stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Neuroverkot

Eteenpäin kytketty 2 × 5 monikerrosverkko
Neuroverkot ovat informaation käsittelyn, matematiikan tai laskennan malleja, jotka ovat saaneet inspiraationsa aivojen rakenteesta. Neuroverkko on graafi, joka koostuu neuroneista, joita yhdistävät synapsit. Neuroni saa signaaleja ja laskee niistä painotetun summan, jonka tietyn rajan ylitettyään lähettää eteenpäin. Signaalit ovat neuroverkoissa yksinkertaisesti lukuja. Neuroverkko järjestetään tasoiksi, joiden läpi signaali kulkee. Neuroverkko koulutetaan syöttämällä sille esimerkkejä vastaantulevista syötteistä. Oppimisprosessin aikana verkko muodostaa todennäköisyyksin painotetun sisäisen mallin syötteen ja tuloksen välisestä suhteesta. Perinteisempiin koneoppimismalleihin verrattuna neuroverkkojen keskeinen etu on, että ne kykenevät hyödyntämään koulutuksessa syntynyttä malliaan tilanteissa, jotka eivät ole esiintyneet koulutusaineistossa.
Siinä missä perinteisemmissä asiantuntijajärjestelmissä käytetään ”jos–niin”-sääntöpareja (esimerkiksi jos raidat, niin seepra; jos pitkät korvat, niin aasi), neuroverkkoa opetetaan esimerkkien avulla (nämä ovat eri-ikäisiä seeproja ja nämä aaseja). Tällä pyritään siihen, että neuroverkko itse havaitsee muuttujien epälineaariset riippuvuussuhteet suoraan havaintoaineistosta (em. esimerkissä neuroverkko oppii tarkastelemaan korvia ja värin kuvioita, ei esimerkiksi jalkojen pituutta). Muilta osin neuraalilaskenta muistuttaa tilastotieteessä käytettyjä yleistettyjä lineaarisia malleja (GLM).
Neuroni ja neuroverkon kerrokset

Neuroverkot koostuvat joukosta (keinotekoisia) neuroneita. Neuronit ovat yksinkertaisia, toisiinsa kytkettyjä tiedonkäsittely-yksiköitä. Keinotekoinen neuroni muistuttaa karkeasti biologista hermosolua, ja koostuu seuraavista osista:
synapseista
summaajasta
aktivaatiofunktiosta.
Synapsi on kahden neuronin välinen kytkentä, jolle on määritelty kytkentäkohtainen paino. Summaajan tehtävä on laskea kaikilta syötesynapseilta tulleiden signaalien summa. Lopulta neuroni tuottaa tämän summan perusteella epälineaarisen aktivaation. Kustakin neuronista lähteviä synapseja, summaajia ja aktivaatioita voidaan mallintaa yhdistetyllä funktiolla, joka koostuu lineaarikuvauksesta, vakiotermistä ja aktivaatiofunktiosta.
Keinotekoisessa neuroverkossa neuronit järjestetään peräkkäisiksi kerroksiksi (engl. layer), joissa on tietty joukko vektoriksi järjestettyjä neuroneja. Syväoppivassa (engl. deeplearning) neuroverkossa on useita tällaisia kerroksia, joilla voi olla toisistaan poikkeavia tehtäviä. Kunkin kerroksen aktivaatio on seuraavan kerrokseen sisään tuleva signaali. Koska syöte- ja ulostulokerrosten välissä olevat kerrokset eivät näy ulospäin, niitä nimitetään piilokerroksiksi (engl. hidden layer).
Neuroni ja neuroverkon kerrokset > Lineaarikuvaus ja vakiotermi

Neuronin  k summaaja laskee syöttösynapseilta tulleiden signaalien summan
jossa  x_{j} ovat syötesignaaleita ja  b_{k} on vakiotermi (bias). Tämä esitetään usein matriisimuodossa
notaation ja derivaattojen laskennan selkeyttämiseksi.
Neuroni ja neuroverkon kerrokset > Aktivaatiofunktio

