stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
یواس‌اس اس-۱۹ (اس‌اس-۱۲۴)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
پیشینه: پیشینه
مالک: 
آب‌اندازی::  ۱۵ اوت ۱۹۱۸
آغاز کار::  ۲۱ ژوئن ۱۹۲۰
اعزام::  ۲۴ اوت ۱۹۲۱
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  ۸۵۴ تن بزرگ (۸۶۸ تن)
درازا::  ۲۱۹ فوت ۳ اینچ (۶۶٫۸۳ متر)
پهنا::  ۲۰ فوت ۸ اینچ (۶٫۳۰ متر)
آبخور::  ۱۵ فوت ۱۱ اینچ (۴٫۸۵ متر)
سرعت::  ۱۴٫۵ گره (۱۶٫۷ مایل بر ساعت؛ ۲۶٫۹ کیلومتر بر ساعت)
یواس‌اس اس-۱۹ (اس‌اس-۱۲۴) (به انگلیسی: USS S-19 (SS-124)) یک زیردریایی بود که طول آن ۲۱۹ فوت ۳ اینچ (۶۶٫۸۳ متر) بود. این زیردریایی در سال ۱۹۲۰ ساخته شد.
جکوی کوچک صبا

| جکوی کوچک صبا | جکوی کوچک صبا |
| --- | --- |
جکوی کوچک صبا، Sphaerodactylus sabanus: جکوی کوچک صبا، Sphaerodactylus sabanus
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: خزندگان
راسته:: پولک‌داران
تیره:: جکو
سرده:: Sphaerodactylus
گونه:: S. sabanus
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Sphaerodactylus sabanus : Sphaerodactylus sabanus 
جکوی کوچک صبا (نام علمی: Sphaerodactylus sabanus) نام یک گونه از راسته پولک‌داران است. این گونه در آنتیل کوچک در دریای کارائیب، سینت یوستیشس، سنت کیتس، و نویس زندگی می‌کند. این گونه جکو می‌تواند تا ۳۰ میلی‌متر رشد کند.
تمرکز / فرشته نیستم

«تمرکز» و «فرشته نیستم» (به انگلیسی: Focus / No Angel) ترانه‌های ضبط شده از خوانندهٔ انگلیسی چارلی ایکس‌سی‌ایکس هستند که در ۲۸ ژوئن سال ۲۰۱۸ از سوی اسایلم رکوردز و آتلانتیک رکوردز انگلیس به‌عنوان دومین تک‌آهنگ از انتشارات ماهانه منتشر شدند. هردوی این ترانه‌ها قبل از انتشار به‌طور زنده اجرا شده بوده‌اند.
یوما ماتسوموتو

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  یوما ماتسوموتو
زادروز:  ۱۴ نوامبر ۱۹۹۹ ‏(۲۴ سال)
زادگاه:  استان چیبا، ژاپن
پست:  هافبک
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۲۰– |  باشگاه فوتبال کاتالر تویاما |   |   |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
یوما ماتسوموتو (ژاپنی: 松本 雄真؛ زادهٔ ۱۴ نوامبر ۱۹۹۹) یک بازیکن فوتبال اهل ژاپن است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال کاتالر تویاما اشاره کرد.
کانتون سانتا ایزابل

| کانتون سانتا ایزابل | کانتون سانتا ایزابل |
| --- | --- |
کانتون‌های اکوادور: کانتون‌های اکوادور
موقعیت کانتون سانتا ایزابل در نقشه: موقعیت کانتون سانتا ایزابل در نقشه
Cantons of Azuay Province: Cantons of Azuay Province
کشور:  اکوادور
استان‌های اکوادور: استان آزوای
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (ECT)
کانتون سانتا ایزابل (به اسپانیایی: Cantón Santa Isabel) یک منطقهٔ مسکونی در اکوادور است که در استان آزوای واقع شده‌است.
ان‌جی‌سی ۲۱۴

| ان‌جی‌سی ۲۱۴ | ان‌جی‌سی ۲۱۴ |
| --- | --- |
اطلاعات رصدی (مبدأ مبدا): اطلاعات رصدی (مبدأ مبدا)
صورت فلکی: آندرومدا
بُعد: 00h 41m 28.0s
مِیل: ‏ 58″ 29′ ‎+25°
انتقال به سرخ: 0.015134
قدر ظاهری (V): 12.97
ویژگی‌ها: ویژگی‌ها
گونه: SAB(r)c
اندازه ظاهری (V): 1.9' × 1.4'
نام‌های دیگر: نام‌های دیگر
UGC 438, CGCG 479-059, MCG +04-02-044, 2MASX J00412801+2529576, 2MASXi J0041280+252957, ایراس 00387+2513, F00388+2513, PGC 2479.: UGC 438, CGCG 479-059, MCG +04-02-044, 2MASX J00412801+2529576, 2MASXi J0041280+252957, ایراس 00387+2513, F00388+2513, PGC 2479.
ان‌جی‌سی ۲۱۴ (انگلیسی: NGC 214) نام یک کهکشان مارپیچی در صورت فلکی آندرومدا است.
تریپتریگیوم رگلی

