stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
توزیع بتا-دوجمله‌ای

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 تابع جرم احتمال:  تابع جرم احتمال
 تابع توزیع تجمعی:  تابع توزیع تجمعی
پارامترها:  n ∈ عدد طبیعی — number of trials  \alpha >0 (عدد حقیقی)  \beta >0 (عدد حقیقی)
تکیه‌گاه:  k ∈ { 0, …, n }
تابع جرم احتمال:   {n \choose k}{\frac {\mathrm {B} (k+\alpha ,n-k+\beta )}{\mathrm {B} (\alpha ,\beta )}}\!
تابع توزیع تجمعی:   1-{\tfrac {\mathrm {B} (\beta +n-k-1,\alpha +k+1)_{3}F_{2}({\boldsymbol {a}},{\boldsymbol {b}};k)}{\mathrm {B} (\alpha ,\beta )\mathrm {B} (n-k,k+2)(n+1)}}  where  3F2(a,b,k) is the generalized hypergeometric function  =3F2(1, α + k + 1, −n + k + 1; k + 2, −β − n + k + 2; 1)
میانگین:   {\frac {n\alpha }{\alpha +\beta }}\!
واریانس:   {\frac {n\alpha \beta (\alpha +\beta +n)}{(\alpha +\beta )^{2}(\alpha +\beta +1)}}\!
چولگی:   {\tfrac {(\alpha +\beta +2n)(\beta -\alpha )}{(\alpha +\beta +2)}}{\sqrt {\tfrac {1+\alpha +\beta }{n\alpha \beta (n+\alpha +\beta )}}}\!
کشیدگی:  See text
تابع مولد گشتاور:   _{2}F_{1}(-n,\alpha ;\alpha +\beta ;1-e^{t})\!  {\text{for }}t<\log _{e}(2)
تابع مشخصه:   _{2}F_{1}(-n,\alpha ;\alpha +\beta ;1-e^{it})\!  {\text{for }}|t|<\log _{e}(2)
شکل ۱: چگالی احتمال.
شکل ۲: توزیع تجمعی.
توزیع بتا-دوجمله‌ای (انگلیسی: Beta-binomial distribution)
می‌توان تصور کرد که پارامتر  p در این توزیع از یک توزیع بتا بدست آمده‌است.
که خود توزیع بتا دارای فرمول زیر است:
حال می‌توان توزیع کلی را به صورت زیر نوشت:
با استفاده از ویژگی‌های تابع بتا می‌توان رابطهٔ فوق را به صورت زیر ساده کرد:
توزیع‌های مرتبط

BB(1,1,n)\sim U(0,n)\, که در آن   U(a,b)\, توزیع یکنواخت گسسته است.
جیلان (خواننده)

| جیلان | جیلان |
| --- | --- |
نام تولد: Ceylan Avcı
نام(های) دیگر: Little Ceylan (Junior Ceylan)
زاده: ۲۵ ژوئن ۱۹۷۴ استان تونجلی
ژانر: آرابسک، فانتزی, موسیقی ترکیه
پیشه(ها): موسیقی‌دان، آهنگساز، ترانه‌پرداز، تنظیم، موسیقی فولک معاصر هنرمند، تهیه‌کننده موسیقی، مجری تلویزیون، بازیگر
سال‌های فعالیت: ۱۹۸۴–اکنون
جیلان (انگلیسی: Ceylan؛ زادهٔ ۱۹۷۴) موسیقی‌دان و آهنگساز اهل ترکیه است او اصالتا زازا تبار است که چند ترانه کوردی را نیز خوانده که یکی از این ترانه‌های کوردی شب میباشد .
یواس‌اس آماندا (۱۸۵۶)

| پیشینه> مالک | پیشینه>  |
| --- | --- |
آغاز کار::  ۲۹ نوامبر ۱۸۵۸
به دست آورده شده::  ۶ اوت ۱۸۶۱
اعزام::  ۲۹ نوامبر ۱۸۶۱
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  ۳۶۸ تن بزرگ (۳۷۴ تن)
درازا::  ۱۱۷ فوت ۶ اینچ (۳۵٫۸۱ متر)
پهنا::  ۲۷ فوت ۹ اینچ (۸٫۴۶ متر)
آبخور::  ۱۲ فوت ۶ اینچ (۳٫۸۱ متر)
سرعت::  varied
یواس‌اس آماندا (۱۸۵۶) (به انگلیسی: USS Amanda (1856)) یک کشتی بود که طول آن ۱۱۷ فوت ۶ اینچ (۳۵٫۸۱ متر) بود. این کشتی در سال ۱۸۵۸ ساخته شد.
تپه دولت‌آباد (بوئین‌زهرا)