Aktivaatiofunktio  \phi  laskee summasta  u_{k} epälineaarisen kuvauksen
jossa  y_{k} on ulostulosignaali. Aktivaatiofunktio lasketaan yleensä jokaiselle kerroksen neuronille erikseen. Aktivaatiofunktion keskeisiä ominaisuuksia ovat:
epälineaarisuus – Tämä on aktivointifunktion tärkein ominaisuus, sillä kahden affiinin kuvauksen yhdistetty kuvaus on myös affiini kuvaus. Ilman epälineaarisuutta koko neuroverkon voi pelkistää yhdeksi neuroniksi.
(jatkuva) derivoituvuus – Opetusvaiheessa hukkafunktion minimointi edellyttää myös aktivaatiofunktion derivaatan laskemista.
identiteettifunktion läheisyys nollan lähellä – Jos aktivointifunktio on origon lähellä likimain f(x) = x, neuroverkko oppii tehokkaasti vaikka alkutilanteessa painokertoimet valittaisiin satunnaisesti.
Aktivointifuntion on myös käytännöllistä olla rajoitettu, sillä tällöin neuroverkko oppii tehokkaammin.
Juuri aktivointifunktion epälineaarisuus mahdollistaa mielivaltaisen funktion approksimoimisen. Itse asiassa voidaan todistaa, että tällainen neuroverkko, jossa on vähintään yksi neuronikerros (sisääntulon ja ulostulon lisäksi), kykenee approksimoimaan mitä tahansa riittävän sileää funktiota mielivaltaisella tarkkuudella, kunhan neuroneita on riittävän paljon! Aktivaatiofunktio voi olla esimerkiksi askelfunktio
tai logistinen (sigmoidi) funktio
Nykyisin yleisin aktivaatiofunktio on ReLU (engl. Rectified linear unit)
muun muassa sen helpon derivoituvuuden vuoksi. ReLU ei myöskään kärsi häviävien gradienttien ongelmasta toisin kuin sigmoidiset funktiot.
Neuroverkkorakenteet

Neuroverkkokerroksia yhdistelemällä voidaan rakentaa erilaisia neuroverkkoja. Yleisin neuroverkkorakenne on eteenpäinsyöttävä verkko (engl. FeedForward Neural Network, FFNN), jossa kaikki edellisen kerroksen neuronit on kytketty kaikkiin seuraavan kerroksen neuroneihin. Eri tarkoituksiin on kehitetty lisäksi monia erilaisia neuroverkkorakenteita.
Eteenpäin kytketty yksikerroksinen perseptroniverkko (engl. Single Layer Perceptron)
Eteenpäin kytketty monikerroksinen perseptroniverkko (engl. Multilayer Perceptron, MLP)
Takaisinkytketty neuroverkko (engl. Recurrent Neural Network , RNN)
Pitkä lyhytkestomuisti (engl. Long Short Term Memory, LSTM)
Konvoluutioneuroverkko (engl. Convolutional Neural Network, CNN)
Generatiivinen kilpaileva verkosto (engl. Generative Adversarial Network, GAN)
Autoenkoodaaja (engl. Autoencoder)
Neuroverkon kouluttaminen

Neuroverkkojen opettamisessa kytkentöjen synaptiset painot optimoidaan siten, että opetusnäytteiden vasteiden ja haluttujen vasteiden ero minimoituu.
Opetusnopeutta voidaan parantaa nolla-keskiarvoistamalla opetusdata sekä vähentämällä opetusnäytteen piirteiden keskinäistä riippuvuutta esimerkiksi pääkomponenttianalyysillä.
Neuroverkon kouluttaminen > Hukkafunktio, gradientti ja vastavirta-algoritmi

Jotta neuroverkkoa voidaan opettaa, sille on ensin määriteltävä hukkafunktio (engl. loss function). Hukkafunktio antaa numeerisen mittarin sille, kuinka hyvin neuroverkon ennustukset vastaavat havaittua dataa. Regressiotehtävissä käytetään usein virheiden neliösummaa
jossa  {\hat {y}}(\mathbf {x} _{i}) on neuroverkon ennuste datapisteen  \mathbf {x} _{i} perusteella, ja luokittelutehtävissä ristientropiaa (engl. categorical cross-entropy)
jossa  C(i) on datapisteen  i oikea luokka.
Kun hukkafunktio on määritelty, käytetään gradienttimenetelmää (engl. gradient descent) sen minimoimiseksi. Siinä virhefunktion gradientti lasketaan painokertoimien suhteen ja siirrytään askel askeleelta vastakkaiseen suuntaan gradienttiin nähden. Askeleen pituus voi olla osa gradientin pituudesta, esimerkiksi 0,02, tai se voidaan määrittää. Yleensä gradientin laskemiseksi ei käytetä koko datasettiä joka askelmalla, vaan gradientti lasketaan satunnaistetusta alijoukosta dataa (engl. Mini-batch gradient descent).
Monikerroksisten neuroverkkojen opetuksessa käytetään vastavirta-algoritmia (engl. backpropagation), , joka nopeuttaa gradientin laskemista. Vastavirta-algoritmi aloittaa gradientin laskemisen verkon viimeisestä kerroksesta. Se laskee gradientin aina yhdelle kerrokselle kerrallaan ja käyttää tätä gradienttia edellisen laskemiseen.
Neuroverkon kouluttaminen > Oppimisparadigmat

