stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
فرنتس جورچانی

| فرنتس جورچانی | فرنتس جورچانی |
| --- | --- |
نخست‌وزیر مجارستان: نخست‌وزیر مجارستان
دوره مسئولیت ۲۹ سپتامبر ۲۰۰۴ – ۱۴ آوریل ۲۰۰۹: دوره مسئولیت ۲۹ سپتامبر ۲۰۰۴ – ۱۴ آوریل ۲۰۰۹
رئیس‌جمهور: فرنتس مادل لاسلو شویوم
پس از: پیتر مدیشی
پیش از: گوردون باینایی
وزیر ورزش و امور جوانان: وزیر ورزش و امور جوانان
دوره مسئولیت ۱۸ مه ۲۰۰۳ – ۲۷ سپتامبر ۲۰۰۴: دوره مسئولیت ۱۸ مه ۲۰۰۳ – ۲۷ سپتامبر ۲۰۰۴
نخست‌وزیر: پیتر مدیشی
پس از: جورج یانوشی
پیش از: انحلال پست
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۴ ژوئن ۱۹۶۱ ‏(۶۳ سال) پاپا، مجارستان
حزب سیاسی: ائتلاف دموکراتیک (۲۰۱۱–تاکنون)
دیگر عضویت‌های سیاسی: اتحادیه جوانان کمونیست مجارستان (۱۹۸۰–۱۹۸۹) حزب سوسیالیست مجارستان (۲۰۰۰–۲۰۱۱)
همسر(ان): کلارا دوبرو [en]
محل تحصیل: دانشگاه پچ
تخصص: کارآفرینی سیاست‌مدار
فِرِنتس جورچانی (مجاری: Gyurcsány Ferenc؛ زادهٔ ۴ ژوئن ۱۹۶۱) سیاست‌مدار اهل مجارستان است. وی از ۲۰۰۴ تا ۲۰۰۹ نخست‌وزیر و رئیس حزب سوسیالیست [en] بود. در پی رسوایی سال ۲۰۰۶ و با علنی شدن صحبت‌های وی برای هم‌حزبی‌هایش در ۲۰۰۹ استعفا داد. وی در اکتبر ۲۰۱۱ با سایر اعضای حزب سوسیالیست، ائتلاف دموکراتیک [en] را تأسیس کرد.
رسوایی

در دوره نخست‌وزیری جورچانی با علنی شدن سخنرانی وی در شهر بالاتون‌اوسود در ۱۷ سپتامبر ۲۰۰۶ (ضبط شده در ماه مه آن سال) مشروعیتش نیز توسط احزاب اپوزیسیون و مردم زیر سؤال رفت؛ در آن سخنرانی وی با استفاده از اصطلاحاتی تحقیرآمیز و بازاری برای نام بردن از کشور خود، اعلام کرده‌بود که اطلاعات مربوط به کسری بودجه واقعی در مبارزات انتخاباتی سال ۲۰۰۶ را پنهان کرده و برای پیروزی در کارزار انتخاباتی شب و روز دروغ گفته‌است. با علنی شدن این سخنرانی، تظاهرات در خیابان‌های بوداپست آغاز شد که در آن تعدادی از تظاهرکنندگان و پلیس مجروح شدند. او در ۲۸ مارس ۲۰۰۹ از سمت خود به عنوان رئیس حزب استعفا داد و گوردون باینایی وظیفه او را بر عهده گرفت. بر اساس این رویداد فیلمی به نام ما * زدیم [en] ساخته شده‌است که به شرح آن واقعه می‌پردازد.
یادداشت

↑  تلفظ اصلی نام‌خانوادگی دْیورچانْیْ است.
ایترخسیود

در اساطیر اسکاندیناوی، ایترخسیود (به زبان نورس باستان، Ítreksjóð)، پسر اودین و یک خدا است. در فصل ۷۵ ادای منثور اسکالدزکاپارمال، از وی به عنوان یکی از آسیر نام برده شده و او را یکی از پسران اودین می‌دانند.
آزادی (مجسمه)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
فروداکیس در حال ژست گرفتن با مجسمه: فروداکیس در حال ژست گرفتن با مجسمه
موقعیت در فیلادلفیا: موقعیت در فیلادلفیا
مختصات: ۳۹°۵۷′۲۹″شمالی ۷۵°۰۹′۵۸″غربی﻿ / ﻿۳۹٫۹۵۷۹۸°شمالی ۷۵٫۱۶۶۰۲°غربی﻿ / 39.95798; -75.16602
مکان: فیلادلفیا، آمریکا پنسیلوانیا.
طراح: زنوس فروداکیس
مواد: برنز
درازا: ۲۰ فوت (۶٫۱ متر)
بلندی: ۸ فوت (۲٫۴ متر)
وزن: ۷٬۰۰۰ پوند (۳٬۲۰۰ کیلوگرم)
پایان ساخت: ۲۰۰۰
گشایش: ۱۸ ژوئن ۲۰۰۱؛ ۲۳ سال پیش (۲۰۰۱-18}})
در بزرگداشتِ: تمام اشکال آزادی
آزادی (به انگلیسی: Freedom) مجسمه برنزی
به شکل یک صفحه تخت بزرگ و یک مجسمه مستقل توسط زنوس فروداکیس، مجسمه‌ساز آمریکایی، که در سال ۲۰۰۰ در خارج از دفاترگلاکسواسمیت‌کلاین در مرکز فیلادلفیا، پنسیلوانیا نصب شد. این مجسمه بینندگان را دعوت می‌کند تا در یک حفره خالی عکس بگیرند.
پیش زمینه

