتبی و روابط نوع مجموعه

ویژگی‌های کمپلکس‌های ساده، کمپلکس‌های سلولی و هایپرگراف‌ها دو ویژگی اصلی روابط را در حوزه‌های مرتبه بالاتر ایجاد می‌کنند، یعنی سلسله مراتب روابط و روابط نوع مجموعه.
مقدمه ای بر حوزه های توپولوژیکی > ساختار سلسله مراتبی و روابط نوع مجموعه > تابع رتبه

یک تابع رتبه در یک دامنه مرتبه بالاتر X یک تابع حفظ مرتبه rk است: X → Z، که در آن rk(x) یک مقدار صحیح غیر منفی را به هر رابطه x در X متصل می کند و گنجاندن مجموعه را در X حفظ می کند. سلول و ساده مجتمع‌ها نمونه‌های رایج حوزه‌های مرتبه بالاتر هستند که به توابع رتبه و در نتیجه سلسله مراتب روابط مجهز هستند.
مقدمه ای بر حوزه های توپولوژیکی > ساختار سلسله مراتبی و روابط نوع مجموعه > روابط نوع مجموعه

روابط در یک دامنه مرتبه بالاتر روابط نوع مجموعه نامیده می‌شوند اگر وجود یک رابطه توسط رابطه دیگری در دامنه مستلزم نباشد. هایپرگراف‌ها نمونه‌هایی از دامنه‌های مرتبه بالاتر مجهز به روابط نوع مجموعه را تشکیل می‌دهند. با توجه به محدودیت‌های مدل‌سازی مجتمع‌های ساده، مجتمع‌های سلولی و ابرگراف‌ها، ما مجتمع ترکیبی را توسعه می‌دهیم، یک دامنه مرتبه بالاتر که هم سلسله مراتب روابط و هم روابط نوع مجموعه را دارد.
یادگیری در فضاهای توپولوژیکی

وظایف یادگیری در TDL را می توان به طور کلی به سه دسته طبقه بندی کرد:
طبقه بندی سلول: پیش بینی اهداف برای هر سلول در یک مجتمع. مثال‌ها شامل تقسیم‌بندی مش مثلثی است، که در آن وظیفه پیش‌بینی کلاس هر وجه یا لبه در یک مش مشخص است.
طبقه بندی مجتمع: پیش بینی اهداف برای کل مجموعه. به عنوان مثال، کلاس هر مش ورودی را پیش بینی کنید.
پیش‌بینی سلول: ویژگی‌های برهم‌کنش‌های سلولی را در یک مجتمع پیش‌بینی می‌کند، و در برخی موارد، پیش‌بینی اینکه آیا یک سلول در مجتمع وجود دارد یا خیر. یک مثال، پیش‌بینی پیوند بین موجودات در لبه‌های یک هایپرگراف است.
در عمل برای انجام وظایف فوق الذکر باید مدل های یادگیری عمیق طراحی شده برای فضاهای توپولوژیکی خاص ساخته و اجرا شوند. این مدل‌ها که به عنوان شبکه‌های عصبی توپولوژیکی شناخته می‌شوند، برای عملکرد مؤثر در این فضاها طراحی شده‌اند.
یادگیری در فضاهای توپولوژیکی > شبکه های عصبی توپولوژیکی

شبکه‌های عصبی توپولوژیکی (TNN) در مرکز TDL قرار دارند، معماری‌های تخصصی که برای کار بر روی داده‌های ساختار یافته در حوزه‌های توپولوژیکی طراحی شده‌اند. و کمپلکس های سلولی با استفاده از توپولوژی ذاتی داده ها، TNN ها می توانند هم روابط محلی و هم جهانی را به تصویر بکشند و تجزیه و تحلیل و تفسیر دقیق را ممکن می سازند.
یادگیری در فضاهای توپولوژیکی > شبکه های عصبی توپولوژیکی > ارسال پیام از شبکه های عصبی توپولوژیکی

در یک حوزه توپولوژیکی عمومی، ارسال پیام مرتبه بالاتر شامل تبادل پیام بین موجودیت ها و سلول ها با استفاده از مجموعه ای از توابع همسایگی است.
یادگیری در فضاهای توپولوژیکی > شبکه های عصبی توپولوژیکی > شبکه های عصبی توپولوژیکی بدون عبور پیام

