stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
۲۰۰ سیگار

| ۲۰۰ سیگار | ۲۰۰ سیگار |
| --- | --- |
پوستر فیلم: پوستر فیلم
کارگردان: ریزا برامون گارسیا
تهیه‌کننده: بتسی بیرز
نویسنده: شانا لارسن
بازیگران:  بن افلک  کیسی افلک  دیو چپل  آنجلا فیدراستون  کورتنی لاو  جی مهر  مارتا پلیمپتن  کریستینا ریچی  پل راد 
موسیقی: مارک مادرزبا
فیلم‌بردار: فرانک پرینزی
تدوین‌گر: لیزا زنو چورگین
شرکت تولید: لیک‌شور انترتینمنت
توزیع‌کننده: پارامونت پیکچرز
تاریخ‌های انتشار:  ۲۶ فوریه ۱۹۹۹ (۱۹۹۹-0۲-۲۶) (ایالات متحده آمریکا)  ۱۳ مه ۱۹۹۹ (۱۹۹۹-۰۵-۱۳) (استرالیا)  
مدت زمان: ۱۰۱ دقیقه
کشور: ایالات متحده آمریکا
زبان: انگلیسی 
هزینهٔ فیلم: ۶ میلیون دلار
فروش گیشه: ۷ میلیون دلار فروش
۲۰۰ سیگار (انگلیسی: 200 Cigarettes) یک فیلم کمدی آمریکایی محصول سال ۱۹۹۹ به کارگردانی ریزا برامون گارسیا و به نویسندگی شانا لارسن است. این فیلم شخصیت‌های مختلفی را در شهر نیویورک در شب سال نو ۱۹۸۱ دنبال می‌کند. بازیگران اصلی این فیلم بن افلک، کیسی افلک، دیو چپل، گیرمو دیاز، آنجلا فیدراستون جنین گرافلو، جنین گرافلو، گبی هافمن، کیت هادسن، کورتنی لاو، جی مهر، مارتا پلیمپتن، کریستینا ریچی و پل راد هستند.
خلاصه داستان

این فیلم قوس‌های مختلفی را دنبال می‌کند که همه در شب سال نو سال ۱۹۸۱ رخ می‌دهند.
ردیف متهمان

| ردیف متهمان | ردیف متهمان |
| --- | --- |
کارگردان: دان سیگل
تهیه‌کننده: جِی‌می دل‌وال
فیلمنامه‌نویس: استرلینگ سیلیفنت
بازیگران: ایلای والاک رابرت کیت ریچارد جاکل ریموند بیلی وان تیلور  باب بیلی
موسیقی: میشا باکالینیکوف
فیلم‌بردار: هال مور
تدوین‌گر: ال کلارک
شرکت تولید: پاژمر پروداکشنز
توزیع‌کننده: کلمبیا پیکچرز
تاریخ‌های انتشار:  ۱ ژوئن ۱۹۵۸ (۱۹۵۸-0۶-۰۱) (ایالات متحده آمریکا)  
مدت زمان: ۸۶ دقیقه
کشور: آمریکا
زبان: انگلیسی 
ردیف متهمان (انگلیسی: The Lineup) فیلمی درام و جنایی به کارگردانی دان سیگل است که در سال ۱۹۵۸ منتشر شد.
این فیلم بازسازی یک نمایشنامه رادیویی پلیسی است که طی سال‌های ۱۹۵۳-۱۹۵۰ از شبکه رادیویی سی‌بی‌اس پخش شد و سپس یک مجموعه تلویزیونی بر اساس آن ساخته شد که طی سال‌های ۱۹۶۰-۱۹۵۷ از شبکه تلویزیونی سی‌بی‌اس پخش گردید.
بازیگران

ایلای والاک
رابرت کیت
ریچارد جاکل
ریموند بیلی
وگن تیلور
امیل مه‌یر
مارشال رید
وارنر اندرسون
مری لاروش
ویلیام لسلی
باب بیلی
چارلز مورتون
یادگیری عمیق

