stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
همه‌پرسی قانون اساسی ترکیه (۲۰۱۷)
واکنش‌ها

رئیس‌جمهور آمریکا، دونالد ترامپ به همتای ترکیه‌ای خود زنگ زد تا این پیروزی را تبریک بگوید.
رئیس‌جمهور روسیه، ولادیمیر پوتین به همتای ترکیه‌ای خود زنگ زد تا به نیابت از مردم روسیه این پیروزی را تبریک بگوید.
معاون نخست‌وزیر چین لیو یاندونگ، که در هنگام همه‌پرسی از ترکیه دیدن می‌کرد این پیروزی را به اردوغان و مردم ترکیه تبریک گفت.
سخنگوی رئیس کمیسیون اروپا، ژان-کلود یونکر، در خصوص اتهام بی‌نظمی در انتخابات ابراز نگرانی کرد.
وزیر امور خارجهٔ ایران، محمدجواد ظریف، به همتای ترکیه‌ای خود، مولود چاووش‌اوغلو تبریک گفت.
سباستین کورز، وزیر امور خارجهٔ اتریش، در اظهاراتی گفته‌است که اکنون زمان آن رسیده‌است تا داستان پیوستن ترکیه به اتحادیهٔ اروپا را تمام شده بدانیم.
آنگلا مرکل خواستار گفتگوهای محترمانه‌ای میان موافقان و مخالفان شد.
آری،   نه،   مردد
ملک موسو

| ملک موسو | ملک موسو |
| --- | --- |
نام بومی: Melek Mosso
نام تولد: ملک داوارجی
زاده: ۱۱ نوامبر ۱۹۸۸ ‏(۳۵ سال) قیصریه، ترکیه
ژانر: جاز
ساز(ها): خواننده، فلوت عرضی
سال‌های فعالیت: ۲۰۱۸ تاکنون
ناشر(ان): Müge Sözen
وبگاه: mugesozen.com.tr/melekmosso
ملک موسو (به ترکی استانبولی: Melek Mosso) با نام واقعی ملک داوارجی (به ترکی استانبولی: Melek Davarcı) (۱۱ نوامبر ۱۹۸۸) موسیقی‌دان و معلم موسیقی است.
زندگی و حرفه

در ۱۱ نوامبر ۱۹۸۸ در قیصریه متولد شد. موسیقی را در هفت سالگی با نوشتن اولین ترانه‌اش آغاز کرد. در ۹ سالگی در کنسرواتوار شهرداری دنیزلی باغلاما و درس‌های موسیقی فولکلور ترکی را آغاز کرد. بعد از آن در دبیرستان هنرهای زیبا ادامه تحصیل داد. در دورهٔ دبیرستان نواختن فلوت عرضی را شروع کرد. تحصیلات دانشگاهی‌اش را در دانشگاه عدنان مندرس، دانشکده آموزش، دپارتمان معلمی موسیقی تمام کرد. در زمان دانشجویی به‌عنوان عضو گروه کر و نیز تکخوان فعالیت کرد.
بعد از تمام کردن تحصیلاتش با آمدن به استانبول و نواختن موسیقی در خط قاضی‌کوی–بشیکتاش، برای خودش نامی دست‌وپا کرد. علاوه بر این، پیانو، فلوت عرضی، سلفژ، و هارمونی درس داد و دانش‌آموزانش را که خواستار یادگیری موسیقی بودند برای امتحانات کنسرواتور آماده کرد. در مسابقات موسیقی مختلفی شرکت کرد و جایزه‌ها برد. با دوستان موسیقی‌دانش گروهی به نام Zbam The Band تشکیل داد و قطعاتی با مضامین جاز و سوینگ را در صحنه‌های مختلفی اجرا کرد.
ویدئوی اجرای مجدد ترانهٔ «اگر بزنند نمی‌توانم بمیرم» اثر ییلدیز تیلبه توسط او بالای ۱۰۰ میلیون بار دیده شد. در ترانهٔ «هیچ نوری نیست» که برای سریال گودال ساخته شد No.1 را همراهی کرد که شمار بازدید از این قطعه به بالای ۱۰۰ میلیون رسید. همچنین قطعهٔ «هیچ نوری نیست» در آلبوم «بیرق سیاه» No.1 قرار گرفت. در سال ۲۰۱۸، تک‌آهنگ «گربه» که شعر و موسیقی‌اش را خودش نوشته بود برای مدتی طولانی در فهرست‌های موسیقی رادیوها جای گرفت.
یادداشت