زنوس فروداکیس، می‌خواست مجسمه‌ای بسازد که حول محور ایده رهایی یافتن باشد. گفته می‌شود که این مجسمه نشان‌دهنده آزادی از همه محدودیت‌ها: ذهنی، سیاسی، مذهبی، و فیزیکی است. «استعاره بصری برای فرایند دگرگونی» نامیده می‌شود.
بازخورد

آزادی به عنوان یکی از بهترین مجسمه‌های هنری عمومی شناخته شده‌است. مجله Architectural Digest آن را یکی از «۲۸ مورد از جذاب‌ترین مجسمه‌های عمومی» در سال ۲۰۱۹ نامیده‌است.
روزنامه ایندیپندنت در سال ۲۰۲۱ این مجسمه را پنجمین انتخاب خود از ده مجسمه عمومی برتر انتخاب کرد.
مسابقات دوچرخه‌سواری کلاسیک برتانی

| اطلاعات مسابقه | اطلاعات مسابقه |
| --- | --- |
تاریخ: اواخر اوت
منطقه: برتانی، فرانسه
نام محلی: Bretagne Classic Ouest-France (فرانسوی)
مسابقه: دوچرخه‌سواری جاده
رقابت: تور جهانی دوچرخه‌سواری
نوع: یک‌روزه
تاریخچه: تاریخچه
اولین دوره: ۱۹۳۱ (۱۹۳۱)
اولین قهرمان:  François Favé (FRA)
بیشترین قهرمانی: ۹ ورزشکار با دو عنوان قهرمانی
قهرمان کنونی:  الکساندر کریستوف (NOR)
مسابقات دوچرخه‌سواری کلاسیک بروتانی (که تا سال ۲۰۱۵ با نام جایزه بزرگ غرب فرانسه شناخته می‌شد) یک مسابقه دوچرخه‌سواری در فرانسه است.
این مسابقه که در منطقه برتانی برگزار می‌شود از سال ۱۹۳۱ تاکنون سالانه در یک روز انجام می‌شود.
قهرمانی بر پایه کشور

| قهرمانی | کشور |
| --- | --- |
۶۲:  فرانسه
۴:  ایتالیا
۲:  استرالیا  بلژیک  نروژ
۱:  جمهوری ایرلند  مولدووا  هلند  سوئیس  اسلوونی  بریتانیا  ایالات متحده آمریکا
:
فرودگاه بین‌المللی بیسبی-داگلاس

فرودگاه بین‌المللی بیسبی-داگلاس (به انگلیسی: Bisbee-Douglas International Airport) یک فرودگاه همگانی بهره‌برداری هوایی با کد یاتا DUG است که یک باند فرود آسفالت دارد و طول باند آن ۲۲۲۸ متر است. این فرودگاه در شهر داگلاس، آریزونا کشور ایالات متحده آمریکا قرار دارد و در ارتفاع ۱۲۶۶ متری از سطح دریا واقع شده‌است.
آزمایشگاه زبان

آزمایشگاه زبان مدرن در دبیرستانی در ژاپن
آزمایشگاه زبان یا لابراتوار زبان (به انگلیسی: Language lab) فضایی اختصاصی برای آموزش زبان خارجی است که در آن دانش آموزان به مواد صوتی یا دیداری و شنیداری دسترسی پیدا می‌کنند. معلم با دانش آموز که در «غرفه‌های محفوظ» جداگانه از طریق هدست با او در ارتباط هستند گفتگو می‌کند. آزمایشگاه‌های زبان در دو دهه پس از جنگ جهانی دوم در مدارس و دانشگاه‌های ایالات متحده رایج بود. اکنون مراکز آموزش خصوصی زبان جایگزین آنها شده‌است، همچنین گاهی به آنها «آزمایشگاه‌های زبان» نیز گفته می‌شود. این فضای آموزشی از مدرسه تا دانشگاه‌ها و آموزشگاه‌های زبان است
کلاس زبان روسی در آزمایشگاه زبان آلمان شرقی (۱۹۷۵)
تجهیزات