| تپه دولت‌آباد۲ | تپه دولت‌آباد۲ |
| --- | --- |
نام: تپه دولت‌آباد۲
کشور: ایران
شهرستان: شهرستان بوئین‌زهرا
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: تپه
دیرینگی: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
دورهٔ ساخت اثر: دوران‌های تاریخی پس از اسلام
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۵۴۷۵
تاریخ ثبت ملی: ۲۵ اسفند ۱۳۸۰
تپه دولت‌آباد۲ مربوط به دوران‌های تاریخی پس از اسلام است و در شهرستان بوئین‌زهرا، ابتدای کمربندی بوئین‌زهرا به اشتهارد واقع شده و این اثر در تاریخ ۲۵ اسفند ۱۳۸۰ با شمارهٔ ثبت ۵۴۷۵ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
یواس‌اس وانتا (وای‌تی-۱)

| پیشینه> مالک | پیشینه>  |
| --- | --- |
آب‌اندازی::  ۱ آوریل ۱۸۹۱
آغاز کار::  ۳ مارس ۱۸۹۲
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  192 tons
درازا::  ۹۲ فوت ۶ اینچ (۲۸٫۱۹ متر)
پهنا::  ۲۰ فوت ۱۱٫۵ اینچ (۶٫۳۸۸ متر)
آبخور::  ۸ فوت ۰ اینچ (۲٫۴۴ متر)
سرعت::  11.5 knots
یواس‌اس وانتا (وای‌تی-۱) (به انگلیسی: USS Wahneta (YT-1)) یک کشتی بود که طول آن ۹۲ فوت ۶ اینچ (۲۸٫۱۹ متر) بود. این کشتی در سال ۱۸۹۲ ساخته شد.
چمبرا

| چمبرا | چمبرا |
| --- | --- |
کومونه: کومونه
چمبرا: چمبرا
چمبراموقعیت چمبرا در  Italy: چمبراموقعیت چمبرا در  Italy
مختصات: ۴۶°۱۱′ شمالی ۱۱°۱۳′ شرقی﻿ / ﻿۴۶٫۱۸۳°شمالی ۱۱٫۲۱۷°شرقی﻿ / 46.183; 11.217: مختصات: ۴۶°۱۱′ شمالی ۱۱°۱۳′ شرقی﻿ / ﻿۴۶٫۱۸۳°شمالی ۱۱٫۲۱۷°شرقی﻿ / 46.183; 11.217
کشور: ایتالیا
ناحیه: ترنتینو آلتو آدیجه
استان / شهرستان: ترنتینو (TN)
مساحت: مساحت
 • کل: ۱۷٫۰ کیلومتر مربع (۶٫۶ مایل مربع)
جمعیت (Dec. 2004): جمعیت (Dec. 2004)
 • کل: ۱۷۷۶
 • تراکم: ۱۰۰/کیلومتر مربع (۲۷۰/مایل مربع)
اهلیت‌نام: Cembrani
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانه)
کد پستی: ۳۸۰۳۴
پیش‌شماره تلفن: ۰۴۶۱
وبگاه: وبگاه رسمی
چمبرا (به ایتالیایی: Cembra) یک منطقهٔ مسکونی در ایتالیا است که در ترنتینو واقع شده‌است. چمبرا ۱۷٫۰ کیلومتر مربع مساحت و ۱٬۷۷۶ نفر جمعیت دارد.
ییرژی سوخی

| ییرژی سوخی | ییرژی سوخی |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱ اکتبر ۱۹۳۱ ‏(۹۲ سال) پلزن
ملیت: جمهوری چک
پیشه(ها): بازیگر، نویسنده، بازیگر، شاعر، ترانه سرا، آهنگساز، هنرمند
ییرژی سوخی (انگلیسی: Jiří Suchý؛ ۱ اکتبر ۱۹۳۱ – ) بازیگر سینما، نویسنده و بازیگر صحنه اهل کشور جمهوری چک است. او همچنین موسیقی می‌نویسد. در حال حاضر او مالک تئاتر Semafor در پراگ است که سالها در آنجا اجرا داشته‌است و در سال ۱۹۵۹ به تأسیس آن کمک کرد.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به اگر یک‌هزار کلارینت اشاره کرد.
وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون دکترای افتخاری شده‌است.
یوروکوفو

| یوروکوفو | یوروکوفو |
| --- | --- |
روستا: روستا
کشور:  بلغارستان
استان: استان بلاگووگراد
شهرداری: شهرستان یاکورودا
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۲ (EET)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۳ (EEST)
یوروکوفو (به بلغاری: Yurukovo) روستایی در بلغارستان است که در استان بلاگووگراد واقع شده‌است.
الکسیوس یکم ترابوزان