↑  Vursalar Ölemem
↑  Hiç Işık Yok
↑  Siyah Bayrak
↑  Kedi
کولتس

| کولتس   | کولتس   |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
کشور: آلمان
ایالت: راینلاند-فالتس
ناحیه: Rhein-Hunsrück-Kreis
انجمن شهرداری: Simmern
حکومت: حکومت
 • شهردار: Aloys Schneider
مساحت: مساحت
 • کل: ۶٫۹۲ کیلومتر مربع (۲٫۶۷ مایل مربع)
ارتفاع: ۳۵۵ متر (۱۱۶۵ فوت)
جمعیت (2012-12-31): جمعیت (2012-12-31)
 • کل: ۴۸۷
 • تراکم: ۷۰/کیلومتر مربع (۱۸۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: CET/CEST (UTC+1/+2)
کدهای پستی: 55471
کدهای شماره‌گیری: 06761
پلاک خودرو: SIM
وبگاه: www.kuelz.de
کولتس (به آلمانی: Külz) یک شهر در آلمان است که در راین-هونسروک واقع شده‌است. کولتس ۴۸۷ نفر جمعیت دارد.
کیمن توگاشی

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  کیمن توگاشی
زادروز:  ۱۰ اوت ۱۹۹۳ ‏(۳۱ سال)
زادگاه:  ایالات متحده آمریکا، ژاپن
پست:  مهاجم
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۵–۲۰۱۷ |  باشگاه فوتبال یوکوهاما مارینوس |   |   |
| ۲۰۱۸ |  باشگاه فوتبال توکیو |   |   |
| ۲۰۱۹ |  باشگاه فوتبال ماچیدا زلویا |   |   |
| ۲۰۲۰– |  باشگاه فوتبال و-واران ناگاساکی |   |   |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
کیمن توگاشی (ژاپنی: 富樫 敬真؛ زادهٔ ۱۰ اوت ۱۹۹۳) یک بازیکن فوتبال اهل ژاپن است.
از باشگاه‌هایی که او در آن بازی کرده‌ می‌توان به باشگاه فوتبال یوکوهاما مارینوس، باشگاه فوتبال توکیو و باشگاه فوتبال ماچیدا زلویا اشاره کرد.
کولتس نک، نیوجرسی

| کولتس نک، نیوجرسی | کولتس نک، نیوجرسی |
| --- | --- |
Township: Township
Map of Colts Neck Township in Monmouth County. Inset: Location of Monmouth County highlighted in the State of New Jersey.: Map of Colts Neck Township in Monmouth County. Inset: Location of Monmouth County highlighted in the State of New Jersey.
Census Bureau map of Colts Neck Township, New Jersey: Census Bureau map of Colts Neck Township, New Jersey
کشور: United States
ایالات آمریکا: نیوجرسی
County: Monmouth
Incorporated: February 18, 1847 as Atlantic Township
Renamed: November 6, 1962 as Colts Neck Township
حکومت: حکومت
 • نوع: Township
 • شهردار: Jarrett R. Engel (term ends December 31, 2012)
 • Administrator / Clerk: Robert Bowden
مساحت: مساحت
 • کل: ۳۱٫۷۹۲ مایل مربع (۸۲٫۳۴۱ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۳۰٫۷۳۱ مایل مربع (۷۹٫۵۹۳ کیلومتر مربع)
 • آب: ۱٫۰۶۱ مایل مربع (۲٫۷۴۸ کیلومتر مربع)  ۳٫۳۴٪
 • رتبه: 78th of 566 in state 6th of 53 in county
ارتفاع: ۷۵ فوت (۲۳ متر)
جمعیت (2010 Census): جمعیت (2010 Census)
 • کل: ۱۰٬۱۴۲
 • رتبه: 243rd of 566 in state 19th of 53 in county
 • تراکم: ۳۳۰٫۰/مایل مربع (۱۲۷٫۴/کیلومتر مربع)
  • رتبه: 471st of 566 in state 51st of 53 in county
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (EST)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (Eastern (EDT))
زیپ‌کد: 07722
کد(های) منطقه: 732/848
FIPS code: 3402514560
GNIS feature ID: 0882602
وبگاه: http://www.colts-neck.nj.us
کولتس نک (به انگلیسی: Colts Neck Township) شهری در ایالت نیوجرسی کشور ایالات متحده آمریکا است که جمعیت آن در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۱۰٬۱۴۲ نفر بوده‌است.
کوکوشیچه

| کوکوشیچه | کوکوشیچه |
| --- | --- |
روستا: روستا
کوکوشیچهموقعیت کوکوشیچه در نقشه: کوکوشیچهموقعیت کوکوشیچه در نقشه
مختصات: ۴۳°۱۵′ شمالی ۲۰°۰۸′ شرقی﻿ / ﻿۴۳٫۲۵۰°شمالی ۲۰٫۱۳۳°شرقی﻿ / 43.250; 20.133: مختصات: ۴۳°۱۵′ شمالی ۲۰°۰۸′ شرقی﻿ / ﻿۴۳٫۲۵۰°شمالی ۲۰٫۱۳۳°شرقی﻿ / 43.250; 20.133
کشور:  صربستان
ناحیه: ناحیه زلاتیبور
شهرداری: سینیتسا
جمعیت (۲۰۰۲): جمعیت (۲۰۰۲)
 • کل: ۱۲۴
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
کوکوشیچه (به صربی: Kokošiće) یک منطقهٔ مسکونی در صربستان است که در سینیتسا واقع شده‌است. کوکوشیچه ۱۲۴ نفر جمعیت دارد.
هوگو کوبلت

