stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
پیسبا

| پیسبا | پیسبا |
| --- | --- |
Municipality and town: Municipality and town
Lake in Páramo de Pisba: Lake in Páramo de Pisba
  پرچم:   پرچم
Location of the municipality and town of Pisba in the Boyacá Department of Colombia: Location of the municipality and town of Pisba in the Boyacá Department of Colombia
Country:  کلمبیا
بخش‌های کلمبیا: بخش بویاکا
Province: La Libertad Province
Founded: ۳ آوریل ۱۶۲۹
بنیان‌گذار: Jesuit missionaries
حکومت: حکومت
 • Mayor: Wilton Giovani Ruíz Correa (2020-2023)
مساحت: مساحت
 • Municipality and town: ۴۶۹٫۱۲ کیلومتر مربع (۱۸۱٫۱۳ مایل مربع)
 • شهری: ۳۰٫۹۶ کیلومتر مربع (۱۱٫۹۵ مایل مربع)
ارتفاع: ۲۴۰۰–۳۵۰۰ متر (خطای عبارت: عملگر < دور از انتظار فوت)
جمعیت (۲۰۱۵): جمعیت (۲۰۱۵)
 • Municipality and town: ۱۳۴۴
 • تراکم: ۲٫۹/کیلومتر مربع (۷٫۴/مایل مربع)
 • شهری: ۳۹۱
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (Colombia Standard Time)
وبگاه: Official website
پیسبا (انگلیسی: Pisba) یک منطقهٔ مسکونی در کلمبیا است.
سیاه‌دره علیا

| سیاه دره علیا | سیاه دره علیا |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۴°۲۲′۶″ شمالی ۴۸°۲۱′۲۲″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۳۶۸۳۳°شمالی ۴۸٫۳۵۶۱۱°شرقی﻿ / 34.36833; 48.35611: مختصات: ۳۴°۲۲′۶″ شمالی ۴۸°۲۱′۲۲″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۳۶۸۳۳°شمالی ۴۸٫۳۵۶۱۱°شرقی﻿ / 34.36833; 48.35611
کشور: ایران
استان: همدان
شهرستان: نهاوند
بخش: بخش خزل
دهستان: خزل
جمعیت: ۸۰ نفر (سرشماری ۹۵)
سیاه دره علیا، روستایی از توابع بخش خزل شهرستان نهاوند در استان همدان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان خزل قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۹۵، جمعیت آن ۸۰ نفر (۲۲خانوار) بوده‌است.
ژیل برتولد

| ژیل برتولد | ژیل برتولد |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۶ مهٔ ۱۹۴۹
ملیت: فرانسه
ژیل برتولد (فرانسوی: Gilles Bertould‎؛ زادهٔ ۱۶ مهٔ ۱۹۴۹) دونده اهل فرانسه بود.
راش، نیویورک

| راش، نیویورک | راش، نیویورک |
| --- | --- |
Town: Town
راش: راش
موقعیت راش، نیویورک در نقشه: موقعیت راش، نیویورک در نقشه
Location of New York in the United States: Location of New York in the United States
مختصات: ۴۳°۰′ شمالی ۷۷°۳۹′ غربی﻿ / ﻿۴۳٫۰۰۰°شمالی ۷۷٫۶۵۰°غربی﻿ / 43.000; -77.650: مختصات: ۴۳°۰′ شمالی ۷۷°۳۹′ غربی﻿ / ﻿۴۳٫۰۰۰°شمالی ۷۷٫۶۵۰°غربی﻿ / 43.000; -77.650
کشور: United States
ایالت: ایالت نیویورک
کانتی: شهرستان مونرو، نیویورک
تأسیس‌شده: ۱۸۱۸
حکومت: حکومت
 • Town Supervisor: Gerald Kusse (حزب دموکرات (ایالات متحده آمریکا))  Town Council Rita McCarthy (حزب جمهوری‌خواه (ایالات متحده آمریکا)) Gerry Kusse (حزب جمهوری‌خواه (ایالات متحده آمریکا)) Daniel Woolaver (حزب جمهوری‌خواه (ایالات متحده آمریکا)) Jillian Moore (حزب جمهوری‌خواه (ایالات متحده آمریکا)) 
مساحت: مساحت
 • کل: ۳۰٫۷۱ مایل مربع (۷۹٫۵۳ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۳۰٫۳۳ مایل مربع (۷۸٫۵۶ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۳۷ مایل مربع (۰٫۹۷ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۵۷۹ فوت (۱۷۶ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۳۴۷۸
 • برآورد (۲۰۱۶): ۳۴۷۵
 • تراکم: ۱۱۴٫۵۷/مایل مربع (۴۴٫۲۳/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (منطقه زمانی شرقی)
زیپ کد: ۱۴۵۴۳
کد منطقه: 585
استاندارد پردازش اطلاعات فدرال: ۳۶-۰۵۵-۶۴۱۴۴
وبگاه: www.townofrush.com
راش (به انگلیسی: Rush) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان مونرو، نیویورک واقع شده‌است. راش ۷۹٫۵۳ کیلومتر مربع مساحت و ۳٬۴۷۸ نفر جمعیت دارد و ۱۷۶٫۴۸ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
سیارک ۶۶۷۹