وسائل سمعی بصری، کابین‌های مجزا، امکان ارسال پیام‌های خصوصی و گروهی، پنل مدیریتی برای استاد و…
گورداسپور

| گورداسپور | گورداسپور |
| --- | --- |
شهر: شهر
گورداسپورموقعیت گورداسپور در نقشهنمایش نقشه هندگورداسپورگورداسپور (منطقه پنجاب)نمایش نقشه منطقه پنجاب: گورداسپورموقعیت گورداسپور در نقشهنمایش نقشه هندگورداسپورگورداسپور (منطقه پنجاب)نمایش نقشه منطقه پنجاب
مختصات: ۳۲°۰۲′۰۰″شمالی ۷۵°۲۴′۰۰″شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۰۳۳۳°شمالی ۷۵٫۴۰°شرقی﻿ / 32.0333; 75.40: مختصات: ۳۲°۰۲′۰۰″شمالی ۷۵°۲۴′۰۰″شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۰۳۳۳°شمالی ۷۵٫۴۰°شرقی﻿ / 32.0333; 75.40
کشور: India
ایالت: پنجاب (هند)
فهرست بخش‌های هند: بخش گرداسپور
بنیان‌گذار: Bhai Guriya Ji
حکومت: حکومت
 • نوع: شهرستان
 • نهاد: Municipal Council Gurdaspur
مساحت: مساحت
 • کل: ۴۵ کیلومتر مربع (۱۷ مایل مربع)
ارتفاع: ۲۴۱ متر (۷۹۱ فوت)
جمعیت (۲۰۱۵): جمعیت (۲۰۱۵)
 • کل: ۳۳۱۰۵۶
 • تراکم: ۶۴۹/کیلومتر مربع (۱۶۸۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵:۳۰ (زمان استاندارد هند)
PIN: ۱۴۳۵۲۱
کد منطقه: +91-1874-XXX XXXX
پلاک خودرو: PB-06
وبگاه: gurdaspur.nic.in
گورداسپور (به انگلیسی: Gurdaspur) یک منطقهٔ مسکونی در هند است که در بخش گرداسپور واقع شده‌است. گورداسپور ۴۵ کیلومتر مربع مساحت و ۳۳۱٬۰۵۶ نفر جمعیت دارد و ۲۴۱ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
مرد آهنی ۳: بازی رسمی

| مرد آهنی ۳ | مرد آهنی ۳ |
| --- | --- |
توسعه‌دهنده(ها): گیم‌لافت
ناشر(ها): گیم‌لافت
سکو(ها): بازی موبایل
تاریخ(های) انتشار: ۲۵ آوریل ۲۰۱۳
حالت(ها): بازی ویدئویی تک‌نفره
مرد آهنی ۳: بازی رسمی (انگلیسی: Iron Man 3: The Official Game) یک بازی ویدئویی است که توسط گیم‌لافت و در سال ۲۰۱۳ و در پلت‌فرم موبایل منتشر شده‌است.
یادگیری تقویتی عمیق

یادگیری تقویت عمیق (RL عمیق) (به انگلیسی: Deep reinforcement learning) زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که یادگیری تقویت (RL) و یادگیری عمیق را ترکیب می‌کند. RL مشکل یادگیری یک عامل محاسباتی را در نظر می‌گیرد تا با استفاده از آزمون و خطا تصمیم بگیرد. Deep RL یادگیری عمیق در راه حل را در بر می‌گیرد، به نمایندگان اجازه می‌دهد تا از داده‌های ورودی بدون ساختار، بدون مهندسی دستی فضاهای حالت تصمیم بگیرند. الگوریتم‌های Deep RL می‌توانند ورودی‌های بسیار بزرگی (مثلاً هر پیکسل ارائه شده روی صفحه در یک بازی ویدیویی) را بگیرند و تصمیم بگیرند که برای بهینه‌سازی یک هدف چه کارهایی انجام دهند (مثلاً به حداکثر رساندن امتیاز بازی). یادگیری تقویت عمیق برای مجموعه متنوعی از برنامه‌ها از جمله رباتیک، بازی‌های ویدیویی، پردازش زبان طبیعی، بینایی رایانه ای، آموزش، حمل و نقل، امور مالی و مراقبت‌های بهداشتی مورد استفاده قرار گرفته‌است اما محدود به آنها نمی‌شود.
بررسی کلی > یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که با به کارگیری یک شبکه عصبی مجموعه ای از ورودی‌ها را از طریق شبکه عصبی مصنوعی به مجموعه ای از خروجی‌ها تبدیل می کند. نشان داده شده‌است که روشهای یادگیری عمیق، اغلب با استفاده از یادگیری نظارت شده با مجموعه داده‌های برچسب دار، وظایفی را حل می‌کنند که شامل پردازش داده‌های ورودی خام پیچیده و با ابعاد بالا مانند تصاویر، با مهندسی ویژگی دستی کمتر نسبت به روش‌های قبلی است، و توانایی پیشرفت قابل توجهی در چندین زمینه از جمله کامپیوتر بینایی و پردازش زبان طبیعی دارد.
بررسی کلی > یادگیری تقویت

یادگیری تقویت فرآیندی است که در آن یک عامل یادمی‌گیرد که از طریق آزمون و خطا تصمیم‌گیری کند. این مشکل اغلب از نظر ریاضی به عنوان یک فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) مدل‌سازی می‌شود، جایی که یک عامل در هر مرحله در یک حالت است  s ، اقدام می‌کند  a ، پاداش عددی دریافت می‌کند و به حالت بعدی منتقل می‌شود  s' با توجه به پویایی محیط  p(s'|s,a) . عامل سعی می‌کند یک خط مشی را بیاموزد  \pi (a|s) برای به حداکثر رساندن بازده آن (جمع پاداش مورد انتظار). در یادگیری تقویت (در مقابل کنترل بهینه) الگوریتم فقط به پویایی دسترسی دارد  p(s'|s,a) از طریق نمونه‌گیری
بررسی کلی > یادگیری تقویت عمیق

