stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
بوستان بانوان در تهران
بوستان‌ها > بوستان شهربانو

مقالهٔ اصلی: بوستان ولایت
بوستان شهربانو بخشی از بوستان بزرگ ولایت است
تیرماه ۱۳۹۰ به مساحت ۶ هکتار افتتاح شد.
بوستان شهربانو مجموعه امکانات ورزشی و تفریحی ویژه زن‌ها را فراهم آورده است. بخشی از فضای شهربانوی بوستان ولایت به زمین چمن فوتبال و ۰۰۲۱متر به زمین روباز ورزشی اختصاص یافته است. همچنین این بوستان دارای پیست کارتینگ اتومبیلرانی و پیست دوچرخه‌سواری ویژه استفاده بانوان است. بخش دیگری از مجموعه شهربانو را فروشگاه تشکیل می‌دهد که به عرضه کالاهای موردنیاز خانم‌ها، محصولات فرهنگی و ورزشی می‌پردازد. گالری هنری با ۴۰۰متر از امکان‌های فرهنگی این مجموعه است. راه‌اندازی مجموعه مرکزی دیجیتال در ضلع جنوبی شهربانو همچنین بیش از گروه‌های مشاوره در ۲۴ موضوع مختلف مانند مشاوره سلامت روحی و روانی، بهداشت، همسرداری، خانواده، نشاط و شادابی از دیگر امکانات این مجموعه است.
همچنین در گزارشی دیگر امکانات این مجموعه به این شرح معرفی شده است؛ دارای ۲۰ ساختمان هنری، مذهبی، فرهنگی، اجتماعی و ورزشی
سالن ورزش سرپوشیده با سکوی ویژه تماشاگر تا ۱۵۰ نفر، سالن ورزش‌های رزمی، استخر بانوان، سالن همایش و سینما، سالن مد و لباس
مرکز زیبایی، گالری آزاد هنری و فروشگاه ویژه عرضه محصولات، مهدکودک، پیست دوچرخه سواری، کارتینگ اتومبیلرانی، مرکز مشاوره و مرکز آموزش آشپزخانه و رستوران، آبنما و رواق استراحت بانوان
در بوستان شهربانو علاوه بر امکانات یاد شده دارای دو مرکز مهارت آموزی کوثر است. این دو مرکز با هدف توانمند سازی بانوان سرپرست خانوار در قالب آموزش و ایجاد اشتغال در مجموعه شهربانوی بوستان بزرگ ولایت راه اندازی شده است. هر کدام از مراکز جدید ظرفیت اشتغالزایی برای بیش از ۳۰ نفر را دارند. ضمن اینکه امکان آموزش و ایجاد اشتغال خانگی برای ۱۰۰ بانو نیز در این مراکز فراهم شده است.
همچنین برگزاری جشنواره‌های مناسبتی دینی و ملی از دیگر فعالیت‌های این بوستان است.
بوستان‌ها > بوستان ریحانه

مقالهٔ اصلی: پارک جنگلی چیتگر
بوستان بانوان ریحانه در سال ۱۳۹۵ با مساحت ۱۸ هکتار در ضلع شرقی بوستان چیتگر افتتاح شد. این بوستان در منطقه بیست و دو شهرداری تهران بنا شده است. از زیر مجموعه‌های و بخش‌های پارک جنگلی چیتگر است. فضای اختصاصی برای زنان، با هدف رفع نیازهای ضروری فرهنگی، تفریحی و ورزشی بانوان و کودکان و غنی‌سازی اوقات فراغت آنان ایجاد شده است. در این مجموعه، زنان و دختران جوان می‌توانند با استفاده از لباس‌های راحت و مناسب، در آن به ورزش و تفریح بپردازند.
بوستان ریحانه نیز امکانات ویژه تفریحی و ورزشی را فراهم آورده است و از آن جمله می‌توان اشاره کرد به استیج ورزش صبحگاهی و اسکیت، سرویس بهداشتی، سالن چند منظوره ورزشی، آمفی تئاتر روباز، نمازخانه، ست‌های ورزشی بانوان، ست‌های بازی کودکان، خانه عکس، سکوهای نشیمن خانوادگی، سالن پینگ پنگ و فوتبال دستی، زمین بازی محصور، ایستگاه تندرستی، سالن بدنسازی، سالن بیلیارد، پیست دوچرخه سواری، آلاچیق‌های سرپوشیده مجهز به باربکیو و میزو صندلی، آبنما، نمازخانه صحرایی، رختکن مجهز به کمد امانات و آیینه، سیستم صوت و پیج، آبخوری، میز شطرنج، زمین چمن و…
اولین پیست دوچرخه‌سواری ویژه زنان در این بوستان ایجاد شده است.
بوستان‌ها > بوستان مرضیه حدیدچی