در حالی که اکثر TNN ها از پارادایم ارسال پیام پیروی می کنند. چند مدل پیشنهاد شده است که این مدل نمی افتد. به عنوان مثال، در اهرم اطلاعات هندسی از مجتمع های ساده که در فضاهای چند بعدی با استفاده از مختصات گره جاسازی شده اند. این قابلیت تفسیر و سازگاری هندسی را بدون تکیه بر ارسال پیام ارائه می دهد. علاوه بر این، در یک روش متضاد مبتنی بر ضرر برای یادگیری بازنمایی ساده پیشنهاد شد.
برنامه های کاربردی

TDL به سرعت در حال یافتن برنامه های جدید در زمینه های مختلف از جمله فشرده سازی داده ها، افزایش ظرفیت بیانی شبکه های عصبی گراف، تشخیص عمل و پیش بینی مسیر است.
یادگیری فدرال

یادگیری فدرال (به انگلیسی: Federated learning) (همچنین به عنوان یادگیری مشارکتی (به انگلیسی: collaborative learning) نیز شناخته می‌شود) یک روش یادگیری ماشین است که یک الگوریتم را در چندین دستگاه لبه غیرمتمرکز یا سرورهای نگهدارنده نمونه داده‌های محلی، بدون مبادله آنها آموزش می‌دهد. این روش برخلاف تکنیک‌های سنتی یادگیری ماشین، متمرکز است که همه مجموعه داده‌های محلی در یک سرور بارگذاری می‌شوند، و همچنین رویکردهای غیرمتمرکز کلاسیک تر که اغلب فرض می‌کنند نمونه‌های داده محلی به‌طور یکسان توزیع می‌شوند.
یادگیری فدراسیون، چندین بازیگر را قادر می‌سازد تا مدل مشترک و قوی یادگیری ماشین را بدون به اشتراک گذاشتن داده‌ها بسازند، بنابراین اجازه می‌دهد تا به موارد مهم مانند حریم خصوصی داده‌ها، امنیت داده‌ها، حقوق دسترسی داده‌ها و دسترسی به داده‌های ناهمگن بپردازید. کاربردهای آن در تعدادی از صنایع از جمله دفاع، ارتباطات از راه دور، اینترنت اشیا و داروسازی پخش شده‌است.
تعریف

هدف از یادگیری فدراسیون آموزش الگوریتم یادگیری ماشین، به عنوان مثال شبکه‌های عصبی عمیق، روی چندین مجموعه داده محلی است که در گره‌های محلی وجود دارد بدون اینکه صریحاً داده‌های داده رد و بدل شود. اصل کلی شامل آموزش مدل‌های محلی بر روی نمونه‌های داده‌های محلی و مبادله پارامترها (به عنوان مثال وزن و بایاس شبکه عصبی عمیق) بین این گره‌های محلی در برخی از فرکانس‌ها برای تولید یک مدل جهانی مشترک بین همه گره‌ها است.
تفاوت اصلی بین یادگیری فدراسیون و یادگیری توزیع شده در فرضیاتی است که در مورد خواص مجموعه‌های داده محلی وجود دارد، زیرا هدف اصلی از یادگیری توزیع شده موازی سازی قدرت محاسبه در جایی است که در ابتدا یادگیری فدراتیو هدف آموزش مجموعه داده‌های ناهمگن است. در حالی که هدف یادگیری توزیع شده آموزش یک مدل واحد بر روی چندین سرور است، یک فرض اصلی رایج این است که مجموعه داده‌های محلی به‌طور یکسان توزیع می‌شوند (یعنی i.i.d.) و تقریباً از همان اندازه برخوردار هستند. هیچ‌یک از این فرضیه‌ها برای یادگیری فدراسیون ساخته نشده‌است. در عوض، مجموعه داده‌ها به‌طور معمول ناهمگن هستند و اندازه آنها ممکن است چندین مرتبه از اندازه را دربر بگیرد. علاوه بر این، مشتریانی که درگیر آموزش فدراسیون هستند ممکن است غیرقابل اعتماد باشند زیرا در معرض خرابی‌های بیشتری قرار دارند یا از تحصیل خارج می‌شوند، زیرا در مقایسه با توزیع یادگیری که در آن گره‌ها به‌طور معمول مرکز داده‌ای هستند که دارای توانایی محاسباتی قدرتمندی هستند و با شبکه‌های سریع به یکدیگر متصل می‌شوند.
تعریف > یادگیری فدراسیون متمرکز