الکسیوس یکم مگاس کمننوس ( یونانی: Αλέξιος Κομνηνός  ;  ج. ۱۱۸۲ - ۱ فوریه ۱۲۲۲) یا الکسیوس یکم مگاس کمننوس به همراه برادرش دیوید، بنیانگذار امپراتوری ترابوزان و فرمانروای آن از سال ۱۲۰۴ تا زمان مرگش در سال ۱۲۲۲ بود. این دو برادر تنها فرزندان مذکر امپراتور بیزانس آندرونیکوس یکم بودند که در سال ۱۱۸۵ از سلطنت خلع و کشته شدند و بنابراین ادعا کردند که نماینده دولت قانونی امپراتوری پس از فتح قسطنطنیه توسط چهارمین جنگ صلیبی در سال ۱۲۰۴ هستند. اگرچه رقبای او که بر امپراتوری نیقیه حکومت می‌کردند موفق شدند جانشینان واقعی شوند و ادعاهای سلسله‌ای او را بر تاج و تخت امپراتوری بی‌تفاوت کردند، نوادگان آلکسیوس همچنان بر میراث و پیوند خود با دودمان کمنن تأکید می‌کردند و بعداً خود را به عنوان مگاس کمننوس معرفی کردند. «کمنوس بزرگ»).
در حالی که برادرش دیوید تعدادی از استان‌های بیزانس را در شمال غربی آناتولی فتح کرد، الکسیوس از پایتخت خود ترابوزان در برابر محاصره ناموفق ترکان سلجوقی در حدود سال ۱۲۰۵ دفاع کرد  جزئیات بیشتر سلطنت او پراکنده است. وقایع نگاران مسلمان گزارش می‌دهند که چگونه الکسیوس در سال ۱۲۱۴ در حین دفاع از سینوب توسط ترک‌ها در میدان اسیر شد. علیرغم فرستادن فرستاده‌ای برای تسلیم آنها، شهر از تسلیم شدن به سلطان کایکاووس یکم امتناع کرد و الکسیوس در چشم سینوپایی‌ها شکنجه شد. شهر به کیکاووس تسلیم شد و الکسیوس پس از تبدیل شدن به وابستگی کیکاووس آزاد شد. الکسیوس در چهل سالگی درگذشت.
از قسطنطنیه تا گرجستان

الکسیوس پسر ارشد مانوئل کومننوس و نوه امپراتور بیزانس آندرونیکس یکم (حکومت ۱۱۸۳-۱۱۸۵) بود. آندرونیکوس در دهه ۱۱۷۰ به دربار گیورگی سوم پادشاه گرجستان پناه برده بود و زمانی که پسر عموی او، امپراتور مانوئل یکم کمننوس (متوفی ۱۱۴۳–۱۱۸۰) درگذشت، فرماندار پنتوس بود. او با شنیدن این خبر به قسطنطنیه لشکر کشید و تاج و تخت شاهنشاهی را به دست گرفت. سلطنت او پرآشوب بود و در سال ۱۱۸۵ آندرونیکوس از سلطنت خلع و سپس کشته شد در حالی که پسرش مانوئل نابینا شده بود و احتمالاً بر اثر این مثله شدن جانش را از دست داده بود.
الکسیوس و کاساندرا

| الکسیوس و کاساندرا | الکسیوس و کاساندرا |
| --- | --- |
شخصیت اساسینز کرید: شخصیت اساسینز کرید
نخستین حضور: اساسینز کرید ادیسه (۲۰۱۸)
آخرین حضور: اساسینز کرید اودیسه: کراس اوور استوریز  (۲۰۱۹)
پدیدآور: یوبیسافت
اقتباس‌‌کننده: Gordon Doherty
ایفاگر: مایکل انتوناکوس (الکسیوس) ملیساندی ماهوت (کاساندرا)
اطلاعاتِ درون‌داستانی: اطلاعاتِ درون‌داستانی
خانواده: لئونیداس (پدربزرگ) مرینی(مادر) نیکلاس (ناپدری) فیثاغورس (پدر)
خاستگاه: اسپارت
ملیت: یونانی‌ها
الکسیوس (یونانی: Αλέξιος) و کاساندرا (یونانی: Κασσάνδρα) نام دو شخصیت داستانی در مجموعه بازی اساسینز کرید می‌باشند. این دو شخصیت خواهر و برادر بوده و شخصیت‌های اصلی و انتخابی در بازی اساسینز کرید ادیسه می‌باشند. داستان این دو شخصیت در یونان کلاسیک در طول جنگ جنگ پلوپونز رخ می‌دهد. الکسیوس و کاساندرا در جزیره کیفالونیا در یونان بزرگ شدند. پدربزرگ مادری آن‌ها لئونیداس بوده و پدر آن‌ها فیثاغورس می‌باشد.
یادگیری متریک

یادگیری متریک (به انگلیسی: Metric learning) به یادگیری یک تابع فاصله اشاره دارد که میزان شباهت بین نمونه‌ها را محاسبه می‌کند. درواقع هدف یادگیری یک متریک است که فاصله بین نمونه‌های یک کلاس را کاهش و فاصله بین نمونه‌های کلاس مختلف را افزایش دهد. روش‌های یادگیری متریک از یک طرح‌ریزی خطی (به انگلیسی: linear projection) استفاده می‌کنند که این نوعی محدودیت است زیرا برای حل مسائل دنیای واقعی و آشکار کردن دانش غیرخطی موجود در داده‌ها نمی‌توانند کارا باشند. درسالهای اخیر مفهوم یادگیری عمیق و یادگیری متریک باهم ترکیب شدند و مفهوم یادگیری متریک عمیق به منظور کاربردهای درک بصری مطرح شد که از رویکرد هسته (به انگلیسی: kernel) و توابع فعالسازی برای حل مسائل غیرخطی استفاده می‌کند.
آشنایی