Ohjatussa oppimisessa (engl. supervised learning) neuroverkolle syötetään oppimateriaaliksi ennalta luokiteltuja näytteitä. Neuroverkon tuottamien arvojen ja näytteen luokittelun onnistumisen perusteella neuronien painoarvoja muutetaan siten, että neuroverkko tuottaisi syötteen luokittelun mukaisen tuloksen.
Ohjaamattomassa oppimisessa (engl. unsupervised learning) syväoppiva malli yrittää automaattisesti luokitella syötettä, ilman että sitä ohjataan millään tavalla. Koulutuksen aikana neuroverkko alkaa siis vähitellen löytämään opetusmateriaalista eri syötteitä yhdistäviä ja erottavia tekijöitä. Ohjaamatonta oppimista ovat muun muassa sellaiset autoenkooderit, jotka muuttavat vastaanottamansa syötteen matalampiulotteiseen muotoon ja yrittävät muokata sen takaisin alkuperäiseksi syötteeksi. Ohjaamatonta oppimista on myös Teuvo Kohosen kehittämä itseorganisoituva kartta.
Osittain ohjatussa oppimisessa (engl. semi-supervised learning) osa näytteistä on luokiteltuja ja osa ei. Tämä voi tarkoittaa esimerkiksi sitä, että osaa verkosta esiharjoitetaan ohjaamattomasti, ja sitten tätä neuroverkkoa käytetään osana ohjattua arkkitehtuuria.
Vahvistusoppimisessa (engl. reinforcement learning) malli oppii sellaisen palautteen perusteella, jota ympäristö antaa suorituksen aikana. Oppimisprosessissa neuroverkko pyrkii maksimoimaan saamansa positiivisen palautteen ja minimoimaan negatiivisen. Keskeisin ero ohjattuun oppimiseen on, että palaute perustuu verkon suoriutumiseen kokonaisuutena, eikä neuroverkko saa tietoa, mitkä valinnat olisivat olleet pitkällä tähtäimellä hyödyllisiä. Vahvistusoppimista käytetään paljon etenkin robotiikassa.
Neuroverkon kouluttaminen > Yli- ja alisovittaminen

Neuroverkon koulutuksessa on otettava huomioon samoja virhelähteitä kuin minkä tahansa muunkin mallisovituksen tapauksessa. Erityisesti ylisovittaminen on laajojen neuroverkkojen keskeinen ongelma, jos opetusmateriaalia on liian vähän suhteessa neuroverkon kokoon. Ylisovittunut malli on alkanut kiinnittää huomiota opetusdatan epäolennaisuuksiin ja satunnaisvaihteluun. Ylisovitettu malli suoriutuu hyvin opetusaineistosta, muttei osaakaan yleistää oppimaansa uusiin tilanteisiin. Ilmiselvä tapa korjata asia on lisätä opetusmateriaalin määrää, mutta se voi usein olla käytännössä vaikeaa. Yleinen tapa torjua ilmiötä on sammuttaa satunnaisesti osa neuroneista kullakin opetuskerralla. Näin yksittäisten neuronien riippuvuus viereisistä neuroneista vähenee jolloin niistä tulee itsenäisempiä ja verkon rakenne karkeistuu.
Alisovituksessa malli on dataan verrattuna liian yksinkertainen. Alisovituksessa neuroverkko oppii huonosti ja painot päivittyvät hitaasti.
Neuroverkkojen historiaa