در تنظیم یادگیری فدراسیون متمرکز، از یک سرور مرکزی برای تنظیم مراحل مختلف الگوریتم‌ها و هماهنگی همه گره‌های شرکت کننده در طول فرایند یادگیری استفاده می‌شود. سرور مسئول انتخاب گره‌ها در ابتدای فرایند آموزش و جمع‌آوری به روزرسانی‌های مدل دریافت شده‌است. از آنجا که همه گره‌های انتخاب شده باید به روزرسانی‌ها را برای یک موجود واحد ارسال کنند، ممکن است سرور به یک گلوگاه سیستم تبدیل شود.
تعریف > یادگیری فدراسیون غیر متمرکز

در محیط یادگیری فدراسیون غیرمتمرکز، گره‌ها می‌توانند خود را برای به دست آوردن مدل جهانی هماهنگ کنند. این تنظیمات از خرابی‌های تک نقطه ای جلوگیری می‌کند زیرا به روزرسانی‌های مدل فقط بین گره‌های بهم پیوسته و بدون هماهنگی سرور مرکزی رد و بدل می‌شوند. با این وجود، توپولوژی خاص شبکه ممکن است بر عملکرد فرایند یادگیری تأثیر بگذارد. به یادگیری مبتنی بر بلاکچین و منابع موجود در آن مراجعه کنید.
ویژگی‌های اصلی > یادگیری تکراری

برای اطمینان از عملکرد خوب یک مدل نهایی و مرکزی یادگیری ماشین، یادگیری فدراسیون متکی به فرایند تکراری است که در یک مجموعه اتمی از تعاملات مشتری و سرور تجزیه می‌شود و به عنوان دور آموزش فدراسیون شناخته می‌شود. هر دور از این فرایند شامل انتقال وضعیت مدل جهانی فعلی به گره‌های شرکت کننده، آموزش مدل‌های محلی در این گره‌های محلی برای تولید مجموعه ای از به روزرسانی‌های مدل بالقوه در هر گره و سپس جمع‌آوری و پردازش این به روزرسانی‌های محلی در یک به روز رسانی جهانی و استفاده از آن در مدل جهانی .
در روش زیر، از یک سرور مرکزی برای جمع‌آوری استفاده می‌شود، در حالی که گره‌های محلی بسته به سفارش‌های سرور مرکزی، آموزش محلی را انجام می‌دهند. با این حال، سایر استراتژی‌ها بدون استفاده از سرورهای مرکزی، در یک روش همتا به همتا، با استفاده از شایعات یا متدولوژی‌های اجماع، به همان نتایج منجر می‌شوند.
با فرض یک دور فدرالی تشکیل شده توسط یک تکرار از فرایند یادگیری، روش یادگیری را می‌توان به شرح زیر خلاصه کرد:
شروع اولیه: با توجه به ورودی‌های سرور، یک مدل یادگیری ماشین (به عنوان مثال، رگرسیون خطی، شبکه عصبی، تقویت کننده) انتخاب می‌شود تا روی گره‌های محلی آموزش داده شود و مقداردهی اولیه شود. سپس، گره‌ها فعال می‌شوند و منتظر می‌مانند تا سرور مرکزی وظایف محاسبه را انجام دهد.
انتخاب مشتری: برای شروع آموزش داده‌های محلی، بخشی از گره‌های محلی انتخاب می‌شود. گره‌های انتخاب شده مدل آماری فعلی را به‌دست می‌آورند در حالی که بقیه منتظر دور بعدی فدراسیون هستند.
پیکربندی: سرور مرکزی به گره‌های انتخاب شده دستور می‌دهد تا مدل را بر روی داده‌های محلی خود به روشی از پیش تعیین شده آموزش دهند (به عنوان مثال، برای برخی از به روزرسانی‌های مینی دسته ای از شیب نزولی).
گزارش دادن: هر گره انتخاب شده مدل محلی خود را برای تجمیع به سرور ارسال می‌کند. سرور مرکزی مدل‌های دریافت شده را جمع کرده و به روزرسانی‌های مدل را به گره‌ها ارسال می‌کند. همچنین از عهده خرابی‌های گره‌های قطع شده یا به روزرسانی‌های از دست رفته مدل است. دور فدراسیون بعدی بازگشت به مرحله انتخاب مشتری است.
خاتمه: به محض احراز معیار خاتمه از پیش تعریف شده (به عنوان مثال، حداکثر تعداد تکرار حاصل می‌شود یا دقت مدل از آستانه بیشتر است) سرور مرکزی به روزرسانی‌ها را جمع می‌کند و مدل جهانی را نهایی می‌کند.
روشی که قبل از آن در نظر گرفته شده، به روزرسانی‌های همزمان مدل را در نظر گرفته‌است. تحولات یادگیری فدراسیون اخیر، تکنیک‌های جدیدی را برای مقابله با عدم همزمان بودن در طی مراحل آموزش معرفی کرده‌است. در مقایسه با رویکردهای همزمان که مدلهای محلی پس از انجام محاسبات برای همه لایه‌های شبکه عصبی رد و بدل می‌شوند، موارد غیر همزمان به محض محاسبه یک لایه خاص، از خصوصیات شبکه‌های عصبی برای تبادل به روزرسانی‌های مدل استفاده می‌کنند. این تکنیک‌ها معمولاً به عنوان یادگیری تقسیم شده یاد می‌شوند و می‌توانند بدون توجه به تنظیمات یادگیری متمرکز یا غیرمتمرکز، هم در زمان آموزش و هم در زمان استنباط استفاده شوند.
ویژگی‌های اصلی > داده‌های غیر iid