| تریپتریگیوم رگلی | تریپتریگیوم رگلی |
| --- | --- |
تریپتریگیوم رگلی، Tripterygium regelii: تریپتریگیوم رگلی، Tripterygium regelii
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: گیاهان
تیره:: گوشوارکیان
گونه:: T. regelii
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Tripterygium regelii : Tripterygium regelii 
تریپتریگیوم رگلی (نام علمی: Tripterygium regelii) نام یک گونه از تیره گوشوارکیان است.
حشره‌خوار فیلچه‌ای شمال آفریقا

| حشره خوار فیلچه‌ای شمال آفریقا | حشره خوار فیلچه‌ای شمال آفریقا |
| --- | --- |
حشره خوار فیلچه‌ای شمال آفریقا، Elephantulus rozeti: حشره خوار فیلچه‌ای شمال آفریقا، Elephantulus rozeti
وضعیت حفاظت: وضعیت حفاظت
 کمترین نگرانی  (IUCN 3.1):  کمترین نگرانی  (IUCN 3.1)
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: پستانداران
راسته:: حشره‌خوار جهنده
تیره:: حشره‌خوار جهنده
سرده:: Petrosaltator
گونه:: P. rozeti
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Petrosaltator rozeti : Petrosaltator rozeti 
حشره خوار فیلچه‌ای شمال آفریقا (نام علمی: Elephantulus rozeti) نام یک گونه از سرده حشره‌خوارهای فیلچه‌ای است. این گونه در الجزایر، لیبی، مراکش و تونس پراکنش دارد. شواهد برجای مانده از این جانور نشان می‌دهد که این گونه از دوران میوسن تاکنون بررسی زمین حضور داشته است و دارد. این گونه دارای یک بدن کوچک، گوش‌های بزرگ، و یک دم بلند است. وزنش نیز حدود ۵۰ گرم است. کل طول این گونه ۲۴تا۳۸/۵ سانتی‌متر است که حدود ۱۳تا۱۶ سانتی‌متر آن را دمش تشکیل می‌دهد.
تت یاگومگی

| تت یاگومگی | تت یاگومگی |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۷ سپتامبر ۱۹۶۹ تارتو
ملیت: استونی
تت یاگومگی (استونیایی: Teet Jagomägi؛ زادهٔ ۲۷ سپتامبر ۱۹۶۹) سیاستمدار و نماینده سابق مجلس اهل استونی است.
۱۲۷۹ (قمری)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
سده: : سده ۱۲ - سده ۱۳ - سده ۱۴
دهه::  ۱۲۴۰  ۱۲۵۰  ۱۲۶۰  ۱۲۷۰  ۱۲۸۰  ۱۲۹۰  ۱۳۰۰  
سال:: ۱۲۷۶ ۱۲۷۷ ۱۲۷۸ - ۱۲۷۹ - ۱۲۸۰ ۱۲۸۱ ۱۲۸۲
۱۲۷۹ (قمری)، هزار و دویست و هفتاد و نهمین سال در گاهشماری هجری قمری است. اول محرم این سال برابر با بیست و نهم ژوئن سال ۱۸۶۲ میلادی است.
وابسته

مرتضی انصاری
سید جمال‌الدین واعظ
یحیی دولت‌آبادی
تابع هزینه تریپلت

نمونه‌ای از شبکه تریپلت
در روش‌های یادگیری مبتنی بر شباهت، هدف یاد گرفتن یک تابع شباهت یا معیار فاصله است که مقدار آن، نوسان کمی بین اعضای یک کلاس و نوسان زیادی در خارج از آن کلاس داشته باشد. تابع هزینه تریپلت (انگلیسی: Triplet loss)، نیز یکی از توابع هزینه محبوب در این نوع یادگیری‌ها محسوب می‌شود و موفقیت زیادی در بسیاری از وظایف بینایی رایانه‌ای مانند بازیابی تصویر، تشخیص هویت افراد، تشخیص چهره و غیره داشته است. این تابع هزینه به دلیل عملکرد خوب در مسائلی که با تعداد برچسب بالا و تعداد کم نمونه های آموزشی هر کلاس روبرو هستیم، محبوب شده است. در روش‌های مرسوم طبقه‌بندی، تعداد پارامترها به صورت خطی همراه با تعداد برچسب‌ها افزایش پیدا می‌کند و آموزش یک تابع سافت‌مکس برای میلیون‌ها برچسب کاری انجام نشدنی است. یک شبکه عصبی که در آن از تابع هزینه تریپلت، استفاده شده باشد، می‌تواند با یادگیری یک بردار ویژگی فشرده عملکرد بسیار خوبی در مسائل چند کلاسه همچون بازیابی تصویر داشته باشد. به شبکه عصبی که در آن از تابع هزینه تریپلت استفاده شده باشد، شبکه تریپلت(انگلیسی: Triplet Net) گفته می‌شود.[3]
تاریخچه پیدایش