سناریویی را تصور کنید که در آن باید شباهت یا مسافت را بین بیش از دو تصویر محاسبه کنیم (برای مثال، برای خوشه بندی یا طبقه‌بندی نزدیکترین همسایه). یک سؤال اساسی که پیش می‌آید دقیقاً چگونگی ارزیابی شباهت یا فاصله بین جفت تصاویر است. به عنوان مثال، اگر هدف ما پیدا کردن چهره‌های مطابق با هویت باشد، باید یک عملکرد فاصله را انتخاب کنیم که بر ویژگی‌های مناسب (رنگ مو، نسبت فاصله بین کلیدهای صورت و غیره) تأکید کند. اما ممکن است ما یک برنامه کاربردی داشته باشیم که بخواهیم موقعیت فرد را تعیین کنیم و بنابراین به یک عملکرد فاصله نیاز داریم که شباهت موقعیت آنها را به تصویر می‌کشد. واضح است که سایر ویژگی‌ها در این سناریو کاربردی تر هستند؛ بنابراین می‌توانیم با انتخاب مناسب از ویژگی‌ها و ترکیب آن ویژگی‌ها، یک تابع فاصله مناسب را برای هر کار تعیین کنیم.
آشنایی > یادگیری متریک عمیق (Deep metric learning)

تکنیک‌های یادگیری ماشین سنتی دارای توانایی محدود برای پردازش داده‌های خام هستند؛ بنابراین، آنها قبل از طبقه‌بندی یا کارهای خوشه بندی، به مهندسی ویژگی نیاز دارند، مانند مراحل پیش پردازش و مراحل استخراج ویژگی. همه این مراحل نیاز به تخصص دارند و مستقیماً در ساختار طبقه‌بندی قرار نمی‌گیرند. با این حال، یادگیری عمیق سطح بالاتری از داده‌ها را مستقیما در ساختار طبقه‌بندی یادمی‌گیرد. این چشم‌انداز تفاوت اساسی بین روشهای سنتی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را نشان می‌دهد.
برخلاف روشهای سنتی یادگیری ماشین، یادگیری عمیق برای دستیابی به نتایج موفقیت‌آمیز به داده‌های بزرگی نیاز دارد، زیرا در اندازه داده‌های پایین به اندازه کافی موفق نیست. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به دلیل حجم داده زیاد و تعداد زیادی پارامترها به زمان زیادی برای آموزش داده نیاز دارند؛ بنابراین، NVIDIA برای انجام این محاسبات با کارایی بالا، یک کتابخانه شتابدهنده GPU cuDNN برای شبکه‌های عصبی عمیق معرفی کرد. چارچوبهای یادگیری عمیق زیادی مانند Caffe , Caffe2، Chainer , Microsoft CNTK , Matlab , Mxnet , PaddlePaddle , PyTorch , TensorFlow و Theano گسترش داده شدند درحالیکه از GPU قدرتمند استفاده می‌کنند. معیارهای تشابه اولیه که برای طبقه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شوند، فاصله‌های اقلیدسی (به انگلیسی:Euclidean)، ماهالانوبیس (به انگلیسی:Mahalanobis)، ماتوزیتا (به انگلیسی:Matusita)، باتاچاریا (به انگلیسی:Bhattacharyya) و کولبک-لیبلر (به انگلیسی:Kullback-Leibler)است. با این حال، این معیارهای از پیش تعریف شده دارای قابلیت‌های محدودی در طبقه‌بندی داده‌ها هستند. از این رو، رویکردی مبتنی بر متریک ماهالانوبیس برای طبقه‌بندی داده‌ها به یادگیری متریک سنتی برای رفع این مشکل پیشنهاد شده‌است. در این روش، داده‌ها به فضای ویژگی‌های جدید با قدرت تبعیض بالاتر تبدیل می‌شوند. معمولاً رویکردهای یادگیری متریک به دگرگونی خطی داده‌ها بدون استفاده از هیچ گونه تابع کرنل مربوط می‌شوند. با این حال، این رویکردها به اندازه کافی موفق نیستند تا دانش غیرخطی موجود در داده‌ها را نشان دهند.
به همین دلیل، با استفاده از یادگیری متریک، نتایج مورد انتظار حاصل نمی‌شود. اگرچه راه حلی با رویکرد مبتنی بر کرنل برای رفع این مشکل ارائه شد، به دلیل برخی از مسائل مانند مقیاس بندی، موفقیتی بدست نیامده است.
برخلاف روشهای سنتی یادگیری متریک، یادگیری عمیق با استفاده از توابع فعال سازی که دارای ساختار غیرخطی هستند، این مشکل را حل می‌کند. بیشتر رویکردهای یادگیری عمیق موجود بر مبنای معماری عمیق و نه متریک مسافت در فضای بازنمایی جدید داده‌ها بنا شده‌است. با این حال، رویکردهای مبتنی بر فاصله اخیراً به یکی از جالب‌ترین مباحث در یادگیری عمیق تبدیل شده‌اند. ایده اصلی در یادگیری متریک عمیق این است که با استفاده از معماری شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق، نقاط داده را به فضای ویژگی دیگر برای مقایسه یا تطبیق ترسیم کند، که یادگیری متریک و یادگیری ویژگی را در یک چارچوب یادگیری مشترک متحد می‌کند.
یادگیری متریک عمیق، که هدف آن افزایش فاصله بین نمونه‌های مشابه است، ارتباط مستقیمی با فاصله بین نمونه‌ها دارد. برای اجرای این فرایند، تابع هزینه متریک (به انگلیسی:Metric loss function) در یادگیری عمیق به معرفی شده‌است؛ که هدف نزدیکتر کردن نمونه‌ها از یک کلاس‌ها به یکدیگر و جداکردن نمونه‌های کلاسهای مختلف از یکدیگر است.
معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق

یادگیری متریک عمیق به عنوان مبنا و سنگ بنای بسیاری از سیستم‌های بازیابی تصویر مبتنی برمحتوا است؛ و در بسیاری از کارهای درک بصری مانند بازیابی تصویر و شی، بازشناسی چهره، ردیابی شی و موارد دیگر استفاده می‌شود.
یادگیری متریک عمیق به طورکلی سه بخش اساسی دارد که بر کارایی آنها مؤثر است:
نمونه ورودی آموزنده مؤثر
مدل شبکه
تابع هزینه متریک
معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق > نمونه ورودی آموزنده مؤثر

یادگیری متریک عمیق به‌طور خاص به تابع هزینه متریک اشاره دارد اما انتخاب نمونه هم می‌تواند تأثیر مثبتی در کلاس بندی داشته باشد. نمونه مؤثر یکی از مهم‌ترین عناصر در افزایش موفقیت یادگیری متریک عمیق است. استراتژی نمونه برداری می‌تواند در موفقیت شبکه و همچنین سرعت آموزش شبکه مؤثر باشد.
ساده‌ترین راه انتخاب نمونه‌ها به صورت تصادفی است یعنی جفت نمونه‌های مثبت و منفی از مجموعه داده‌ها به صورت تصادفی انتخاب شوند. در بسیاری از مقالات برای شبکه‌های سیامی از این استراتژی استفاده می‌کنند ولی براین موضوع هم تأکید دارند که پس از اینکه شبکه به عملکرد قابل قبولی رسید. امکان کند شدن فرایند یادگیری وجود دارد. شبکه‌های تریپلت برای انتخاب نمونه‌های آموزشی از سه نمونه مثبت، منفی و لنگر استفاده می‌کنند. در برخی تحقیقات نشان داده شده که وجود مدل‌هایی که قدرت تفکیک‌پذیری کمتری دارند در به روز رسانی مدل هیچ تأثیری ندارند. وجود این تریپلت‌ها باعث اتلاف وقت و منابع می‌شود. به همین دلیل، برای رفع این مشکلات، استفاده از سه نمونه آموزنده بسیار راحت است و می‌توان به جای انتخاب نمونه‌های تصادفی، مدل‌های آموزش عملی تر با استراتژی نمونه بهتری ارائه کرد. در فصل بعدی و در کاربردها راجع به این استراتژی‌ها صحبت می‌شود. به‌طور خلاصه، حتی اگر مدل‌ها و معماری‌های ریاضی خوبی ایجاد کنیم، بسته به قدرت تمایز نمونه‌هایی که ارائه می‌شود، توانایی یادگیری شبکه محدود خواهد بود. نمونه‌های آموزش متمایز باید به شبکه ارائه شود تا شبکه بتواند بهتر یاد بگیرد و بازنمایی بهتری کسب کند. به همین دلیل باید تأثیر رابطه نمونه‌ها برای یادگیری متریک عمیق مورد بررسی دقیق قرار گیرد.
معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق > مدل شبکه

به‌طور معمول دو نوع شبکه‌های عصبی وجود دارند که در روش‌های یادگیری متریک عمیق استفاده می‌شوند.
شبکه‌های سیامی (به انگلیسی: Siamese network)
شبکه‌های تریپلت (به انگلیسی: Triplet network)
معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق > مدل شبکه > شبکه‌های سیامی