بوستان بانوان پنجمین پارک ویژه خانم‌ها است. این بوستان سال ۱۳۹۸ در منطقه چهار شهرداری تهران افتتاح شد.این بوستان در مساحت ۳۵ هکتار و در محدوده جنگل‌های لویزان، ضلع جنوبی اتوبان بابایی و ضلع غربی باغ پرندگان ایجاد شده است. این بوستان به نام مرضیه حدیدچی (دباغ) نامگذار شده است. در افتتاح این بوستان پیروز حناچی شهردار تهران و زنان عضو شورای شهر تهران حضور داشتند.
زهرا صدراعظم نوری عضو شورای شهر تهران هدف از ایجاد پنجمین بوستان اختصاصی بانوان در تهران را ایجاد عدالت و برقراری امکانات برابر برای تمامی شهروندان عنوان کرد.
بوستان بانوان امکاناتی نظیر زمین‌های روباز ورزشی، زمین اسکیت، ساختمان خانه کودک، زمین بازی کودکان دارد.
نگارخانه

استراحت و معاشرت زن‌های تهرانی در بوستان اختصاصی بانوان
نمایی از بوستان اختصاصی خانم‌ها در تهران
فضای سبز بوستان اختصاصی خانم‌ها در تهران
این عکس در گزارش تصویری افتتاح بوستان اختصاصی زن‌ها منتشر شده است.
بوستان مرضیه حدیدچی در دوره مدیریت پیروز حناچی افتتاح شد.
هایپر نایف

| هایپر نایف | هایپر نایف |
| --- | --- |
هانگول: 하이퍼나이프
لاتین‌نویسی اصلاح‌شده: Haipeonaipeu
مک‌کیون–ریشاور: Haip'ŏnaip'ŭ
 :  
ژانر:  درام پزشکی  داستان جنایی 
نویسنده: کیم سون هی
کارگردان: کیم جونگ هیون
بازیگران:  پارک اون بین  سول کیونگ گو  یون چان یونگ  پارک بیونگ اون 
کشور سازنده: کره جنوبی
زبان اصلی: کره‌ای
تولید: تولید
تولیدکننده‌ها:  دونگ‌پونگ  بلاد استودیوز 
پخش: پخش
شبکهٔ اصلی: دیزنی پلاس
انتشار اولیه: ۱۹ مارس ۲۰۲۵ (۲۰۲۵-03-۱۹)
هایپر نایف (انگلیسی: Hyper Knife؛‏ کره‌ای: 하이퍼나이프) یک مجموعه تلویزیونی محصول کره جنوبی به نویسندگی کیم سون هی، به کارگردانی کیم جونگ هیون و با بازی پارک اون بین، سول کیونگ گو، یون چان یونگ و پارک بیونگ اون است. داستان این مجموعه حول محور یک پزشک نابغه و مرشد او می‌چرخد. این مجموعه از ۱۹ مارس ۲۰۲۵ از دیزنی پلاس پخش خواهد شد.
بازیگران

پارک اون بین در نقش جونگ سه اوک
سول کیونگ گو در نقش چوی دوک هی
یون چان یونگ در نقش سو یونگ جو
پارک بیونگ اون در نقش هان هیون دو
تولید > توسعه

تین مجموعه به نویسندگی کیم سون هی، که پیش از این نویسندگی امتحان الهی: ری‌بوت (۲۰۱۸) را بر عهده داشته و به کارگردانی کیم جونگ هیون است که قبلاً کارگردانی بیدار (۲۰۲۱–۲۰۲۲) و عشق دیوانه‌وار (۲۰۲۲) را انجام داده است. شرکت دونگ‌پونگ و بلاد استودیوز تهیه‌کنندگی این مجموعه را انجام دادند.
تولید > انتخاب بازیگران

در سال ۲۰۲۳، سول کیونگ گو پارک اون بین، هر دو در نظر داشتند در این مجموعه حضور پیدا کنند. در سال ۲۰۲۴، گزارش شد یون چان یونگ و پارک بیونگ اون پیشنهادی برای حضور در این مجموعه دریافت کردند. در ۳ آوریل، حضور هر چهار بازیگر در این مجموعه به صورت رسمی تأیید شد.
تولید > فیلم‌برداری

تصویربرداری اصلی در آوریل ۲۰۲۴ آغاز شد.
انتشار

در ۱۲ اوت ۲۰۲۴، دیزنی پلاس گزارش کرد که هایپر نایف در نیمهٔ اول سال ۲۰۲۵ منتشر خواهد شد. در ۷ ژانویه ۲۰۲۵، پس از اعلام لاین‌آپ درام‌های کره‌ای اصلی دیزنی پلاس در سال ۲۰۲۵، این پلتفرم اعلام کرد که زمان پخش هایپر نایف در ۱۹ مارس است.
فدراسیون عربستان جنوبی