| کشف | کشف |
| --- | --- |
تاریخ کشف: اکتبر ۱۶, ۱۹۶۹
ویژگی‌های مداری: ویژگی‌های مداری
مبدأ مه ۱۴, ۲۰۰۸: مبدأ مه ۱۴, ۲۰۰۸
اوج: ۲.۲۶۱۷۸۹۹
حضیض: ۲.۱۱۶۵۰۱۵
خروج از مرکز مداری: ۰.۰۳۳۱۸۳۸
تناوب مداری: ۱۱۸۳.۰۶۹۹۹۲۴
آنومالی متوسط: ۲۵۵.۸۵۰۹۹
انحراف: ۵.۵۲۵۶۲
 :  
سیارک ۶۶۷۹ (به انگلیسی: 6679 Gurzhij، نامگذاری:1969UP1) شش هزار و ششصد و هفتاد و نهمین سیارک کشف شده‌است که در ۱۶ اکتبر ۱۹۶۹ کشف شد.
قدر مطلق سیارک برابر ۲۱.۴ است.
ایتا رینا

| ایتا رینا | ایتا رینا |
| --- | --- |
ایتا رینا در سال ۱۹۲۸ یا ۱۹۲۹: ایتا رینا در سال ۱۹۲۸ یا ۱۹۲۹
نام هنگام تولد: Italina Lida Kravanja
زادهٔ: ۷ ژوئیهٔ ۱۹۰۷
درگذشت: ۱۰ مهٔ ۱۹۷۹ (۷۱ سال) بودوا
ملیت: یوگسلاوی
پیشه: هنرپیشه
سال‌های فعالیت: ۱۹۲۷–۱۹۶۰
ایتا رینا (اسلوونیایی: Ita Rina؛ ۷ ژوئیهٔ ۱۹۰۷ – ۱۰ مهٔ ۱۹۷۹) هنرپیشه و ملکه زیبایی اهل یوگسلاوی بود. او ستارهٔ فیلم‌های دهه‌های ۱۹۲۰ و ۱۹۳۰ آلمان و چکسلواکی بود. از فیلم‌هایش در مقام بازیگر می‌توان اروتیکن (۱۹۲۹)، بیداری بهاری (۱۹۲۹) و آوای کوه‌های سیاه (۱۹۳۳) را نام برد.
فرگوسن، آرکانزاس

| فرگوسن، آرکانزاس | فرگوسن، آرکانزاس |
| --- | --- |
محدوده ثبت‌نشده: محدوده ثبت‌نشده
فرگوسن، آرکانزاسFerguson's position in Arkansas.نمایش نقشه آرکانزاسفرگوسن، آرکانزاسفرگوسن، آرکانزاس (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا: فرگوسن، آرکانزاسFerguson's position in Arkansas.نمایش نقشه آرکانزاسفرگوسن، آرکانزاسفرگوسن، آرکانزاس (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا
مختصات: ۳۴°۰۸′۱۷″ شمالی ۹۰°۵۹′۰۲″ غربی﻿ / ﻿۳۴٫۱۳۸۰۶°شمالی ۹۰٫۹۸۳۸۹°غربی﻿ / 34.13806; -90.98389: مختصات: ۳۴°۰۸′۱۷″ شمالی ۹۰°۵۹′۰۲″ غربی﻿ / ﻿۳۴٫۱۳۸۰۶°شمالی ۹۰٫۹۸۳۸۹°غربی﻿ / 34.13806; -90.98389
کشور:  ایالات متحده آمریکا
ایالت:  آرکانزاس
شهرستان: شهرستان فیلیپس، آرکانزاس
ارتفاع: ۴۹ متر (۱۶۱ فوت)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (منطقه زمانی مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
شماره GNIS: ۵۷۷۴۸
سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی ایالات متحده آمریکا: فرگوسن، آرکانزاس: سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی ایالات متحده آمریکا: فرگوسن، آرکانزاس
فرگوسن (به انگلیسی: Ferguson) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان فیلیپس، آرکانزاس واقع شده‌است. فرگوسن ۴۹٫۰۷ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
ژیل تالمان

| مشخصات فردی | مشخصات فردی |
| --- | --- |
زاده: ۲۷ آوریل ۱۹۷۰ ‏(۵۴ سال) کنفلان-سنت-اونورین، فرانسه
اطلاعات تیم: اطلاعات تیم
نقش: Rider
ژیل تالمان (فرانسوی: Gilles Talmant‎؛ زادهٔ ۲۷ آوریل ۱۹۷۰) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است.
ژاک گودبو

| ژاک گودبو | ژاک گودبو |
| --- | --- |
نام اصلی: Jacques Godbout
زاده: ۱۹۳۳ میلادی
پیشه: رمان‌نویس،شاعر،دراماتورژ و نویسنده
ملیت: فرانسوی
ژاک گودبو (به فرانسوی: Jacques Godbout) رمان‌نویس،شاعر،دراماتورژ و نویسنده قرن بیستم میلادی اهل فرانسه است.
رمزی آرپاچی-دوسو