| 0 | 1 |
| --- | --- |
کوبلت در تور دوچرخه‌سواری هلند ۱۹۵۶: کوبلت در تور دوچرخه‌سواری هلند ۱۹۵۶
مشخصات فردی: مشخصات فردی
نام کامل: Hugo Koblet
نام مستعار: هوگوی زیبا، Le pédaleur de charme
زاده: ۲۱ مارس ۱۹۲۵ زوریخ، سوئیس،
درگذشت: ۶ نوامبر ۱۹۶۴ (۳۹ سال) اگ، کانتون زوریخ، سوئیس
اطلاعات تیم: اطلاعات تیم
نوع مسابقات: جاده و پیست
نقش: رکابزن
نوع راندن: سربالایی‌رو
تیم(های) حرفه‌ای: تیم(های) حرفه‌ای
۱۹۴۶: آمبرگ/مرسیه-ر. لاپبی
۱۹۴۷: آمبرگ/فوکس
۱۹۴۸: تی‌بگ/فیورلی
۱۹۴۹: چیلو
۱۹۵۰–۱۹۵۴: چیلو/گوئرا/لا پرل-هاچینسون
۱۹۵۵: فائما/چیلو
۱۹۵۶: چیلو/سن رافائل-ر. ژمینیانی-دونلوپ
۱۹۵۸: چیلو
۱۹۵۹: چیلو/گیجی
 :  
قهرمانی‌های مهم: قهرمانی‌های مهم
گرند تورها تور دو فرانس رده‌بندی اصلی (۱۹۵۱) ۵ مرحله جیرو دیتالیا رده‌بندی اصلی (۱۹۵۰) رده‌بندی کوهستان (۱۹۵۰) ۷ مرحله ووئلتا اسپانیا ۱ مرحله : گرند تورها تور دو فرانس رده‌بندی اصلی (۱۹۵۱) ۵ مرحله جیرو دیتالیا رده‌بندی اصلی (۱۹۵۰) رده‌بندی کوهستان (۱۹۵۰) ۷ مرحله ووئلتا اسپانیا ۱ مرحله 
 :  
هوگو کوبلت (تلفظ [ˈhu:ɡo ˈko:blɛt]؛ ۲۱ مارس ۱۹۲۵-۶ نوامبر ۱۹۶۴) رکابزن حرفه‌ای اهل سوئیس بود که در رشتهٔ دوچرخه‌سواری جاده و پیست فعالیت می‌کرد. او توانست در سال ۱۹۵۰ برندهٔ جیرو دیتالیا و در سال ۱۹۵۱ برندهٔ تور دو فرانس شود. همچنین پیروزی‌هایی در مسابقات تعقیبی و شش‌روزهٔ پیست به دست آورد. او جمعاً ۷۰ پیروزی در دوران فعالیت حرفه‌ای خود کسب کرد. کوبلت بر اثر تصادف با خودرو کشته شد؛ هرچند که گمان‌هایی در مورد خودکشی او وجود داشت.
آغاز فعالیت

هوگو کوبلت فرزند دو نانوا در زوریخ بود. او با مادر و برادر بزرگش زندگی می‌کرد. برادرش نان و کیک می‌پخت و وظیفهٔ هوگو جارو کردن کف و تحویل محصولات با دوچرخه بود. در ۱۷ سالگی نانوایی را ترک کرد و به عنوان شاگرد مکانیک در پیست اورلیکون در همان شهر مشغول به کار شد. نخستین مسابقهٔ کوبلت، یک سربالایی تپه‌ای ۱۰ کیلومتری بود که در آن برنده شد. این پیروزی، توجه لئو آمبرگ که از رکابزنان مشهور تور دو فرانس بود و نایب قهرمان تور سوئیس شده‌بود، جلب کرد. با اصرار آمبرگ، کوبلت در مسابقات پیست شرکت کرد و در سال ۱۹۴۵ قهرمان تعقیبی آماتور سوئیس شد. او در سال ۱۹۴۶ حرفه‌ای شد و برندهٔ مسابقات شش‌روزهٔ نیویورک و شیکاگو شد. او در سال‌های ۱۹۴۷ تا ۱۹۵۴ قهرمان مسابقهٔ تعقیبی سوئیس شد. در مسابقات قهرمانی جهان نیز در سال ۱۹۴۷ سوم و در سال‌های ۱۹۵۱ و ۱۹۵۴ دوم شد.
موفقیت حرفه‌ای