این تابع هزینه اولین بار سال ۲۰۰۹ توسط Weinberger و Saul معرفی شد. آن‌ها این معیار را به گونه‌ای آموزش دادند که k نزدیکترین داده‌های در همسایگی هم، همگی متعلق به یک کلاس باشند و در حداقل فاصله از هم قرار بگیرند و داده‌های کلاس‌های متفاوت در حداکثر فاصله از آن‌ها قرار بگیرند. این تابع هزینه، مستقیماً یک شبکه عصبی پیچشی عمیق را بهینه‌سازی می‌کند و بردارهای ویژگی را به گونه‌ای تولید می‌کند که تصاویر مشابه با یک تصویر نمونه (انگلیسی: Anchor sample)، در فاصله کمی از آن قرار بگیرد. تصاویر مشابه را نمونه‌های مثبت (انگلیسی: positive samples) و تصاویر متفاوت را نمونه‌های منفی (انگلیسی: negative samples) می‌نامند. برای مثال در یک مسئله تشخیص چهره، هویت هر فرد موجود در مجموعه آموزشی، به عنوان یک کلاس در نظر گرفته می‌شود و شبکه برای طبقه‌بندی و تشخیص صحیح تصاویر هر کلاس آموزش می‌بیند. شبکه آموزش دیده، به عنوان یک استخراج‌کننده ویژگی استفاده می‌شود. در نهایت، از یک معیار خاص، مانند فاصله بین بردارها، برای رده‌بندی ویژگی‌های استخراج‌شده انتخاب می‌شود.[2]
اهداف پیدایش

در مسائل طبقه‌بندی سنتی، مدل با مجموعه‌ای از مثال‌ها آموزش می‌دید تا بتواند با دریافت یک داده جدید در ورودی، خروجی صحیح را برای هر کلاس محاسبه کند. برای مثال اگر از یک شبکه عصبی برای طبقه‌بندی یک مسئله با سه کلاس سگ و گربه و اسب استفاده کنید،در صورت آموزش صحیح شبکه، با دادن تصویر یک سگ به آن، مقدار احتمال مربوط به کلاس سگ (کلاس صحیح) می‌بایست بیشترین مقدار را داشته باشد.
ایراد شبکه‌های عصبی عمیق، نیاز آن‌ها به نمونه‌های آموزشی بسیار زیاد برای یادگیری است و پروسه یادگیری و تست مدل، زمانبر است. همچنین در صورت اضافه شدن کلاس جدید، همه این پروسه باید از ابتدا دوباره انجام شود. فرض کنید شما قصد طراحی سیستم تشخیص چهره یک شرکت بزرگ با ۱۰۰۰ کارمند را برعهده دارید. در چنین مسئله‌ای، شما نهایتاً به ۱۰ تصویر از هر یک از کارمندان دسترسی دارید و تعداد کارمندان(کلاس‌ها) تغییر میکند. با توجه به تعداد کم داده‌ها و تعداد زیاد و متنوع کلاس‌ها، شبکه‌های عمیق نمی‌توانند راه حل خوبی برای این مسئله باشند.[1]
از طرفی ما انسان‌ها قابلیتی به نام یادگیری با یکبار دیدن (انگلیسی: One-shot learning) داریم؛ مثلاً تنها با یکبار دیدن چهره یک نفر می‌توانیم چهره او را در ملاقات‌های بعدی نیز تشخیص دهیم. در هوش مصنوعی، طبقه‌بندی مبتنی بر این یادگیری تنها به یک نمونه آموزشی از هر کلاس احتیاج دارد.
در توابع هزینه سنتی مثل cross-entropy یا خطای میانگین مربعات، هدف پیش‌بینی مستقیم یک برچسب، یک مقدار یا مجموعه‌ای از مقادیر است. در توابع هزینه رتبه‌بندی کننده، هدف پیش‌بینی فاصله میان ورودی‌هاست. به این عمل، «یادگیری متریک» (انگلیسی: metric learning) گفته می‌شود. توابع هزینه رتبه‌بندی کننده اسامی مختلفی دارند ولی کار همه آن‌ها شبیه به همدیگر است. معمولاً برای آموزش آن‌ها از دو جفت تصویر (انگلیسی:pairwise) یا یک سه‌تایی (انگلیسی: triplet) از تصاویر استفاده می‌شود. در هر دو روش، فاصله میان بردارهای استخراج‌شده از تصاویر بررسی می‌شود. این تابع هزینه، با تولید نمایش‌های قدرتمند و قابل استناد از داده‌ها، کارایی خودش را در وظایف مختلف ثابت کرده است.[1]
در توابع هزینه رتبه‌بندی کننده:
۱. ویژگی های تصویر ورودی استخراج می‌شود و بردار ویژگی آن تشکیل می‌شود.
۲. از یک معیار فاصله مانند فاصله اقلیدسی یا فاصله کسینوسی برای بررسی فاصله میان تصاویر استفاده می‌شود.
۳. در گام پایانی، استخراج‌کننده‌های ویژگی باید طوری آموزش ببیند که برای تصاویر شبیه بهم، بردارهای ویژگی مشابه و برای تصاویر غیرمشابه بردارهایی متفاوت و با فاصله بیشتر
تولید کنند. توجه کنید که مقدار این بردارها برای ما اهمیتی ندارد و تنها فاصله میان آن‌ها حائز اهمیت است.
معماری شبکه