اتحاد جنوب عربی (عربی: اتحاد الجنوب العربي) یک ایالت فدرال تحت حمایت بریتانیا در یمن جنوبی بود.
قاسیارسوک

| قاسیارسوک | قاسیارسوک |
| --- | --- |
بازسازی کلیسای براتاهیلد در قاسیارسوک: بازسازی کلیسای براتاهیلد در قاسیارسوک
از واحدهای فدرالی: پادشاهی دانمارک
کشور:  گرینلند
استان: کویالق
حکومت: حکومت
 • شهردار: فردریک فردریکسن
جمعیت (2009): جمعیت (2009)
 • کل: ۴۳
منطقهٔ زمانی: گرینویچ منهای ۳
کد پستی: ۳۹۲۱ نارساق
قاسیارسوک (به گرینلندی: Qassiarsuk) سکونتگاهی است در جنوب گرینلند.
این روستا در استان کویالق واقع شده و ۴۳ نفر جمعیت دارد. (سال ۲۰۰۹). سال بنیاد آن سال ۱۹۲۴ میلادی است.
قاسیارسوک در حدود ۵ کیلومتری نارسارسوآق و در کرانهٔ شمال باختری آب‌دره تونولیارفیک جای گرفته‌است.
این روستا مکانی است که مِلک اریک سرخ، بنیادگذار نخستین مستعمره وایکینگ‌نشین در گرینلند، در آن واقع شده‌بود. نام ملک اریک سرخ، براتاهیلد است.
مردم قاسیارسوک از راه دام‌داری گوسفند و اخیراً با درآمد به‌دست آمده از افزایش شمار گردشگران زندگی می‌کند.
آروس بابالیان

| آروس بابالیان | آروس بابالیان |
| --- | --- |
زاده: ۲۵ ژوئن [سبک قدیمی: ۱۲ ژانویه] ۱۸۹۳ تفلیس، امپراتوری روسیه
خاستگاه: ارمنستانی
درگذشته: ۱۱ مهٔ ۱۹۸۲ (۸۸ سال) تفلیس، جمهوری شوروی سوسیالیستی گرجستان
پیشه(ها): خواننده سوپرانو، آموزگار موسیقی و نوازنده پیانو
ساز(ها): آوازخوانی
محل تحصیل: کنسرواتوار دولتی وانو ساراجیشویلی تفلیس
جوایز: 
 :  
آروس گریگوری بابالیان (ارمنی: Արուս Գրիգորի Բաբալյան؛ زاده ۱۲ ژوئن ۱۸۹۳ - درگذشته ۱۱ مهٔ ۱۹۸۲) خواننده، آموزگار موسیقی، نوازنده پیانو اهل ارمنستان بود وی بین سال‌های - تا - میلادی فعالیت می‌کرد.
زندگی‌نامه

وی در ۲۵ ژوئن [سبک قدیمی: ۱۲ ژانویه] ۱۸۹۳ در تفلیس در به دنیا آمد و از کنسرواتوار دولتی وانو ساراجیشویلی تفلیس (۱۹۲۱) فارغ‌التحصیل گشت. وی در کنسرواتوار دولتی کومیتاس ایروان، تئاتر مارجانیشولی گرجستان، تئاتر دراماتیک ارمنی پتروس آدامیان تفلیس و کالج دولتی موسیقی کارا-مورزا گیومری فعالیت می‌کرد. وی همچنین برنده جوایزی همچون چهره هنری شایسته ارمنستان شوروی (۱۹۵۴) شد. وی در ۱۱ مهٔ ۱۹۸۲ در سن ۸۹ سالگی در تفلیس درگذشت.
آرنستورف

| آرنستورف   | آرنستورف   |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
کشور: آلمان
ایالت: باواریا
منطقه اداری: بایرن سفلی
ناحیه: روتال-این
حکومت: حکومت
 • شهردار: Alfons Sittinger
مساحت: مساحت
 • کل: ۸۰٫۴۸ کیلومتر مربع (۳۱٫۰۷ مایل مربع)
ارتفاع: ۳۹۷ متر (۱۳۰۲ فوت)
جمعیت (2013-12-31): جمعیت (2013-12-31)
 • کل: ۶٬۷۲۹
 • تراکم: ۸۴/کیلومتر مربع (۲۲۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: CET/CEST (UTC+1/+2)
کدهای پستی: 94424
کدهای شماره‌گیری: 08723
پلاک خودرو: PAN
وبگاه: www.arnstorf.de
آرنستورف (به آلمانی: Arnstorf) یک شهر در آلمان است که در بایرن واقع شده‌است.
خصوصیات

آرنستورف ۸۰٫۴۸ کیلومترمربع مساحت دارد ۳۹۷ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
خواهرخوانده

شهر Rossatz-Arnsdorf خواهرخواندهٔ آرنستورف هست.
گشتات ام شیمزی

| گشتات ام شیمزی | گشتات ام شیمزی |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
کشور: آلمان
ایالت: بایرن
منطقه اداری: بایرن علیا
ناحیه: روزنهایم
انجمن شهرداری: برایتبرون 
حکومت: حکومت
 • شهردار: برنارد زلنر
مساحت: مساحت
 • کل: ۱۰٫۷۰ کیلومتر مربع (۴٫۱۳ مایل مربع)
ارتفاع: ۵۳۸ متر (۱۷۶۵ فوت)
جمعیت (2013-12-31): جمعیت (2013-12-31)
 • کل: ۱٬۱۵۱
 • تراکم: ۱۱۰/کیلومتر مربع (۲۸۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: CET/CEST (UTC+1/+2)
کدهای پستی: 83257
کدهای شماره‌گیری: 08054
پلاک خودرو: RO
وبگاه: www.gstadt.de
گشتات ام شیمزی (به آلمانی: Gstadt am Chiemsee) یک شهر در آلمان است که در بایرن واقع شده‌است.
خصوصیات