برای یادگیری سطحی دربرابر عمیق در روان‌شناسی آموزشی، رویکردهای دانش‌آموز به یادگیری را ببینید. برای اطلاعات بیش‌تر، شبکه عصبی مصنوعی را ببینید.
چپ: لایهٔ ورودی که در این مثال شامل سه نورون دریافت‌کننده است. راست: لایهٔ خروجی با یک یا چند نورون خروجی (در این عکس دو عدد). لایه(ها) ی میانی، عموماً لایه(ها) ی پنهان نامیده‌شده و نه ورودی (برای دریافت داده‌های خام) هستند و نه خروجی (برای تحویل نتایج نهایی). شبکه‌های عصبی عمیق از یک یا چند لایهٔ پنهان تشکیل می‌شوند (توافقی جامع و مشخص برای تعیین حداقل تعداد لایه‌های مورد نیاز در یک شبکهٔ عصبی عمیق وجود ندارد).
یادگیری عمیق، یادگیری ژرف یا ژرف‌آموزی (به انگلیسی: Deep learning) (به بیانی دیگر: یادگیری ژرف ماشین، یادگیری ساختار ژرف یا یادگیری سلسله مراتبی) یک زیر شاخه از یادگیری ماشین و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاشند تا مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل کنند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیرخطی اند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است.
به قولی دیگر «یادگیری عمیق» یک نوع «یادگیری ماشین» به همراه شبکه‌های عصبی چندلایه است که با دقتی فزاینده الگوهای موجود در داده‌ها کشف کرده و به همین‌خاطر می‌تواند علائق کاربر را بشناسد، اشیا را شناسایی کرده و زبان‌ها را بفهمد.
یک نمونه آموزشی (برای نمونه: تصویر یک گربه) می‌تواند به صورت‌های گوناگون بسان یک بردار ریاضی پر شده از مقدار به ازای هر پیکسل و در دید کلی‌تر به شکل یک مجموعه از زیرشکل‌های کوچک‌تر (نظیر اعضای صورت گربه) مدل‌سازی شود. برخی از این روش‌های مدل‌سازی سبب ساده شدن فرایند یادگیری ماشین (برای نمونه: تشخیص تصویر گربه) می‌شوند.
در یادگیری عمیق امید به جایگزینی استخراج این ویژگی‌های تصویر به دست بشر (مانند اعضای گربه) با روش‌های کامل‌خودکار بی‌نظارت و نیمه‌نظارتی وجود دارد.
انگیزهٔ نخستین در به وجود آمدن این ساختار یادگیری از راه بررسی ساختار عصبی در مغز انسان الهام گرفته شده‌است که در آن یاخته‌های عصبی با فرستادن پیام به یکدیگر درک را امکان‌پذیر می‌کنند.
بسته به فرض‌های گوناگون در مورد نحوهٔ اتصال این یاخته‌های عصبی، مدل‌ها و ساختارهای مختلفی در این حوزه پیشنهاد و بررسی شده‌اند، هرچند که این مدل‌ها به صورت طبیعی در مغز انسان وجود ندارد و مغز انسان پیچیدگی‌های بیشتری دارد. این مدل‌ها نظیر شبکه عصبی عمیق، شبکه عصبی هم‌گشتی، شبکه باور عمیق و چندین نمونه دیگر؛ پیشرفت‌های خوبی را در حوزه‌های پردازش زبان‌های طبیعی و پردازش تصویر ایجاد کرده‌اند.
در حقیقت عبارت یادگیری عمیق، بررسی روش‌های تازه برای شبکه عصبی مصنوعی است.
تعریف

یادگیری عمیق، رده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که از چندین لایه برای استخراج ویژگی‌های سطح بالا از ورودی خام استفاده می‌کنند. به بیانی دیگر، رده‌ای از تکنیک‌های یادگیری ماشین که از چندین لایهٔ پردازش اطلاعات و به‌ویژه اطلاعات غیرخطی بهره می‌برد تا عملیات تبدیل یا استخراج ویژگی نظارت‌شده یا نظارت‌نشده را عموماً با هدف تحلیل یا بازشناخت الگو، کلاس‌بندی، خوشه‌بندی انجام دهد.
برای نمونه، در پردازش تصویر، لایه‌های پست‌تر می‌توانند لبه‌ها را تشخیص دهند، در حالی که لایه‌های عالی‌تر ممکن است ویژگی‌های پرمعناتر برای انسان، همچون حروف یا چهره‌ها، را تشخیص دهند.
مفهوم

یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که از لایه‌های متعدد تبدیلات خطی به منظور پردازش سیگنال‌های حسی مانند صدا و تصویر استفاده می‌کند. ماشین در این روش هر مفهوم پیچیده را به مفاهیم ساده‌تری تقسیم می‌کند، و با ادامهٔ این روند به مفاهیم پایه‌ای می‌رسد که قادر به تصمیم‌گیری برای آن‌ها است و بدین ترتیب نیازی به نظارت کامل انسان برای مشخص کردن اطلاعات لازم ماشین در هر لحظه نیست. موضوعی که در یادگیری عمیق اهمیت زیادی دارد، نحوهٔ ارائهٔ اطلاعات است. ارائه دادن اطلاعات به ماشین باید به شیوه‌ای باشد که ماشین در کمترین زمان اطلاعات کلیدی را که می‌تواند با استناد به آن‌ها تصمیم بگیرد را دریافت کند. هنگام طراحی الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌بایست به عوامل دگرگونی (به انگلیسی: factors of variation) که اطلاعات مشاهده شده را توضیح می‌دهند توجه کنیم، این عوامل معمولاً عوامل قابل‌مشاهده‌ای نیستند بلکه عواملی هستند که بر روی دستهٔ قابل‌مشاهده تأثیرگذار بوده یا زادهٔ ساختارهای ذهنی انسان برای ساده‌تر کردن مسائل هستند. برای مثال در هنگام پردازش گفتار عوامل دگرگونی می‌توانند لهجهٔ گوینده، سن یا جنسیت او باشند. در هنگام پردازش تصویر یک ماشین، میزان درخشش خورشید یک عامل دگرگونی است. یکی از مشکلات هوش مصنوعی تأثیر زیاد عوامل دگرگونی بر روی اطلاعات دریافتی است. برای مثال بسیاری از پیکسل‌های دریافتی از یک ماشین قرمز در شب ممکن است سیاه دیده بشوند. برای حل این مشکلات بعضاً به درک بالای اطلاعات (در حدود انسان) نیازمندیم و در واقع گاهی یافتن نحوهٔ مناسب نمایش اطلاعات به اندازهٔ خود مسئله سخت و زمان‌بر است.
علت محبوبیت یادگیری عمیق