ایده شبکه تریپلت از شبکه Siamese (انگلیسی: Siamese Network) گرفته شده است با این تفاوت که به جای ۲ شبکه عصبی پیش‌خور (انگلیسی: Feed-forward neural network) با معماری و وزن‌های کاملاً مشابه، در اینجا ۳ شبکه عصبی داریم. وزن‌های شبکه‌ها نیز بین یکدیگر به اشتراک گذاشته می‌شود. فاصله میان تصویر نمونه و جفت تصاویر مثبت و منفی، هر کدام تبدیل به بردارهایی مجزا می‌شود.
معماری این شبکه، مسئله را به یک مسئله طبقه بندی ۲ کلاسه تبدیل می‌کند که هدف در آن، تصمیم گیری در
خصوص این است که کدام یک از تصاویر x+ و x-  به کلاس مشابه با x تعلق دارد. به صورت کلی، هدف یادگیری یک بردار ویژگی معیار است که مشخص کند کدام تصویر به x نزدیک‌تر است. نزدیکی را می‌توان تعبیر دیگری از «داشتن برچسب مشترک» دانست. به عنوان مقایسه‌گر نیز یک تابع سافت‌مکس در خروجی هر یک از مقایسه‌گرهای شباهت تعبیه می‌شود. مشابه با شبکه‌های عصبی پیچشی سنتی، در آموزش آن‌ها از یک الگوریتم بهینه‌سازی نیز استفاده می‌شود. در پایان نیز از الگوریتم پس‌انتشار خطا (انگلیسی: back propagation) برای بروزرسانی مدل به صورت همزمان استفاده می‌شود. [2]
معماری شبکه > معماری‌های محبوب

برای طراحی این شبکه‌ها از معماری‌های مختلفی استفاده می‌شود. کیفیت ویژگی‌های استخراج‌شده مستقیما روی دقت طبقه‌بندی اثر می‌گذارد. ساختارهای شبکه عمیق‌تر می‌توانند نگاشت‌های ویژگی با اطلاعات معنایی بیشتری را استخراج کنند. در ساخت یک شبکه تریپلت، می‌توان از شبکه‌های عصبی پیچشی (انگلیسی:Convolutional Neural Network)، شبکه‌های خود-رمزنگار (انگلیسی: Autoencoder) یا شبکه‌های بسیار عمیقی مانند AlexNet، ResNet و VGG استفاده کرد. برای تابع فعال‌سازی لایه پایانی نیز معمولا از تابع سافت‌مکس استفاده می‌شود. همچنین استفاده از معیار تنظیم L2 (انگلیسی: Regularization) نیز در این شبکه‌ها رایج است. [5]
آموزش شبکه