بسیاری از تحقیقاتی که در زمینه یادگیری متریک انجام شده برای ارتباط بین نمونه‌ها از شبکه‌های سیامی الهام گرفته‌اند درحالیکه از اشتراک وزن‌ها در یادگیری متریک عمیق استفاده می‌کنند. عملکرد این شبکه‌ها یک برای به حداقل یا حداکثر رساندن فاصله بین نمونه‌های یک کلاس و کلاس مخالف یک مدل بسیار موفق است. معماری شبکه سیامی شامل دو جریان موازی برای برآورد شباهت بین دو ورودی است و توانایی یادگیری ویژگی‌های متمایزکننده آنها را دارد. همین‌طور به این نوع شبکه‌ها، شبکه‌های دوقلو نیز گفته می‌شود. همان‌طور که در شکل زیر پیداست شبکه‌های سیامی به عنوان یک رویکرد یادگیری متریک از دو شبکه یکسان تشکیل شده که هریک جفتی از تصاویر به عنوان نمونه‌های مثبت و منفی برای آموزش مدل شبکه در اختیار دارند و در لایه آخر از طریق یک تابع هزینه، شباهت بین دو نمونه محاسبه می‌شود. برای به دست آوردن یک الگوی معنی دار در بین تصاویر در یادگیری متریک عمیق، از وزنهای مشترک که بر عملکرد شبکه عصبی تأثیر مثبت دارد، استفاده می‌شود.
معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق > مدل شبکه > شبکه‌های تریپلت

شبکه‌های تریپلت از شبکه‌های سیامی الهام گرفته شده‌اند و به‌جای استفاده از دو جفت نمونه برای آموزش شبکه، از سه نمونه مثبت، منفی و لنگر استفاده می‌کنند. این شبکه‌ها برای مقایسه اشیا در طی فرایند تشخیص الگو از فضای اقلیدسی استفاده می‌کنند. از این رو این رویکرد به‌طور مستقیم با یادگیری متریک مرتبط است. این شبکه‌ها هم با استفاده از اشتراک وزن، بر روی شباهت بین جفت نمونه‌های یک کلاس و کلاس مختلف تمرکز دارند. با مقایسه این شباهت‌ها بین نمونه‌ها می‌توان عمل کلاس بندی و بازیابی تصاویر را انجام داد. این شبکه با برقراری روابط درون کلاسی و بین کلاسی که برقرار می‌کنند می‌توانند قدرت تمایز بالاتری را بین نمونه به‌وجود آورند. در شکل زیر نمونه ای از این شبکه را مشاهده می‌کنید.
معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق > تابع هزینه متریک

در این بخش برخی از توابع هزینه متریک که در یادگیری متریک عمیق استفاده شده‌اند را مطرح می‌کنیم. این توابع به ما کمک می‌کنند با نگاه کردن به شباهت آنها، فاصله بین اشیاء را افزایش یا کاهش دهیم. هدف دستیابی به بالاترین بازنمایی ویژگی بین اشیاء مختلف است. چند مورد از این توابع هزینه را بررسی می‌کنیم:
تابع هزینه متضاد (به انگلیسی: Contrastive Loss)
تابع هزینه سه‌گانه (به انگلیسی: Triplet Loss)
تابع هزینه زاویه ای (به انگلیسی: angular Loss)
تابع هزینه چهارگانه (به انگلیسی: Quadruple Loss)
تابع هزینه هیستوگرام (به انگلیسی: Histogram Loss)
معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق > تابع هزینه متریک > تابع هزینه متضاد

فاصله بین این تصاویر جفت از طریق یک تابع هزینه محاسبه می‌شود (مطابق معادله زیر). تابع هزینه متضاد در مطالعات انجام شده برای شبکه سیامی تعریف شده‌است. شبکه سیامی یک مدل بسیار موفق برای به حداکثر رساندن یا به حداقل رساندن فاصله بین اشیاء برای بهبود عملکرد طبقه‌بندی است. تابع هزینه متضاد شبکه را برای مثال مثبت می‌گیرد و فاصله آن را با نمونه ای از همان کلاس محاسبه می‌کند و تضاد آن با فاصله از مثال‌های منفی را نشان می‌دهد. می‌توان گفت اگر نمونه‌های مثبت به نمایش‌های مشابه (نزدیکتر) رمزگذاری شده و نمونه‌های منفی در نمایش‌های مختلف (دورتر) رمزگذاری شوند، مقدار تابع هزینه کم است.
اگر x1و x2 در مجموعه آموزشی، یک جفت ورودی باشند. فاصله برای یک جفت از نمونه‌های ورودی
 D_{W}(X_{1},X_{2}) به صورت زیر تعریف می‌شود:
D_{W}(X_{1},X_{2})=|(G_{W}(X_{1})-G_{W}(X_{2})|_{2}
که در آن (GW(X1 و (GW(X2 به عنوان بازنمایی جدیدی از یک جفت نمونه ورودی تولید می‌شوند. DW برای محاسبه فاصله بین دو ورودی در توابع هزینه استفاده می‌شود. تابع هزینه متضاد به صورت زیر تعریف می‌شود:
L_{c}onstrastive=(1-Y){\frac {1}{2}}(D_{W})^{2}+(Y){\frac {1}{2}}{max(0,m-D_{W})}^{2}
که در آن Y مقدار برچسب است. اگر یک جفت ورودی از یک کلاس باشد، مقدار Y برابر ۱ است، در غیر این صورت مقدار آن ۰.
m مقدار حاشیه است.
معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق > تابع هزینه متریک > تابع هزینه سه‌گانه