تا قبل از پیدایش یادگیری عمیق، روش‌های یادگیری ماشین سنتی، بیش‌از حد به بازنمایی‌هایی (انتخاب ویژگی‌ها) که از داده‌ها به‌دست می‌آورند، وابسته بودند. این روش‌ها، نیاز به یک متخصص در دامنه موضوع داشت تا استخراج ویژگی‌ها را به‌صورت دستی انجام دهد. حال آن‌که، این استخراج ویژگی‌ها به صورت دستی فرآیندی چالش‌انگیز و زمان‌بر است. پیدایش یادگیری عمیق توانست به‌سرعت جایگزین این روش‌های سنتی شود. چرا که می‌توانست استخراج ویژگی‌ها را به‌صورت خودکار متناسب با هر مسئله به‌دست آورد.
یادگیری عمیق هندسی

در حالی‌که مدل‌های یادگیری عمیق در دهه گذشته، در برخورد با ورودی‌هایی به شکل تصاویر، گفتار یا ویدیو که اساس ساختار آن‌ها اقلیدسی است، موفقیت‌آمیز عمل کرده، اخیراً، علاقه محققان در تلاش برای استفاده از یادگیری بر روی داده‌های غیراقلیدسی افزایش یافته‌است. یادگیری عمیق هندسی، زمینه نوظهور تحقیقاتی است که سعی در تعمیم معماری یادگیری عمیق برای کار با داده‌های غیراقلیدسی دارد، تا این شکاف را پر کند.
یادگیری عمیق هندسی > شبکه عصبی گراف

شبکه‌های عصبی گراف، دسته‌ای از روش‌های یادگیری عمیق هستند که به‌طور خاص، برای استنباط بر داده‌های توصیف‌شده توسط گراف‌ها طراحی شده‌اند. ایجاد مدل‌هایی که مستقیماً بروی گراف‌ها کار می‌کنند، مطلوب‌تر است. چراکه، می‌توانیم اطلاعات بیشتری در مورد ساختار و خصوصیات آن‌ها را به‌دست آوریم.
شبکه‌های عصبی گراف، به‌طور مستقیم برروی گراف‌ها اعمال می‌شوند و روشی آسان برای انجام وظایفی همانند، پیش‌بینی سطح گره، یال و گراف ارائه می‌کنند. تا پیش از، توسعه شبکه‌های عصبی گراف، روش‌های یادگیری عمیق توانایی اعمال برروی یال‌ها در جهت استخراج دانش و پیش‌بینی را نداشتند. در عوض، تنها بر اساس ویژگی‌های گره عمل می‌کردند.
کاربردها > بینایی رایانه

مقالهٔ اصلی: بینایی رایانه‌ای
یکی از نخستین زمینه‌های بسیار موفق برای یادگیری عمیق که پتانسیل بالقوهٔ این روش در حل مسائل را نشان داد، در حوزهٔ بازشناسی تصویر رخ داد.
از سال ۲۰۱۰ و در پروژه‌ای موسوم به ایمیج‌نت مسابقه‌ای سالانه برگزار می‌شود که شرکت‌کنندگان با ارائهٔ الگوریتم‌های کامپیوتری گوناگون، تلاش به بازشناسی تصاویر دیجیتالی در مقیاس کلان کرده و بر سر دست‌یابی به دقّت‌های بالاتر با یک‌دیگر رقابت می‌کنند. حال در سال ۲۰۱۲، یک شبکهٔ عصبی هم‌گشتی به نام الکس‌نت در این رقابت به کار رفت و با کسب نتایجی بسیار چشم‌گیر، توجه‌های گسترده‌ای را به سوی روش یادگیری عمیق جلب کرد؛ به شکلی که به باور برخی، در این سال «انقلاب یادگیری عمیق» رخ داد. لازم است ذکر شود که دقت الکس‌نت در تشخیص تصاویر پایگاه داده‌ی ایمیج‌نت از دقت انسان نیز فراتر بود (هرچند البته حتی پیش از ارائهٔ الکس‌نت نیز الگوریتم‌های دیگری به عملکرد فراانسانی دست پیدا کرده بودند).
امروزه نیز شبکه‌های عصبی در بینایی رایانه دارای نقشی کلیدی بوده و برای اهداف گوناگونی چون بازشناسی تصویر، تشخیص چهره، رهگیری اجسام، حذف نویز، رنگی‌کردن تصاویر سیاه و سفید، ترمیم تصاویر آسیب‌دیده، رده‌بندی تصاویر پزشکی و… به کار می‌رود.
کاربردها > بازشناسی خودکار گفتار