هدف یادگرفتن یک تابع شباهت S (x, x’) ناشی شده از یک معیار نرمال است. برای سه نمونه داده x، x1 و x2 برچسب‌ها به صورت مقایسه فاصله بین d(x, x1) و d(x, x2) خواهند بود.
ما به دنبال یک بردار ویژگی معیار و یک تابع شباهت متناسب با شرایط مسئله هستیم. در این فرمول، x1 و x از یک کلاس خواهند بود و x و x2 به کلاس‌های مختلفی تعلق خواهند داشت و معمولاً مثال‌های پیچیده و دشوار را به عنوان جفت کنار هم قرار می‌دهند. x1 و x2 را می‌توان به صورت x+ و x- نیز نمایش داد. تمرکز ما روی یادگرفتن تابع شباهت برحسب یکی از معیارهای فاصله مانند اقلیدسی، کسینوسی و... است و معمولاً از یک شبکه عصبی عمیق انگلیسی:Deep Neural Networks) برای یادگیری استفاده می‌کنند.[2]
در آموزش، یک تصویر نمونه با دو نمونه مثبت و منفی مقایسه خواهد شد. در یادگیری شبکه و بردارهای ویژگی استخراج شده به دنبال موارد زیر هستیم:
۱.  عدم شباهت کم میان تصویر نمونه و تصویر مثبت و فاصله کم بردار ویژگی آن‌ها
۲.  عدم شباهت زیاد میان تصویر نمونه و تصویر منفی و فاصله زیاد بردارهای ویژگی آن‌ها
خروجی تابع هزینه تریپلت می‌تواند سه حالت داشته باشد:
۱. برای تریپلت‌هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه ساده باشد:
d(ra,rn)> d(ra,rp) + m
نمونه منفی از قبل در فاصله مناسبی نسبت به تصویر اصلی قرار دارد. مقدار تابع هزینه صفر خواهد بود و پارامترها بروز نمی‌شوند.
۲. برای تریپلت‌هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه دشوار باشد:
d(ra,rn) <d(ra,rp) + m
نمونه منفی بسیار شبیه به تصویر اصلی است و نسبت به نمونه مثبت، در فاصله نزدیک‌تری به تصویر نمونه قرار دارد. مقدار تابع هزینه مثبت و بیشتر از حداقل فاصله بین آن‌ها خواهد بود.
۳.  برای تریپلت‌هایی که تشخیص تصاویر مشابه و غیر مشابه نسبتاً دشوار باشد:
d(ra,rp) <d(ra,rn) <d(ra,rp) + m
فاصله تصویر نمونه و تصویر منفی اندکی بیشتر از فاصله تصویر نمونه و تصویر مثبت خواهد بود. مقدار تابع هزینه مثبت خواهد بود ولی مقدار آن بیشتر از حداقل فاصله بین دو بردار نخواهد شد.
در فرمول بالا، dap   و dan  فاصله اقلیدسی بین جفت‌های نمونه-مثبت و نمونه-منفی هستند. m0 فاصله‌ای است که باید میان dap   و dan  باشد. N نیز تعداد سه‌تایی‌های درون یک دسته آموزشی است. f0(xi) نیز نشان‌دهنده بردار ویژگی d بعدی xi است. در فرمول بالا یک زیرنگاشت صفر برای برای f، d و m نوشته شده که به ترتیب بردار ویژگی، فاصله دو بردار و حداقل فاصله تصویر نمونه و تصویر منفی اولیه را نشان می‌دهد. مقدار آن‌ها به مرور بروزرسانی خواهد شد.
آموزش شبکه > یادگیری مثال‌های دشوار

از پیمایش مثال‌های دشوار، به دفعات در آموزش شبکه‌های عمیق استفاده شده است. در آموزش شبکه، از دشوارترین مثال‌های مثبت و منفی برای ایجاد تریپلت‌ها استفاده می‌شود. این روش‌ها می‌توانند به صورت محلی یا سراسری عمل کنند؛ یعنی نمونه‌ها یا از کل مجموعه داده و یا از هر دسته انتخاب شوند.[3]
اساسی‌ترین بخش در آموزش تابع هزینه تریپلت، نمونه‌برداری دقیق و ایجاد سه‌تایی‌ها است. یک سه‌تایی از بخش‌های زیر تشکیل شده است:
·   یک تصویر نمونه xa
·   یک نمونه مثبت  xp
·   یک نمونه منفی  xn
تابع هزینه تریپلت، به دنبال یادگیری یک بردار ویژگی است تا در فضای ویژگی، بردار تصویر نمونه به نمونه مثبت نزدیکتر باشد تا نمونه منفی.
در فرمول بالا x1 و x از یک کلاس خواهند بود و x  و x2 به کلاس‌های مختلفی تعلق خواهند داشت و معمولاً نمونه‌های پیچیده و دشوار را  به عنوان جفت کنار هم قرار می‌دهیم. x1 و x2 را می‌توان به صورت x+ و x- نیز نمایش داد. تمرکز ما روی یادگرفتن تابع شباهت برحسب یکی از معیارهای فاصله مانند اقلیدسی، کسینوسی و... است و معمولاً از یک شبکه عصبی عمیق برای یادگیری استفاده می‌کنند.
مثالی از کاربرد

روند یادگیری یک شبکه عصبی برای تشخیص چهره را در نظر بگیرید. الگوریتم طبقه‌بندی که برای کلاس‌بندی نمونه‌های قبلی آموزش دیده است، با ورود هر شخص جدید به پایگاه داده شبکه باید دوباره آموزش ببیند. اگر این مساله به جای مساله طبقه‌بندی، به صورت یک مساله‌ی یادگیری شباهت مطرح شود، دیگر نیازی به آموزش‌های مجدد همه شبکه نخواهد بود. در این جا، شبکه با استفاده از تابع هزینه مقایسه‌ای(انگلیسی: contrastive loss)، طوری آموزش دیده است که اگر تصویر متعلق به فرد شناخته شده‌ای باشد، یک فاصله‌ی کوچک را به عنوان خروجی بدهد و اگر تصویر متعلق به فرد ناشناسی باشد، این فاصله‌ی خروجی بزرگ باشد. البته اگر بخواهیم در خروجی نزدیک‌ترین تصویر به تصویر داده شده داده شود، باید علاوه بر محاسبه شباهت، قادر به رتبه‌بندی تصاویر نیز باشد و برای این کار می‌توان از یک تریپلت استفاده کرد.[4]
مقایسه و تعمیم‌ها