کوبلت در سال ۱۹۵۰ برندهٔ مسابقات قهرمانی جادهٔ سوئیس شد. همچنین نخستین رکابزن غیر ایتالیایی شد که برندهٔ جیرو دیتالیا شده‌است. در سال ۱۹۵۱ نیز فائوستو کوپی را شکست داد و برندهٔ جایزه بزرگ ملل شد. مهمترین پیروزی او در همان سال در تور دو فرانس ۱۹۵۱ به دست آمد. کوبلت ابتدا برندهٔ تایم تریل انفرادی مرحلهٔ هفتم شد و خود را تا رتبهٔ سوم رده‌بندی اصلی بالا کشید. سرعت او به اندازه‌ای بالا بود که ۱۲ رکابزن به دلیل تجاوز از زمان مجاز، حذف شدند. در مرحلهٔ ۱۱ در فاصلهٔ ۱۳۵ کیلومتری خط پایان فرار کرد و پیشتاز شد. گروه قدرتمندی از سرشناس‌ترین رکابزنان هم‌دوره شامل کوپی، جینو بارتالی، لویزون بوبه، فیورنتسو مانی، رافائل ژمینیانی و ژان روبیک او را تعقیب کردند؛ ولی توانست برتری خود را افزایش دهد و با اختلاف بیش از سه دقیقه، برنده شود و فاصلهٔ خود با رهبر مسابقه را به ۳ دقیقه کاهش دهد. این مرحله، یکی از بزرگترین مسابقات تاریخ دوچرخه‌سواری بود. در دو مرحلهٔ بعد، دوباره کوبلت از صدر دور شد و تا پایان مرحلهٔ ۱۳ عقب‌ماندگی او به نزدیک ۱۳ دقیقه رسید. عملکرد درخشان بعدی کوبلت در مرحلهٔ ۱۴ نمایش داده شد. با وجود این که چرخش در سربالایی تورماله پنچر شد، توانست به رقابت برگردد و جلوتر از فائوستو کوپی با فاصلهٔ قابل توجهی از سایر رقیبان از خط پایان بگذرد و افزون بر کسب سومین پیروزی مرحله‌ای خود، پیراهن طلایی را به دست آورد. سپس در مرحلهٔ ۱۶ پیروز شد و برتری خود را افزایش داد؛ به گونه‌ای که با نفر سوم بیش از ۸ دقیقه فاصله داشت. در مرحلهٔ ۲۰ که کوهستانی بود و به گردنهٔ ایزور ختم می‌شد، کوبلت سوم شد و برتری خود نسبت به سایر رقیبان را به حدود ۱۰ دقیقه افزایش داد. آخرین نمایش قدرت کوبلت، تایم تریل ۹۷ کیلومتری مرحلهٔ ۲۲ بود. او توانست مسیر را در ۲ ساعت و ۳۹ دقیقه و ۴۵ ثانیه طی کند که نزدیک ۵ دقیقه سریع‌تر از نفر دوم بود. حتی توانست از بارتالی که ۸ دقیقه پیش از او مسابقهٔ خود را آغاز کرده‌بود بگذرد. در پایان این مرحله، برتری کوبلت بر ژمینیانی به ۲۲ دقیقه رسید.
زوال و مرگ

کوبلت مردی خوش‌اندام بود که شهرتش باعث جذب زنان زیبا و تغییر سبک زندگی او می‌شد؛ به گونه‌ای که بر فعالیت حرفه‌ای کوبلت اثر داشت. به گفتهٔ رنه دلاتور، کوبلت هیچ دشمنی نداشت، لبخند محبت‌آمیز او که از عمق درونش می‌آمد و کینه‌ای از هیچ کس نداشت. این شخصیت او در میان کسانی که در سطح بالا مسابقه می‌دادند، نادر بود؛ زیرا مبارزات فیزیکی شدید باعث ایجاد حسادت و مشاجره می‌شود.
کوبلت هرگز نتوانست در سطحی مشابه تور ۱۹۵۱ رکاب زند. به تدریج توانایی خود در سربالایی‌ها را از دست داد و حتی نمی‌توانست از کوچک‌ترین تپه‌ها بگذرد. گفته می‌شد که سفر او به مکزیک، یکی از دلایل این افت بوده‌است. کوبلت پس از تور دو فرانس ۱۹۵۱ به مکزیک دعوت شد تا در کنار رکابزنان آماتور مکزیکی مسابقه دهد. در هوای بسیار گرم، کوبلت مسیر ۲۰۰ کیلومتری را به تنهایی رکاب زد. مدتی پس از بازگشت، کارایی او به تدریج کاهش یافت. او به چند متخصص مراجعه کرد و دوره‌های درمان را طی کرد؛ ولی موفقیتی به دست نیاورد.
افزون بر تور دو فرانس، کوبلت بر سکوی دوم جیروی ۱۹۵۱ و ۱۹۵۲ ایستاد و در سال ۱۹۵۸ بازنشسته شد.
شش سال بعد، کوبلت در ۳۹ سالگی و ۴ روز پس از تصادف رانندگی درگذشت. چنین گمان می‌شد که خودکشی کرده‌است. کوبلت ولخرج و بدهکار بود. به دلیل فرار مالیاتی تحت تعقیب بود و ازدواجش به شکست انجامیده بود. شاهدی ادعا کرد که کوبلت سوار بر آلفا رومئوی سفید خود میان زوریخ و اسلینگن در حال عبور بود. از یک درخت گلابی گذشت و سپس دور زد و برگشت. پس از این که برای سومین بار دور زد، مستقیماً به درخت کوبید.
زندگی شخصی