| رمزی آرپاچی-دوسو | رمزی آرپاچی-دوسو |
| --- | --- |
ملیت: آمریکایی
دیگر نام‌ها: رمزی آرپاچی
تحصیلات: پی‌اچ‌دی علوم رایانه ,  دانشگاه کالیفرنیا، برکلی, ۱۹۹۹ کارشناسی ارشد دانشگاه میشیگان، ۱۹۹۶   مدرک کارشناسی دانشگاه میشیگان, ۱۹۹۳
شناخته‌شده برای: ذخیره‌سازی داده‌ها و سیستم‌های رایانه
همسر: آندریا آرپاچی-دوسو
پیشینه علمی: پیشینه علمی
شاخه(ها): Computer science
محل کار: دانشگاه ویسکانسین-مدیسن
پایان‌نامه: عملکرد در دسترس بودن برای شبکه‌های ایستگاه‌های کاری (۱۹۹۹)
استاد راهنما: دیوید پترسون
 :  
وبگاه: http://www.cs.wisc.edu/~remzi
رمزی آرپاچی-دوسو (به انگلیسی: Remzi Arpaci-Dusseau) استاد دانشگاه ویسکانسین-مدیسون و رئیس بخش علوم رایانه است. او یک گروه تحقیقاتی را با پروفسور آندریا آرپاچی دوسو رهبری می‌کند.‌ او و آندریا یک کتاب درسی درباره سیستم‌عامل‌ها با نام «سیستم‌های عامل: سه قطعه آسان» (OSTEP) نوشته‌اند که سالیانه میلیون‌ها بار دانلود می‌شود و در صدها مؤسسه در سراسر جهان استفاده می‌شود. تحقیقات او بیش از ۱۵۰۰۰ بار ذکر شده است و یکی از متخصصان برجسته در زمینه ذخیره‌سازی داده‌ها است.
تحصیلات

آرپاچی-دوسو در سال ۱۹۹۳ مدرک کارشناسی علوم خود را از دانشگاه میشیگان، آن آربور، سپس در سال ۱۹۹۶ مدرک کارشناسی ارشد خود را از دانشگاه کالیفرنیا، برکلی دریافت کرد. او بعداً دکترای خود را در همان موسسه با پایان‌نامه‌ای تحت عنوان «عملکرد در دسترس بودن برای شبکه‌های ایستگاه‌های کاری» دریافت کرد.
جوایز و افتخارات

جایزه مارک ویزر (۲۰۱۸)
عضو ای‌سی‌ام (۲۰۲۰)
عضو ای‌ای‌ای‌اس (۲۰۲۲)
استاد برجسته ویلاس (۲۰۲۲)
جایزه تدریس ممتاز رئیس دانشگاه ویسکانسین-مدیسن (۲۰۱۶)
جایزه دانش آموختگان ممتاز علوم رایانه دانشگاه کالیفرنیا، برکلی (۲۰۲۳)
جایزه فست تست آو تایم یوزنیکس (۲۰۲۲)
جایزه فست بست پیپر یوزنیکس (۲۰۰۴، ۲۰۰۸، ۲۰۰۹، ۲۰۱۰، ۲۰۱۱، ۲۰۱۳، ۲۰۱۷، ۲۰۱۸، ۲۰۲۰)
جایزه بست پیپر سمپوزیوم اصول سیستم عامل (۲۰۱۱)
فرودگاه روروس

فرودگاه روروس (به انگلیسی: Røros Airport) یک فرودگاه غیرنظامی مسافربری با کد یاتا RRS است که یک باند فرود آسفالت دارد و طول باند آن ۱۷۲۰ متر است. این فرودگاه در شهر روروس، کشور نروژ قرار دارد و در ارتفاع ۶۲۶ متری از سطح دریا واقع شده است.
شرکت‌های هواپیمایی و مقصدهای پروازی

| شرکت‌های هواپیمایی | مقصدهای پروازی |
| --- | --- |
ویدروئه: گاردرموئن اسلو
رمزنگاری جابه‌جایی

رمزنگاری جابجایی
در رمزنگاری کلاسیک، رمزنگاری جابجایی (به انگلیسی: Transposition cipher) روشی است که با جابجا کردن حروف عمل رمز کردن را انجام می‌دهد و با اجرای برعکس آن رمزگشایی صورت می‌گیرد. از دید ریاضی یک تابع یک به یک بر روی مکان حروف کار رمزکردن را انجام می‌دهد و معکوس آن برای رمزگشایی استفاده می‌گردد.رمزهای جابجایی ترتیب حروف را عوض می‌کنند ولی آن‌ها را تغییر نمی‌دهند.
در ادامه نمونه‌هایی از رمزنگاری جابه‌جایی معرفی شده‌اند.
سیستم رمز ریلی