در کارهای مرتبط به بینایی رایانه، مانند بازشناسایی، باور غالب این است که تابع هزینه تریپلت، نسبت به توابع هزینه دیگر که از یادگیری متریک به صورت جداگانه استفاده می‌کنند، ارزش کمتری دارد. الکساندر هرمانز، لوکاس بیر و بستین لیب، نشان دادند مدل‌هایی که از ابتدا با تریپلت آموزش دیده‌اند و مدل‌های از پیش آموزش دیده‌ای که با نسخه‌های خاصی از تابع هزینه تریپلت در حال انجام یادگیری عمیق متریک سراسری هستند، عملکرد بهتری از سایر روش‌های مطرح شده تا سال 2017  دارند.[4]
پیاده‌سازی > پایتون

تابع هزینه تریپلت با معیار فاصله کسینوسی
در خط لوله شکل بالا، ابتدا یک دسته کوچک از داده‌های آموزش نمونه‌برداری می‌شود که معمولاً شامل k کلاس و تعدادی نمونه از هر کلاس می‌شود. از یک شبکه عصبی عمیق برای یادگیری بردار ویژگی استفاده می‌شود. در مرحله سوم یک زیرمجموعه سه‌تایی از داده‌ها انتخاب می‌شود. در پایان، میزان خطا براساس تریپلت‌های انتخاب شده محاسبه می‌شود.
طراحی یک شبکه تریپلت با معماری مشابه شبکه vgg
ساختار یک شبکه تریپلت
تت هلم

| تت هلم | تت هلم |
| --- | --- |
زادهٔ: ۸ دسامبر ۱۹۴۹
ملیت: استونی
تت هلم (استونیایی: Teet Helm؛ زادهٔ ۸ دسامبر ۱۹۴۹) سیاستمدار و نماینده سابق اهل استونی است.
ماسانوری ایتو

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  ماسانوری ایتو
زادروز:  ۲۰ آوریل ۱۹۷۸ ‏(۴۶ سال)
زادگاه:  توکیو، ژاپن
پست:  هافبک
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۱ |  باشگاه فوتبال توکیو |   |   |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
ماسانوری ایتو (ژاپنی: 伊藤 雅範؛ زادهٔ ۲۰ آوریل ۱۹۷۸) یک بازیکن فوتبال اهل ژاپن است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال توکیواشاره کرد.
کامیکیری

کامیکیری
کامیکیری (髪切り) "مو-چین" از دیوهای افسانه‌ای ژاپنی است . شهرت این دیو در این است که موی مردم را از ریشه می‌چیند . او بیشتر در حمام این کار را انجام می‌دهد، و بیشتر از موی دخترهای خدمتکار خوشش می‌آید . در عصر میجی خبر هجوم روح مو-چین حتی به روزنامه‌ها راه یافت .
گفته می‌شود که اگر کسی می‌خواهد با شخصی ازدواج کند که در واقع جانور یا روح در صورت آدمی است، برای جلوگیری از این ازدواج وی مورد هجوم کامیکیری قرار می‌گیرد .
مارو آجمیان

| مارو آجمیان | مارو آجمیان |
| --- | --- |
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
نام تولد: Մարո Աճեմյան
زاده: ۹ ژوئیهٔ ۱۹۲۱ ژنو، سوئیس
خاستگاه: ارمنی‌های آمریکا
درگذشته: ۱۸ سپتامبر ۱۹۷۸ (۵۷ سال) هیوستون، تگزاس، ایالات متحده آمریکا
پیشه(ها): نوازنده
ساز(ها): پیانو
علت مرگ: ناراحتی دریچه قلب
محل تحصیل: مدرسه جولیارد
 :  
مارو آجمیان (انگلیسی: Maro Ajemian; ‏۹ ژوئیهٔ ۱۹۲۱ – ۱۸ سپتامبر ۱۹۷۸) نوازنده پیانو ارمنی‌تبار اهل ایالات متحده آمریکا بود. حرفه عجمیان در موسیقی معاصر از میراث ارمنی او رشد کرد. او پس از اجرای اولین نمایش کنسرت پیانو از آرام خاچاتوریان در ایالات متحده، که بر اساس میراث مشترک ارمنی‌ها نواخته شده بود، به عنوان یک پیانیست معاصر شناخته شد.
زندگی‌نامه