Aivotutkijat Warren McCulloch ja Walter Pitts esittivät ensimmäisen ihmisaivojen toimintaa ja matemaattista logiikkaa yhdistelevän laskentamallin vuonna 1943. Ensimmäinen varsinainen neuroverkko on Frank Rosenblattin perseptroni vuodelta 1958. Vaikka neuroverkkojen perusajatus perustuu luonnollisiin hermoverkkoihin, jo David Rumelhart, Geoffrey Hinton ja Ronald J. Williams vuoden 1986 artikkelissaan huomauttivat, ettei niiden kehittely enää perustu luonnollisten hermoverkkojen jäljittelyyn. Neuroverkkotekniikoiden kehittäminen oli jo tuolloin siirtynyt enemmän tilastotieteeseen ja signaalinkäsittelyn teoriaan.
Monikerroksisen neuroverkon toimivuus edellyttää tapaa, jolla verkon piilokerroksissa olevien neuronien painokertoimet saadaan päivitettyä. Ratkaisu tähän on vastavirta-algoritmi. Tekoälytutkimuksen pioneereihin kuuluva Jürgen Schmidhuber huomauttaa, että algoritmin ensimmäisen implementaation julkaisi Seppo Linnainmaa pro gradu -työssään vuonna 1970 nimellä the reverse mode of automatic differentiation. Käytännössä kaikki nykyisin tuotantokäytössä olevat neuroverkkototeutukset perustuvat Linnainmaan algoritmiin.
Takaisinkytketyt neuroverkot (RNN) perustuvat David Rumelhartin, Geoffrey Hintonin ja Ronald J. Williamsin julkaisuun Learning representations by back-propagating errors vuodelta 1986. Hopfieldin verkko (aiemmin assosiatiivinen neuroverkko) on RNN:n erikoistapaus, jonka kehitti John Hopfield vuonna 1982.
Pitkä-lyhytkestomuistiverkon esittelivät Sepp Hochreiter ja Jürgen Schmidhuber 1997. LSTM-verkot mullistivat puheentunnistuksen. käsialantunnistuksen, konekäännöksen ja kielimallinnuksen vuodesta 2007 eteenpäin.
Google Brain -tutkimusryhmä julkaisi vuonna 2017 Transformer-mallin, joka on käytännössä korvannut RNN ja LSTM-mallit. Transformer helpottaa rinnakkaista koulutusta ja sen pohjalta tuotettu generatiivisia tekoälymalleja kuten OpenAI:n GPT-mallit (engl. Generative Pre-trained Transformer), jotka on koulutettu valtavan laajoilla tekstiaineistoilla.
Avoimia ohjelmakirjastoja

Vapaasti käytettäviä ohjelmakirjastoja neuroverkkojen kehittelyyn ja toteutukseen ovat ainakin:
Tensorflow
PyTorch
MXNet
Aiheesta muualla

Kuvia tai muita tiedostoja aiheesta Neuroverkot Wikimedia Commonsissa
Avattu takaisinkytketty neuroverkko
Nimlot A

Nimlot A oli muinaisessa Egyptissä libyalaisen Meshwesh-heimon (myös nimellä Ma) suuri johtaja 21. dynastian aikaan. Hänet tunnetaan siitä, että hän oli 22. dynastian perustajan Shoshenk I:n isä.
Elämäkerta

Nimlot A oli suuren Meshwesh-johtajan Shoshenk A:n poika ja näin ollen 21. dynastian faaraon Osorkon vanhemman täysveli. Hänen vaimonsa oli Tentshepeh A, hänellä oli poika, Shoshenk B josta myöhemmin tuli faarao (Shoshenk I). On todennäköistä, että heillä oli myös tytär, Mehtenweskhet B, joka avioitui Ptahin ylipapin Shedsu-nefertumin kanssa.
Kun Nimlot kuoli, hänen poikansa Shoshenk I:sta tuli Meshwesh johtaja. Shoshenk sai faarao Psusennes II luvan rakentaa Abydokseen suuri muistokirjoitus isänsä kunniaksi. Nimlot ja Tenstsheeh mainitaan myös Pasenhorin steelan sukuluettelossa.
Shoshenk A = Mehtenweskhet           Tuntematon päällikkö
                          |                                 |
               + -------- + -------- +         + ---------- +
               |                     |         | 
       Osorkon vanhempi          Nimlot A = Tentshepeh
                                          |
                                  + ------------- +
                                  |               |
                             Shoshenk I       Mehtenweskhet B = Shedsu-nefertum
Käännös suomeksi
Nike-Hercules