در بسیاری از مشکلات تصمیم‌گیری عملی، حالت‌های  s از MDP دارای ابعاد بالا (به عنوان مثال تصاویر از یک دوربین یا جریان حسگر خام از یک ربات) است و با الگوریتم‌های RL سنتی قابل حل نیست. الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق شامل یادگیری عمیق برای حل چنین MDPها هستند که اغلب نشان دهنده این خط مشی است  \pi (a|s) یا سایر توابع آموخته شده به عنوان یک شبکه عصبی، و در حال توسعه الگوریتم‌های تخصصیست که عملکرد خوبی در این تنظیمات دارند.
تاریخچه

همزمان با افزایش علاقه به شبکه‌های عصبی از اواسط دهه ۱۹۸۰، علاقه به یادگیری تقویت عمیق که در آن از یک شبکه عصبی برای نشان دادن سیاست‌ها یا توابع ارزشی استفاده می‌شود، افزایش یافت. همان‌طور که در چنین سیستمی، کل فرایند تصمیم‌گیری از سنسورها تا موتورهای موجود در یک ربات یا عامل شامل یک شبکه عصبی تک لایه است، گاهی اوقات یادگیری تقویت انتها به انتها نامیده می‌شود. یکی از اولین برنامه‌های موفقیت‌آمیز یادگیری تقویت با شبکه‌های عصبی، TD-Gammon بود، یک برنامه کامپیوتری که در سال ۱۹۹۲ برای بازی تخته نرد تهیه شد. از چهار ورودی برای تعداد قطعات یک رنگ داده شده در یک مکان مشخص روی صفحه استفاده شده‌است که مجموعاً ۱۹۸ سیگنال ورودی است. با داشتن دانش صفر، این شبکه یادگرفت که بازی را در سطح متوسط با بازی خود و TD انجام دهد ( \lambda )
کتابهای اصلی ساتن و بارتو در مورد یادگیری تقویت، برترسکاس و تسیتکلیس در مورد برنامه‌نویسی عصبی، و دانش و علاقه پیشرفته دیگران در این زمینه. گروه Katsunari Shibata نشان داد که توابع مختلفی در این چارچوب پدیدار می‌شوند، از جمله تشخیص تصویر، ثابت بودن رنگ، حرکت سنسور (تشخیص فعال)، هماهنگی چشم و حرکت دست، توضیح فعالیت‌های مغز، دانش انتقال، حافظه، توجه انتخابی، پیش‌بینی و اکتشاف.
از حدود سال ۲۰۱۳، DeepMind نتایج یادگیری چشمگیری را با استفاده از RL عمیق برای انجام بازی‌های ویدیویی Atari نشان داد. بازیکن کامپیوتر که یک شبکه عصبی با استفاده از یک الگوریتم RL عمیق آموزش دیده‌است، یک نسخه عمیق یادگیری Q که آنها را شبکه‌های Q عمیق (DQN) می‌نامند، با امتیاز بازی که به عنوان پاداش است. آنها از یک شبکه عصبی کانولوشن عمیق برای پردازش ۴ فریم پیکسل RGB (84x84) به عنوان ورودی استفاده کردند. تمام ۴۹ بازی با استفاده از همان معماری شبکه و با حداقل دانش قبلی، بهتر از روش‌های رقابتی تقریباً در همه بازی‌ها و عملکرد در سطحی قابل مقایسه یا برتر از یک تستر حرفه ای بازی انسانی، آموخته شدند.
هنگامی که AlphaGo , یک برنامه رایانه ای آموزش دیده با RL عمیق برای بازی Go، اولین برنامه کامپیوتری Go شد که توانست یک بازیکن حرفه ای Go انسان را بدون نقص در یک صفحه کامل ۱۹ × ۱۹ شکست دهد، یادگیری تقویت عمیق به یک نقطه عطف رسید. در پروژه بعدی در سال ۲۰۱۷، AlphaZero عملکرد Go را بهبود بخشید و در عین حال نشان داد که می‌توانند از همان الگوریتم برای یادگیری بازی شطرنج و شوگی در سطح رقابتی یا برتر از برنامه‌های رایانه ای موجود برای آن بازیها استفاده کنند. به‌طور جداگانه، یک نقطه عطف دیگر توسط محققان دانشگاه کارنگی ملون در سال ۲۰۱۹ با توسعه دادن Pluribus به دست آمد که Pluribus، یک برنامه رایانه ای برای بازی پوکر که اولین کسی بود که در بازی‌های چند نفره بدون محدودیت تگزاس موفق به شکست افراد حرفه ای شد. OpenAI Five، برنامه ای برای بازی پنج به پنج Dota 2 قهرمانان قبلی جهان را در یک مسابقه نمایشی در سال ۲۰۱۹ شکست داد.
همچنین یادگیری تقویت عمیق در بسیاری از حوزه‌های فراتر از بازی‌ها اعمال شده‌است. در رباتیک از این رده استفاده شده‌است تا ربات‌ها بتوانند کارهای ساده خانگی را انجام دهند و مکعب روبیک را با دست ربات حل کنند. Deep RL همچنین برنامه‌های پایداری را پیدا کرده‌است که برای کاهش مصرف انرژی در مراکز داده استفاده می‌شود. Deep RL برای رانندگی خودمختار یک زمینه فعال تحقیقاتی در دانشگاه و صنعت است.
الگوریتم‌ها