گشتات ام شیمزی ۱۰٫۷۰ کیلومترمربع مساحت دارد ۵۳۸ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
قادی‌محله (جویبار)

| قادی‌محله | قادی‌محله |
| --- | --- |
روستا: روستا
کشور: ایران
استان: مازندران
شهرستان: جویبار
بخش: مرکزی
دهستان: سیاهرود
جمعیت: ۳۱۱نفر
قادی‌محله ، روستایی است از توابع بخش مرکزی شهرستان جویبار در استان مازندران ایران.
جمعیت

این روستا در دهستان سیاهرود قرار داشته و براساس آخرین سرشماری مرکز آمار ایران که در سال ۱۳۸۵ صورت گرفته، جمعیت آن ۳۱۱نفر (۸۷خانوار) بوده‌است.
قانون انتخابات مجلس شورای ملی

قانون انتخابات مجلس شورای ملی ابتدا در مجلس دوم شورای ملی در سال ۱۲۹۰ و سپس در ۱۳۰۴ مجددا تصویب شد و برای انتخابات ادوار سوم تا بیست‌ و چهارم مجلس شورای ملی مورد استفاده قرار گرفت.
طبق این قانون حق رأی عمومی شد و به همهٔ مردان تبعهٔ ایران بالای ۲۰ سال، فارغ از وضعیت املاک، مالیات، درآمد یا تحصیلات منتها به شرط توطن یا سکونت در حوزهٔ انتخابیه حداقل از شش ماه قبل اعطا شد. قانون در سال ۱۳۰۴ مجدداً با تغییراتی عمدتا در خصوص نحوه تشکیل انجمن نظارت و کیفیت توزیع تعرفه و اخذ رأی و نیز شرایط افتتاح مجلس تصویب شد. این قانون تا انقلاب اسلامی ایران نافذ بود ولی پس از تصویب قانون دیگری به همین نام توسط شورای انقلاب در بهمن ۱۳۵۸ ملغی شد. تقریباً دو ماه پس از آغاز دورهٔ اول مجلس شورا پس از انقلاب (۷ خرداد ۱۳۵۹)، نام مجلس شورای ملی در ۳۱ تیر ۱۳۵۹ به مجلس شورای اسلامی تغییر کرد. در همان دوره در سال ۱۳۶۲، قانون انتخابات مجلس شورای اسلامی تصویب شد و قانون انتخابات مجلس شورای ملی رسماً و اسماً از رده خارج شد.
از مهم‌ترین تغییرات قانون، اعطای حق رأی به زنان در ۱۳۴۳ پس از انقلاب سفید و تغییرات مرزهای حوزه‌های انتخابیه در ۱۳۳۹ و ۱۳۵۰ بود. در سال‌های ۱۳۳۹، ۱۳۴۶، و ۱۳۵۰ تعداد نمایندگان مجلس نیز از ۱۳۶ به ترتیب به ۲۰۰، ۲۱۹، و ۲۶۸ افزایش یافت.
بینوایان (فیلم ۱۹۵۸)

| بینوایان | بینوایان |
| --- | --- |
کارگردان: ژان-پل لو شانوا
فیلمنامه‌نویس: میشل اودیار رنه بارژاول ژان-پل لو شانوا ویکتور هوگو
بر پایه: بی‌نوایان اثر ویکتور هوگو
بازیگران: ژان گابن گابریل فونتان پل فور  برنار موسون
موسیقی: ژرژ ون پریس
فیلم‌بردار: ژاک ناتو
تدوین‌گر: Lieselotte Johl اما لو شانوا
شرکت تولید: دویچ فیلم (DEFA)
توزیع‌کننده: پاته (فرانسه) VEB Progress Film-Vertrieb (آلمان شرقی) Continental Distributing (ایالات متحده)
تاریخ‌های انتشار:  ۱۲ مارس ۱۹۵۸ (۱۹۵۸-۰۳-۱۲) (فرانسه)  ۱۶ ژانویه ۱۹۵۹ (۱۹۵۹-۰۱-۱۶) (آلمان شرقی)  
مدت زمان: ۲۱۷ دقیقه
کشور: فرانسه آلمان شرقی ایتالیا
زبان: فرانسوی 
بینوایان (انگلیسی: Les Misérables) یک فیلم اقتباسی به کارگردانی ژان-پل لو شانوا و نویسندگی میشل اودیار و رنه بارژاول که محصول مشترک کشورهای فرانسه، آلمان شرقی و ایتالیا می‌باشد و در ۱۲ مارس ۱۹۵۸ به اکران عمومی درآمد. این فیلم براساس رمانی به همین نام نوشته ویکتور هوگو ساخته شده‌است و در آن ژان گابن در نقش ژان والژان ایفای نقش کرده‌است.
گزیدهٔ بازیگران