کوبلت در سال ۱۹۵۳ با مدلی ۲۲ ساله ازدواج کرد. آنان ویلایی در فورچ خریدند که منظر آن، دریاچهٔ زوریخ بود. پیرلی و آلفا رومئو او را در آمریکای جنوبی استخدام کردند؛ ولی کوبلت در حالی با همسرش برگشت که ناامید و گیج بود. در نهایت از همسرش جدا شد و به آپارتمانی در نزدیکی پیست اورلیکون رفت.
کوبلت همواره در زمان مسابقه، یک شانه و یک بطری ادکلن با خود حمل می‌کرد. گاهی پیش از خط پایان موهای خود را شانه می‌کرد و همواره پیش از ملاقات با عکاسان، صورتش را تمیز می‌کرد.
نتایج در گرند تورها

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  | ۱۹۵۰ | ۱۹۵۱ | ۱۹۵۲ | ۱۹۵۳ | ۱۹۵۴ | ۱۹۵۵ | ۱۹۵۶ |
| جیرو دیتالیا | ۱ | ۶ | ۸ | ۲ | ۲ | ۱۰ | نرفت |
| پیروزی در مراحل | ۲ | ۱ | ۰ | ۱ | ۲ | ۱ | — |
| رده‌بندی کوهستان | ۱ | بی‌رتبه | بی‌رتبه | بی‌رتبه | بی‌رتبه | بی‌رتبه | — |
رده‌بندی امتیازی: ناموجود
| تور دو فرانس | نرفت | ۱ | نرفت | ناتمام-۱۰ | ناتمام-۱۳ | نرفت | نرفت |
| پیروزی در مراحل | — | ۵ | — | ۰ | ۰ | — | — |
| رده‌بندی کوهستان | — | ۳ | — | — | بی‌رتبه | بی‌رتبه | — |
| رده‌بندی امتیازی | ناموجود | ناموجود | ناموجود | — | بی‌رتبه | بی‌رتبه | — |
| ووئلتا اسپانیا | نرفت | ناموجود | ناموجود | ناموجود | ناموجود | نرفت | ناتمام |
| پیروزی در مراحل | — | ناموجود | ناموجود | ناموجود | ناموجود | — | ۱ |
| رده‌بندی کوهستان | — | ناموجود | ناموجود | ناموجود | ناموجود | — | بی‌رتبه |
رده‌بندی امتیازی: ناموجود
| 0 | 1 |
| --- | --- |
۱: برنده
۲–۳: سه نفر اول
۴–۱۰: ده نفر اول
۱۱–: گذر از خط پایان
نرفت: در مسابقه شرکت نکرد
ناتمام-x: به پایان نرساند (انصراف در مرحله x)
DNS-x: آغاز نکرد (عدم شرکت در مرحله x)
اخراج: اخراج شد
ناموجود: مسابقه/رده‌بندی انجام نشد
بی‌رتبه: در رده‌بندی گنجانده نشد
جاده پیست اورلیکون در زوریخ به نام هوگو کوبلت
مدل‌های تولیدی عمیق