در این نوع سیستم همانطور که از نام آن برمی‌آید،ابتدا به تعداد دلخواهی ریل(خط) تشکیل می‌دهیم. سپس حروف متنی که می خواهیم آن را رمز کنیم را به ترتیب از ابتدای ریل اول به صورت زیگزاگ قرار می‌دهیم. به عنوان نمونه اگر متن اصلی ما 'WE ARE DISCOVERED. FLEE AT ONCE' باشد متن رمز شدهٔ آن به شکل زیر به دست می‌آید:
W . . . E . . . C . . . R . . . L . . . T . . . E
. E . R . D . S . O . E . E . F . E . A . O . C .
. . A . . . I . . . V . . . D . . . E . . . N . .
حال به صورت سطری این حروف را کنار هم قرار می‌دهیم و به متن زیر می‌رسیم:
WECRLTEERDSOEEFEAOCAIVDEN
در این سیستم فضای کلید برابر تعداد ریل‌هایی است که می‌توان تعریف کرد. نمونه زبان فارسی برای متن "سلام به علاقه‌مندان رمزنگاری" با دو سطر به صورت زیر بدست می‌آید:
س . ا . ب . ع . ا  .  ه . ن .  ا  . ر .  ز  . گ .  ر  .
.  ل . م .  ه  . ل . ق . م . د . ن . م . ن  .  ا  . ی
حال متن رمز به این صورت خواهد بود: " سابعاه نارزگر لمه هلقمدنمنای"
سیستم رمز مسیری

در این نوع سیستم ابتدا حروف را در جدولی به ابعاد مشخص قرار می‌دهیم سپس با استفاده از یک الگوی معینی حروف داخل جدول را کنار هم قرار می‌دهیم و متن رمز شده را به دست می‌آوریم. برای مثال برای همان متن رمزی سیستم ریلی داریم :
W R I O R F E O E
E E S V E L A N J
A D C E D E T C X
مسیر خواندن حروف را 'مارپیچی در جهت عقربه‌های ساعت به سمت داخل از راست بالای جدول' تعریف می‌کنیم پس داریم:
EJXCTEDECDAEWRIORFEONALEVSE
در مقایسه با سیستم ریلی فضای کلید در حالت بسیار بیشتر است و شامل تمام مسیرهایی است که در جدول به‌دست آمده می‌توان تشکیل داد.
سیستم جابه‌جایی ستونی

در این سیستم رمزنگاری ابتدا متن اصلی را در ردیف‌هایی به طول معین قرار می‌دهیم سپس جدول به دست آمده را به صورت ستونی اما به صورت درهم ریخته می‌خوانیم. ترکیب طول ردیف‌ها و جابه‌جایی انجام شده در انتخاب ستون‌ها کلید را مشخص می‌کنند.
در سیستم رمز جابه‌جایی ستونی منظم، فاصله‌های اضافی جدول با NULL جایگزین می‌شود اما در سیستم رمز جابه‌جایی نامنظم فاصله‌های اضافی با Blank جایگزین می‌شود. فرض کنید می خواهیم جملهٔ WE ARE DISCOVERED. FLEE AT ONCE. را با کلید ZEBRAS رمز کنیم. با توجه به ترتیب حروف در کلمه رمز، ستون‌ها به این ترتیب خوانده خواهند شد:  "5 1 4 2 3 6" ؛ پس:
5 1 4 2 3 6
W E A R E D
I S C O V E
R E D F L E
E A T O N C
E Q K J E U
با قرار دادن QKJEU به عنوان NULL متن رمز شده به صورت زیر به‌دست می‌آید:
EVLNE ACDTK ESEAQ ROFOJ DEECU WIREE
اما در صورتی که از سیستم رمز نامنظم استفاده کنیم داریم:
5 1 4 2 3 6
W E A R E D
I S C O V E
R E D F L E
E A T O N C
          E
و متن رمزی به‌دست آمده به شکل زیر خواهد بود:
EVLNA CDTES EAROF ODEEC WIREE
سیستم رمز Myszkowski

این سیستم در سال 1902 توسط Émile Victor Théodore Myszkowski پیشنهاد شد. این سیستم رمزنگاری مشابه جابه‌جایی ستونی می‌باشد با این تفاوت که کلید در رمز جابه‌جایی ستونی در صورتی که حروف تکراری داشته باشد از سمت چپ کوچکترین عدد اختصاص داده می‌شود در حالی که در این سیستم به حروف یکسان عدد یکسانی داده می‌شود و هنگامی که می خواهیم متن رمز شده را تشکیل دهیم، ستون‌های به عدد یکسان را به صورت ردیفی می‌خوانیم. ستون‌هایی که اعداد یکسان ندارند را به همان صورت قبلی یعنی ستونی می‌خوانیم. واضح است که این سیستم در صورتی که کلید حرف تکراری نداشته باشد مشابه سیستم جابه‌جایی ستونی می‌باشد. به عنوان مثال در رمز جابه‌جایی ستونی برای کلید TOMATO ، ترتیب 532164 به دست می‌آید ولی در این سیستم برای همین کلمه ترتیب 432143 به دست می‌آید. اگر با کلید TOMATO بخواهیم متن WE ARE DISCOVERED. FLEE AT ONCE. را رمز کنیم داریم:
3 4 1 2 3 4
W E A R E D
I S C O V E
R E D F L E
E A T O N C
          E
ROFOA CDTED SEEEA CWEIV RLENE
شناسایی و امنیت سیستم