تکنیک‌های مختلفی جهت آموزش سیاست‌ها برای حل وظایف با الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق وجود دارد که هرکدام مزایای خاص خود را دارند. در بالاترین سطح، تمایزی بین یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل و بدون مدل وجود دارد که به این موضوع اشاره دارد که آیا الگوریتم سعی در یادگیری یک مدل پیش رو از پویایی محیط دارد.
در الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق مبتنی بر مدل، یک مدل پیش رو از پویایی محیط، معمولاً با یادگیری نظارت شده با استفاده از یک شبکه عصبی تخمین زده می‌شود. سپس، اقدامات با استفاده از کنترل پیش‌بینی مدل با استفاده از مدل آموخته شده بدست می‌آیند. از آنجا که پویایی واقعی محیط معمولاً از پویایی آموخته شده جدا می‌شود، نماینده هنگام انجام اقدامات در محیط، غالباً دوباره برنامه‌ریزی می‌کند. اقدامات انتخاب شده ممکن است با استفاده از روشهای مونت کارلو مانند روش آنتروپی متقابل یا ترکیبی از یادگیری مدل با روشهای بدون مدل بهینه شود.
در الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق بدون مدل، خط مشی  \pi (a|s) بدون مدل‌سازی صریح پویایی رو به جلو یادگرفته می‌شود. یک خط مشی را می‌توان برای به حداکثر رساندن بازده با برآورد مستقیم شیب خط مشی بهینه‌سازی کرد اما از واریانس بالایی رنج می‌برد، و استفاده از آن را با تقریب عملکرد در RL عمیق غیر عملی می‌کند. الگوریتم‌های بعدی برای یادگیری با ثبات تر ساخته شده‌اند و به‌طور گسترده استفاده می‌شوند. کلاس دیگری از الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق بدون مدل، متکی به برنامه‌نویسی پویا، الهام گرفته از یادگیری تفاوت زمانی و یادگیری Q است. در فضاهای عمل گسسته، این الگوریتم‌ها معمولاً یک تابع Q شبکه عصبی را می‌آموزند  Q(s,a) که اقداماتی را برای بازدهی آینده تخمین می‌زند  a از دولت  s . در فضاهای مداوم، این الگوریتم‌ها اغلب هم تخمین ارزش و هم خط مشی را یادمی‌گیرند.
پژوهش

یادگیری تقویت عمیق یک زمینه فعال تحقیقاتی است. در زیر برخی از خطوط اصلی تحقیق آمده‌است.
پژوهش > اکتشاف

یک عامل RL باید معامله اکتشاف / بهره‌برداری را متعادل کند: مسئله تصمیم‌گیری در مورد پیگیری اعمالی که قبلاً به آنها نشان داده می‌شود دارای پاداش بالایی هستند یا اقدامات دیگر را کشف می‌کنند تا پاداش‌های بالاتری را کشف کند. عوامل RL معمولاً داده‌ها را با نوعی خط مشی اتفا مانند توزیع بولتزمن در فضاهای عمل گسسته یا توزیع گاوسی در فضاهای کنش مداوم جمع‌آوری می‌کنند که باعث ایجاد رفتار اکتشافی اساسی می‌شود. ایده کاوش مبتنی بر تازگی، یا کنجکاوی محور، انگیزه ای را برای نماینده فراهم می‌کند تا نتایج ناشناخته را کشف کند تا بهترین راه حل‌ها را پیدا کند. این کار با «اصلاح [تابع از دست دادن (یا حتی ساختار شبکه) با افزودن اصطلاحات برای ایجاد انگیزه در اکتشاف» انجام می‌شود.  همچنین ممکن است با استفاده از نمایش کارآزمایی‌های موفق یا شکل‌دادن پاداش ، به یک نماینده در کشف کمک شود ، و به یک نماینده پاداش‌های میانه ای اختصاص دهید که متناسب با وظیفه ای که سعی در انجام آن دارد ، تنظیم شده‌است.
پژوهش > یادگیری تقویت خارج از سیاست