Kuvassa USA:n armeijan Nike-Hercules-ilmatorjuntaohjuksia.
Nike-Hercules (MIM-14) oli Yhdysvaltain käyttämä ilmatorjuntaohjusjärjestelmä. Sen edeltäjä oli maailman ensimmäinen kohdeilmatorjuntaohjus Nike-Ajax. Nike-Hercules-ohjusjärjestelmä asetettiin palveluskäyttöön eli operatiiviseen valmiuteen kesäkuussa 1958.
Nike-Hercules oli suhteellisen ulottuva, joten sitä voi kutsua alueilmatorjuntaohjusjärjestelmäksi. Sen kehitystyö alkoi joulukuussa 1952, ja töitä johti Bell Labs. Alustavat suunnitelmat, lähinnä ydinlatauksen käytön suhteen, esitettiin jo maaliskuussa samana vuonna. Nike-Herculesta käytettiin hyvin pitkälle niin kutsuttua kylmää sotaa. Asetyyppiä käytettiin ainakin Neuvostoliiton hajoamiseen asti Yhdysvaltain kotirintaman ilmapuolustuksessa. Ohjustyypin torjuntavoima laskettiin olevan jopa kuusinkertainen edeltäjäänsä nähden.
Alun perin torjuntajärjestelmän alkutavoite oli saada it-ohjustorjunnan piiriin: enintään 1 600 km/h lentävä, 19 200 m:n korkeudessa ja etäisyyden rajalta 45 km lentävä lentokone. Nämä tavoitteet kyettiin saavuttamaan jo varhaisessa kehitysvaiheessa. Uusia yhteistyökumppaneita tuli mukaan, kuten Thiokol Teksasista. Vuonna 1960 Nike-Herculeksella onnistuttiin torjumaan lentävä Corporal-ohjus (maasta-maahan -tyyppinen).
Nike-Herculeksella on joitain itäisiä verrokeita, lähinnä samana ajankohtana kehitelty ja käyttöönotettu neuvostoliittolais-valmisteinen S-75/SA-75. Siinä ei ollut taistelulatauksessa ydinräjähdettä.
Ohjusjärjestelmään taistelulataukseksi kehiteltiin ydinkärkiä, niin ilmatorjunnan ohjusaseistus kuin kyseessä olikin. Ase olikin lajissaan ensimmäisin. Tuo ydinlataus oli tyypiltään W-31. Sitä edelsi W-7. Ydinräjäytyksen teho oli vaihdettavissa optionaalisesti portaittain. Maksimi räjähdysvoima (engl. yield) oli 40 kT, ja minimi 2 kT.
Teknisiä tietoja sekä suoritusarvoja

Pituus: 12,1 m
Paino: 4 820 kg
Nopeus: 1 200 m/s (Mach 3.65)
Torjuntaetäisyys: 155 km
Torjuntakorkeus: +30 km, mahdollisesti jopa n. 48 km
Torjunta-ala: yli 45 000 km2
Taistelulataus: 270 kg, konventionaalinen T-45 HE-panos (High Explosive) tai ydintaistelulataus: W-7 (20kT), W-31 (2kT & 40kT)
Aiheesta muualla

Wikimedia Commonsissa on kuvia tai muita tiedostoja aiheesta .
Western Electric MIM-14 Nike Hercules (englanniksi)
Nike Hercules - United States Nuclear Forces (englanniksi)
Nieuport 10

Ranskan ilmavoimien Nieuport 10
Nieuport 10 oli ranskalaisen Nieuportin valmistama puurakenteinen, yksi- ja kaksipaikkainen tiedustelukone. Koneen suunnitteli Nieuportille tullut Gustave Delage, jonka  menestyksekäs Nieuport-kaksitasojen sarja alkoi tästä mallista. Eturunkoa lukuun ottamatta Nieuport 10 oli verhoiltu kokonaan kankaalla. Kone lensi ensimmäisen kerran vuonna 1914.
Nieuport 10 oli käytössä tiedustelukoneena ja hävittäjänä ensimmäisessä maailmansodassa länsirintamalla vuosina 1914-1915. Tyyppiä valmistettiin lisenssillä myös Italiassa (Nieuport-Macchi) ja Venäjän keisarikunnassa (A/O Duks). Kone oli käytössä Ranskan lisäksi ainakin Britanniassa, Italiassa ja Venäjällä.
Tekniikkaa