مقالهٔ اصلی: بازشناسی گفتار
از دیگر زمینه‌های موفق برای یادگیری عمیق، تشخیص و بازشناسی خودکار گفتار در مقیاس گسترده است که معمولاً توسط مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی بازگشتی (به ویژه از نوع ال‌اس‌تی‌ام) و شبکه عصبی هم‌گشتی انجام می‌گیرد.
کاربردها > پردازش زبان‌های طبیعی

مقالهٔ اصلی: پردازش زبان‌های طبیعی
یادگیری عمیق اثر بزرگی در پیشرفت شاخهٔ پردازش زبان‌های طبیعی ایجاد کرده و با ایجاد یک چهارچوب مدل‌سازی قدرتمند، به نتایج چشم‌گیری دست یافته‌است. به عنوان نمونه، مدل زبانی جی‌پی‌تی-۳ از اوپن ای‌آی با بهره‌گیری روش‌های یادگیری عمیق قادر به تولید متونی مشابه متون نوشته‌شده توسط انسان است.
کاربردها > تشخیص الکترومیوگرافی

سیگنال‌های الکترومیوگرافی می‌توانند به عنوان رابطی میان انسان و ماشین عمل کرده و با تحلیل آن‌ها از مقصود کاربر جهت کنترل تجهیزات گوناگون بهره برد. به عنوان نمونه، افراد دچار نقص عضو می‌توانند اعضایی مصنوعی را جایگزین عضو قطع‌شدهٔ خود کرده و آن‌ها را به شیوهٔ مؤثری کنترل کنند. یا با همین روش می‌توان اعضایی کمکی و تقویت‌کننده همچون اسکلت خارجی را کنترل کرد. برای تحلیل این سیگنال‌های خام و ارائهٔ خروجی مناسب برای کنترل دستگاه، بهره‌گیری از روش یادگیری عمیق می‌تواند بسیار کاربردی باشد.
کاربردها > سامانهٔ پیشنهادگر

مقالهٔ اصلی: سامانه توصیه‌گر
سامانه‌های پیشنهادگر از یادگیری عمیق جهت استخراج ویژگی‌های معنادار برای یک مدل فاکتورهای پنهان به منظور پیشنهادهای محتوا-محور موسیقی و مجله بهره برده‌اند. یادگیری عمیق چنددیدگاهی (به انگلیسی: multi-view deep learning) جهت یادگیری ترجیح‌های کاربر از چندین دامنه به کار می‌رود.
کاربردها > سرمایه‌گذاری

در طرح‌های سرمایه‌گذاری، از یادگیری عمیق برای افزایش میزان بازده استفاده می‌شود.
کاربردها > خودروی خودران

گوگل و تسلا امروزه ثابت کرده‌اند که خودروهای بدون سرنشین یا خودران امکان‌پذیر هستند. اما به هرحال باید گفت این خودروها هنوز نیاز به یادگیری بیشتر و تمرین و آزمایش‌های متفاوتی هستند و فعالیت‌ها و متغیرهای بسیاری باید مورد بررسی قرار بگیرد.
کاربردها > تشخیص صدا

تشخیص صدا جزئی جدانشدنی از فرایند زبان است. تحلیل صدای ورودی برای یک سامانه هوش مصنوعی بسیار سخت است؛ زیرا که عوامل متعددی در تشخیص درست صدا نقش دارند.
به‌طور مثال وجود نویز در پیش‌زمینه، لهجه‌ها، خلاقیت‌ها و بازی‌های زبانی افراد و همچنین ناتوانی‌های خاص گفتاری و عوامل دیگر تشخیص دقیق واژه‌های به کار رفته در صدای به چیزی که رایانه بتواند آن را تحلیل کند، سخت می‌کند.
کاربردها > تشخیص الگو