آجمیان در مدرسه جولیارد تحصیل نمود. در ۱۴ مارس ۱۹۴۲، او اولین کنسرت پیانو آرام خاچاتوریان را در D flat با ارکستر فارغ‌التحصیل جویلیارد، به رهبری آلبرت استوسل اجرا کرد. او بعداً این قطعه را در یک تور بین‌المللی اجرا کرد. پس از اجرای کنسرت پیانو، مارو آجمیان شروع به ملاقات با آهنگسازان معاصر کرد. او به همراه خواهرش، آناهید آجمیان، نوازنده ویولن، به عنوان قهرمان موسیقی جدید شناخته شد و اولین آثار جدید بسیاری از آهنگسازان آمریکایی را ارائه کرد. از جمله جان کیج، آلن هوهانس، هنری کاول، ارنست کرنک، لو هریسون و گونتر شولر بودند. کیج، سونات‌ها و میان آهنگ‌های خود را به او تقدیم کرد و او اولین ضبط آن‌ها را برای Dial Records در سال ۱۹۵۱ انجام داد.
مارو آجمیان به ویژه به موسیقی هوهانس، هموطنان ارمنی آمریکایی علاقه‌مند بود و یک سازمان مستقر در شهر نیویورک به نام کمیته موسیقی دوستان ارمنی را تأسیس کرد که موسیقی او را در دهه ۱۹۴۰ تبلیغ می‌کرد و کنسرت‌های سالانه را در سطح بالایی ارائه می‌کرد. مکان‌هایی به عنوان تاون هال این کنسرت‌ها توسط منتقدانی چون لو هریسون، ویرجیل تامسون و اولین داونز به خوبی مورد بازبینی قرار گرفت و هوهانس را در کانون توجه ملی قرار داد.
او در ۱۸ سپتامبر ۱۹۷۸، در سن ۵۷ سالگی بر اثر نارسایی دریچه قلب درگذشت.
تریپتریگیوم ویلفردی

| تریپتریگیوم ویلفردی | تریپتریگیوم ویلفردی |
| --- | --- |
تریپتریگیوم ویلفردی، Tripterygium wilfordii: تریپتریگیوم ویلفردی، Tripterygium wilfordii
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: گیاهان
تیره:: گوشوارکیان
گونه:: T. wilfordii
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Tripterygium wilfordii : Tripterygium wilfordii 
تریپتریگیوم ویلفردی (نام علمی: Tripterygium wilfordii) نام یک گونه از تیره گوشوارکیان است.
تپه کیسه لان (چشمه لاکپشتان)

| تپه کیسه لان (چشمه لاکپشتان) | تپه کیسه لان (چشمه لاکپشتان) |
| --- | --- |
نام: تپه کیسه لان (چشمه لاکپشتان)
کشور: ایران
استان: استان کردستان
شهرستان: شهرستان سقز
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: تپه، چشمه
دیرینگی: دوران پیش از تاریخ ایران باستان
دورهٔ ساخت اثر: دوران پیش از تاریخ ایران باستان
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۴۰۱۶
تاریخ ثبت ملی: ۱۰ مهر ۱۳۸۰
تپه کیسه لان (چشمه لاکپشتان) مربوط به دوران پیش از تاریخ ایران باستان است و در شهرستان سقز، بخش زیویه، روستای کرد کند واقع شده و این اثر در تاریخ ۱۰ مهر ۱۳۸۰ با شمارهٔ ثبت ۴۰۱۶ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
تریپتوفان هیدروکسیلاز

| تریپتوفان هیدروکسیلاز ۱ (تریپتوفان ۵-منواکسیژناز)> شناساگرها | تریپتوفان هیدروکسیلاز ۱ (تریپتوفان ۵-منواکسیژناز)> شناساگرها |
| --- | --- |
نماد: TPH1
نمادهای دیگر: TPRH, TPH
آنتره: 7166
HUGO: 12008
میراث مندلی در انسان: 191060
ساختار PDB: 1MLW
RefSeq: NM_004179
یونی‌پورت: P17752
اطلاعات دیگر: اطلاعات دیگر
شمارهٔ EC: 1.14.16.4
جایگاه: Chr. 11 p15.3-p14
| تریپتوفان هیدروکسیلاز ۲> شناساگرها | تریپتوفان هیدروکسیلاز ۲> شناساگرها |
| --- | --- |
نماد: TPH2
آنتره: 121278
HUGO: 20692
میراث مندلی در انسان: 607478
RefSeq: NM_173353
یونی‌پورت: Q8IWU9
اطلاعات دیگر: اطلاعات دیگر
جایگاه: Chr. 12 q15
تریپتوفان هیدروکسیلاز (انگلیسی: Tryptophan hydroxylase) با نام اختصاری «TPH» آنزیمی است که در ساخت پیام‌رسان عصبی سروتونین نقش دارد. این آنزیم واکنش شیمیایی زیر را کاتالیز می‌کند:
برای انجام واکنش فوق کوفاکتور آهن ضروری است.
در انسان، تحریک تولید سروتونین با تجویز تریپتوفان، اثر ضد افسردگی دارد و مهار تریپتوفان هیدروکسیلاز (به عنوان مثال توسط پی-کلروفنیل‌آلانین) ممکن است افسردگی را تسریع کند.
ایزوفرم‌ها