شبکه سه‌گانه با الهام از شبکه سیامی شامل سه شیء است که به صورت نمونه‌های مثبت، منفی و لنگر شناخته می‌شوند. شبکه‌های سه‌گانه از فضای اقلیدسی برای مقایسه اشیاء در فرایند تشخیص الگو استفاده می‌کنند و این رویکرد به‌طور مستقیم با یادگیری متریک مرتبط است. همان‌طور که در معادله زیر مشاهده می‌شود، از دست دادن سه‌گانه ابتدا به شباهت بین نمونه‌های جفت کلاس‌های یکسان و متفاوت با استفاده از وزنهای مشترک متمرکز می‌شود. طبقه‌بندی با مقایسه شباهت نمونه‌های جفت انجام می‌شود
شبکه‌های سه‌گانه در ضمن استفاده از روابط درون کلاسی و بین کلاسی، قدرت تبعیض بالاتری را فراهم می‌کنند.
مدل‌های شبکه سه‌گانه سه ورودی دارند: ورودی لنگر X، ورودی شبیه به لنگر Xp، و ورودی متفاوت از لنگر Xn. مقدار تابع هزینه از فرمول زیر محاسبه می‌شود:
L_{T}riplet=max(0,|G_{W}(X)-G_{W}(X^{p})|_{2}-max(0,|G_{W}(X)-G_{W}(X^{n})|_{2}+\alpha \,)
آلفا مقدار حاشیه است.
معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق > تابع هزینه متریک > تابع هزینه زاویه ای

برای بهبود یادگیری متریک عمیق، تابع هزینه زاویه ای مطرح می‌شود. بر خلاف شبکه‌های سیامی و سه‌گانه، تابع هزینه زاویه ای ای بر روی محدودیت زاویه ای در نقطه منفی مثلث‌های سه‌گانه تمرکز دارد. تابع هزینه زاویه ای، نقطه منفی را از مرکز خوشه مثبت دور می‌کند و در ضمن استفاده از زاویه ای که متریک چرخش و مقیاس متغیر است، نقاط مثبت را به یکدیگر نزدیک می‌کند.
L_{A}ngular=max(0,|G_{W}(X)-G_{W}(X^{p})|_{2}-4tan^{2}\alpha \,(0,|G_{W}(X)-G_{W}(X^{c})|_{2})
معرفی عناصر اصلی در یادگیری متریک عمیق > تابع هزینه متریک > تابع هزینه چهارگانه

در حالی که تابع هزینه سه‌گانه تنها برای محاسبه فاصله بین نمونه‌ها، نمونه‌های مثبت و منفی را در نظر می‌گیرد، از هیچ گونه اطلاعاتی از درجه تشابه استفاده نمی‌کند. با استفاده از تابع هزینه چهارگانه درجه نزدیکی بهتری بین اشیاء هنگام استفاده از نمونه‌های چهارتایی در هر مجموعه آموزشی بدست می‌آید. همان‌طور که در معادله زیر نشان داده شده‌است، یک نمونه ورودی جدید مشابه نمونه X به عنوان یک روش جایگزین برای از دست دادن سه‌گانه به تابع هزینه چهارگانه اضافه شده‌است. شکل زیر نشان می‌دهد نشان می‌دهد که تابع هزینه چهارگانه از دو مقدار حاشیه مختلف استفاده می‌کند. این مقادیر حاشیه با هدف برقراری روابط معنادارتر بین نمونه‌های مشابه و در بین نمونه‌های مختلف قرار داده شده‌اند. مدلهای شبکه چهارگانه نیز دارای ورودی دیگری مانند Xs هستند. Xs مانند ورودی Xp و ورودی X است. تابع هزینه چهارگانه به صورت زیر تعریف می‌شود:
L_{Q}uadruple=max(0,|G_{W}(X)-G_{W}(X^{p})|_{2}-(0,|G_{W}(X)-G_{W}(X^{s})|_{2}+\alpha \,)+max(0,|G_{W}(X)-G_{W}(X^{n})|_{2}-0,|G_{W}(X)-G_{W}(X^{n})|_{2}+\alpha \,_{2})
نحوه عملکرد یادگیری متریک
نمایی کلی از یادگیری متریک عمیق با شبکه سیامی
شبکه سیامی
شبکه تریپلت
نحوه عملکرد تابع هزینه متضاد
نحوه عملکرد تابع هزینه سه‌گانه
نحوه عملکرد تابع هزینه چهارگانه
جیلبانیا