استفاده از شبکه‌های «یادگیری عمیق» می‌تواند در نرم‌افزارهای متعددی با تشخیص الگوی به‌کار رفته توسط کاربر، کیفیت ارائهٔ خدمات را بالا ببرد.
هوش مصنوعی‌ای که به خوبی با کاربر خود تطابق یافته باشد، می‌تواند اطلاعات غیر مرتبط را نادیده گرفته و برای کاربر اطلاعات مرتبط ارائه کند. تشخیص الگو همچنین می‌تواند تحلیل کلان داده را موثرتر سازد.
کاربردها > برنامه‌نویسی کامپیوتری

هوش مصنوعی ضعیف، موفقیت‌هایی در حوزه تولید متن با معنا و پیشرفت در حوزه کدنویسی داشته‌است. به‌طور مثال GPT-۳ از شرکت OpenAI یک نرم‌افزار اوپن سورس زبان تولیدکننده است که می‌تواند با کمترین دستورالعمل از سوی کاربر، کدنویسی کرده یا برنامه‌های ساده کامپیوتری ایجاد کند. در آینده احتمالاً شاهد حضور نرم‌افزارهای بیشتری که از این نوع فناوری‌ها بهره‌مندند خواهیم بود و کار با نرم‌افزارهای تخصصی رنگ و بوی دیگری به خود خواهد گرفت.
کاربردها > امنیت سایبری

هوش مصنوعی نقش مهم‌تری در معیارهای امنیت سایبری سازمان‌ها، افراد و دولت‌ها به عهده خواهد گرفت که شامل نظارت، شناسایی تهدیدهای اطلاعاتی، اطلاع از نفوذ امنیتی، پاسخ به اتفاقات و تحلیل ریسک خواهد بود. هوش مصنوعی همچنان می‌تواند ابزارهای نظارتی قدرتمندی در اختیار دولت‌ها قرار دهد تا به‌طور راحت‌تری مخالفان خود را شناسایی کنند.
کاربردها > حوزه سرگرمی و تولید محتوا

برنامه‌های رایانه‌ای روزبه‌روز در تولید محتوا بهتر می‌شوند و هوش مصنوعی هم‌اکنون نیز در شناسایی موارد تخلف قانون حق نشر، ساخت بازی‌های ویدیویی و فیلم‌های سینمایی نقش مهمی دارند و در آینده این نقش برجسته‌تر خواهد شد.
کاربردها > تصویربرداری پزشکی

تشخیص تصویر و تشخیص شی در فرآیندهایی مانند تشدید مغناطیسی (MR) و توموگرافی کامپیوتری (CT) برای کارهایی مانند تقسیم‌بندی تصویر، تشخیص بیماری و پیش‌بینی استفاده می‌شود.
مدل‌های یادگیری عمیق به‌طور مؤثر داده‌های تصویربرداری را با در نظر گرفتن فاکتورهایی مانند اندازه، حجم و شکل بافت تفسیر می‌کنند و می‌توانند قسمت‌های مهم در تصاویر را برجسته کنند.
کاربردها شامل تشخیص رتینوپاتی دیابتی، تشخیص زودهنگام آلزایمر و تشخیص اولتراسوند ندول‌های پستان است.
انتظار می‌رود پیشرفت در یادگیری عمیق امکان بررسی جامع تصاویر پاتولوژی و رادیولوژی را در آینده فراهم کند.
الگوریتم‌های یادگیری عمیق تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده را ساده می‌کنند و دقت تشخیص ناهنجاری را افزایش می‌دهند. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) بینش‌هایی را ارائه می‌کنند که به متخصصان پزشکی در شناسایی به موقع و دقیق مسائل بهداشتی کمک می‌کند. در یک مطالعه در سال ۲۰۱۸، CNNها بیش از ۱۰ درصد دقت بالاتری را در شناسایی ملانوم در مقایسه با متخصصان نشان دادند.
کاربردها > تجزیه و تحلیل داده‌های بهداشت و درمان

مدل‌های یادگیری عمیق به‌طور مؤثر داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را در پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR)، از جمله یادداشت‌های بالینی، نتایج آزمایش، تشخیص‌ها و داروها تجزیه و تحلیل می‌کنند.
تلفن‌های هوشمند و دستگاه‌های پوشیدنی اطلاعات ارزشمندی دربارهٔ شیوه زندگی ارائه می‌دهند و به تغییر داده‌ها برای نظارت بر عوامل خطر پزشکی با استفاده از برنامه‌های تلفن همراه کمک می‌کنند.
کاربردها > چت ربات سلامت روان

استفاده از برنامه‌های سلامت روان مبتنی بر هوش مصنوعی، از جمله ربات‌های چت، در حال افزایش است و برخی از آنها از یادگیری عمیق برای تعاملات واقعی تر با بیمار استفاده می‌کنند.
مطالعات نشان می‌دهد که عوامل مکالمه هوشمند می‌توانند به‌طور قابل توجهی علائم افسردگی و اضطراب را کاهش دهند و از سلامت روانی کارآمد و جذاب پشتیبانی کنند.
کاربردها > درمان‌های پزشکی شخصی