تریپتوفان هیدروکسیلاز ۱ (TPH1): بیشتر در پوست، لوله گوارش، غده اپی‌فیز و همچنین در دستگاه عصبی مرکزی بیان می‌شود.
تریپتوفان هیدروکسیلاز ۲ (TPH2): تنها در نورون‌ها ساخته می‌شود و ایزوفرم اصلی این آنزیم در دستگاه عصبی مرکزی است.
تپه کیدان چغا کویری

| تپه کیدان چغا کویری | تپه کیدان چغا کویری |
| --- | --- |
نام: تپه کیدان چغا کویری
کشور: ایران
استان: استان لرستان
شهرستان: شهرستان بروجرد
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: تپه
دیرینگی: دوران پیش از تاریخ ایران باستان
دورهٔ ساخت اثر: دوران پیش از تاریخ ایران باستان، دوران‌های تاریخی پس از اسلام
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۴۷۶۷
تاریخ ثبت ملی: ۲۳ بهمن ۱۳۸۰
تپه کیدان چغا کویری مربوط به دوران پیش از تاریخ ایران باستان تا دوران‌های تاریخی پس از اسلام است و در شهرستان بروجرد، روستای کیدان واقع شده و این اثر در تاریخ ۲۳ بهمن ۱۳۸۰ با شمارهٔ ثبت ۴۷۶۷ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
جکی

| جکی | جکی |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: سیستان و بلوچستان
شهرستان: سرباز
بخش: بخش مرکزی
دهستان: مورتان
جمعیت: ۰ نفر (سرشماری ۹۵)
جکی، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان سرباز در استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان مورتان قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۲۶ نفر (۵خانوار) بوده‌است.
تصادف قطار در ایستگاه رامسس

| 0 | 1 |
| --- | --- |
محل تصادف: محل تصادف
تاریخ: ۲۷ فوریه ۲۰۱۹
زمان: حدود ۸ صبح (ساعت آفریقای مرکزی)
موقعیت: میدان رامسس، قاهره
مختصات: ۳۰°۰۳′۴۹″ شمالی ۳۱°۱۴′۵۰″ شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۰۶۳۶۱°شمالی ۳۱٫۲۴۷۲۲°شرقی﻿ / 30.06361; 31.24722
کشور: مصر
خط آهن: اسکندریه-قاهره
متصدی: راه‌آهن مصر
علت: خروج از ریل و خرابی موتور
آمار: آمار
قطارها: ۱
درگذشتگان: ۲۱
مجروحان: ۵۲
تصادف قطار ایستگاه رامسس در ۲۷ فوریه ۲۰۱۹ در ایستگاه رامسس قاهره، مصر رخ داد. در این حادثه ۲۱ نفر کشته و ۵۲ تن زخمی شدند.
تصادف

در اوایل صبح روز ۲۷ فوریه سال ۲۰۱۹، در ایستگاه اصلی قطار قاهره، ایستگاه رامسس، یک لوکوموتیو با سپر انتهایی در سکوی شماره ۶ با سرعت برخورد کرد، این برخورد موجب انفجار همراه ایجاد شعله‌ای بزرگ شد که دیوارهای ایستگاه را سیاه کرد. کمی بعد لوکوموتیو دیده می‌شد که به طرف سکو منحرف شده بود. یک شاهد عینی گفته‌است:
هنگامی که لوکوموتیو وارد سکو شد، من مردی را درون آن دیدم که پیش از بیرون پریدن از لوکوموتیو فریاد می‌زد: «ترمزی وجود ندارد، ترمزی وجود ندارد.» شاید راننده بود. نمی‌دانم چه اتفاقی برایش افتاد.
بعداً تأیید شد که راننده هنگام حادثه درون لوکوموتیو نبوده‌است. چند ساعت بعد، راننده قطار دستگیر شد.
هشام عرفات وزیر حمل و نقل پس از این حادثه استعفا داد.
کوکتاش (مایلوسو)

| کوکتاش Көк-Таш | کوکتاش Көк-Таш |
| --- | --- |
روستا: روستا
کوکتاشموقعیت کوکتاش در نقشه قرقیزستان: کوکتاشموقعیت کوکتاش در نقشه قرقیزستان
مختصات: ۴۱°۱۱′ شمالی ۷۲°۲۴′ شرقی﻿ / ﻿۴۱٫۱۸۳°شمالی ۷۲٫۴۰۰°شرقی﻿ / 41.183; 72.400: مختصات: ۴۱°۱۱′ شمالی ۷۲°۲۴′ شرقی﻿ / ﻿۴۱٫۱۸۳°شمالی ۷۲٫۴۰۰°شرقی﻿ / 41.183; 72.400
کشور: قرقیزستان
منطقه: جلال‌آباد
ارتفاع: ۸۲۰ متر (۲۶۹۰ فوت)
جمعیت (۲۰۰۹): جمعیت (۲۰۰۹)
 • کل: ۲۶۵۴
منطقهٔ زمانی: UTC +۵
کوکتاش (به لاتین: Kök-Tash) یک روستا در قرقیزستان است که در استان جلال‌آباد واقع شده‌است. کوکتاش ۲٬۶۵۴ نفر جمعیت دارد و ۸۲۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.