یک تمایز مهم در RL تفاوت بین الگوریتم‌های on-policy است که نیاز به ارزیابی یا بهبود خط مشی جمع‌آوری داده‌ها دارد و الگوریتم‌های خارج از سیاست که می‌توانند خط مشی را از داده‌های تولید شده توسط یک سیاست دلخواه یاد بگیرند. به‌طور کلی ، روش‌های مبتنی بر عملکرد بهتر برای یادگیری خارج از سیاست مناسب هستند و از کارایی نمونه بهتری برخوردار هستند - مقدار داده‌های مورد نیاز برای یادگیری یک کار کاهش می‌یابد زیرا داده‌ها برای یادگیری دوباره استفاده می‌شوند. در نهایت ، RL آفلاین (یا "دسته ای") یادگیری خط مشی از یک مجموعه داده ثابت بدون تعامل اضافی با محیط را در نظر می‌گیرد.
پژوهش > یادگیری تقویت معکوس

RL معکوس به استنباط عملکرد پاداش یک عامل با توجه به رفتار عامل اشاره دارد. از یادگیری تقویت معکوس می‌توان برای یادگیری از تظاهرات (یا یادگیری کارآموزی ) با استنباط پاداش تظاهرات کننده و سپس بهینه‌سازی سیاست برای به حداکثر رساندن بازده با RL استفاده کرد. رویکردهای یادگیری عمیق برای اشکال مختلف یادگیری تقلیدی و RL معکوس استفاده شده‌است.
پژوهش > یادگیری تقویت مشروط به هدف

یکی دیگر از حوزه‌های فعال تحقیقاتی ، یادگیری سیاست‌های مبتنی بر هدف است که به آن سیاست‌های متنی یا جهانی نیز گفته می‌شود  \pi (a|s,g) که یک هدف اضافی را به عنوان ورودی برای برقراری یک هدف دلخواه به عامل در بر می‌گیرد  g . پخش مجدد تجربه عقاید روشی برای RL مشروط به هدف است که شامل ذخیره‌سازی و یادگیری از تلاش‌های ناموفق قبلی برای انجام یک کار است. اگرچه یک تلاش ناموفق ممکن است به هدف مورد نظر نرسیده باشد، اما می‌تواند درسی باشد برای چگونگی دستیابی به نتیجه ناخواسته از طریق برچسب گذاری مجدد عقب باشد.
پژوهش > یادگیری تقویت چند عاملی

بسیاری از کاربردهای یادگیری تقویت فقط شامل یک عامل تنها نیستند، بلکه شامل مجموعه ای از عوامل هستند که با هم یادمی‌گیرند و با یکدیگر سازگار می‌شوند. این عوامل ممکن است مانند بسیاری از بازی‌ها، یا مانند بسیاری از سیستم‌های چند عامل در دنیای واقعی، قابل رقابت باشند.
پژوهش > تعمیم

نوید استفاده از ابزارهای یادگیری عمیق در یادگیری تقویت، تعمیم است: توانایی عملکرد صحیح روی ورودی‌هایی که قبلاً دیده نشده‌است. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی آموزش دیده برای تشخیص تصویر می‌توانند تشخیص دهند که یک عکس حاوی یک پرنده است حتی هرگز آن تصویر خاص یا حتی آن پرنده خاص را ندیده‌است. از آنجا که RL عمیق داده‌های خام (به عنوان مثال پیکسل‌ها) را به عنوان ورودی اجازه می‌دهد، نیاز به پیش تعریف محیط کاهش می‌یابد و این امکان وجود دارد که مدل به چندین برنامه تعمیم یابد. با استفاده از این لایه انتزاع، الگوریتم‌های یادگیری تقویت عمیق می‌توانند به گونه ای طراحی شوند که به آنها امکان عمومی بودن را بدهد و برای کارهای مختلف از یک مدل یکسان استفاده شود. یک روش افزایش توانایی سیاست‌های آموزش دیده با سیاست‌های RL عمیق برای تعمیم، تلفیق یادگیری نمایندگی است.
نمودار حلقه تکرار شونده در الگوریتم‌های یادگیری تقویت
فرونزه خاراتیان

| فرونزه خاراتیان | فرونزه خاراتیان |
| --- | --- |
نماینده دوره‌های اول و دوممجلس ملی جمهوری ارمنستان: نماینده دوره‌های اول و دوممجلس ملی جمهوری ارمنستان
دوره مسئولیت ۱۹۹۵ – ۲۰۰۳: دوره مسئولیت ۱۹۹۵ – ۲۰۰۳
فراکسیون: -
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۲۹ سپتامبر ۱۹۲۷ ‏(۹۶ سال) ایروان، ارمنستان
ملیت: ارمنستان
حزب سیاسی: حزب کمونیست ارمنستان
فرونزه آرمناکی خاراتیان (ارمنی: Ֆրունզե Արմենակի Խառատյան؛ زادهٔ ۲۹ سپتامبر ۱۹۲۷) یک سیاستمدار اهل ارمنستان است که از تاریخ ۱۹۹۵ تا تاریخ ۲۰۰۳ سمت نمایندگی دوره‌های اول و دوم مجلس ملی جمهوری ارمنستان را برعهده داشت.
زندگی‌نامه

در ۲۹ سپتامبر ۱۹۲۷ در ایروان به دنیا آمد و از دانشکده حقوق دانشگاه دولتی ایروان فارغ‌التحصیل شد.
فرودگاه شهری دکوراه