در بیشتر موارد، فرض نمونه‌های مستقل و توزیع شده یکسان در بین گره‌های محلی، برای تنظیمات آموزش فدراسیون صدق نمی‌کند. تحت این تنظیمات، عملکرد فرایند آموزش ممکن است با توجه به عدم تعادل نمونه‌های داده‌های محلی و همچنین توزیع احتمال خاص نمونه‌های آموزش (به عنوان مثال، ویژگی‌ها و برچسب‌ها) ذخیره شده در گره‌های محلی، تفاوت قابل توجهی داشته باشد. برای بررسی بیشتر اثرات داده‌های غیر iid، شرح زیر مقوله‌های اصلی ارائه شده توسط Peter Kiarouz و دیگران را در نظر می‌گیرد. در سال ۲۰۱۹ شرح داده‌های غیر iid به تجزیه و تحلیل احتمال مشترک بین ویژگی‌ها و برچسب‌ها برای هر گره متکی است. این اجازه می‌دهد تا هر سهم را با توجه به توزیع خاص موجود در گره‌های محلی جدا کنید. دسته‌های اصلی برای داده‌های غیر iid را می‌توان به شرح زیر خلاصه کرد:
تغییر متغیر: گره‌های محلی ممکن است نمونه‌هایی را که در مقایسه با گره‌های دیگر توزیع آماری متفاوتی دارند ذخیره کنند. یک مثال در مجموعه داده‌های پردازش زبان طبیعی رخ می‌دهد که در آن افراد معمولاً رقم / حروف یکسانی را با عرض ضربه یا شیب متفاوت می‌نویسند.
تغییر احتمال قبلی: گره‌های محلی ممکن است برچسب‌هایی را ذخیره کنند که توزیع آماری متفاوتی نسبت به گره‌های دیگر دارند. اگر مجموعه‌های داده منطقه ای یا از نظر جمعیتی تقسیم شده باشند، این اتفاق می‌افتد. به عنوان مثال، مجموعه داده‌های حاوی تصاویر حیوانات از کشوری به کشور دیگر متفاوت است.
تغییر مفهوم (همان برچسب، ویژگی‌های مختلف): گره‌های محلی ممکن است برچسب‌های یکسانی داشته باشند اما برخی از آنها با ویژگی‌های مختلف در گره‌های محلی مختلف مطابقت دارند. به عنوان مثال، تصاویری که شی خاصی را به تصویر می‌کشند می‌توانند با توجه به شرایط آب و هوایی که در آن گرفته شده‌اند، متفاوت باشند.
تغییر مفهوم (همان ویژگی‌ها، برچسب‌های مختلف): گره‌های محلی ممکن است از ویژگی‌های یکسانی برخوردار باشند اما برخی از آنها با برچسب‌های مختلف در گره‌های محلی مختلف مطابقت دارند. به عنوان مثال، در پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل احساسات ممکن است احساسات مختلفی ایجاد کند حتی اگر متن مشابه مشاهده شود.
عدم تعادل: اندازه داده‌های موجود در گره‌های محلی ممکن است به‌طور قابل توجهی متفاوت باشد.
سایر توصیف کنندگان داده‌های غیر iid، تغییر پویای توپولوژی شبکه را به دلیل خرابی یا عدم صلاحیت گره‌های محلی در طی فرایند یادگیری فدراسیون یا تغییر داده‌ها، در نظر می‌گیرند، جایی که گره‌های شرکت کننده در مرحله آموزش برای یادگیری مدل جهانی ممکن است در هنگام استنباط به دلیل عدم توانایی کافی محاسباتی واجد شرایط باشند. این امر منجر به تفاوت بین آمار آموزش و آزمایش نمونه داده‌ها می‌شود.
انواع یادگیری فدراسیون