Kärkiväli: 7,78 m
Pituus: 6,88 m
Korkeus: 2,65 m
Siipipinta-ala: 18 m²
Tyhjäpaino: 410 kg
Lentopaino: 658 kg
Moottori: 80 hv:n 9-sylinterinen ilmajäähdytteinen pyörivä Le Rhone C-tähtimoottori
Suorituskyky

Huippunopeus: 140 km/h
Nousuaika 2.000 metriin: 16 min
Lentoaika: 3 h
Aseistus

Eteenpäin ampuva Lewis-konekivääri, suomalaisissa koneissa yksi konekivääri tähystäjällä
Suomalaisissa koneissa pommeja, tähystäjän heittämänä
Käyttö Suomessa

Valkoinen armeija sai ensimmäisen Nieuport 10 -koneensa sotasaaliiksi Lylyjärvellä Vilppulan eteläpuolella 17. maaliskuuta 1918 Lento-osasto I:n siirryttyä entiselle punaisten lentoasemalle. Pietarista hankittiin siellä olleiden suomalaisten toimesta vuoden 1918 alkupuolella kaksi Nieuport 10 -konetta värväämällä viisi punaisten palveluksessa ollutta entistä tsaarin armeijan upseeria lentämään koneet Suomeen. Ohjaajat Mihail Safonov (Mikko Vuorenheimo) ja Igor Zaizewsky (Erik Ilmarinen) lensivät koneet Antreaan 11. huhtikuuta 1918 ja liittyivät valkoiseen armeijaan.
Lylyjärveltä saatu kone oli purettuna ainakin joulukuulle 1918 asti, mutta venäläisten Suomeen lentämiä koneita käytettiin heti.
| Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet> Käyttöönottopäivä | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet> Valmistenumero | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet> 1. rekisteri | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet> Myöhempi rekisteri | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet> Poisto | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet>  | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet>  | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet>  | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet>  | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet>  | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet>  | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet>  | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet>  | Suomen ilmavoimien Nieuport 10-lentokoneet>  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 17.3.1918 | 755 |  | D64/18 | Ympäri Santahaminassa 23.2.1919, poisto 11.8.1919 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| 11.4.1918 | 748 | F38 |  | Tuhoutui Antreassa 13.4.1918 pakkolaskussa |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| 11.4.1918 | 743 | F36 | D63/18, 2C450 | Särkyi Santahaminassa 15.8.1919 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
Nieuport 10 C.1
Punakaartin Nieuport 10- (vasemmalla) ja Nieuport 21 (oikealla) -hävittäjät Tampereen Naistenlahden jäällä.
Nirva

Nirva on pienehkö kaupunginosa Etelä-Tampereella, Koivistonkylän ja Lahdesjärven välissä. Nirvan asukasluku oli vuoden 2007 lopussa 462 henkilöä. Asuintalot ovat pääosin pientaloja, lisäksi muutama rivitalo. Asuintaloja on vajaa 200, ja uudisrakentaminen on vähäistä tonttien vähyyden vuoksi.
Nirvan kaupunginosan nimeen ovat antaneet aiheen läheiset Nirvanniitty ja Nirvanvuori. Nirva-nimen alkuperää ei ole pystytty selvittämään. Nirvanvuori oli entisinä aikoina nuorison leikkipaikka ja juhannuskokon polttopaikka. Nirvan alue siirtyi Tampereen kaupunkiin Messukylän kunnan osana vuoden 1947 alussa.
Luonnonläheinen Nirva tarjoaa kattavan hiihtolatuverkoston ja maastopyöräreittien lisäksi jylhän kallion ympäröimässä metsässä opastetun luontopolun. 
Alueella toimii Tampereen Aikuiskoulutuskeskus. Nirvassa ei ole palveluita, vaan lähimmät ovat Koivistonkylässä. Nirvan halki kulkee Tampereen Kaupunkiliikenteen linjat 21 ja 33.
Nína Björk Árnadóttir

| Nína Björk Árnadóttir> Henkilötiedot |
| --- | --- |
Syntynyt: 1941 Thoreyjarnupur, Islanti
Kuollut: 2000 (58–59 vuotta)
Kansalaisuus:  Islanti
Ammatti:  kirjailija
Kirjailija
Äidinkieli: islanti
Tuotannon kieli: islanti
Aiheesta muualla
Löydä lisää kirjailijoitaKirjallisuuden teemasivulta
Nína Björk Árnadóttir (1941 Thoreyjarnupur, Islanti – 2000) oli islantilainen runoilija ja näytelmäkirjailija. Hänen aiheitaan ovat naisen elämän eri puolet.
Suomennettuja runoja