راه حل‌های یادگیری عمیق با تجزیه و تحلیل تاریخچه پزشکی، علائم و آزمایش‌ها، مراقبت شخصی از بیمار را امکان‌پذیر می‌کند.
پردازش زبان طبیعی (NLP) بینش‌هایی را از اطلاعات پزشکی متن آزاد استخراج می‌کند تا مناسب‌ترین درمان‌ها را تعیین کند.
کاربردها > حل معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزیی

امکان استفاده از یادگیری عمیق به جای روش‌های متداولی مانند روش تفاضل محدود یا روش اجزا محدود وجود دارد.
نساج شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs) مدل‌های یادگیری هستند که دارای محاسبات خیلی زیادی‌اند. این مدل‌ها کاربردهای روزافزونی در بخش‌های مختلف دارند. از آنجا که FPGAها یک زیرساخت قابل‌برنامه‌نویسی برای شتاب‌دادن به محاسبات می‌دهند و همچنین امروزه در بیشتر دنیا به سادگی قابل دسترس‌اند، FPGAها یک انتخاب خیلی خوب برای پیاده‌سازی مدل‌های DNN هستند. اما استفاده از FPGAها به دلیل اینکه به‌دست آوردن کارایی و مصرف انرژی کم آنها به‌طور همزمان کار خیلی سختی است و همچنین DNNها به حافظه زیادی نیاز دارند (در FPGA معمولاً حافظه روی برد کم است)، پیاده‌سازی مدل‌ها با FPGA بسیار دشوار است. نساج یا بافنده شبکه‌های عصبی (DNNWEAVER) یک چارچوب است که به صورت خودکار یک کد قابل‌سنتز برای یک زوج مرتب (DNN, FPGA) تولید می‌کند. مدل DNN را به صورتی که در Caffe معرفی می‌کنند به عنوان ورودی می‌دهند.
روند کلی کار این برنامه به این صورت است که ابتدا مدل ورودی را به یک زبان میانی تبدیل می‌کند که یک گراف از جریان داده کلی را نشان می‌دهد. در این مرحله با الگوریتمهای مختلف مدل داده شده را گروه‌بندی می‌کند تا با توجه به حافظه FPGA و دیگر منابع موجود روی FPGA به حداکثر استفاده مجدد از داده‌ها و بالاترین سطح کارایی برسد. بعد از آن نتیجه نهایی یک کد سنتزپذیر است که با بالاترین کارایی روی FPGA موردنظر تمامی نیازهای مدل ورودی را برآورده می‌سازد.
دید کلی از نساج شبکه‌های عصبی

این کار کمک می‌کند تا چرخه طولانی لازم برای استفاده از FPGA در شبکه‌های عصبی عمیق کوتاه‌تر شود. هدف از این کار تولید یک چارچوب خودکار است که اولاً برنامه‌نویس را از جزئیات مربوط به طراحی و بهینه‌سازی سخت‌افزار جدا می‌کند. دوماً خود چارچوب به منابع محدود موجود روی FPGA دست و پنجه نرم می‌کند؛ و در نهایت چارچوب پایدار برای FPGA فراهم می‌کند که کارایی بالایی را برای پیاده‌سازی مدل‌های مختلف شبکه‌های عصبی عمیق روی FPGAهای گوناگون ارائه می‌کند. برای رسیدن به چنین هدف‌هایی DNNWEAVER طراحی شده‌است. در مرحله اول DNNWEAVER نیاز به یک مدل شبکه عصبی عمیق دارد که با استفاده از یک رابط سطح بالا مشخص شده‌است.
دید کلی از نساج شبکه‌های عصبی > رابط مدل‌دادن

ورودی برنامه DNNWEAVER یک توصیف‌گر سطح بالا از شبکه‌های عصبی عمیق است که در دانشگاه برکلی با نام قالب Caffe درست شده‌است.
Caffe یکی از پراستفاده‌ترین چارچوب‌های یادگیری عمیق است که توصیف شبکه را به عنوان ورودی می‌گیرد و به مدلی قابل اجرا روی CPU یا GPU تبدیل می‌کند.
DNNWEAVER به صورت خودکار مدل ورودی را به کد سنتزپذیر زبان وریلاگ تبدیل می‌کند. DNNWEAVER از چهار بخش نرم‌افزاری تشکیل شده‌است:
ترجمه‌گر
نقشه‌کش طرح
نسّاج طرح
مجتمع‌کننده
دید کلی از نساج شبکه‌های عصبی > ترجمه‌گر