ژان گابن در نقش ژان والژان
برنار بلیه در نقش ژاور
دنیل دلورم در نقش فانتین
بورویل در نقش تناردیه
بتریس آلتریبا در نقش کوزت
سرژ رجیانی
فرنان لودو
ژان مورا
ژرار داریو
امیل ژنووا
گابریل فونتان
ژاک مارین
ژان-پل لو شانوا
پالمیر لواسور
پائول بانیفاش
پل فور
پالمیر لواسور
برنار موسون
قدرت (ترانه لیتل میکس)

«قدرت» (انگلیسی: Power) آهنگی از گروه دخترانه بریتانیایی لیتل میکس است. این هفتمین قطعه از چهارمین آلبوم استودیویی روزهای شکوه است که در ۱۸ نوامبر ۲۰۱۶ توسط سایکو میوزیک منتشر شد. ریمیکسی از این آهنگ با آوازهایی از رپر بریتانیایی استورمزی در ۲۶ مه ۲۰۱۷ به‌عنوان چهارمین و آخرین تک‌آهنگ آلبوم منتشر شد و علاوه بر این در آلبوم روزهای شکوه: نسخه پلاتینیوم که انتشار مجدد آلبوم روزهای شکوه بود، قرار گرفت.
مقداد قباخلو

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  مقداد قباخلو
زادروز:  ۲۳ اوت ۱۹۸۲ ‏(۴۲ سال)
زادگاه:  گرمسار، ایران
قد:  ۱٫۸۶ متر (۶ فوت ۱ اینچ)
پست:  مهاجم
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۱۹۹۷–۱۹۹۸:  استقلال گرمسار
۱۹۹۸–۱۹۹۹:  پیروزی گرمسار
۱۹۹۹–۲۰۰۲:  باشگاه فوتبال سایپا تهران
۲۰۰۱–۲۰۰۲:  فجر سپاه تهران
۲۰۰۲–۲۰۰۴:  باشگاه فوتبال پرسپولیس تهران
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۳–۲۰۰۶ |  باشگاه فوتبال پرسپولیس تهران |  ۱۱ |  (۱) |
| ۲۰۰۶–۲۰۰۷ |  باشگاه فوتبال ملوان بندر انزلی |  ۱۳ |  (۱) |
| ۲۰۰۷–۲۰۰۸ |  باشگاه فوتبال شهرداری زنجان |  ۱۹ |  (۱) |
| ۲۰۰۸–۲۰۱۱ |  باشگاه فوتبال پاس همدان |  ۴۲ |  (۴) |
| ۲۰۱۱–۲۰۱۲ |  باشگاه فوتبال شهرداری یاسوج |  ۱۲ |  (۷) |
| ۲۰۱۲ |  باشگاه فوتبال مس کرمان |  ۸ |  (۲) |
| ۲۰۱۲–۲۰۱۳ |  باشگاه فوتبال پاس همدان |  ۲۶ |  (۹) |
| ۲۰۱۳–۲۰۱۴ |  باشگاه فوتبال سایپا تهران |  ۱۵ |  (۰) |
| ۲۰۱۴–۲۰۱۵ |  باشگاه فوتبال صنعت نفت آبادان |  ۱۱ |  (۱) |
| ۲۰۱۵–۲۰۱۶ |  باشگاه فوتبال گسترش فولاد تبریز |   |   |
| ۲۰۱۶–۲۰۱۷ |  باشگاه فوتبال نساجی مازندران |   |   |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
مقداد قباخلو (زاده ۱ شهریور ۱۳۶۱ - گرمسار) بازیکن فوتبال ایرانی و عضو باشگاه سایپا البرز است. وی سابقه بازی در باشگاه‌های پرسپولیس، پاس همدان و شهرداری یاسوج و نساجی مازندران را دارد.
وی در نیم فصل ۱۳۹۰ به تیم مس کرمان پیوست.
تقطیر دانش

تقطیر دانش (به انگلیسی: Knowledge distillation) یکی از روش‌های مرسوم برای انتقال اطلاعات بین مدل‌ها است که در چند سال گذشته بسیار مورد بررسی قرار گرفته‌است. در دنیای یادگیری ماشین، به فرایند انتقال دانش از یک مدل نسبتاً بزرگ به یک مدل کوچک تقطیر دانش گفته می‌شود. مدل‌های بزرگ مثل شبکه‌های عصبی ژرف یا مدل‌های یادگیری ماشین جمعی (به انگلیسی: Ensemble Models) ظرفیت دانش و یادگیری بیشتری در مقایسه با مدل‌های کوچک‌تر دارند اما از لحاظ محاسباتی بسیار سنگین‌تر هستند. تقطیر دانش، این دانش را از مدل‌های پیچیده به مدل‌های ساده‌تر و کوچک‌تر منتفل می‌کند و تلاش می‌کند که این کار را با کمترین میزان هدررفت دانش انجام دهد.
ایدهٔ تقطیر دانش