فرودگاه شهری دکوراه (به انگلیسی: Decorah Municipal Airport) یک فرودگاه همگانی بهره‌برداری هوایی با کد یاتا DEH است که یک باند فرود بتن دارد و طول باند آن ۱۲۲۰ متر است. این فرودگاه در کشور ایالات متحده آمریکا قرار دارد و در ارتفاع ۳۵۳ متری از سطح دریا واقع شده‌است.
گراف وزن‌دار

گراف وزن‌دار (نام علمی: weighted graph)، گرافی است که به هر یال آن عددی نسبت داده شده‌است که وزن آن یال می‌باشد. یا به راس آن عددی نسبت داده شده. وزن یال می‌تواند نشان دهنده هزینه، مسافت، زمان یا هر مشخصه دیگری از یال باشد. بعضی از نویسنده‌ها به آن گراف شبکه‌ای می‌گویند. از گراف وزن‌دار برای حل مسائلی چون فروشنده دوره‌گرد استفاده می‌شود.
درگراف وزن‌دار، وزن‌ها را در ماتریس مجاورت ذخیره می‌کنند.
انواع گراف وزن‌دار

گرافی که راس‌های آن دارای وزن می‌باشند.
گرافی که یال‌های آن دارای وزن می‌باشند.
گرافی که هم راس و هم یال‌های آن دارای وزن می‌باشند.
وزن یال‌ها

وزن هر یال یک گراف موزون می‌تواند نشان دهنده یکی از موارد زیر باشد:
هزینه یا مسافت: میزان هزینه یا مقدار مسافت برای جابه جایی از یک راس (مکان) به راس دیگر.
ظرفیت: حد اکثر میزان چیزی که می‌تواند از یک راس (مکان) به راس دیگر منتقل شود.
پیاده‌سازی گراف وزن‌دار

کلاس مربوط به پیاده‌سازی یال‌ها:
public class Edge
{
 int NodeID;     // The neighbor node
 double Weight;   // وزن یال
 Node next;       // Link variable
 }
کلاس مربوط به پیاده‌سازی گراف
public class Graph
{
 public Edge[] graph;    // Array of Edges
 }
نمایش گراف با استفاده از ماتریس مجاورت
اگر بین دو راس i و j هیچ یالی نباشد، مقدار a[i][j] را برابر بینهایت قرار می‌دهیم.
اگر بین دو راس i و j یالی باشد، مقدار a[i][j] را برابر ارزش آن یال قرار می‌دهیم.
کلاس مربوط به پیاده‌سازی گراف وزن‌دار با استفاده از ماتریس مجاورت
public class Graph
{
 double[][] M;      // M[i][j] = weight of edge (i,j)
 ...
 }
گلن پچینگ

گلن پچینگ (به انگلیسی: Glenn Patching) (زادهٔ ۱۲ آوریل ۱۹۵۸) شناگر اهل استرالیا است.
ایوان بارتش

| ایوان بارتُش | ایوان بارتُش |
| --- | --- |
Leader of the Czech Pirate Party: Leader of the Czech Pirate Party
متصدی: متصدی
آغاز به کار  ۲ آوریل ۲۰۱۶: آغاز به کار  ۲ آوریل ۲۰۱۶
پس از: Lukáš Černohorský
دوره مسئولیت ۷ اکتبر ۲۰۱۳ – ۶ ژوئن ۲۰۱۴: دوره مسئولیت ۷ اکتبر ۲۰۱۳ – ۶ ژوئن ۲۰۱۴
پس از: Vacant
پیش از: Lukáš Černohorský
دوره مسئولیت ۲۴ اکتبر ۲۰۰۹ – ۲۵ ژوئن ۲۰۱۳: دوره مسئولیت ۲۴ اکتبر ۲۰۰۹ – ۲۵ ژوئن ۲۰۱۳
پس از: Kamil Horký
پیش از: Vacant
Deputy Prime Minister for Digitalization of the Czech Republic: Deputy Prime Minister for Digitalization of the Czech Republic
متصدی: متصدی
آغاز به کار  ۱۷ دسامبر ۲۰۲۱: آغاز به کار  ۱۷ دسامبر ۲۰۲۱
نخست‌وزیر: پتر فیالا
Minister of Regional Development: Minister of Regional Development
متصدی: متصدی
آغاز به کار  ۱۷ دسامبر ۲۰۲۱: آغاز به کار  ۱۷ دسامبر ۲۰۲۱
نخست‌وزیر: پتر فیالا
پس از: Klára Dostálová
Member of the Chamber of Deputies: Member of the Chamber of Deputies
متصدی: متصدی
آغاز به کار  ۲۱ اکتبر ۲۰۱۷: آغاز به کار  ۲۱ اکتبر ۲۰۱۷
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۲۰ مارس ۱۹۸۰ ‏(۴۴ سال) یابلنتس ناد نیسو
ملیت: جمهوری چک
حزب سیاسی: Czech Pirate Party
همسر(ان): Lydie Franka Bartošová (ا. ۲۰۱۵)
محل تحصیل: دانشگاه کارل
وبگاه: pirati.cz
ایوان بارتُش (انگلیسی: Ivan Bartoš؛ زادهٔ ۲۰ مارس ۱۹۸۰) سیاست‌مدار اهل کشور جمهوری چک است. او معمار نرم‌افزار، فعال حقوق مدنی و سیاستمدار حزب دزدان دریایی جمهوری چک است که از دسامبر ۲۰۲۱ به عنوان وزیر توسعه منطقه ای و معاون نخست‌وزیر در امور دیجیتالی سازی در کابینه حاکمیتی پتر فیالا فعالیت می‌کند. از اکتبر ۲۰۱۷ عضو اتاق نمایندگان جمهوری چک و از سال ۲۰۱۶ و همچنین پیش از این بین سال‌های ۲۰۰۹ و ۲۰۱۴ رئیس حزب بوده‌است.
سالتون سیتی (کالیفرنیا)