در این بخش، مقاله ای که توسط H. Brendan McMahan و دیگران منتشر شده‌است. در سال ۲۰۱۷ دنبال می‌شود. برای توصیف استراتژی‌های فدراسیون، اجازه دهید برخی از علائم را معرفی کنیم:
K: تعداد کل کلاینت‌ها
k: فهرست کلاینت‌ها
n_{k}: تعداد نمونه داده موجود در حین آموزش برای کلاینت k
k_{t}: بردار وزن مدل در کلاینت k
E: تعداد epochهای محلی
انواع یادگیری فدراسیون > فاصله گرادیان تصادفی فدرال (FedSGD)

آموزش یادگیری عمیق عمدتاً به انواع نزولی شیب تصادفی متکی است، جایی که شیب‌ها در زیرمجموعه ای تصادفی از کل مجموعه داده محاسبه می‌شوند و سپس برای ایجاد یک مرحله از نزول شیب استفاده می‌شوند.
نزول شیب تصادفی فدرال انتقال مستقیم این الگوریتم به تنظیمات فدراسیون است، اما با استفاده از کسر تصادفی C گره‌ها و استفاده از تمام داده‌های این گره. شیب‌ها به‌طور متوسط و متناسب با تعداد نمونه‌های آموزش در هر گره، توسط سرور ساخته می‌شوند و برای ایجاد یک مرحله نزولی شیب دار استفاده می‌شوند.
انواع یادگیری فدراسیون > میانگین فدراسیون

یک تعمیم FedSGD است که به گره‌های محلی اجازه می‌دهد بیش از یک به روزرسانی دسته ای روی داده‌های محلی انجام دهند و وزن‌های به روز شده را به جای شیب‌ها رد و بدل کنند. دلیل اصلی این تعمیم این است که در FedSGD، اگر همه گره‌های محلی از همان مقدار اولیه شروع شوند، میانگین شیب‌ها کاملاً معادل متوسط وزن‌های خودشان است. به‌علاوه، میانگین وزنی تنظیم شده از همان مقدار اولیه، لزوماً به عملکرد مدل میانگین منتهی نمی‌شود.
ویژگی‌های یادگیری فدراسیون > محرمانگی داده‌ها

مزیت اصلی استفاده از رویکردهای فدرال در یادگیری ماشین اطمینان از حریم خصوصی داده‌ها یا مخفی بودن داده‌ها است. در واقع، هیچ داده محلی به صورت خارجی بارگذاری نشده، بهم پیوسته یا مبادله نمی‌شود. از آنجا که کل پایگاه داده به بیت‌های محلی تقسیم شده‌است، این کار هک کردن آن را دشوارتر می‌کند.
با یادگیری فدرال، فقط پارامترهای یادگیری ماشین رد و بدل می‌شوند. علاوه بر این، می‌توان چنین پارامترهایی را قبل از اشتراک بین دوره‌های یادگیری برای افزایش حریم خصوصی رمزگذاری کرد و می‌توان از طرح‌های رمزگذاری همومورفیک برای ایجاد مستقیم محاسبات بر روی داده‌های رمزگذاری شده بدون رمزگشایی قبلی استفاده کرد. با وجود چنین اقدامات محافظتی، ممکن است این پارامترها با ایجاد چندین پرس و جو خاص در مجموعه داده‌های خاص، اطلاعات مربوط به نمونه‌های داده‌های اساسی را فاش کنند؛ بنابراین پرسش از توانایی گره‌ها یک نکته مهم است، که می‌تواند با استفاده از حریم خصوصی افتراقی یا تجمیع امن حل شود.
ویژگی‌های یادگیری فدراسیون > قابلیت شخصی‌سازی