در واقع نیاز به آن، زمانی حس شد که مدل‌های پیچیده‌ای داریم که توانایی حل مسائل سخت را دارند و می‌خواهیم آن‌ها را در دستگاه‌های تلفن همراه یا جاهای دیگر که کمبود منابع داریم، به کار بگیریم. به‌طور معمول در دنیای یادگیری ماشین، ما از مدل‌های مشابه برای آموزش و استنتاج استفاده می‌کنیم اما نکتهٔ قابل توجه این است که نیازمندی‌های این دو قسمت با هم متفاوت است. در یادگیری معمولاً ما دنبال این هستیم که پارامترهای یادگیری را بدست آوریم. برای این کار می‌توان زمان بسیار زیادی را صرف کرد و مسیرهای مختلف زیادی را امتحان کرد. همچنین می‌توان از تکنیک‌های مختلفی استفاده کرد؛ مثلاً عمق شبکه را بیشتر کنیم یا از داده‌های بیشتری کمک بگیریم یا برای تنظیم مدل (به انگلیسی: Regularization) از حذف تصادفی (به انگلیسی: Dropout) استفاده کنیم. اما در استنتاج بسیار واضح است که به این کارها و امتحان کردن‌ها نیاز نداریم. در مرحله استنتاج مهم‌ترین نیازها دقت بالای مدل و زمان مصرفی برای پیش‌بینی کردن است. اگر مدل شما بسیار کند باشد یا منابع محاسباتی زیادی نیاز داشته باشد، دیگر دقت بالای آن اهمیت چندانی پیدا نمی‌کند. در این‌جا است که ایدهٔ اساسی تقطیر دانش شکل می‌گیرد.
این روش، فرایندی برای آموزش یک مدل ساده است، به طوری که دانش مدل پیچیده را تا حد امکان به آن انتقال دهیم. معمولاً مدل پیچیده را معلم (به انگلیسی: Teacher Model) و مدل ساده را دانش‌آموز (به انگلیسی: Student Model) می‌نامیم. مدل معلم به‌طور معمول مدلی است که پارامترهای بسیار زیادی دارد یا یک مجموعه از چندین مدل است و نمی‌توان از آن‌ها به راحتی در جاهای مختلف که توانایی محاسباتی بسیار زیادی نداریم، استفاده کرد. مدل دانش‌آموز نیز معمولاً مدلی ساده و بسیار سریع است.
نگاهی دقیق‌تر به تقطیر دانش

یک راه برای انتقال دادن تعمیم‌سازی (به انگلیسی: Generalization) از مدل معلم به مدل دانش‌آموز این است که از توزیع احتمال خروجی مدل معلم که آن را اهداف نرم (به انگلیسی: Soft Targets) می‌نامیم، برای آموزش مدل دانش‌آموز استفاده کنیم. در طرف دیگر هم تعدادی داده همراه با برچسب داریم که آن‌ها را اهداف سخت (به انگلیسی: Hard Targets) می‌نامیم. از هر دوی آن‌ها در این فرایند تقطیر استفاده می‌شود. اگر مدل معلم مجموعه‌ای از مدل‌های ساده باشد آن‌گاه می‌توان از میانگین حسابی یا هندسی توزیع‌های خروجی به عنوان اهداف نرم استفاده کرد. در واقع در این‌جا به جای آموزش مستقیم مدل دانش آموز روی داده‌های خام، مدل سعی می‌کند تا خروجی شبکهٔ معلم را تقلید کند. اگر آنتروپی اهداف نرم زیاد باشد، اطلاعات بسیار زیادی را با واریانس کمتر در مقایسه با اهداف سخت متناظر، در دل خود دارند. از روی همین می‌توان فهمید که مدل دانش‌آموز در مقایسه با مدلی که به صورت عادی بخواهد آموزش ببیند، می‌تواند با حجم دادهٔ بسیار کمتر آموزش ببیند و حتی دچار مشکل بیش‌برازش (به انگلیسی: Overfitting) نشود. در مواردی حتی دیده شده‌است که دقت مدل دانش‌آموز از معلم به دلیل این که تعمیم‌سازی بهتری و بیش‌برازش کمتری دارد، بیشتر است.
در شکل بالا مراحل مختلف مدل‌های مبتنی بر تقطیر دانش را می‌بینید. در قسمت اول جمع‌آوری داده، مورد نیاز است. در بسیاری از کاربردها، شبکه‌های معلم و دانش‌آموز به‌طور مستقیم بر روی دادهٔ خام نمی‌توانند آموزش ببینند؛ بنابراین یک سری تبدیلات بر روی داده‌ها ممکن است نیاز شود. در مرحله بعدی که طراحی مدل معلم است، ساختار مدل بر اساس اهداف و مسئله تعیین می‌گردد. همچنین تعداد معلم‌ها (اگر قرار است چند شبکه معلم داشته باشیم که هر یک روی بخشی از داده کار کنند) و نحوهٔ ارتباط آن‌ها با همدیگر تعیین می‌گردد.
مرحلهٔ بعدی تقطیر دانش است که هستهٔ کلی کار است. در این مرحله معلوم می‌شود که تقطیر به چه شکل صورت بگیرد. تعیین می‌کنید که روش انتقال به چه شکل باشد. این که از اهداف سخت یا اهداف نرم یا هر دو استفاده کنیم و تقطیر تنها از انتهای مدل معلم یا لایه‌های میانی صورت گیرد نیز در این قسمت معلوم می‌شوند. در نهایت در مرحلهٔ طراحی مدل دانش‌آموز، ساختار این شبکه و این که چطور اطلاعات را از معلم دریافت کند، مورد بررسی قرار می‌گیرد. نکتهٔ قابل توجه این است که این بخش به صورت مستقیم به داده و هدف متصل است، زیرا مدل دانش‌آموز بر اساس نوع مسئله و داده‌های مورد بررسی طراحی می‌شود.
پیاده‌سازی تقطیر دانش