| سالتون سیتی، کالیفرنیا | سالتون سیتی، کالیفرنیا |
| --- | --- |
حوزه سرشماری: حوزه سرشماری
موقعیت سالتون سیتی، کالیفرنیا در نقشه: موقعیت سالتون سیتی، کالیفرنیا در نقشه
سالتون سیتی، کالیفرنیاLocation in the United States: سالتون سیتی، کالیفرنیاLocation in the United States
مختصات: ۳۳°۱۷′۵۵″ شمالی ۱۱۵°۵۷′۲۲″ غربی﻿ / ﻿۳۳٫۲۹۸۶۱°شمالی ۱۱۵٫۹۵۶۱۱°غربی﻿ / 33.29861; -115.95611: مختصات: ۳۳°۱۷′۵۵″ شمالی ۱۱۵°۵۷′۲۲″ غربی﻿ / ﻿۳۳٫۲۹۸۶۱°شمالی ۱۱۵٫۹۵۶۱۱°غربی﻿ / 33.29861; -115.95611
کشور:  ایالات متحده آمریکا
ایالت آمریکا:  کالیفرنیا
شهرستان: ایمپریال
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۱٫۴۳۱ مایل مربع (۵۵٫۵۰۶ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲۱٫۴۳۱ مایل مربع (۵۵٫۵۰۶ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰ مایل مربع (۰ کیلومتر مربع)  ۰٪
ارتفاع: -۱۲۵ فوت (-۳۸ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰)
 • کل: ۳۷۶۳
 • تراکم: ۱۸۰/مایل مربع (۶۸/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۸ (PST)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۷ (PDT)
زیپ‌کد: ۹۲۲۷۵
Area code: 442/760
کد FIPS code: 06-64294
شماره GNISs: 1853413, 2409242
سالتون سیتی (به انگلیسی: Salton City) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان ایمپریال، کالیفرنیا واقع شده‌است. سالتون سیتی ۵۵٫۵۰۶ کیلومتر مربع مساحت و ۳٬۷۶۳ نفر جمعیت دارد و -۳۸ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
گورشران

| گورشران | گورشران |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۲°۲۹′ شمالی ۴۸°۵۶′ شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۴۸۳°شمالی ۴۸٫۹۳۳°شرقی﻿ / 32.483; 48.933: مختصات: ۳۲°۲۹′ شمالی ۴۸°۵۶′ شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۴۸۳°شمالی ۴۸٫۹۳۳°شرقی﻿ / 32.483; 48.933
کشور: ایران
استان: خوزستان
شهرستان: دزفول
بخش: بخش سردشت
دهستان: سردشت
جمعیت: ۰ نفر (سرشماری ۹۵)
گورشران، روستایی از توابع بخش سردشت شهرستان دزفول در استان خوزستان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان سردشت قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن زیر سه خانوار بوده‌است.
ایزدی (نام خانوادگی)

ایزدی یک نام خانوادگی است. افراد شاخص با این نام از این قرارند:
پیروز ایزدی، زبان‌شناس و مترجم ایرانی
شکرانه ایزدی، تکواندوکار زن اهل کشور ایران
علی‌محمد ایزدی، مهندس کشاورزی اهل ایران
قدرت‌الله ایزدی، بازیگر کمدی ایرانی
مرتضی ایزدی زردآلو، بازیکن فوتبال اهل ایران
مصطفی ایزدی، نویسنده، روزنامه‌نگار و فعال سیاسی اهل ایران
مصطفی ایزدی، نظامی ایرانی
مهرداد ایزدی، علمی کرد
یواس‌اس فاکس (تی‌بی-۱۳)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
پیشینه: پیشینه
مالک: 
آب‌اندازی::  ۴ مارس ۱۸۹۷
آغاز کار::  ۴ ژوئیه ۱۸۹۸
اعزام::  ۸ ژوئیه ۱۸۹۹
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  155 tons
درازا::  148 ft (45.11 m)
پهنا::  ۱۵ فوت ۴ اینچ (۴٫۶۷ متر)
آبخور::  ۵ فوت ۱۰ اینچ (۱٫۷۸ متر)
سرعت::  23 kn
یواس‌اس فاکس (تی‌بی-۱۳) (به انگلیسی: USS Fox (TB-13)) یک کشتی بود که طول آن 148 ft (45.11 m) بود. این کشتی در سال ۱۸۹۸ ساخته شد.