مدل‌های تولیدی عمیق (به انگلیسی: Deep Generative Models) یکی از شاخه‌های یادگیری عمیق در شبکه‌های عصبی محسوب می‌شوند. یکی از دلایل فراگیر شدن این مدل‌ها ارائه روشی بهینه برای تحلیل و درک داده‌های بدون برچسب می‌باشد. ایده اصلی مدل‌های تولیدی عمیق به دست آوردن توزیع احتمال ذاتی داده‌ها به نحویست که قادر به تولید داده‌های مشابه باشد. این ویژگی خصوصاً برای شاخص‌گذاری سریع و بازیابی داده مورد استفاده قرار می‌گیرد. مدل‌های تولیدی در زمینه‌های مختلفی از جمله مسائل شناخت بصری، شناسایی و تولید گفتار، پردازش زبان طبیعی و روباتیک مورد استفاده قرار می‌گیرند. از مهمترین انواع مدل‌های تولیدی عمیق می‌توان به ماشین بولتزمن محدود، ماشین بولتزمن عمیق، شبکه باور عمیق، شبکه‌های رمزگذار خودکار و شبکه‌های تخاصمی مولد اشاره کرد.
به صورت کلی مدل‌های تولیدی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند:
مدل‌های مبتنی بر تابع هزینه مانند شبکه‌های رمزگذار خودکار و شبکه‌های شبکه‌های تخاصمی مولد
مدل‌های مبتنی بر انرژی مانند ماشین بولتزمن و انواع آن و شبکه‌های باور عمیق
ماشین بولتزمن

ماشین بولتزمن (به انگلیسی: Boltzmann Machine) یک مدل مبتنی بر انرژی می‌باشد که برای اولین بار توسط Geoffrey Hinton در سال ۱۹۸۳ ارائه شد. هدف اصلی این شبکه انجام جستجوی کارامد برای ترکیب فرضیه‌ها به نحوی بود که احتمال مشاهده داده‌های آموزشی حداکثر شود. ماشین بولتزمن باینری یک شبکه متقارن غیرجهت‌دار است که از تعدادی یونیت (نورون) باینری تشکیل شده‌است. این یونیت‌ها به دو لایه پنهان و آشکار تقسیم می‌شوند. در ماشین بولتزمن، یادگیری از نوع هبین می‌باشد یعنی برای به‌روزرسانی وزنهای شبکه تنها به اطلاعات نورون‌های همسایه نیاز است و این به روزرسانی در واقع بر اساس همبستگی میان نورون‌های متصل به یکدیگر صورت می‌گیرد. در این حالت در صورت فعال شدن همزمان دو نورون متصل به یکدیگر، اتصال میان آن‌ها تقویت شده و در غیر این صورت اتصال میان آن‌ها تضعیف می‌شود. در این مدل هدف یادگیری، یافتن تابع انرژی به گونه‌ای می‌باشد که مقادیر کمتری را به پیکربندی درست و مقادیر بیشتری را به پیکربندی اشتباه نسبت دهد؛ و به این ترتیب برای پیش‌بینی، پیکربندی با انرژی حداقل انتخاب می‌شود. ماشین بولتزمن باینری مانند شبکه هاپفیلد یک شبکه تماماً متصل است؛ یعنی میان تمام یونیت‌ها در لایه پنهان و آشکار و همچنین میان یونیت‌ها در هر لایه اتصال وجود دارد، و تمام یونیت‌ها می‌توانند با یکدیگر تبادل اطلاعات داشته باشند. همین امر موجب بالا رفتن پیچیدگی در این شبکه می‌شود. در حقیقت ماشین بولتزمن باینری پایه اصلی ماشین بولتزمن محدود و بسیاری از مدل‌های تولیدی قوی مانند ماشین بولتزمن عمیق و شبکه باور عمیق می‌باشد.
ماشین بولتزمن > ماشین بولتزمن محدود

ماشین بولتزمن محدود (به انگلیسی: Restricted Boltzmann Machine) ایده اصلی ماشین بولتزمن محدود از اعمال محدودیت برماشین بولتزمن باینری آمده‌است. با اعمال این محدودیت یونیت‌های یک لایه نمی‌توانند به یکدیگر متصل باشند و همین امر موجب کاهش پیچیدگی در شبکه می‌شود. این ماشین‌ها می‌توانند با استفاده از روش‌های سنتی برآورد درست‌نمایی بیشینه آموزش داده شوند. همچنین نمونه‌برداری از یک ماشین بولتزمن محدود با استفاده از روش نمونه‌برداری Gibbs یا روش زنجیره مارکوف مونت کارلو (به انگلیسی: Markov Chain Monte Carlo) صورت می‌گیرد.
ماشین بولتزمن > ماشین بولتزمن عمیق

ماشین بولتزمن عمیق (به انگلیسی: Deep Boltzmann Machine) یک شبکه غیرجهت‌دار با چندین لایه پنهان می‌باشد. در این شبکه هر یونیت به تمام یونیت‌های موجود در لایه‌های مجاور متصل است و همانند ماشین بولتزمن محدود هیچ اتصالی میان یونیت‌های موجود در یک لایه وجود ندارد. ماشین بولتزمن عمیق را می‌توان مانند پشته‌ای از ماشین‌های بولتزمن محدود در نظر گرفت که در کنار یکدیگر قرار گرفته‌اند. آموزش ماشین بولتزمن عمیق معمولاً در دو فاز صورت می‌گیرد. در فاز اول ابتدا هر یک از ماشین‌های بولتزمن محدود تشکیل‌دهنده شبکه به صورت جداگانه آموزش دیده و در فاز دوم که تنظیم دقیق نام دارد شبکه به صورت کلی و با استفاده از الگوریتم پس‌انتشار خطا آموزش می‌بیند.
ماشین بولتزمن > شبکه باور عمیق