ترجمه‌گر شبکه عمیق توصیف‌شده را به معماری مجموعه دستورها خاصی که مسیر داده را مشخص می‌کند تبدیل می‌کند. هر دستور در این مجموعه نشان دهنده یک گره در گراف مسیر داده شبکه است. توجه کنید که FPGA مستقیماً این دستورها را اجرا نمی‌کند. کامپایلر DNNWEAVER این دستورها را به سیگنال‌های کنترلی FPGA می‌نگارد و یک تقویم اجرا را درست می‌کند. این روش یک واسط نرم‌افزار-سخت‌افزار یکپارچه را فراهم می‌کند؛ بنابراین به کمک این معماری مجموعه دستورها انواع گوناگونی از پیاده‌سازی شتاب‌دهنده‌ها را که با محدودیت‌های FPGA مقصد سازگار است، امکان‌پذیر می‌کند.
دید کلی از نساج شبکه‌های عصبی > نقشه‌کش طرح

نقشه‌کش طرح دستورها تولید شده در مرحله قبل را به عنوان ورودی می‌گیرد و با کمک الگوریتم بهینه‌سازی منابع الگو قالب‌های سخت‌افزاری را برای FPGA مقصد بهینه می‌کند. نقشه‌کش طرح محاسبات هر لایه را به گروه‌هایی از عملگرها بخش‌بندی می‌کند که داده‌ها را به اشتراک می‌گذارند یا استفاده مجدد می‌کنند. به هرکدام این بخش‌ها تکه می‌گوییم. هر تکه بعد از محاسبه در حافظه ریخته می‌شود و FPGA به سراغ محاسبه تکه بعدی می‌رود. شتاب‌دهنده شبکه‌های عصبی مشکل اساسی با مقدار زیاد حافظه موردنیاز برخلاف حافظه کم FPGA دارد که DNNWEAVER این مشکل را با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی منابع الگو بهبود می‌دهد و به کمک آن یک تعادل بین عملگرهای موازی و استفاده مجدد از داده‌ها با توجه به محدودیت‌های FPGA مقصد برقرار می‌کند.
دید کلی از نساج شبکه‌های عصبی > نسّاج طرح

نسّاجی طرح مرحله یکی‌مانده به آخر از DNNWEAVER است که ورودی آن مقدار منابع موردنیاز و تقویم اجرای تولید شده در مرحله قبل است و به کمک آن هسته شتاب‌دهنده را تولید می‌کند. DNNWEAVER از تعدادی قالب بهینه‌سازی دستی استفاده می‌کند که با توجه به گرفتن منابع و سازمان‌دهی سخت‌افزار که در مرحله قبل تولید شده از آن قالب‌ها استفاده می‌کند.
دید کلی از نساج شبکه‌های عصبی > مجتمع‌کننده

آخرین قسمت DNNWEAVER مجتمع‌کننده است. در این مرحله کدهای رابط حافظه به کدهای شتاب‌دهنده اضافه می‌شود. از آنجایی که FPGAهای مختلف از رابط‌های مختلفی برای ارتباط با DRAM خارجی استفاده می‌کنند، این بخش شامل کتابخانه‌هایی از رابط‌های DRAM است که در هر بار کد لازم را اضافه می‌کند.
دیگر کارهای مربوط

در این حوزه کاری چندین سخت‌افزار با اهداف مختلف ایجاد شده‌است. هر چند که DNNWEAVER یک شتاب‌دهنده نیست، بلکه تولیدکننده کد یک شتاب‌دهنده است.
Tabla یک شتاب‌دهنده FPGA برای فاز آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین ارائه می‌کند در حالی که DNNWEAVER رو رابط شبکه‌های عصبی تمرکز دارد. Tabla از زبان ریاضیاتی مختص به خودش استفاده می‌کند در حالی که DNNWEAVER از زبان Caffe برای مشخص کردن مدل استفاده می‌کند.
کار انجام شده توسط چن و همکارانش روی طرحی تحلیلی بر اساس مدل خط بیشترین کار می‌کند تا با استفاده از آن سریع‌ترین طرح را برای شبکه عصبی عمیق مربوط روی FPGA بیابند. اما این کار برخی لایه‌ها مثل ائتلافی (Pooling) را دربر نمی‌گیرد.
نمایی از چگونگی استخراج ویژگی جهت کلاس‌بندی تصاویر با روش یادگیری عمیق
یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است و چگونه یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است.
رهگیری خودکار حرکت وسایل نقلیه که از وظایف مهم یک خودروی خودران نیز محسوب می‌شود.
نمودار ون درباره رابطه میان یادگیری عمیق و مفهوم هوش مصنوعی
فهرست کشورهای جهان بر پایه ناو هواپیمابر