Nínan runoja on suomeksi julkaistu antologiassa Ja tunturin takaa kuulet –: Islannin sodanjälkeistä lyriikkaa, suom. ja toim. Maj-Lis Holmberg, Espoo: Weilin+Göös 1977 ISBN 951-35-1521-4
Ihmeellistä on kysyä ihmisiltä
Ja hän tuli ja näytti minulle (Og hann kom og sýndi méri): I
Joki rakkaus ja toive (Áin ástin og óskin): II
Lapsille ja aikuisille  (Fyrir börn og sýndi mér): 12, 29, 30
Runo (Ljóð)
Nils Oskar Jansson

Nils Oskar Jansson-Vretdal
Nils Oskar Jansson-Vretdal (9. helmikuuta 1862 Wretdal – 20. tammikuuta 1927) oli kemiöläinen, suomenruotsalainen kansakoulunopettaja. Hän perusti Sagalundin museon Kemiönsaarelle Vretaan.
Sagalund

Janssonin vuonna 1900 aloittama Suomen ensimmäinen maaseutumuseo Sagalund on Suomen suurimpia ulkomuseoita maaseudulla.
Kemiön Nuorisoseura rakensi vuonna 1911 perustajilleen Janssonille ja tämän työtoverille, kirjailija Adèle Wemanille eläkeläisasunnon, Villa Sagalundin, jossa Jansson ei ehtinyt asua montaa vuotta. Weman asui siellä pääasiassa kesäisin. Huvila on jäljellä lähes alkuperäisessä asussaan Sagalundin ulkomuseon puistossa.
Jansson pyrki pelastamaan vanhoja esineitä ja miljöitä. Hän keräsi esineitä kuntalaisten ja oppilaidensa kotien varastoista ja ullakoilta.
Uusia hankkeita perustamassa

Jansson oli kotipaikkakunnallaan mukana perustamassa muun muassa osuusmeijeriä, osuuspankkia ja osuuskauppaa. Hänen aikeensa kirjoittaa Kemiönsaaren historia ei toteutunut heikentyneen terveyden ja varhaisen kuoleman vuoksi. Työn aloittamisella saattoi olla myös henkisiä esteitä, sillä toisinaan Janssonin hankkeet jäivät kesken. Nuorisoseuran aloittamat koulut, kuten pienviljelijäkoulu (myöhemmin maamieskoulu) ja emäntäkoulu toimivat pitkään opettajaparin ympärille kasvaneessa Vretan kulttuurisessa keskuksessa lähellä Kemiön kirkonkylää, kunnes ne yhteiskunnan ja koulutuksen muuttuessa muuttivat Brusabyn alueelle kirkonkylään ja kehittyivät uusia aikoja vastaaviksi.
Vretan alueelle nousi lyhyessä ajassa joukko rakennuksia ja hankkeita. Janssonin idea oli myös sitoa maaseutunuoria kotiseutuunsa palstoittamalla heille viljelytontteja. Suunnitelma ei toteutunut hänen aikomallaan tavalla.
Uusia hankkeita perustamassa > Nuorisoseura

Jansson oli mukana perustamassa Kemiön Nuorisoseuraa muun muassa työtoverinsa Adèle Wemanin kanssa. Nuorisoseuran toiminta, jolla myös hankittiin varoja rakennushankkeisiin, kulttuurityöhön ja näyttämöharrastuksiin on jatkunut Sagalundin museon ja Nuorisoseuran piirissä sittemmin vuosikymmeniä. Nuorisoseura kävi alkuun rahan keräämiseksi kiertueilla ruotsalaisseuduilla ja myös Ruotsissa. Juhliin liittyi Janssonin esitelmä ja Wemanin kirjoittamia runoja ja näytelmä, Janssonkin kirjoitti paikallismurteella esitettäviä lyhyitä näytelmiä ja kuvaelmia. Työpari aloitti kunnassa myös kirjastotoiminnan.