شبکه باور عمیق (به انگلیسی: Deep Belief Networks) نمونهٔ دیگری از معماری شبکه‌های عمیق با تعداد بسیار زیادی لایه پنهان می‌باشد که در سال ۲۰۰۶ ارائه شد. این شبکه قادر به کشف ساختار داده‌های ورودی و استخراج ویژگی از آنهاست. در شبکه باور عمیق بر خلاف ماشین بولتزمن عمیق، دو لایه پنهان بالا (که به لایه آشکار نزدیک می‌باشند) دارای اتصالات جهت‌دار به سمت لایه آشکار بوده و بقیه یونیت‌ها در لایه‌های دیگر اتصالات غیرجهت‌دار دارند. پرکاربردترین الگوریتم آموزش این شبکه الگوریتم سریع حریصانه لایه‌ای می‌باشد. همانند ماشین بولتزمن عمیق فرایند آموزش در این مدل نیز دارای دو فاز سریع و آرام می‌باشد که در فاز سریع لایه‌ها به صورت جداگانه آموزش داده می‌شوند و در فاز آرام یا تنظیم دقیق کل شبکه آموزش می‌بیند. علت استفاده از دو فاز آموزشی در مدل‌های عمیق، وجود تعداد بسیار زیادی لایه پنهان در شبکه می‌باشد که در صورت آموزش یک مرحله‌ای موجب کم شدن گرادیان در لایه‌های اول (محو شدن گرادیان) و در نتیجه کاهش سرعت آموزش می‌شود که از مهم‌ترین مشکلات یادگیری عمیق می‌باشد. به همین دلیل برای رفع این مشکل در ابتدا ماشین‌های بولتزمن محدود تشکیل‌هنده شبکه به صورت جداگانه آموزش می‌بینند و سپس آموزش بر کل شبکه اعمال می‌شود. نمونه‌برداری از یک شبکه باور عمیق با استفاده از اجرای چندین مرحله از نمونه‌بردای Gibbs بر روی دو لایه پنهان با اتصالات جهت‌دار صورت می‌گیرد و سپس با اجرای یک مرحله نمونه‌برداری اجدادی در طول شبکه و استفاده از متغیرهای نمونه‌برداری نهفته، نمونه‌ها از لایه آشکار حاصل می‌شوند.
رمزگذار خودکار

رمزگذار خودکار (به انگلیسی: Autoencoder) یک شبکه عصبی غیرنظارتی، پیشرو و غیربازگشتیست که با هدف بازتولید ورودی خود آموزش داده می‌شود. علاوه بر این از این مدل شبکه برای کاهش ابعاد، استخراج ویژگی و یافتن نمایش یا توزیع داده نیز استفاده می‌شود. از کاربردهای این شبکه می‌توان به بازسازی تصاویر، رنگی کردن تصاویر سیاه و سفید، رفع نویز از تصاویر، کاهش سایز تصاویر و ابعاد داده‌ها اشاره کرد. معماری رمزگذار خودکار شامل سه بخش اصلی انکدر (رمزگذار)، کد و دیکدر (رمزگشا) می‌باشد. در این شبکه به جای آموزش شبکه و پیش‌بینی مقدار هدف Y در ازای ورودی X، یک رمزگذار خودکار آموزش می‌بیند که ورودی خود را بازسازی کند؛ منظور از بازسازی، تولید دقیقاً داده‌های ورودی نیست بلکه هدف این مدل کشف الگوها و ویژگی‌های ذاتی توزیع داده‌های ورودی به منظور تولید داده‌های مشاهده نشده و مشابه با همان توزیع داده ورودی می‌باشد؛ بنابراین بردار خروجی همان ابعاد بردار ورودی X را خواهد داشت و تعداد لایه‌ها و نورون‌های موجود در انکدر و دیکدر با یکدیگر برابر است. یک رمزگذار خودکار در ساده‌ترین حالت شامل یک انکدر و دیکدر به همراه تنها یک لایه پنهان است. به منظور کاهش بیشتر ابعاد می‌بایست از تعداد لایه‌های پنهان بیشتری در شبکه استفاده کرد که این شبکه در اصطلاح رمزگذار خودکار عمیق نامیده می‌شود. ورودی به انکدر داده شده و خروجی از دیکدر استخراج می‌شود. همان‌طور که گفته شد در این شبکه خروجی بازسازی ورودی بوده و از الگوریتم پس‌انتشارخطا برای یادگیری استفاده می‌شود. رمزگذارهای خودکار با حداقل کردن خطای بازسازی، شبکه را آموزش می‌دهند. معمولاً تعداد نورون‌های موجود در لایه پنهان کمتر از لایه انکدر و دیکدر می‌باشد. لایه پنهان یا کد در حقیقت نمایش داده در فضای بعد کاهش یافته آن می‌باشد و عملاً متناظر با ویژگی‌های استخراج شده‌است. به منظور استخراج ویژگی و کاهش بعد، پس از آموزش شبکه می‌توان بخش دیکدر را حذف کرده و خروجی میانی‌ترین لایه پنهان را به عنوان ویژگی‌های استخراج شده در نظر گرفت.
شبکه‌های مولد تخاصمی