| جیلبانیا | جیلبانیا |
| --- | --- |
جیلبانیاموقعیت در بنگلادش: جیلبانیاموقعیت در بنگلادش
مختصات: ۲۲°۴۷′ شمالی ۹۰°۱′ شرقی﻿ / ﻿۲۲٫۷۸۳°شمالی ۹۰٫۰۱۷°شرقی﻿ / 22.783; 90.017: مختصات: ۲۲°۴۷′ شمالی ۹۰°۱′ شرقی﻿ / ﻿۲۲٫۷۸۳°شمالی ۹۰٫۰۱۷°شرقی﻿ / 22.783; 90.017
کشور:  بنگلادش
استان: استان باریسال
ناحیه: ناحیه پیروج‌پور
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۶ (زمان بنگلادش)
جیلبانیا (به لاتین: Jilbania) یک روستا در بنگلادش است که در استان باریسال و در ناحیه پیروج‌پور واقع شده‌است.
تورچینویچی

| Turčinovići | Turčinovići |
| --- | --- |
Village: Village
کشور:  بوسنی و هرزگوین
استان‌های بوسنی و هرزگوین: استان هرزگوین غربی
Municipality: شیروکی بریگ
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (زمان)
تورچینویچی (به لاتین: Turčinovići) یک منطقهٔ مسکونی در بوسنی و هرزگوین است که در شیروکی بریگ واقع شده‌است.
الن براومولر

الن براومولر (آلمانی: Ellen Braumüller؛ ۲۴ دسامبر ۱۹۱۰ – ۱۰ اوت ۱۹۹۱) پرتاب‌گر نیزه اهل آلمان بود.
سانتا روزا د ویتربو (بویاکا)

| سانتا روزا د ویتربو (بویاکا) | سانتا روزا د ویتربو (بویاکا) |
| --- | --- |
Municipality and town: Municipality and town
Rafael Reyes Park.: Rafael Reyes Park.
  پرچممهر:   پرچممهر
Location of the municipality and town of Santa Rosa de Viterbo in the Boyacá Department of Colombia: Location of the municipality and town of Santa Rosa de Viterbo in the Boyacá Department of Colombia
Country:  کلمبیا
بخش‌های کلمبیا: بخش بویاکا
Province: Tundama Province
حکومت: حکومت
 • Mayor: Wilson Ricardo Báez Solano (2020-2023)
ارتفاع: ۲۷۵۳ متر (۹۰۳۲ فوت)
جمعیت (Census 2018): جمعیت (Census 2018)
 • کل: ۱۱۳۲۹
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (Colombia Standard Time)
سانتا روزا د ویتربو (انگلیسی: Santa Rosa de Viterbo, Boyacá) نام شهری در کشور کلمبیا است.
یواس‌اس آلیس (اس‌پی-۳۶۷)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
پیشینه: پیشینه
مالک: 
آغاز کار::  ۴ دسامبر ۱۹۱۳
به دست آورده شده::  ۸ مه ۱۹۱۷
اعزام::  ۲۹ سپتامبر ۱۹۱۷
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  20 t
درازا::  ۶۰ فوت (۱۸ متر)
پهنا::  ۱۰ فوت ۱۰ اینچ (۳٫۳۰ متر)
آبخور::  ۳ فوت (۰٫۹۱ متر)
سرعت::  ۱۶٫۵ گره (۳۰٫۶ کیلومتر بر ساعت؛ ۱۹٫۰ مایل بر ساعت)
یواس‌اس آلیس (اس‌پی-۳۶۷) (به انگلیسی: USS Alice (SP-367)) یک کشتی بود که طول آن ۶۰ فوت (۱۸ متر) بود. این کشتی در سال ۱۹۱۳ ساخته شد.
تویوتا شهرپیما

تویوتا شهر پیما (Toyota Urban Cruiser) خودرویی است که در سال‌های ۲۰۰۸ تا ۲۰۱۴ تولید شده‌ است.
این خودرو در کلاس مینی ام‌پی‌وی قرار گرفته، طراحی آن موتور جلو، خودرو محور جلو، خودرو چهار چرخ محرک بوده طول آن در حالت طبیعی ۳٬۹۳۰ میلیمتر (۱۵۴٫۷ اینچ)، عرض آن در حالت طبیعی ۱٬۷۲۵ میلیمتر (۶۷٫۹ اینچ) و  ارتفاع آن در حالت طبیعی ۱٬۵۲۵ میلیمتر (۶۰٫۰ اینچ)  است.
یوکیتوشی ایتو

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Yukitoshi Ito
زادروز:  ۳ سپتامبر ۱۹۹۳ ‏(۳۱ سال)
زادگاه:  فوجی، شیزوئوکا، ژاپن
قد:  ۱٫۷۵ متر (۵ فوت ۹ اینچ)
پست:  مدافع
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال کاشیما آنتلرز
شمارهٔ پیراهن:  ۲۴
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۹–۲۰۱۱:  Shizuoka Gakuen School
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۲– |  باشگاه فوتبال کاشیما آنتلرز |  ۶۳ |  (۰) |
| ۲۰۱۴–۲۰۱۵ |  ← J. League U-22 (قرضی) |  ۴ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۳ فوریه ۲۰۱۸. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۳ فوریه ۲۰۱۸. 
یوکیتوشی ایتو (به انگلیسی: Yukitoshi Ito) بازیکن فوتبال اهل ژاپن و عضو باشگاه فوتبال کاشیما آنتلرز است.