شبکه‌های عصبی (به انگلیسی: Neural Network) معمولاً توزیع احتمال دسته‌ها در لایه آخر را به کمک تابع پیشینه هموار (به انگلیسی: Softmax) محاسبه می‌کنند. اگر  z_{i} ورودی  iام لایه آخر (ورودی پیشینه هموار) باشند، احتمال  q_{i} را با مقایسه  z_{i} با دیگر ورودی‌های این لایه، حساب می‌کند.
q_{i}={\frac {exp(z_{i}/T)}{\sum _{j}exp(z_{j}/T)}}
دقت کنید که   T در رابطه بالا دما است که معمولاً برابر ۱ قرار داده می‌شود. بدیهی است که  T این‌جا یک فراپارامتر (به انگلیسی: Hyperparameter) است. هر چه‌قدر  T بیشتر باشد، توزیع ما هموارتر می‌شود و هرچه قدر کمتر باشد اهمیت  z_{i}ها بیشتر می‌شود و توزیع ناهموارتر می‌شود. به تعبیر دیگر هر چه قدر که  T بیشتر می‌شود، احتمال دستهٔ محتمل‌تر به سمت یک میل می‌کند ولی هر چه قدر که  T کمتر می‌شود، احتمال رده‌ها به سمت یکنواخت شدن حرکت می‌کنند.
در حالت ساده و ابتدایی، تابع هدف را می‌توان آنتروپی متقاطع (به انگلیسی: Cross Entropy) با اهداف نرم در نظر گرفت. در واقع پس از آموزش دادن مدل معلم در دمای بالا، اهداف نرم به‌دست می‌آیند و مدل دانش‌آموز به کمک آن‌ها در همان دمای بالا آموزش می‌بیند. البته بعد از تمام شدن آموزش، مدل دانش‌آموز از دمای ۱ استفاده می‌کند.
اگر برچسب‌های درست برای تمام یا بعضی از داده‌ها در مجموعه انتقال (به انگلیسی: Transfer Set) (مجموعه داده‌ای که از آن برای آموزش مدل دانش‌آموز استفاده می‌کنیم) موجود باشد، می‌توان روش را بسیار بهبود بخشید. یک روش این است که از این برچسب‌های درست استفاده کرد تا در اهداف نرم اصلاحاتی اعمال کنیم اما روش کارآمدتر این است که تابع هدف را میانگین وزن‌دار آنتروپی متقاطع با اهداف نرم و آنتروپی متقاطع با اهداف سخت در نظر بگیریم. دقت شود که در آنتروپی متقاطع با اهداف نرم دما در هر دو بالا و یکسان در نظر گرفته می‌شود در حالی که در آنتروپی متقاطع با اهداف سخت، دمای مدل دانش‌آموز همان‌طور که در بالا گفتیم برابر ۱ است. به‌طور تجربی این نتیجه به دست آمده که اگر ضریب جملهٔ دوم به طرز قابل توجهی کم باشد و تأثیر اهداف نرم در تابع هدف ما بیشتر باشد، نتیجه به دست آمده بهتر است.
حال سعی می‌کنیم تا توصیف بالا را به صورت ریاضی ببینیم. فرض کنید که  D مجموعه داده‌های آموزشی ما است. حال دوتایی‌های ورودی و برچسب به صورت (x.y)\in D می‌باشند. فرض کنید که  T مدل معلم با پارامترهای  \theta _{T} و  S مدل دانش‌آموز با پارامترهای  \theta _{S} باشد. حال طبق تقطیر دانش هدف کمینه کردن اتلاف نوشته شده در فرمول زیر است:
\sum _{(x.y)\in D}L_{KD}(S(x.\theta _{S}.\gamma ).T(x.\theta _{T}.\gamma ))+\varphi L_{CE}({\hat {y_{s}}}.y)
در فرمول بالا،  L_{CE} همان آنتروپی متقاطع اهداف سخت است که بر روی برچسب‌های  {\hat {y_{s}}} پیش‌بینی شده توسط مدل دانش‌آموز و برچسب‌های  y واقعی داده‌ها
در دمای ۱ محاسبه می‌گردد.  L_{KD} همان اتلاف تقطیر است که در واقع آنتروپی متقاطع اهداف نرم می‌باشد که از خروجی‌های لایه پیشینه هموار معلم و دانش‌آموز در دمای  \gamma  محاسبه می‌شود؛ بنابراین،  S(x.\theta _{S}.\gamma ) خروجی لایهٔ پیشینه هموار دانش‌آموز و  T(x.\theta _{T}.\gamma ) خروجی لایهٔ پیشینه هموار معلم را نشان می‌دهند.  \varphi  هم فراپارامتری است که میزان تأثیر هر یک از این اتلاف‌ها را در مدل نهایی کنترل می‌کند.
کاربردها