کشورهایی که در حال حاضر ناوهای هواپیمابر بال ثابت دارند (۸)
  کشورهایی که در حال حاضر تنها حامل هلیکوپتربرها هستند (۶)
  کشورهایی که در گذشته دارای ناو هواپیمابر بوده‌اند (۳)
این صفحه فهرستی از ناو هواپیمابرهایی است که در حال حاضر در حال استفاده یا تعمیر هستند یا به عنوان ذخیره استفاده می‌شوند یا در دست ساخت یا به روز رسانی هستند. ناو هواپیمابر یک کشتی جنگی است که برای حمل کردن و پوشش دادن هواپیماها و بالگردهای جنگی طراحی است و به عنوان یک فرودگاه شناور عمل می‌کند، و این‌گونه هواپیماها می‌توانند بدون سوخت‌گیری و توقف، عملیات در مسافت‌های دور را انجام دهند. فهرست کشور ها شامل : چین ، روسیه ، ایالات متحده آمریکا ، ایتالیا ، بریتانیا ، ژاپن ، ایران ، تایلند و اسپانیا
ورزشگاه مالویناس آرژنتیناس

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نام کامل: ورزشگاه گیگانته آروییتو
محل: مندوزا
شروع ساخت: ۱۹۷۶
در حال ساخت: ۱۹۷۶ - ۱۹۷۸
بازگشایی: ۱۹۷۸
نوع زمین: چمن
گنجایش: ۴۵٬۲۶۸
خانه: باشگاه فوتبال گودوی کروز باشگاه فوتبال جیمناسیا اسگریما مندوزا باشگاه فوتبال ایندیپندنته ریواداویا
ابعاد: ۱۰۵ × ۷۰
ورزشگاه گیگانته آروییتو  (به انگلیسی: Estadio Malvinas Argentinas) ورزشگاهی در شهر مندوزا است که ورزشگاه خانگی باشگاه فوتبال گودوی کروز، باشگاه فوتبال جیمناسیا اسگریما مندوزا و باشگاه فوتبال ایندیپندنته ریواداویا محسوب می‌شود.
این ورزشگاه در سال ۱۹۷۸ میلادی ساخته شده است و ظرفیت آن ۴۵٬۲۶۸ نفر است.
۶ بازی جام جهانی فوتبال ۱۹۷۸ در این ورزشگاه برگزار شده‌است.
خاندان بختیشوع

نسخه اصلی کتاب نعت الحیال و منیفیهو ابن بختیشو متعلق به قرن ده میلادی
خاندان بختیشو خاندانی از پزشکان مسیحی نسطوری ایران بودند که در دانشگاه گندی‌شاپور و دربار خلفای عباسی شهرت بسیاری داشتند. این خاندان حدود ۲۵۰ سال در دانشگاه گندی‌شاپور و دربار خلفای عباسی، از زمان ابوجعفر منصور در کار طبابت بودند. در طول شش نسل، ریاست بیمارستان گندی‌شاپور به عهده این دودمان بوده و آنها از طبیبان مخصوص دربار خلفای عباسی به‌شمار می‌رفتند؛ علاوه بر این بر زبان‌های زنده دنیا مسلط بودند و کتاب‌های بسیاری را ترجمه و تألیف کردند. همچنین نقش بزرگی در انتقال دانش پزشکی به جهان اسلام و پیشرفت آن داشتند.
واژه‌شناسی

کلمه بختیشوع از دو واژه «بخت» و «الشیوع» تشکیل شده است. بخت از مصدر «بوختن» پهلوی و به معنی نجات یافتن گرفته شده است. بخش دوم آن نیز سریانی است و از نام عیسی گرفته شده است. این کلمه روی هم به معنی «نجات‌یافته مسیح» می‌باشد.
ارتباط با خلفای عباسی

نخستین ارتباط دانشگاه گندی‌شاپور با خلفای عباسی، با احضار جورجیس بن بختیشوع به بغداد برای معالجه بیماری منصور، خلیفه عباسی اتفاق افتاد. جورجیس که در درمان خلیفه موفق بود، توجه خلفای عباسی و دیگر خاندان‌ها را به دانشگاه و خاندان بختیشوع جلب کرد. این اتفاق نقطه شروع افول دانشگاه گندی‌شاپور بود چراکه پس از این اتفاق، پزشکان بسیاری از این دانشگاه به دربار خلفای بغداد مهاجرت کردند. دلایل متفاوتی برای این مهاجرت مطرح شده اما به احتمال بسیار دکتران برای کسب ثروت و نفوذ به بغداد رفته و مورد استقبال خلفای عباسی که نسبت به طبیبان عربی مشکوک بودند، واقع شدند. برخی از طبیبان این خاندان علاوه بر جایگاه برجسته مثل بختیشوع، دستمزدهای گزافی نیز از خلفا برای خدمات خود می‌گرفتند؛ برای مثال جبرئیل به عنوان طبیب مخصوص خلیفه، در ازای دوبار حجامت خلیفه و تجویز مسهل شش ماه یک‌بار، ده هزار درهم دریافت می‌کرد و ثروت کلی او را هشتاد میلیون درهم دانستند.