با توجه به اینکه در این خانواده از سیستم‌ها کاراکترها صرفاً جابه‌جا می‌شوند، فرکانس یا پراکندگی کاراکترها در یک متن تغییری نمی‌کند. پس حمله‌کننده با در اختیار داشتن درصد پراکندگی حروف می‌تواند تناظر یک‌ به یکی بین حروف متن و حروف جدول درصد پراکندگی برقرار کند و متن اصلی را بازیابی کند.
رابرت اف. کریستی

| رابرت اف>  کریستی | رابرت اف>  کریستی |
| --- | --- |
Robert Christy's wartime Los Alamos security badge: Robert Christy's wartime Los Alamos security badge
نام هنگام تولد: Robert Frederick Cohen
زادهٔ: ۱۴ مهٔ ۱۹۱۶ ونکوور, Canada
درگذشت: ۳ اکتبر ۲۰۱۲ (۹۶ سال) پاسادینا، کالیفرنیا, United States
شهروندی: Canadian American
محل تحصیل:  دانشگاه بریتیش کلمبیا  دانشگاه کالیفرنیا، برکلی 
شناخته‌شده برای: Christy pits
پیشینه علمی: پیشینه علمی
شاخه(ها): فیزیک
محل کار:  مؤسسه فناوری ایلینوی  Metallurgical Laboratory  آزمایشگاه ملی لاس آلاموس  مؤسسه فناوری کالیفرنیا 
پایان‌نامه: Cosmic-ray burst production and the spin of the mesotron (1941)
استاد راهنما: روبرت اوپنهایمر
 :  
امضاء: امضاء
رابرت اف. کریستی (انگلیسی: Robert F. Christy؛ زاده ۱۴ مهٔ ۱۹۱۶ درگذشته ۳ اکتبر ۲۰۱۲) یک فیزیک‌دان اهل کانادا بود.
فرآیند گاوسی شبکه عصبی

سمت چپ: یک شبکه عصبی بیزی با دو لایه پنهان، که یک ورودی سه بعدی (پایین) را به یک خروجی دو بعدی تبدیل می‌کند. (y_{1},y_{2})(بالا). سمت راست: تابع چگالی احتمال خروجی p(y_{1},y_{2})

ناشی از وزن‌های تصادفی شبکه است. ویدئو: با افزایش عرض شبکه، توزیع خروجی ساده می‌شود و در نهایت به یک نرمال چند متغیره در حد عرض نامحدود همگرا می‌شود.
شبکه‌های بیزی ابزار مدل‌سازی برای تخصیص احتمالات به رویدادها و در نتیجه مشخص کردن احتمال درستی یا نادرستی در پیش‌بینی‌های یک مدل هستند. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی رویکردهایی هستند که در یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های محاسباتی استفاده می‌شوند که از داده‌های آموزشی یادمی‌گیرند و با داده‌های تست ارزیابی می‌شوند. شبکه‌های عصبی بیزی این دو رشته را ادغام می‌کنند. آنها نوعی شبکه عصبی هستند که پارامترها و پیش‌بینی‌های آنها هر دو احتمالاتی هستند. در حالی که شبکه‌های عصبی معمولی اغلب پیش‌بینی‌های قطعی بعنی صفر و یک دارند، شبکه‌های عصبی بیزی می‌توانند با دقت بیشتری و به صورت غیر قطعی احتمال درست بودن پیش‌بینی‌هایشان را ارزیابی کنند.
فرآیندهای گاوسی شبکه عصبی (NNGPs) تا حدی معادل شبکه‌های عصبی بیزی هستند، و یک شکل بسته ارائه می‌کنند. روشی برای ارزیابی شبکه‌های عصبی بیزی آنها یک توزیع احتمال فرایند گاوسی هستند که توزیع بر روی پیش‌بینی‌های انجام شده توسط شبکه عصبی بیزی مربوطه را توصیف می‌کند. محاسبات در شبکه‌های عصبی مصنوعی معمولاً در لایه‌های متوالی نورون‌های مصنوعی سازماندهی می‌شوند. به تعداد نورون‌های یک لایه، عرض لایه می‌گویند. هم‌ارزی بین NNGPها و شبکه‌های عصبی بیزی زمانی اتفاق می‌افتد که لایه‌ها در شبکه عصبی بیزی بی‌نهایت گسترده شوند (شکل را ببینید). این محدودیت عرض بزرگ مورد توجه عملی است، زیرا شبکه‌های عصبی با عرض محدود معمولاً با افزایش عرض لایه عملکرد بهتری دارند.
NNGP همچنین در زمینه‌های دیگر ظاهر می‌شود: توزیع را بر روی پیش‌بینی‌های انجام شده توسط شبکه‌های غیر بیزی پس از مقداردهی اولیه رندوم پارامترهای این شبکه‌ها، توصیف می‌کند، اما این اتفاق قبل از یادگیری شبکه رخ می‌دهد. به عنوان یک اصطلاح در هسته مماس عصبی معادلات پیش‌بینی ظاهر می‌شود. از شبکه گاوسی در انتشار اطلاعات عمیق استفاده می‌شود تا مشخص شود که آیا هایپرپارامترها و معماری‌ها قابلیت بادگیری دارند یا خیر. این به محدودیت‌های تعداد نورون‌های شبکه‌های عصبی مربوط می‌شود.
یک تصویر کارتونی