امروزه از تقطیر دانش در بسیاری از حوزه‌ها و مسائل استفاده می‌شود که در زیر به چند مورد آن‌ها اشاره می‌کنیم.
کاربردها > بینایی کامپیوتر

در این حوزه تقطیر دانش بسیار کاربرد دارد. بسیاری از مدل‌های امروزی در این حوزه بر پایهٔ یادگیری ژرف می‌باشند و در نتیجه معمولاً با مدل‌های سنگینی سر و کار داریم. پس می‌توان از تقطیر دانش و فشرده سازی مدل (به انگلیسی: Model Compression) کمک گرفت تا در جاهایی که کمبود منابع داریم از مدل‌های سبک‌تر استفاده کنیم. در مسائل زیادی همچون کلاس‌بندی عکس‌ها یا تشخیص چهره و جاهای دیگر از این تکنیک کمک گرفته می‌شود.
کاربردها > پردازش زبان‌های طبیعی

مدل‌های مبتنی بر یادگیری ژرف که در این حوزه وجود دارند، معمولاً بسیار بزرگ و پیچیده هستند و میلیون‌ها پارامتر دارند. در نتیجه در این حوزه به خصوص از آن‌جا که تسک‌های مربوطه بیشتر در سیستم‌های سبک باید استفاده شوند، تقطیر دانش بسیار محبوب است. تلاش می‌شود تا به مدل‌های سبک و سریع‌تری که تنها تقاوت دقت ناچیزی با مدل‌های پیچیدهٔ اصلی دارند، برسیم. در واقع این مدل‌ها به حافظهٔ کمتری و منابع پردازشی کمتری نیاز دارند و در عین حال دقت خوبی دارند. در کاربردهایی مثل تولید متن یا پرسش و پاسخ نیز این مورد کاربرد دارد.
کاربردها > بازشناسی گفتار

مدل‌های امروزه و مطرح این حوزه نیز بیشتر بر پایهٔ شبکه‌های عصبی و یادگیری ژرف می‌باشند. اما همان‌طور که می‌دانید از آن‌ها معمولاً بر روی سیستم‌های نهفته یا سیستم‌های کم منبع دیگری همچون تلفن همراه استفاده می‌باشد. در نتیجه در مرحلهٔ توسعه و استنتاج مهم است که مدل‌های ما تا حد ممکن سبک و سریع باشند. در نتیجه از تکنیک تقطیر دانش و فشرده سازی مدل در این‌جا نیز استفاده می‌شود.
مراحل مختلف مدل تقطیر دانش در حوزهٔ طراحی معلم-دانش‌آموز
نمونه‌ای از معماری تقطیر دانش از مدل معلم به مدل دانش‌آموز
نمونه‌ای از یک معماری معلم-دانش‌آموز در بینایی ماشین
قدمگاه خضر نبی

| قدم‌گاه خضر نبی | قدم‌گاه خضر نبی |
| --- | --- |
نام: قدم‌گاه خضر نبی
کشور: ایران
استان: استان خوزستان
شهرستان: شهرستان آبادان
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
نوع بنا: تاریخی
کاربری کنونی: موزه و گردشگری
دورهٔ ساخت اثر: ۹۲۰ (ه. ق)
مالک اثر: سازمان میراث فرهنگی، صنایع دستی و گردشگری استان خوزستان
قدم‌گاه خضر نبی در هفت کیلومتری شرق آبادان در ساحل رودخانه بهمنشیر و اروندکنار روبروی روستای طرة الحضر (گذرگاه خضر) قرار دارد در سال ۹۲۰ (ه. ق) و به‌عبارتی ۵۰۰ سال پیش بنا گردیده و به قدم‌گاه حضرت خضر نبی (مقام خضر) معروف است.
ویرایش : درسفرنامه ابن بطوطه که درسال ۷۲۵ هجری قمری به سمت ایران امده و از ابادان گذشته نوشته در کنارساحل دریا زیارتگاهی است که به قدمگاه خضر نبی معروف است،پس قدمت این قدمگاه باید بیش از ۵۰۰سال باشد