مدل تولید شده براساس الگوهای جهانی گره‌ها بینش ارائه می‌دهد. با این حال، اگر یک گره شرکت کننده بخواهد از الگوهای جهانی بیاموزد، اما نتایج را با وضعیت عجیب و غریب خود نیز مطابقت دهد، روش یادگیری فدرال را می‌توان برای تولید همزمان دو مدل در یک چارچوب یادگیری چند کاره تطبیق داد. علاوه بر این، ممکن است تکنیک‌های خوشه بندی برای گره‌های کل استفاده شود که پس از اتمام فرایند یادگیری، برخی شباهت‌ها را دارند. این امکان تعمیم مدلهای آموخته شده توسط گره‌ها را با توجه به داده‌های محلی آنها نیز فراهم می‌کند. در مورد شبکه‌های عصبی عمیق، می‌توان برخی از لایه‌ها را در گره‌های مختلف به اشتراک گذاشت و برخی از آنها را روی هر گره محلی نگه داشت. به‌طور معمول، اولین لایه‌هایی که شناسایی الگوهای عمومی را انجام می‌دهند، همه مجموعه‌های داده به اشتراک گذاشته شده و آموزش می‌بینند. آخرین لایه‌ها روی هر گره محلی باقی می‌مانند و فقط روی مجموعه داده‌های گره محلی آموزش داده می‌شوند.
نویهوفن آندر ایبس

| Neuhofen an der Ybbs | Neuhofen an der Ybbs |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
Neuhofen an der Ybbsموقعیت در اتریش: Neuhofen an der Ybbsموقعیت در اتریش
مختصات: ۴۸°۳′ شمالی ۱۴°۵۱′ شرقی﻿ / ﻿۴۸٫۰۵۰°شمالی ۱۴٫۸۵۰°شرقی﻿ / 48.050; 14.850: مختصات: ۴۸°۳′ شمالی ۱۴°۵۱′ شرقی﻿ / ﻿۴۸٫۰۵۰°شمالی ۱۴٫۸۵۰°شرقی﻿ / 48.050; 14.850
کشور: اتریش
ایالت: نیدراسترایش
ناحیه: بخش امستیتن
حکومت: حکومت
 • شهردار: Gottfried Eidler
مساحت: مساحت
 • کل: ۳۶٫۳۸ کیلومتر مربع (۱۴٫۰۵ مایل مربع)
ارتفاع: ۳۱۹ متر (۱۰۴۷ فوت)
جمعیت (۱۱ دی ۱۳۹۴): جمعیت (۱۱ دی ۱۳۹۴)
 • کل: ۲٬۹۲۰
 • تراکم: ۸۰/کیلومتر مربع (۲۱۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (CET)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (CEST)
کدهای پستی: ۳۳۶۴
پیش‌شماره‌ها: ۰۷۴۷۵
وبگاه: www.neuhofen-ybbs.at
نویهوفن آندر ایبس (به آلمانی: Neuhofen an der Ybbs) یک منطقهٔ مسکونی در اتریش است که در بخش امستیتن واقع شده‌است. نویهوفن آندر ایبس ۲٬۶۴۳ نفر جمعیت دارد.
حیاطی

| حیاطی | حیاطی |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: کهگیلویه و بویراحمد
شهرستان: کهگیلویه
بخش: بخش دیشموک
دهستان: بهمئی سرحدی غربی
جمعیت: ۲۶ نفر (سرشماری ۹۵)
حیاطی، روستایی از توابع بخش دیشموک شهرستان کهگیلویه در استان کهگیلویه و بویراحمد ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان بهمئی سرحدی غربی قرار دارد و بر اساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۳۲ نفر (۴خانوار) بوده‌است.