مقالهٔ اصلی: شبکه‌های مولد تخاصمی
شبکه‌های مولد تخاصمی (به انگلیسی: Generative Adversarial Networks) بر مبنای بخشی از نظریه بازی‌ها به نام بازی مینیماکس کار می‌کنند. در اینجا تفکیک‌کننده  D(x,\theta _{d}) و مولد  G(z,\theta _{g})  با یکدیگر رقابت می‌کنند. هر دو شبکه‌های عصبی‌ی هستند که با پارامترهای  \theta _{d}  و  \theta _{g}  مدل‌سازی شده‌اند. در ادامه برای سهولت کار پارامترها و ورودی‌های مدل را حذف می‌کنیم. شبکه مولد یا همان  G  داده‌هایی را از نویزهای تصادفی ( z) تولید می‌کند و تفکیک کننده یا همان  D در تلاش است تا تشخیص دهد که داده واقعی است (از داده‌های مجموعه آموزشی است) یا ساختگی (تولید شده توسط مولد). در نهایت بازی به جایی می‌رسد که داده‌های تولید شده توسط مولد به قدری شبیه داده‌های واقعی (داده‌های آموزشی) می‌شوند که تشخیص آن توسط تفکیک‌کننده سخت یا غیرممکن باشد. هر دو شبکه در حالیکه سعی می‌کنند بهتر از دیگری عمل کنند به‌طور همزمان یادمی‌گیرند و پارامترهای خود ( \theta _{d}  و  \theta _{g}) را بهینه می‌کنند. شبکه مولد را می‌توان به صورت یک تابع مشتق‌پذیر مدل‌سازی کرد به عنوان ورودی نویز تصادفی را از یک فضای پنهان  Z با توزیع  p_{z}(x) می‌گیرد و داده‌های خروجی از فضایی مشابه داده‌های واقعی و به‌طور خوشبینانه از توزیع مشابه  p_{data}(x)  هستند:
{\mathcal {G}}:Z\to \mathbb {R} ^{n}
که  Z فضای پنهان و  n بعد فضای داده‌است. شبکه تفکیک کننده  D یک طبقه‌بند شبکه عصبی ساده است که می‌تواند به عنوان تابعی که توزیع داده‌ها را به احتمال  p\in [0,1]  نگاشت می‌کند، در نظر گرفته شود و نمایانگر این است که بردار داده‌های ورودی تا چه حد واقعی هستند:
{\mathcal {D}}:\mathbb {R} ^{n}\to [0,1]
بازی مجموع-صفر به‌صورت بهینه‌سازی زیر مدل‌سازی می‌شود. تابع هزینه در این بهینه‌سازی  \min \max  نام دارد و بر اساس تابع هزینه کراس آنتروپی تعریف می‌شود:
\min _{\,{\mathcal {G}}}\max _{\,D}\,V({\mathcal {G}},D)
عبارت  \min  اشاره به حداقل کردن هزینه مولد و عبارت  \max  اشاره به حداکثر کردن هزینه تفکیک‌کننده دارد. در حقیقت تفکیک‌کننده به دنبال حداکثر کردن لگاریتم احتمال برای داده‌های واقعی و لگاریتم احتمال ساختگی بودن برای داده‌های ساختگی می‌باشد؛ و در عین حال مولد به دنبال حداقل کردن لگاریتم احتمال ساختگی بودن توسط تفکیک کننده برای داده‌های ساختگی می‌باشد. به عبارت دیگر مولد در صدد فریب دادن تفکیک کننده است و تفکیک کننده در صدد تفکیک درست داده‌ها. به این ترتیب پارامترهای بهینه از این طریق به دست می‌آیند.
\min _{\,{\mathcal {G}}}\max _{\,D}\,V\left({\mathcal {G}},D\right)=\min _{\,{\mathcal {G}}}\max _{\,D}\left(\mathbb {E} _{x\sim p_{data}\left(x\right)}[log\left(D\left(x\right)\right)]+\mathbb {E} _{z\sim p_{z}\left(z\right)}\left[\log \left(1-D\left({\mathcal {G}}\left(z\right)\right)\right)\right]\right)