هر تنظیم پارامترهای یک شبکه عصبی  \theta  مربوط به یک تابع خاص است که توسط شبکه عصبی محاسبه می‌شود. توزیع ابتدایی  p(\theta )  روی پارامترهای شبکه عصبی مربوط به یک توزیع بر روی توابع محاسبه شده توسط شبکه است. از آنجایی که شبکه‌های عصبی بی‌نهایت گسترده هستند، این توزیع بر روی توابع برای بسیاری از معماری‌ها به یک فرایند گاوسی همگرا می‌شود.
شکل سمت راست خروجی‌های یک بعدی را ترسیم می‌کند  z^{L}(\cdot ;\theta ) یک شبکه عصبی برای دو ورودی  x و  x^{*} در برابر یکدیگر نقاط سیاه تابع محاسبه شده توسط شبکه عصبی روی این ورودی‌ها را برای ترسیم تصادفی پارامترها از  p(\theta ) . خطوط قرمز، خطوط همسان احتمال برای توزیع مشترک بر روی خروجی‌های شبکه یعنی  z^{L}(x;\theta ) و  z^{L}(x^{*};\theta ) هستند که از توزیع   p(\theta ) القا شده‌است. . این توزیع در فضای تابع مربوط به توزیع  p(\theta )  در فضای پارامتر است، و نقاط سیاه نمونه‌هایی از این توزیع هستند. برای شبکه‌های عصبی بی‌نهایت گسترده، از آنجایی که توزیع روی توابع محاسبه شده توسط شبکه عصبی یک فرایند گاوسی است، توزیع مشترک بر روی خروجی‌های یک شبکه گاوسی چند متغیره برای هر مجموعه متناهی از ورودی‌های شبکه است.
نماد استفاده شده در این بخش مانند نماد استفاده شده در زیر برای به دست آوردن مطابقت بین NNGPها و شبکه‌های کاملاً همبند است و جزئیات بیشتر نیز قابل مشاهده است..
معماری‌هایی که با NNGP مطابقت دارند

نشان داده شده‌است که هم‌ارزی بین شبکه‌های عصبی بیزینی با پهنای بی‌نهایت و NNGP برای: شبکه‌های کاملاً متصل و عمیق برقرار است، زیرا تعداد واحدها در هر لایه به بی‌نهایت می‌رسد. شبکه‌های عصبی کانولوشن به عنوان تعداد کانال‌ها تا بی‌نهایت گرفته می‌شود. شبکه‌های ترانسفورماتور به عنوان تعداد سر توجه به بی‌نهایت گرفته می‌شود. شبکه‌های تکراری به عنوان تعداد واحدها تا بی‌نهایت گرفته می‌شود. در واقع، این تناظر NNGP تقریباً برای هر معماری صادق است: به‌طور کلی، اگر یک معماری را بتوان صرفاً از طریق ضرب ماتریس و غیرخطی‌های هماهنگی بیان کرد (یعنی یک برنامه تانسور)، آنگاه دارای یک GP با عرض نامحدود است. این به‌طور خاص شامل تمام شبکه‌های عصبی پیش‌خور یا بازگشتی متشکل از پرسپترون چندلایه، شبکه‌های عصبی بازگشتی (مثلاً LSTMs، درنا)، (دوم یا نمودار) پیچیدگی، تجمع، جست و خیز اتصال، توجه، عادی دسته ای، و / یا لایه عادی.
معماری‌های خاصی را می‌توان طوری تغییر داد که به شبکه‌های عصبی بیزی نامتناهی اجازه دهد که NNGP با هسته‌های ترکیب شده از طریق عملیات افزایشی و ضربی تولید کنند.
مکاتبات بین یک شبکه کاملاً متصل بی‌نهایت گسترده و یک فرایند گاوسی

این بخش در مورد تطابق بین شبکه‌های عصبی گسترده و فرآیندهای گاوسی برای مورد خاص یک معماری کاملاً متصل گسترش می‌یابد. این یک طرح اثباتی ارائه می‌دهد که نشان می‌دهد چرا مکاتبات برقرار است، و شکل عملکرد خاص NNGP را برای شبکه‌های کاملاً متصل معرفی می‌کند. طرح اثبات نزدیک به رویکرد نواک و همکاران است..
یک شبکه عصبی مصنوعی کاملاً متصل با ورودی‌ها را در نظر بگیرید  x ، مولفه‌های  \theta  متشکل از وزنه‌ها  W^{l} و تعصبات  b^{l} برای هر لایه  l در شبکه، پیش فعال سازی (پیش غیرخطی)  z^{l} ، فعال سازی (پس از غیرخطی بودن)  y^{l} ، غیرخطی نقطه ای  \phi (\cdot ) و عرض لایه‌ها  n^{l} . برای سادگی، عرض  n^{L+1} از بردار بازخوانی  z^{L} 1 در نظر گرفته شده‌است. پارامترهای این شبکه دارای توزیع قبلی هستند  p(\theta ) ، که از یک گاوسی همسانگرد برای هر وزن و بایاس تشکیل شده‌است، با واریانس وزن‌ها به صورت معکوس با عرض لایه. این شبکه در شکل سمت راست نشان داده شده‌است و با مجموعه معادلات زیر توضیح داده شده‌است:
مکاتبات بین یک شبکه کاملاً متصل بی‌نهایت گسترده و یک فرایند گاوسی > z^{l}|y^{l} یک فرایند گاوسی است

ابتدا مشاهده می‌کنیم که پیش فعال سازی‌ها  z^{l} توسط یک فرایند گاوسی مشروط به فعال سازی‌های قبلی توصیف می‌شوند  y^{l} . این نتیجه حتی در عرض محدود نیز برقرار است. هر پیش فعال سازی  z_{i}^{l} یک مجموع وزنی از متغیرهای تصادفی گاوسی است که مربوط به اوزان است  W_{ij}^{l} و تعصبات  b_{i}^{l} ، که در آن ضرایب هر یک از آن متغیرهای گاوسی، فعال سازی‌های قبلی هستند  y_{j}^{l} . از آنجایی که آنها مجموع وزنی از گاوسیان با میانگین صفر هستند  z_{i}^{l} خودشان گاوسیان صفر میانگین هستند (مشروط به ضرایب  y_{j}^{l}). از آنجا که  z^{l} به‌طور مشترک برای هر مجموعه ای از گاوسی هستند  y^{l} ، آنها توسط یک فرایند گاوسی مشروط به فعال سازی‌های قبلی توصیف می‌شوند  y^{l} . کوواریانس یا هسته این فرایند گاوسی به وزن و واریانس بایاس بستگی دارد  \sigma _{w}^{2} و  \sigma _{b}^{2} و همچنین ماتریس لحظه دوم  K^{l} از فعال سازی‌های قبلی  y^{l}.
تأثیر ترازو وزن  \sigma _{w}^{2} این است که سهم به ماتریس کوواریانس را مجدداً مقیاس بندی کنیم  K^{l} ، در حالی که سوگیری برای همه ورودی‌ها مشترک است و غیره  \sigma _{b}^{2} را می‌سازد  z_{i}^{l} برای نقاط داده مختلف شبیه تر است و ماتریس کوواریانس را بیشتر شبیه به یک ماتریس ثابت می‌کند.
مکاتبات بین یک شبکه کاملاً متصل بی‌نهایت گسترده و یک فرایند گاوسی > z^{l}|K^{l} یک فرایند گاوسی است

پیش فعال سازی‌ها  z^{l} فقط به  y^{l} از طریق ماتریس لحظه دوم آن  K^{l} وابسته است. به همین دلیل می‌توان گفت که  z^{l} یک فرایند گاوسی شرطی روی  K^{l} است، نه روی  y^{l}.
مکاتبات بین یک شبکه کاملاً متصل بی‌نهایت گسترده و یک فرایند گاوسی > به عنوان عرض لایه  n^{l}\rightarrow \infty  ،  K^{l}\mid K^{l-1} قطعی می‌شود

همان‌طور که قبلاً تعریف شد،  K^{l} ماتریس لحظه دوم از  y^{l} . از آنجا که  y^{l} بردار فعال سازی پس از اعمال غیرخطی است  \phi  ، می‌توان آن را جایگزین کرد  \phi \left(z^{l-1}\right) ، و در نتیجه یک معادله اصلاح شده بیان می‌کند  K^{l} برای  l>0 به لحاظ  z^{l-1} ،
ما قبلاً تعیین کرده‌ایم که  z^{l-1}|K^{l-1} یک فرایند گاوسی است. این یعنی مجموعی که   K^{l} را تعریف می‌کند، میانگین  n^{l} نمونه ای از یک فرایند گاوسی است که خود تابعی از  K^{l-1} است.
{\begin{aligned}\left\{z_{i}^{l-1}(x),z_{i}^{l-1}(x')\right\}&\sim {\mathcal {GP}}\left(0,\sigma _{w}^{2}K^{l-1}+\sigma _{b}^{2}\right).\end{aligned}}
به عنوان عرض لایه  n^{l} به بی‌نهایت می‌رود، این میانگین به پایان می‌رسد  n^{l} نمونه‌هایی از فرایند گاوسی را می‌توان با یک انتگرال بر روی فرایند گاوسی جایگزین کرد:
بنابراین، در محدوده عرض نامحدود ماتریس لحظه دوم  K^{l} برای هر جفت ورودی  x و  x' را می‌توان به عنوان یک انتگرال بر روی یک گاوسی ۲ بعدی، از حاصل ضرب بیان کرد  \phi (z) و  \phi (z') . تعدادی از موقعیت‌ها وجود دارد که در آن این به صورت تحلیلی حل شده‌است، مانند زمانی که  \phi (\cdot ) یک تابع غیرخطی ReLU , ELU, GELU، یا خطا. حتی زمانی که نمی‌توان آن را به صورت تحلیلی حل کرد، از آنجایی که یک انتگرال ۲ بعدی است، به‌طور کلی می‌توان آن را به صورت عددی به‌طور مؤثر محاسبه کرد. این انتگرال قطعی است، بنابراین  K^{l}|K^{l-1} قطعی است. برای کوتاه نویسی یک تابع تعریف می‌کنیم  F ، که مربوط به محاسبه این انتگرال ۲ بعدی برای همه جفت ورودی‌ها و نقشه‌ها است  K^{l-1} به  K^{l} ،
مکاتبات بین یک شبکه کاملاً متصل بی‌نهایت گسترده و یک فرایند گاوسی > z^{L}\mid x یک NNGP است

با اعمال این مشاهده به صورت بازگشتی که  K^{l}\mid K^{l-1} وقتی   n^{l}\rightarrow \infty ، قطعی است،  K^{L} را می‌توان به عنوان یک تابع قطعی  K^{0} در نظر گرفت،
جایی که  F^{L} نشان دهنده اعمال تابعی است  F به صورت متوالی  L بار. با ترکیب این عبارت با مشاهدات بعدی که لایه ورودی ماتریس گشتاور دوم است  K^{0}(x,x')={\frac {1}{n^{0}}}\sum _{i}x_{i}x'_{i} تابع قطعی ورودی است  x ، و آن  z^{L}|K^{L} یک فرایند گاوسی است، خروجی شبکه عصبی را می‌توان به عنوان یک فرایند گاوسی بر حسب ورودی آن بیان کرد،
کتابخانه‌های نرم‌افزاری

Neural Tangents یک کتابخانه رایگان و منبع باز پایتون است که برای محاسبه و انجام استنتاج با NNGP و هسته مماس عصبی مربوط به معماری‌های مختلف ANN رایج استفاده می‌شود.
وقتی پارامترها  \theta  یک شبکه با عرض نامحدود به‌طور مکرر از شبکه قبلی خود نمونه برداری می‌شود  p(\theta ) ، توزیع حاصل بر روی خروجی‌های شبکه توسط یک فرایند گاوسی توصیف می‌شود.
یک NNGP مشتق شده‌است که معادل یک شبکه عصبی بیزی با این معماری کاملاً متصل است.
ایماگاوا یوشی‌تادا

در این نام ژاپنی، «ایماگاوا» نام خانوادگی است.
| ایماگاوا یوشی‌تادا | ایماگاوا یوشی‌تادا |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۶ فوریهٔ ۱۴۳۶
درگذشت: ۱ مارس ۱۴۷۶
ملیت: ژاپن
ایماگاوا یوشی‌تادا (انگلیسی: Imagawa Yoshitada; ۲۶ فوریهٔ ۱۴۳۶ – ۱ مارس ۱۴۷۶) یک سامورایی اهل ژاپن، ششمین رهبر خاندان ایماگاوا و پدر ایماگاوا اوجیچیکا بود. یوشی‌تادا بیشتر عمر خود را صرف حمله به ولایت توتومی کرد.
اوغاز کهنه

| اوغاز کهنه | اوغاز کهنه |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۷°۳۱′۴۳″شمالی ۵۸°۱۱′۳۰″شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۵۲۸۶۰۲°شمالی ۵۸٫۱۹۱۷۳۵°شرقی﻿ / 37.528602; 58.191735: مختصات: ۳۷°۳۱′۴۳″شمالی ۵۸°۱۱′۳۰″شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۵۲۸۶۰۲°شمالی ۵۸٫۱۹۱۷۳۵°شرقی﻿ / 37.528602; 58.191735
کشور: ایران
استان: خراسان شمالی
شهرستان: شیروان
بخش: مرکزی
جمعیت: 
پیش‌شمارهٔ تلفن: ۰۲۸۵
اوغاز کهنه نام روستایی توریستی در استان خراسان شمالی است. این روستا از توابع شهرستان شیروان و یکی از خوش آب و هواترین روستاهای خراسان است.
موقعیت

روستای اوغاز کهنه در فاصلهٔ ۴۵ کیلومتری شمال شرقی شیروان قرار دارد که از شمال به کوه‌های گنه و کلاته بالی و از جنوب به کوه کیسمار و روستای چپانلو و از شرق به کوه کل داغ و کوه زو و از غرب به اوغازتازه محدود می‌گردد.
جمعیت

این روستا دارای ۱۸۶ خانوار و ۸۰۷ نفر جمعیت است که به زبان ترکی محلی و کردی کرمانجی تکلم می‌کنند و جزء دهستان سیوکانلو شیروان است.
تاریخچه

روستای اوغاز کهنه یکی از قرای قدیمی شیروان است که قدمت آن به ۶۰۰ سال می‌رسد و بنای اولیه آن وسیلهٔ ازبکان بنیان‌گذاری شده‌است. عده‌ای از معمرین روستا معتقدند که ترک زبان‌ها مردم اولیهٔ روستا از سر ولایت نیشابور (سلطان میدان) و کرمانجها در زمان افشاریان برای مرزبانی و حفاظت از غارتگری و چپاول ازبکان و ترکمانان به ناحیه کوچانده شده‌اند. این طایفه که در اکثر مناطق شمالی خراسان ساکن شده‌اند همزبانانی در کردستان ایران، عراق و سوریه دارند که به کردشکاکی معروف هستند. کردها (کرمانج) از ایل سیفکانلوی کرمانج چمشگزک می‌باشند.